百度 CTO 王海峰：新一代人工智能技術發(fā)展離不開深度學習框架“軟”基礎

人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術快速發(fā)展 ，推動數(shù)字經(jīng)濟高速增長，并與實體經(jīng)濟加速融合。當前，如何讓數(shù)字經(jīng)濟成為推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的增長引擎？作為市場主體，我國高科技企業(yè)如何增強自主創(chuàng)新的能力？

近日，百度首席技術官（CTO）王海峰做客人民網(wǎng)《人民會客廳》視頻訪談時表示，現(xiàn)階段我國數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，已經(jīng)成為經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級、邁向高質(zhì)量發(fā)展的關鍵一環(huán)。隨著深度學習推動人工智能進入工業(yè)大生產(chǎn)階段，要完善人工智能（AI）新型基礎設施，來進一步支撐經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

智能經(jīng)濟是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新階段

“智能經(jīng)濟是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新階段，產(chǎn)業(yè)加快應用智能技術，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、提煉知識、訓練模型，可以實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的智能化，進而實現(xiàn)整個產(chǎn)業(yè)的智能化升級。”王海峰認為，促進數(shù)字經(jīng)濟、智能經(jīng)濟的發(fā)展，從技術角度看，要提升人工智能等關鍵核心技術創(chuàng)新和供給能力，完善AI基礎設施；從產(chǎn)業(yè)角度看，要促進數(shù)字技術和實體經(jīng)濟深度融合，更好賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

王海峰認為，深度學習技術具備很強的通用性，人工智能要真正實現(xiàn)大規(guī)模應用落地，仍面臨著很多挑戰(zhàn)。一方面，隨著參數(shù)量增大、網(wǎng)絡模型層數(shù)增多、硬件芯片類型多等問題出現(xiàn)，這意味著深度學習的開發(fā)和訓練難度越來越大；另一方面，應用開發(fā)出來之后，要能夠在多類型芯片上運行順暢，也是極具挑戰(zhàn)且復雜的系統(tǒng)工程。

王海峰介紹，以飛槳為代表的深度學習框架與平臺的出現(xiàn)，讓開發(fā)者不需要從0到1搭建“地基”，而是根據(jù)自身行業(yè)的特點和場景需要，選擇基于框架定制開發(fā)，或者從模型庫中選擇、組裝自己想要的模型，采用零門檻平臺導入場景數(shù)據(jù)進行訓練，以便捷部署應用。

“飛槳具備比肩國際主流深度學習框架的開發(fā)、訓練及部署等核心能力，使得我國人工智能技術開發(fā)者和使用者，可以不依賴國外平臺，進行科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應用。”王海峰說，依托飛槳平臺，百度研制的“文心”系列知識增強大模型，持續(xù)降低了AI開發(fā)與應用的門檻。百度還打造了行業(yè)大模型，在能源、金融、航天領域，百度分別研制了電力、金融、航天行業(yè)大模型。近日，人民網(wǎng)聯(lián)合百度發(fā)布了傳媒行業(yè)大模型——人民網(wǎng)-百度·文心。該模型基于文心NLP大模型ERNIE 3.0，引入人民網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)中心在傳媒行業(yè)積淀的行業(yè)知識與任務樣本數(shù)據(jù)，結(jié)合雙方在預訓練大模型技術和傳媒領域業(yè)務與算法的經(jīng)驗推出。目前已經(jīng)在新聞內(nèi)容分類、新聞情感分析和新聞摘要生成三個重要應用場景開展驗證，取得了比較明顯的效果提升。

完善AI基礎設施 搶占數(shù)字經(jīng)濟制高點

我國“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要明確，要加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。對此，王海峰表示：“深度學習平臺和大模型正在成為AI新型基礎設施，是做強做優(yōu)我國數(shù)字經(jīng)濟必須搶占的關鍵點和制高點。”

科技立則民族立，科技強則國家強。王海峰認為，要加強原創(chuàng)性基礎創(chuàng)新和核心關鍵技術攻關，只有在基礎研究方面取得原創(chuàng)性突破，才能努力實現(xiàn)科技自立自強。同時，基礎創(chuàng)新和關鍵技術攻關要瞄準支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎技術，重視應用牽引，從經(jīng)濟社會發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)中凝練智慧，突破瓶頸。

在王海峰看來，當前新一代人工智能技術的發(fā)展，離不開芯片與深度學習框架這一“軟”一“硬”兩大基礎。“隨著中國科研創(chuàng)新能力的提升，在技術領域取得大量突破，AI基礎與核心技術層面與國外的差距正在越來越小。”他說。

圍繞芯片領域硬、軟件發(fā)展的機遇，他認為，在硬件方面，面向AI計算的AI芯片，某種意義上會成為我國芯片產(chǎn)業(yè)趕超的機遇；在軟件方面，飛槳等平臺在技術上已取得突破和領先，可以媲美國外同類產(chǎn)品，但在全球市場上占有率、生態(tài)成熟度等方面仍有提升空間。

“我們要認識深度學習框架和平臺的重要性，鼓勵和發(fā)展我國自主深度學習框架平臺。這對加快突破人工智能技術、推進產(chǎn)業(yè)健康轉(zhuǎn)型具有重要意義。”他說。

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