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機(jī)器之心報(bào)道 作者：杜偉
自人類進(jìn)入工業(yè)社會(huì)以來，每次工業(yè)革命的背后都離不開核心技術(shù)的驅(qū)動(dòng)，正如機(jī)械技術(shù)、電氣技術(shù)和信息技術(shù)之于前三次工業(yè)革命。如今在第四次工業(yè)革命進(jìn)程中，AI 正成為核心驅(qū)動(dòng)力，而深度學(xué)習(xí)是關(guān)鍵核心技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)具有很強(qiáng)的通用性，它呈現(xiàn)出的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化特征，逐漸推動(dòng) AI 進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。作為快速便捷構(gòu)建、訓(xùn)練和部署 AI 應(yīng)用的基石，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的重要性更是日益凸顯，通過降低 AI 應(yīng)用門檻，將 AI 技術(shù)傳遞給千行百業(yè)，推動(dòng) AI 應(yīng)用大規(guī)模落地。隨著 AI 與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的不斷深入，規(guī)?；?AI 大生產(chǎn)已然形成。 在深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展的過去十余載，業(yè)界持續(xù)發(fā)力。作為國(guó)內(nèi) AI 領(lǐng)域的領(lǐng)頭雁，百度一直以來深耕深度學(xué)習(xí)技術(shù)，推出自研產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)開源開放平臺(tái)飛槳，集核心框架、產(chǎn)業(yè)級(jí)模型庫(kù)、開發(fā)套件與工具組件于一體。飛槳核心框架更與全球兩大主流深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow、PyTorch 形成三足鼎立。依托飛槳平臺(tái)，百度圍繞技術(shù)、生態(tài)和產(chǎn)業(yè)做大做深，構(gòu)建了全方位、多層次的深度學(xué)習(xí)發(fā)展格局。 隨著規(guī)?；?AI 大生產(chǎn)的形成，百度敏銳觀察到 AI 的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展正進(jìn)入一個(gè)新的階段。1 月 10 日，在百度 Create AI 開發(fā)者大會(huì)上，百度 CTO 王海峰提出「深度學(xué)習(xí) +」概念，在 AI 領(lǐng)域的探索邁出全新的一步。類似「互聯(lián)網(wǎng) +」，利用信息通信技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，讓互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行深度融合。進(jìn)入「深度學(xué)習(xí) +」階段，業(yè)界不僅要注重深度學(xué)習(xí)技術(shù)的豐富與增強(qiáng)，還要著眼于整合打通上下游生態(tài)以及加強(qiáng)對(duì)各行各業(yè)的深度賦能。  具體來講，「深度學(xué)習(xí) +」要從三個(gè)角度來理解，分別是技術(shù)、生態(tài)和產(chǎn)業(yè)。技術(shù)角度為深度學(xué)習(xí) + 知識(shí)，知識(shí)增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)是 AI 技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的重要方向；生態(tài)角度為深度學(xué)習(xí) + 上下游生態(tài)伙伴，芯片、框架、模型及應(yīng)用構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的良性生態(tài)；產(chǎn)業(yè)角度為深度學(xué)習(xí) + 千行百業(yè)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)變革生產(chǎn)方式，加速產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。 可以看到，「深度學(xué)習(xí) +」覆蓋了從技術(shù)融合、生態(tài)構(gòu)建以及產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)的方方面面，為實(shí)現(xiàn)更全面、更深入的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)型 AI 技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展打好了基礎(chǔ)。在會(huì)上，百度 CTO 王海峰表示，「深度學(xué)習(xí) + 是創(chuàng)新發(fā)展新引擎，驅(qū)動(dòng)技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)，讓創(chuàng)新創(chuàng)造大有可為。」  進(jìn)入「深度學(xué)習(xí) +」階段，AI 行業(yè)已經(jīng)做好了準(zhǔn)備 其實(shí)，「深度學(xué)習(xí) +」階段并不是一蹴而就的，它的到來有著深厚的歷史積淀。 