產(chǎn)業(yè)智能化趨勢下，百度飛槳開源生態(tài)繁榮成勢

文 | 曾響鈴

來源 | 科技向令說（xiangling0815）

三年前，李彥宏撰寫《智能革命》一書時，人工智能還是“將來時”。

2020年的歲末，當(dāng)我們回頭審視即將過去的一年時，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)略的時代背景之下，產(chǎn)業(yè)智能化大潮的翻涌之中，我們同時也在思考，人工智能技術(shù)發(fā)展與落地的速度還會更快，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)者峰會上演講時表示，“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)作機制，更是驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新和加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動能”。被稱為AI時代操作系統(tǒng)和百度AI底座的開源深度學(xué)習(xí)平臺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)者峰會上，百度集團副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及國家工程實驗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展，在飛槳平臺上，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，非計算機專業(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，此時既迎來機遇，又承擔(dān)下責(zé)任。

產(chǎn)業(yè)智能化升級的車輪滾滾向前，飛槳跟上時代趨勢的做法是對自身進(jìn)行再升級，再強化，本次峰會上，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)用的生物計算平臺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，支持更強大分布式訓(xùn)練的業(yè)界首個通用異構(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?！庇媱?。

特別是生物計算平臺PaddleHelix螺旋槳，先期將開源螺旋槳生物計算開源工具集，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)計環(huán)節(jié)的核心能力，幫助生物信息學(xué)、計算機交叉學(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。

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？

我們心中或許會有疑問，飛槳為何能夠高速奔跑，什么又支撐了飛槳速度的產(chǎn)生？

我們先來看百度飛槳在峰會上公布的一組數(shù)據(jù)。

目前，飛槳平臺上已凝聚265萬開發(fā)者，開源貢獻(xiàn)者超過5000萬，有97位優(yōu)秀的開發(fā)者成為飛槳開發(fā)者技術(shù)專家（PPDE）；在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上，飛槳服務(wù)了10萬+企業(yè)，創(chuàng)造了34萬+模型……

很顯然，飛槳已經(jīng)扎根于產(chǎn)業(yè)智能化升級的事業(yè)之中，與開發(fā)者和產(chǎn)業(yè)都產(chǎn)生了深度關(guān)聯(lián)：開發(fā)者需要什么，飛槳就去做什么；產(chǎn)業(yè)智能化遇到了哪些問題，飛槳就去解決它。雙向反饋的速度越來越快，造就了飛槳升級的速度也越來越快。

比如，為了讓開發(fā)者有更好的開發(fā)體驗，飛槳發(fā)布了開源框架V2.0 RC版本，“編程一致、動靜統(tǒng)一”，同時還能更好的支持深度概率編程、量子機器學(xué)習(xí)等前沿學(xué)術(shù)研究；

比如，今年的疫情讓我們對藥物研發(fā)、疫苗設(shè)計等生物工程的效率有了更高的期待，于是飛槳發(fā)布了生物計算平臺PaddleHelix螺旋槳進(jìn)行跨界探索。

再比如，寧德時代為解決產(chǎn)品品控和生產(chǎn)效率的問題，需要計算機視覺的大量應(yīng)用，百度飛槳提供了視覺檢測方面的能力，將寧德時代的產(chǎn)品瑕疵目標(biāo)從百萬分之一提高到十億分之一。

將飛槳速度進(jìn)行整體總結(jié)，飛槳高速迭代，飛速奔跑的最終目的既簡單又純粹，即讓AI開發(fā)具有更高的技術(shù)能力和更低的進(jìn)入門檻，從而為產(chǎn)業(yè)智能化升級的廣度和深度提速。

通過此次升級的主要內(nèi)容，我們來看看圍繞著一高一低的核心邏輯（有更高的技術(shù)能力和更低的進(jìn)入門檻），飛槳是如何落地實踐的。

首先，提升技術(shù)能力上，飛槳通過升級開發(fā)性能來實現(xiàn)。

本次推出業(yè)內(nèi)首個通用異構(gòu)參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)和升級開源算法庫這兩項動作中，前者實現(xiàn)了更強大的大規(guī)模分布式訓(xùn)練，在訓(xùn)練效率上大幅提升；后者將官方算法數(shù)量從140+擴展至200+，同樣在能力上保持著持續(xù)進(jìn)化。

為了強化飛槳企業(yè)版的服務(wù)能力，其底層技術(shù)也在不斷迭代，本次峰會還升級了EasyData智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，大幅提升智能標(biāo)注的效能，新增多人標(biāo)注能力以及高級智能清洗能力。

其次，降低應(yīng)用門檻方面，很多產(chǎn)業(yè)開發(fā)者并不具備深厚的AI功底，但又有解決問題的實際需求，飛槳站在開發(fā)者的角度，不斷推出新的工具來幫助開發(fā)者。

此次峰會推出的端云協(xié)同的AI集成開發(fā)環(huán)境BML CodeLab就為AI算法開發(fā)者提供了更友好的開發(fā)體驗，其開箱即用的客戶端內(nèi)置飛槳文心（ERNIE）NLP套件及單機高性能技術(shù)引擎，最重要的是它可以無縫擴展到包括百度智能云在內(nèi)的多個云端算力平臺，極大加強了客戶端的可擴展性和靈活性。

