產業智能化浪潮興起、AI 基礎設施建設加快推進為飛槳發展提供機遇，飛槳也秉承開源開放理念，堅持技術創新，與開發者共同成長和進步，發展深度學習和人工智能技術及產業生態，一同加速產業智能化進程。

百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰在 WAVE SUMMIT 2020 開場談到。

WAVE SUMMIT 深度學習峰會由深度學習技術及應用國家工程實驗室與百度聯合主辦，算上 2019 年的兩場峰會，本屆峰會是峰會的第三場，因為疫情影響，本次峰會也是第一次采用線上直播的形式召開。

WAVE SUMMIT 2019 王海峰老師曾提到「深度學習推動人工智能進入工業大生產階段，而深度學習框架是智能時代的操作系統」，而通過一年的耕耘與發展，百度深度學習交出了怎樣的答卷呢？

先看一組數據：截至目前，飛槳已經聚合了 194 萬開發者，服務了 8.4 萬家企業，創造了 23.3 萬模型。而繼 2019 年 11 月 WAVE SUMMIT 秋季峰會后，飛槳全平臺帶來了 35 項全新發布和重要升級，其中包括 8 大新產品和 27 項升級。

相較于去年初出茅廬的態勢，今年，我們更看到的是飛槳腳踏實地的前行。

# 飛槳三大新變化

飛槳深度學習平臺作為百度「AI 大生產平臺」的基礎底座，以大規模分布式訓練、全硬件平臺支持、端到端全流程工具以及飛槳 Master 模式，加速著 AI 落地和生產。無需從頭學習難度高、迭代快的前沿科技，讓應用 AI 的門檻更低、成本更低、效率更高。

新全景發布

飛槳新全景由飛槳開源深度學習平臺、飛槳企業版兩大版塊構成。飛槳開源深度學習平臺，包含核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件與工具組件，在持續保持開源核心能力的同時，為產業、學術、科研創新提供基礎底座。

而隨著企業應用的需求越來越豐富和強烈，飛槳通過升級產品架構，推出飛槳企業版。基于飛槳開源深度學習平臺，通過零門檻 AI 開發平臺 EasyDL 向中小企業，提供零門檻、預置豐富網絡和模型、便捷高效的開發平臺。而全功能 AI 開發平臺 BML 又為大型企業提供的功能全面、可靈活定制和被深度集成的開發平臺。

通過更集成、應用更簡單、操作更靈活的方式，分別為大中小企業提供不同層級的平臺能力，讓企業去嘗試和體驗 AI 創新。

新成員「量槳」發布

近年來隨著深度學習的興起，人們逐漸意識到以深度學習框架為代表的 AI 技術在解決量子計算問題中也扮演著極為重要的角色。

量槳， 即 Paddle Quantum，則是基于百度飛槳研發的量子機器學習工具集。作為百度未來技術布局的量槳目的則是建立起人工智能與量子計算之間的橋梁。

量槳的顯著特點是易用性、通用性、拓展性，開發者可以輕松搭建簡潔的量子神經網絡，也可以根據豐富的量子機器學習案例一步步組建出自己喜歡的模型。而過去在飛槳中系統地擴展了包括復數變量、復數矩陣乘法在內的多項底層功能，也使得量槳可以完美地支持量子電路模型，從而也支持通用量子計算相關的研究。

而量槳最迷人的還有它的特色工具集，熟悉量子計算的朋友都知道，量子計算的核心應用集中在組合優化問題的求解以及量子化學系統模擬等方向。通過這些關鍵方向的工具集，開發者則可進行更有趣的開發探索。

開發、訓練、部署全新體驗

從開發、訓練到部署，飛槳開源深度學習平臺在全流程上均作了體驗提升。

飛槳官方模型庫新增 39 個算法，算法總數達到 146 個，預訓練模型達到 200 多個。同時全新發布了 3 個端到端開發套件：PaddleClas 圖像分類、Parakeet 語音合成和 PLSC 海量類別圖像分類，全面升級 PaddleDetection 目標檢測開發套件的模型數量、性能和產業應用能力。

訓練方面新增自動混合精度、重計算機制等底層的技術升級，提升了訓練框架的速度，降低顯存占用。同時擴展了模型并行、彈性訓練等大規模分布式訓練能力，全新發布 PaddleCloud 云上任務提交工具，可使得訓練更快、更好、更省。

