百度飞桨举办开发者峰会，融合创新降低门槛成新方向

百度飞桨举办开发者峰会，融合创新降低门槛成新方向隔着丝袜干 在人工智能应用领域大规模爆发的今天，相关技术纷纷来到了规模化、集群化、产业化的拐点，要在研究性之外同时具备工业领域大规模使用的素质。能帮助各类开发者快速部署应用的深度学习框

在人工智能应用领域大规模爆发的今天，相关技术纷纷来到了规模化、集群化、产业化的拐点，要在研究性之外同时具备工业领域大规模使用的素质。能帮助各类开发者快速部署应用的深度学习框架，在人工智能普及过程中起到了关键因素，TensorFlow和飞桨（PaddlePaddle）成为其中的代表产品。

TensorFlow来自Google，飞桨则来自百度。这两家公司都是最早一批发掘互联网价值的先行者，也成为了全世界人民网络生活所需的新基建，他们不约而同地开发开源深度学习框架，正是看到了人工智能对于改善服务效率与质量的潜能。而在越来越多的开发者使用深度学习框架，上手难度、资源消耗等实际问题也浮上水面。

飞桨在5月20日召开了WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰分享了这家在行动上持续“All in AI”的新思考：一是融合创新，从技术和平台的角度结合产业需求发展创新；二是降低门槛，飞桨已有320万开发者、服务于12万家企事业单位，要让人工智能变成更易用的生产工具。

飞桨提到了几个典型的现代人工智能研发场景。在工业生产中的产品检测环节，AI要达成高准确率低漏检率、能预测产线、能精准识别小尺寸体积目标还能克服学习样本不足、实际产品问题多样等情况。在开发者一侧，企业新组建的AI开发团队可能只有极少数人有专业素养，其他成员多为普通开发者甚至不是软件研发人员。

于是我们可以看到，飞桨带来的多个变化无不是围绕新趋势和需求展开。飞桨可以“动静结合”，兼顾产业和研究需求，提供大规模训练大量升级能力，开发更灵活简便。自动混合精度训练速度和提升3倍，动态图功能得到增强，大规模图检索引擎支持万亿边的分布式图存储与检索。

飞桨在硬件上做到了服务器、移动端、边缘端的多端多硬件厂商适配；飞桨企业版希望提升易用性，更是提供零门槛的EasyDL和全功能的BML双平台开发模式；云原生机器学习核心PaddleFlow，目前做到了安装包体积小于1GB，而且核心技术即将开源。

飞桨还希望在技术之外，实现更多的行业影响力。发布《飞桨开源生态发展报告》的同时，亦有人工智能创新应用大赛、万有引力计划、领航计划和高校创新实验室签约等动作。更有宣布投入5亿元资金的“大航海”启航计划，届时飞桨会与500所高校深度合作AI教学，预计将培养50万量级掌握相应研发能力的年轻学子。