首先，在 AI 領(lǐng)域，自 2012 年以 AlexNet 為代表的開創(chuàng)性研究出現(xiàn)以來，深度學(xué)習(xí)方法逐漸成為主流，推動(dòng) AI 應(yīng)用進(jìn)入爆發(fā)期。并且，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)為代表的一系列深度學(xué)習(xí)算法持續(xù)在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等關(guān)鍵領(lǐng)域取得巨大進(jìn)展。 在這期間，AI 的融合創(chuàng)新越來越豐富，跨模態(tài)多技術(shù)融合、軟硬一體融合以及技術(shù)與場(chǎng)景融合趨勢(shì)愈加明顯。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)、調(diào)整和落地過程中充分考慮到了大規(guī)模豐富知識(shí)的加入，如知識(shí)圖譜、領(lǐng)域知識(shí)、行業(yè)知識(shí)等，知識(shí)驅(qū)動(dòng)成為深度學(xué)習(xí)的重要特征之一。如此一來，我們能夠更好、更準(zhǔn)確地將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景融合，達(dá)到更好的應(yīng)用效果。 因此，從整個(gè)行業(yè)的階段發(fā)展來看，深度學(xué)習(xí) + 知識(shí)是 AI 技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的重要方向。知識(shí)凝煉了人類認(rèn)識(shí)和改造世界的智慧，讓機(jī)器從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識(shí)中融合學(xué)習(xí)，可以使得知識(shí)增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)效果更好、效率更高、可解釋性更強(qiáng)。 其次，生態(tài)建設(shè)是在技術(shù)融合和落地過程中聯(lián)動(dòng)各方的關(guān)鍵步驟，對(duì) AI 尤其深度學(xué)習(xí)技術(shù)而言亦是如此。過去多年，AI 行業(yè)不斷圍繞深度學(xué)習(xí)平臺(tái)拓展開源生態(tài)，與硬件廠商合作搞好芯片的適配與優(yōu)化，加強(qiáng)與各類企業(yè)、開發(fā)者的聯(lián)系，覆蓋更多行業(yè)領(lǐng)域。此外產(chǎn)學(xué)研各方攜手培養(yǎng) AI 人才，為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及提供堅(jiān)實(shí)的人才支撐。至此深度學(xué)習(xí)的生態(tài)雛形已經(jīng)形成。 為了建設(shè)更持久的生態(tài)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)要繼續(xù)聯(lián)動(dòng)上下游生態(tài)伙伴，通過芯片、框架、模型和應(yīng)用構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的良性生態(tài)。 在芯片層，支持深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理的豐富芯片與深度學(xué)習(xí)框架軟硬聯(lián)合優(yōu)化，更好的性能和更高的效率提供了強(qiáng)大算力；在框架層，深度學(xué)習(xí)框架支持便捷開發(fā)、高效訓(xùn)練和多端多平臺(tái)推理部署，提升模型研發(fā)效率及效果；在模型層，提供契合產(chǎn)業(yè)需求的深度學(xué)習(xí)模型，通過支持低或零代碼的開發(fā)套件和工具組件降低應(yīng)用門檻；在應(yīng)用層，深度學(xué)習(xí)技術(shù)與場(chǎng)景融合創(chuàng)新，加速產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)，催生新業(yè)態(tài)新模式，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力躍升。 最后，產(chǎn)業(yè)賦能是深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值的最終手段，這點(diǎn)也在其發(fā)展進(jìn)程中得到驗(yàn)證。憑借強(qiáng)大的能力，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在自然語言處理、視覺識(shí)別、推薦引擎、翻譯軟件、虛擬助手、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛以及更多其他領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了應(yīng)用落地，深層次地改變了人們的生產(chǎn)生活方式。 未來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)要深入到千行百業(yè)，實(shí)現(xiàn)降本增效，創(chuàng)新產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，加速產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程，努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長(zhǎng)。 