飞桨速度的背后，什么才是产业智能化升级的核心逻辑？

文 ｜ 曾响铃

来源 ｜ 科技向令说

三年前，李彦宏撰写《智能革命》一书时，人工智能还是“将来时”。

2020年的岁末，当我们回头审视即将过去的一年时，猛然发现人工智能已经在交通、金融、能源、制造等行业应用开来，在我们生活中的大量场景渗透进来。

我们惊诧于人工智能的发展速度，站在“新基建”、“十四五”规划等国家战略的时代背景之下，产业智能化大潮的翻涌之中，我们同时也在思考，人工智能技术发展与落地的速度还会更快，越来越快吗？

百度首席技术官王海峰在12月20日召开的“WAVE SUMMIT＋2020”深度学习开发者峰会上演讲时表示，“开源开放的精神内涵，已不仅是技术开发领域的协作机制，更是驱动技术创新和加速产业发展的核心动能”。被称为AI时代操作系统和百度AI底座的开源深度学习平台飞桨也带来了八大全新发布与升级。

产业智能化升级浪潮下，令人诧异的飞桨速度

产业智能化升级浪潮的来势到底有多猛？

我们平时看到的，感受到的一些智能化变化或许过于主观，难以从全局视角对这个问题进行很好的回答，“WAVE SUMMIT＋2020”深度学习开发者峰会上，百度集团副总裁、深度学习技术及国家工程实验室副主任吴甜提炼了飞桨上的一些数据，将当前这场智能化升级的时代浪潮进行了立体展示。

其一，产业智能化升级的广度和深度不断扩展，在飞桨平台上，使用AI进行行业应用开发的行业品类明显在增加，非互联网IT行业占比从2018年的53．4％现在已经增长到67．9％。

其二，AI开发者活跃度在全国各地均持续增高，全国范围内，开发者AI热情升温，很多城市的开发者开始拥抱AI，过去一年中增速最高的5个城市分别为佛山、东莞、重庆、福州、天津。AI开发者热度从一线城市向二三线城市迁移，说明产业智能化升级的需求也开始下沉，同时AI开发者的活跃成为了城市发展的新活力。

其三，越来越多高校老师关注人工智能课程，在高校AI培训覆盖的学科数量也在明显的增加，从数据上看到，非计算机专业的高校教师占比从2019年的35％已经增长到了2020年的45％。越来越广的专业领域也在开始拥抱AI了。

一面是国家战略和政策的助推，一面是巨大的市场需求，飞桨作为中国自主可控的深度学习平台，此时既迎来机遇，又承担下责任。

产业智能化升级的车轮滚滚向前，飞桨跟上时代趋势的做法是对自身进行再升级，再强化，本次峰会上，百度飞桨一口气带来了八大全新发布与升级。

其中包括，有支持前沿技术探索和应用的生物计算平台PaddleHelix螺旋桨，开发更加便捷的飞桨开源框架2．0 RC版，端云协同的AI集成开发环境BML CodeLab，支持更强大分布式训练的业界首个通用异构参数服务器架构，开源算法库增至200＋，飞桨企业版EasyDL智能数据服务升级，飞桨硬件生态路线图以及携手全球开发者开启“大航海”计划。

特别是生物计算平台PaddleHelix螺旋桨，先期将开源螺旋桨生物计算开源工具集，提供包括RNA二级结构预测、大规模的分子预训练、DTI药物靶点亲和力预测以及ADMET成药性预测等在内的新药研发和疫苗设计环节的核心能力，帮助生物信息学、计算机交叉学科背景的学习者、研究者和合作伙伴，更便利地构建AI算法模型。

可以说，产业智能化的浪潮汹涌向前的速度有多快，飞桨奔跑的速度就有多快。