共计 1138 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
5 月 20 日，由深度学习技术及利用国家工程实验室与百度联结主办的 WAVE SUMMIT 2021 深度学习开发者峰会在北京召开。
百度首席技术官、深度学习技术及利用国家工程实验室主任王海峰在峰会上致辞。王海峰走漏，飞桨已凝聚 320 万开发者，相比 1 年前增长近 70%；服务的企事业单位达到 12 万家。
王海峰也分享了在现阶段对于人工智能技术和产业倒退的两点思考：
一是交融翻新。从技术的角度，常识与深度学习相结合，冲破了常识加强的深度语义了解；多技术交融翻新，通过常识图谱关联跨模态信息，用自然语言语义示意交融语言、语音、视觉等不同模态的语义空间，冲破跨模态语义了解。
从平台的角度，深度学习平台与芯片软硬一体交融翻新，满足不同算力、功耗、时延等的多样化需要，获得 AI 利用的最佳成果。飞桨针对多种芯片并存的环境，研制了异构参数服务器训练技术，冲破了超大模型的高效训练难题。目前，飞桨曾经和 22 家国内外硬件厂商发展适配和联结优化，硬件生态蓬勃发展。
从产业的角度，人工智能技术越来越深刻与产业交融，以产业需要为牵引，继续打磨 AI 技术及平台能力，与利用场景交融翻新倒退。
二是升高门槛。随着人工智能技术在各行业的浸透，面向不同利用场景，高效满足不同的开发者需要，继续升高门槛十分要害。飞桨是源于产业实际的深度学习开源开放平台，始终致力于升高门槛，既有反对动静对立的外围框架，也有产业级模型库、开发套件和工具组件，以及晋升企业生产效率的飞桨企业版等，满足不同行业、不同阶段、不同档次开发者的须要。基于飞桨平台，320 万开发者不再须要从头编写人工智能的算法代码，即可高效进行技术创新和业务拓展。门槛的大幅升高，放慢了人工智能利用的多样化和规模化，放慢了产业智能化过程。
本届峰会上，百度解析了交融翻新趋势下的 AI 工业大生产实现门路，企业在利用 AI 过程中，起步于 AI 先行者探路，在实现模型验证、产生效益后促使企业组建 AI 团队，进入 AI 工作坊利用阶段，当企业内大量研发 AI 利用，多人多工作协同开展 AI 生产时，即进入 AI 工业大生产。
飞桨团队具体解读了飞桨深度学习平台的全新公布和重要降级，包含：飞桨最新开源框架，开发更加灵便便捷；大规模图检索引擎，反对万亿边的分布式图存储与检索；文心 ERNIE 预训练模型，进一步在常识加强的语义了解、跨模态语义了解等方面获得冲破，为开发者赋能，以及推理部署导航图，助力开发者买通 AI 利用的“最初一公里”，等等。
同时，飞桨联结学术界和产业界，独特开启飞桨大航海打算，助力 AI 人才培养、产业智能化降级和前沿摸索。此外，飞桨的合作伙伴分享了利用飞桨的产业翻新实际、人才联结造就打算等。
飞桨继续引领深度学习技术倒退和科技交融翻新，同时一直升高利用门槛，减速 AI 工业大生产，推动产业智能化过程。