可以看到，過去整個(gè) AI 行業(yè)一步步地向著「深度學(xué)習(xí) +」這一階段邁進(jìn)，并通過深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和大模型技術(shù)加速了這一進(jìn)程。隨著技術(shù)、生態(tài)和產(chǎn)業(yè)方面的鋪墊，AI 技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入新階段變得水到渠成。 內(nèi)部持續(xù)積累沉淀，百度為「深度學(xué)習(xí) +」蓄勢(shì)已久 對(duì)于百度而言，「深度學(xué)習(xí) +」早已在內(nèi)部生根發(fā)芽、茁壯成長(zhǎng)。百度當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)布局催生了這一概念，尤其是飛槳以及依托飛槳打造的文心產(chǎn)業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)大模型，它們?yōu)榘俣韧苿?dòng) AI 技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新階段提供了信心和底氣。 用知識(shí)學(xué)習(xí)增強(qiáng)大模型能力、拓展大模型落地 在百度，飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái) + 文心大模型已經(jīng)成為核心發(fā)展模式，并以此構(gòu)筑了產(chǎn)業(yè)智能化基座。此次技術(shù)角度的 “深度學(xué)習(xí) + 知識(shí)” 在文心大模型的一系列發(fā)展中得到實(shí)踐驗(yàn)證，并收到了顯著的成效。2019 年開始，百度深耕預(yù)訓(xùn)練模型研發(fā)，先后發(fā)布知識(shí)增強(qiáng)文心（ERNIE）系列模型。文心系列模型基于持續(xù)學(xué)習(xí)的語義理解框架，從大規(guī)模知識(shí)和海量數(shù)據(jù)中融合學(xué)習(xí)，效率更高，效果更好。2021 年 12 月，ERNIE 3.0 升級(jí)為全球首個(gè)知識(shí)增強(qiáng)千億大模型鵬城 - 百度?文心，同時(shí)，產(chǎn)業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)大模型文心全景圖亮相。文心大模型在歷次升級(jí)中持續(xù)加強(qiáng)知識(shí)增強(qiáng)，使之成為與產(chǎn)業(yè)級(jí)并列的兩大核心特色之一。  文心大模型全景圖。 我們以文心 ERNIE 為例，其框架不斷從不同數(shù)據(jù)和知識(shí)中學(xué)習(xí)并構(gòu)建新任務(wù)。通過從不同任務(wù)中持續(xù)學(xué)習(xí)，大模型能力持續(xù)提升，擁有更多知識(shí)。ERNIE3.0 首次在百億級(jí)預(yù)訓(xùn)練模型中引入大規(guī)模知識(shí)圖譜，從大規(guī)模知識(shí)圖譜和海量無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，使大模型具備更強(qiáng)的知識(shí)記憶和推理能力。相較于沒有知識(shí)增強(qiáng)的大模型，文心大模型的學(xué)習(xí)效率更高，在實(shí)體問答、知識(shí)預(yù)測(cè)、可控文本生成等多個(gè)場(chǎng)景上具有更好的效果。  文心 ERNIE 能夠準(zhǔn)確地完成知識(shí)問答任務(wù)。 知識(shí)增強(qiáng)使得包括文心 ERNIE 在內(nèi)的文心大模型具備跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力。此外，在百度文心大模型體系中，行業(yè)大模型是非常重要的特色，成為推動(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)化落地和促進(jìn)行業(yè)智能化升級(jí)的重要手段。通過行業(yè)知識(shí)增強(qiáng)，文心行業(yè)大模型充分挖掘和建模特定行業(yè)場(chǎng)景中的大量行業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)，同時(shí)引入行業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)積累的特有知識(shí)，增強(qiáng)對(duì)行業(yè)應(yīng)用的適配性，取得很好的效果。  百度文心行業(yè)大模型。 圍繞飛槳平臺(tái)凝聚各方智慧、構(gòu)建良性生態(tài) 百度飛槳生態(tài)建設(shè)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)形成向下、向上兩條路徑，構(gòu)筑了全面的生態(tài)發(fā)展格局，實(shí)現(xiàn)了芯片、框架、模型和應(yīng)用層面的高效銜接與互通。  飛槳全景圖。 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)向下，飛槳與廣大硬件生態(tài)伙伴合作，通過技術(shù)共研開拓更多軟硬件協(xié)同產(chǎn)品和功能，形成合作共贏的生態(tài)。目前已有超過 30 家硬件廠商與飛槳深度融合優(yōu)化，國(guó)內(nèi)外主流芯片基本都已適配飛槳。飛槳在 2022 年攜手硬件合作伙伴開啟硬件生態(tài)共創(chuàng)計(jì)劃，并聯(lián)合 12 家硬件伙伴推出飛槳生態(tài)發(fā)行版。 向上，飛槳著力廣泛的應(yīng)用生態(tài)。