深度学习开发者峰会：专家称深度学习平台的工业大生产特征显著

深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰出席Wave Summit 2022深度学习开发者峰会 深度学习技术及应用国家工程研究中心供图

深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰出席Wave Summit 2022深度学习开发者峰会 深度学习技术及应用国家工程研究中心供图

中新网北京5月20日电 (李坚 张素)Wave Summit 2022深度学习开发者峰会20日在线上举行。深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在会上表示，在AI工业大生产阶段，深度学习技术的通用性越来越强，深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著。

Wave Summit深度学习开发者峰会始于2019年。王海峰在首届峰会上提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，将推动人工智能进入工业大生产阶段。

他认为，近年来，深度学习技术、平台和产业应用的发展正是这一观点的最好验证。

王海峰在本届峰会上称，深度学习技术在人工智能的各个方向上已表现出良好的通用性。预训练大模型的兴起，更是使得人工智能的通用性进一步增强。大模型具有效果好、泛化性强、研发流程标准化程度高等特点，正在成为人工智能技术及应用的新基座。

“深度学习平台的工业大生产特征也越来越显著。深度学习平台下接芯片，上承应用，相当于智能时代的操作系统，是AI工业大生产的基础平台。”王海峰举例说，基于产业级开源开放平台飞桨，深度学习技术研发的全流程都具备了显著标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，应用门槛得以持续降低。

他还提到，在深度学习应用层面，产业智能化正在加速，AI训练师、5G云代驾、智能办公、智慧林场等新业态和新模式不断涌现。

峰会期间发布数据显示，截至2022年5月，飞桨凝聚477万名开发者、创造56万个模型、服务18万家企事业单位，产学研用紧密协同培养超过200万名AI人才。会上还发布了飞桨文心大模型和飞桨产业级深度学习开源开放平台等新成果。

“今年是大模型产业落地的关键年”，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜在会上说，通过搭建更适配场景需求的大模型体系，提供全流程支持应用落地的工具、平台和方法论，建设激发创新的开放生态，将解决大模型技术与场景需求匹配的关键问题。(完)