部署層面，飛槳則全面打通多平臺、多場景的部署能力，持續夯實模型壓縮 PaddleSlim、原生推理引擎Paddle Inference、在線部署框架 Paddle Serving、輕量化預測引擎 Paddle Lite 等端到端部署核心能力，全新發布國內首個開源 JavaScript 深度學習前端推理引擎 Paddle.js，用于小程序、網頁端部署。

此外還有全新發布的 PaddleX 全流程開發工具，后端開源，可快速集成，支持多端部署和模型加密。飛槳 Master 模式也全面升級，預訓練模型更多、遷移學習能力更強。企業開發者可以通過 PaddleHub 和 EasyDL 享用飛槳 Master 模式，實現多場景下的優異模型效果。

# 飛槳場景落地的身影

在前不久剛剛結束的百度云智峰會上，百度飛槳宣布將能力加持瑞芯微 RK18 系列，芯片適配飛槳開源深度學習平臺，將能為端側 AI 提供更強勁算力。

像這樣的合作案例，今年飛槳已經在產業不同場景下進行了落地。

用 AI 抗疫

在今年突如其來的疫情下，飛槳也積極投身抗疫前線。基于百度提供的 OCR 技術，僅用 6 天時間，山東中拓就推出了社區疫情防控系統，已經部署在當地的疾控中心。恢復正常的生活和生產之后，對于人流量密集的公共場合需要去進行更加有效的篩查和監控，飛槳和北京地鐵通過三天時間，完成了口罩的人臉檢測模型的快速部署，七天內進行了兩次模型升級。

防災、打擊違法犯罪

飛槳的開發者普宙基于飛槳的深度學習技術，專門為森林巡檢定制開發了一款無人機自主飛行平臺 + 應用管理平臺，在這個平臺上可以實現大范圍的自主巡邏和火情監測。同時在森林監控場景當中還可利用另一個視覺套件 PaddleSeg，實現森林區域高精度的實時拼圖，進行智能的語義分割這樣的一些功能，據悉，到目前為止已阻止了十余起的伐木行為。

除了以上的一些場景以外，飛槳還可以輔助對非法越境、販毒等等這樣一些非法行為的監測及取證調查。目前已經應用到東南亞 155 個森林分局。

分布式訓練提升性能

分布式訓練一直是飛槳的一個重要特色，通過數據并行、模型并行、流水線并行等等這些完整的技術體系，并結合云端研發了彈性訓練技術。OPPO 已就飛槳大規模分布式訓練能力，上線了一個可以支持 3 億用戶需求的大規模分布式訓練的推薦系統，通過這個系統，訓練速度能夠提升 8 倍，模型可以擴大到 20 倍，整個推薦的精度也有 4% 到 5% 的提升，并且節約內存節省了90%。

# 飛槳產學研生態布局思路

深度學習推廣與人才培養

在「學習-實踐-比賽-認證-就業」開發者成長全周期服務體系下，飛槳規劃及發起了多項課程及賽事。

例如已面向全球開發者推出的 PPDE（PaddlePaddle Developers Experts）計劃，推動中國深度學習技術發展和人才培養生態。面向青少年的 AI 科普教育的「晨曦計劃」，以及青少年人工智能評測與認證體系，都將于年內上線。為培育 AI 產業級人才，飛槳為企業開發者專門開設課程和培訓體系，包括面向一線工程師的 AI 快車道、企業閉門課程 AI 私享會、「首席 AI 架構師培養計劃」黃埔學院等，手把手助力企業智能化轉型。

此次峰會，飛槳還重磅發布了百度「星辰計劃」開發者探索基金的參與機制，將以 100 億流量、1000 萬基金、1000 萬算力支持廣大開發者和百度一起參與到用 AI 技術解決社會問題的理想和實踐。

加快軟硬件生態合作

飛槳聯合眾多優秀的硬件廠商，如英特爾、英偉達、arm中國、華為、MediaTek、寒武紀、浪潮、中科曙光等啟動共建硬件生態合作圈。同時還分享了近一年飛槳在農林、醫療、工業制造、消費類電子、電力能源、交通、環保等領域的十多個最新案例，切實助力國計民生，促進經濟恢復發展。

相信峰會上所展示的僅為飛槳的冰山一角，通過不斷的技術打磨及優化，我們也正親歷著飛槳正腳踏實地一步一步夯實著自己在這個大生態機遇下的宏大藍圖。