飛槳對工具、套件及時升級，甚至提前準(zhǔn)備好，AI開發(fā)的門檻大大降低，產(chǎn)業(yè)智能化的進(jìn)程也大大提速。

產(chǎn)業(yè)智能化浪潮的推動造就了飛槳速度，飛槳同時又在反哺著產(chǎn)業(yè)智能化，雙方協(xié)同互促之下，展現(xiàn)的是一幅可以產(chǎn)生奇跡的產(chǎn)業(yè)藍(lán)圖。

厚實繁榮的生態(tài)底座，沒有終途的開源之路

飛槳之所以能夠在產(chǎn)業(yè)智能化升級的浪潮中創(chuàng)造飛槳速度，厚實繁榮的開源生態(tài)底座是其中關(guān)鍵，起到了巨大的支撐作用。

在討論飛槳的開源生態(tài)之前，我們先來看看幾個開發(fā)者的故事。

13歲的陳奕帆，只有六年級，但在今年的百度之星大賽中，與上萬名博士、碩士同臺角逐，并最終殺入決賽，獲得百度之星決賽未來之星特別獎，成為百度之星辦賽16年來殺入決賽的年齡最小的開發(fā)者。

芯片企業(yè)工程師安寶磊，在飛槳上貢獻(xiàn)的代碼量累計超過3600行，他的代碼已經(jīng)在很多的場景中落地運行起來了。安寶磊表示，希望自己的努力能夠把AI帶入到各行各業(yè)中。

飛槳開源社區(qū)網(wǎng)友“GT-老張”，一直在飛槳社區(qū)進(jìn)行答疑，現(xiàn)在累計答疑超過12000次，幫助了超過兩萬名開發(fā)者，老張在社區(qū)里答疑的時候不分晝夜，大家都稱他為飛槳答疑機器人。

站在開發(fā)者的角度，飛槳生態(tài)如此活躍，給了我們足夠的驚喜，究其原因，唯有對開源二字的堅持與堅守。

不同于技術(shù)研發(fā)，可以有很多路徑和思路，開源生態(tài)的建設(shè)并沒有太多可以討巧的“捷徑”，能夠發(fā)力的方向也僅僅只有產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、人才培養(yǎng)和開源社區(qū)這三個方面。

飛槳的生態(tài)構(gòu)建也是從這三方切入，如果硬要說出有什么不同，那么就是飛槳建設(shè)生態(tài)工作落地時不打折扣的執(zhí)行效率。

產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的普及與滲透速度我們不需要再做過多描述，人才培養(yǎng)方面，飛槳致力打造產(chǎn)學(xué)研用一體化，形成人才培養(yǎng)閉環(huán)。

飛槳生態(tài)內(nèi)，已構(gòu)建起涵蓋“學(xué)習(xí)、實踐、比賽、認(rèn)證、就業(yè)”的開發(fā)者全周期服務(wù)體系。學(xué)習(xí)與實訓(xùn)社區(qū)AI Studio學(xué)習(xí)資源數(shù)增長180%，累計學(xué)習(xí)人次290萬。12期高校師資培訓(xùn)班覆蓋國內(nèi)所有頭部高校，支持超過200所高校開設(shè)AI學(xué)分課。AI Studio名師專欄首期引入臺大教授李宏毅最新系列課程，配套實踐項目，幫助開發(fā)者邊學(xué)邊練。

飛槳在峰會上還發(fā)布了大航海計劃，包含面向核心開發(fā)者的“領(lǐng)航”、面向人才培養(yǎng)的“啟航”和面向產(chǎn)業(yè)智能化升級的“護航”三個部分。本次正式發(fā)布圍繞高校人才培養(yǎng)的啟航計劃：未來三年，飛槳將投入總價值5億元的資金與資源，支持全國500所高校，重點培訓(xùn)5000位高校AI教師，聯(lián)合培養(yǎng)50萬AI未來人才。

今年5月，百度發(fā)布星辰計劃，通過向全社會開放技術(shù)、共享流量和生態(tài)資源，同時提供一定資金支持，來鼓勵公益領(lǐng)域的科技創(chuàng)新，獲得了大量開發(fā)者和項目團隊的響應(yīng)，涌現(xiàn)了很多極具創(chuàng)新和價值的項目。

本次峰會上，AI瀕危物種保護項目、AI文物保護項目、AI沙漠栽樹機器人這三個公益項目獲得了星辰計劃基金，未來將在百度的幫助下進(jìn)一步孵化。

開源社區(qū)建設(shè)，則從社區(qū)開發(fā)者的共建、共享，通過開源開放來驅(qū)動技術(shù)的創(chuàng)新，像珠算深度概率編程，就是飛槳團隊與清華朱軍教授團隊共同合作，依托飛槳框架和動靜統(tǒng)一的開發(fā)體驗而完成的。

在這個過程中，百度飛槳持續(xù)的人才、資金與資源的投入，使得開源生態(tài)的底座更加繁榮與厚實，由此飛槳也構(gòu)建了自己獨特的競爭優(yōu)勢，在對開源使命初心的堅持與堅守之下，這場智能化升級的浪潮將持續(xù)的更加迅猛與長久。

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