飛槳速度的背后,什么才是產(chǎn)業(yè)智能化升級的核心邏輯?
文 | 曾響鈴
來源 | 科技向令說
三年前,李彥宏撰寫《智能革命》一書時(shí),人工智能還是“將來時(shí)”。
2020年的歲末,當(dāng)我們回頭審視即將過去的一年時(shí),猛然發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)在交通、金融、能源、制造等行業(yè)應(yīng)用開來,在我們生活中的大量場景滲透進(jìn)來。
我們驚詫于人工智能的發(fā)展速度,站在“新基建”、“十四五”規(guī)劃等國家戰(zhàn)略的時(shí)代背景之下,產(chǎn)業(yè)智能化大潮的翻涌之中,我們同時(shí)也在思考,人工智能技術(shù)發(fā)展與落地的速度還會(huì)更快,越來越快嗎?
百度首席技術(shù)官王海峰在12月20日召開的“WAVE SUMMIT+2020”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)上演講時(shí)表示,“開源開放的精神內(nèi)涵,已不僅是技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域的協(xié)作機(jī)制,更是驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)能”。被稱為AI時(shí)代操作系統(tǒng)和百度AI底座的開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛槳也帶來了八大全新發(fā)布與升級。
產(chǎn)業(yè)智能化升級浪潮下,令人詫異的飛槳速度
產(chǎn)業(yè)智能化升級浪潮的來勢到底有多猛?
我們平時(shí)看到的,感受到的一些智能化變化或許過于主觀,難以從全局視角對這個(gè)問題進(jìn)行很好的回答,“WAVE SUMMIT+2020”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)上,百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及國家工程實(shí)驗(yàn)室副主任吳甜提煉了飛槳上的一些數(shù)據(jù),將當(dāng)前這場智能化升級的時(shí)代浪潮進(jìn)行了立體展示。
其一,產(chǎn)業(yè)智能化升級的廣度和深度不斷擴(kuò)展,在飛槳平臺(tái)上,使用AI進(jìn)行行業(yè)應(yīng)用開發(fā)的行業(yè)品類明顯在增加,非互聯(lián)網(wǎng)IT行業(yè)占比從2018年的53.4%現(xiàn)在已經(jīng)增長到67.9%。
其二,AI開發(fā)者活躍度在全國各地均持續(xù)增高,全國范圍內(nèi),開發(fā)者AI熱情升溫,很多城市的開發(fā)者開始擁抱AI,過去一年中增速最高的5個(gè)城市分別為佛山、東莞、重慶、福州、天津。AI開發(fā)者熱度從一線城市向二三線城市遷移,說明產(chǎn)業(yè)智能化升級的需求也開始下沉,同時(shí)AI開發(fā)者的活躍成為了城市發(fā)展的新活力。
其三,越來越多高校老師關(guān)注人工智能課程,在高校AI培訓(xùn)覆蓋的學(xué)科數(shù)量也在明顯的增加,從數(shù)據(jù)上看到,非計(jì)算機(jī)專業(yè)的高校教師占比從2019年的35%已經(jīng)增長到了2020年的45%。越來越廣的專業(yè)領(lǐng)域也在開始擁抱AI了。
一面是國家戰(zhàn)略和政策的助推,一面是巨大的市場需求,飛槳作為中國自主可控的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),此時(shí)既迎來機(jī)遇,又承擔(dān)下責(zé)任。
產(chǎn)業(yè)智能化升級的車輪滾滾向前,飛槳跟上時(shí)代趨勢的做法是對自身進(jìn)行再升級,再強(qiáng)化,本次峰會(huì)上,百度飛槳一口氣帶來了八大全新發(fā)布與升級。
其中包括,有支持前沿技術(shù)探索和應(yīng)用的生物計(jì)算平臺(tái)PaddleHelix螺旋槳,開發(fā)更加便捷的飛槳開源框架2.0 RC版,端云協(xié)同的AI集成開發(fā)環(huán)境BML CodeLab,支持更強(qiáng)大分布式訓(xùn)練的業(yè)界首個(gè)通用異構(gòu)參數(shù)服務(wù)器架構(gòu),開源算法庫增至200+,飛槳企業(yè)版EasyDL智能數(shù)據(jù)服務(wù)升級,飛槳硬件生態(tài)路線圖以及攜手全球開發(fā)者開啟“大航海”計(jì)劃。
特別是生物計(jì)算平臺(tái)PaddleHelix螺旋槳,先期將開源螺旋槳生物計(jì)算開源工具集,提供包括RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測、大規(guī)模的分子預(yù)訓(xùn)練、DTI藥物靶點(diǎn)親和力預(yù)測以及ADMET成藥性預(yù)測等在內(nèi)的新藥研發(fā)和疫苗設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的核心能力,幫助生物信息學(xué)、計(jì)算機(jī)交叉學(xué)科背景的學(xué)習(xí)者、研究者和合作伙伴,更便利地構(gòu)建AI算法模型。
可以說,產(chǎn)業(yè)智能化的浪潮洶涌向前的速度有多快,飛槳奔跑的速度就有多快。

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