一是企業(yè)生態(tài)，通過 AI 快車道等多種方式讓前沿技術(shù)深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，有針對(duì)性地為中小和大型企業(yè)生態(tài)伙伴提供多樣化技術(shù)能力和服務(wù)。二是教育生態(tài)，聯(lián)合高校構(gòu)建產(chǎn)教融合的 AI 人才培養(yǎng)體系。三是開源生態(tài)，與業(yè)界優(yōu)秀的開源社區(qū)和開源項(xiàng)目合作，聯(lián)合開發(fā)者和開源社區(qū)共建深度學(xué)習(xí)開源生態(tài)。 深度學(xué)習(xí)平臺(tái) + 大模型構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)智能化基座 一直以來，百度都高度重視產(chǎn)業(yè)賦能，并在飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和文心大模型的發(fā)展中踐行著這一點(diǎn)。 一方面，飛槳始終堅(jiān)定平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)級(jí)特性，貼近產(chǎn)業(yè)實(shí)踐。通過飛槳平臺(tái)，企業(yè)可以快速便捷地開發(fā)適合自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景的優(yōu)化算法，在實(shí)踐中更早地部署 AI 能力。另一方面，文心大模型尤其行業(yè)大模型尋求與企業(yè)場(chǎng)景需求的契合，加速 AI 落地。不斷壯大的文心行業(yè)大模型持續(xù)擴(kuò)大覆蓋行業(yè)的范圍，在產(chǎn)業(yè)化落地過程中使大模型真正賦能千行百業(yè)。 我們以 “深度學(xué)習(xí) + 交通” 融合創(chuàng)新的智能應(yīng)用 —— 智能交通中的「智能調(diào)度系統(tǒng)」為例，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)區(qū)域交通流量的全局調(diào)控，最大限度減少各方向綠燈的空放，減緩道路擁堵，節(jié)省出行時(shí)間。這套系統(tǒng)已在北京亦莊、長(zhǎng)沙、保定等地上線。  路口信號(hào)燈配時(shí)智能優(yōu)化。圖源：Apollo 智能駕駛 「深度學(xué)習(xí) +」未來可期，各方要百尺竿頭更進(jìn)一步 毋庸置疑，在「深度學(xué)習(xí) +」這個(gè) AI 技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全新階段，各方都迎來了一個(gè)良好的契機(jī)，能否把握住變得尤為重要。 對(duì)于百度而言，其持續(xù)深化的飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)以及日益完善的文心大模型體系貫通了從硬件適配、模型訓(xùn)練、推理部署到場(chǎng)景應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈，成為「深度學(xué)習(xí) +」驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的引擎。未來要繼續(xù)釋放飛槳平臺(tái)和文心大模型的引擎力，更快更好更廣地開拓深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并力求更大范圍的應(yīng)用落地。 對(duì)于產(chǎn)業(yè)合作伙伴而言，接入并利用深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和大模型技術(shù)，結(jié)合自身具體業(yè)務(wù)需求，能夠不斷提升業(yè)務(wù)智能化水平，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)效率提升和高效增長(zhǎng)。 對(duì)于整個(gè) AI 行業(yè)而言，應(yīng)更加重視深度學(xué)習(xí)的技術(shù)紅利，充分發(fā)揮潛力，實(shí)現(xiàn)新的 AI 技術(shù)突破，拓寬應(yīng)用廣度和深度，完成其變革社會(huì)生產(chǎn)生活方式的歷史使命。 從更宏大的視角來講，「深度學(xué)習(xí) +」對(duì)于我國(guó)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系也將產(chǎn)生助益。我國(guó)品類齊全、體量龐大的產(chǎn)業(yè)體系將為深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新提供豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，有助于形成良性循環(huán)，促進(jìn)底層技術(shù)突破，進(jìn)一步升級(jí)我國(guó)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，全面推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代。 總之，「深度學(xué)習(xí) +」未來可期，各方要百尺竿頭更進(jìn)一步。百度顯然已經(jīng)為此做好了準(zhǔn)備，繼續(xù)發(fā)揮領(lǐng)頭雁的表率作用，引領(lǐng) AI 未來發(fā)展。 參考內(nèi)容： https://www./news/302263 https://ai.baidu.com/support/news?action=detail&id=2897 |
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