原标题：百度飞桨35项重磅发布，深度学习正在成为产业智能化升级的关键力量

「新基建」驱动中国新一轮的产业智能化升级，这其中，以深度学习为代表的人工智能，俨然正在成为新的技术引擎。

5月20日，由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的「WAVE SUMMIT 2020」深度学习开发者峰会以线上形式召开。本届峰会上，百度公布了深度学习开源平台飞桨的最新全景图，并带来多达35项全新发布和重磅升级，进一步升级核心框架、完善从开发训练到部署的全流程工业级极致体验、深化企业端服务。

值得一提的是，此次飞桨还着眼未来，首发量子机器学习开发工具「量桨」，以及蓄力AI人才培养和开发者生态，发布青少年AI科普教育「晨曦计划」、「星辰计划」开发者探索基金等。

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在峰会上致辞讲到：「时代契机为飞桨的发展提供了最好的机遇，产业智能化浪潮兴起、AI基础设施建设加快推进，飞桨以更敏捷的脚步，秉承开源开放理念，坚持技术创新，与开发者共同成长和进步，一起发展深度学习和人工智能技术及产业生态，加速产业智能化进程。」

降门槛减周期，满足「大规模」产业智能化升级需求

截至目前，飞桨已经凝聚了194万开发者，服务8.4万家企业，创造了23.3万模型，是国内最领先、服务开发者规模最大、功能最完备的开源开放深度学习平台。多年来，飞桨作为引领中国深度学习技术发展的「头雁」，面对中国大规模产业智能化升级需求，持续降低技术开发门槛，缩短升级转型周期，大力推动人工智能进入工业大生产。

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜以「荡起飞桨 AI生产正当时」为主题做了演讲。她介绍到，飞桨深度学习平台作为百度「AI大生产平台」的基础底座，以大规模分布式训练、全硬件平台支持、端到端全流程工具以及飞桨Master模式，助力企业和开发者加速AI生产。无需从头学习难度高、迭代快的前沿科技，避免重复「造轮子」，应用AI的门槛更低、成本更低、效率更高。

吴甜在演讲的最后发布了最新的飞桨全景图，由飞桨开源深度学习平台和飞桨企业版两大版块构成。飞桨开源深度学习部分，包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。同时，随着企业应用的需求越来越丰富和强烈，飞桨升级了产品架构，推出飞桨企业版，助力各个企业进行AI创新。

飞桨企业版基于飞桨开源深度学习平台，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业，提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

全流程最前沿，高频升级助力工业大生产第一线

百度飞桨总架构师于佃海、百度深度学习技术平台部高级总监马艳军在峰会上详细介绍了飞桨开源深度学习平台的最新进展。百度AI开发平台部总监忻舟分享了飞桨企业版EasyDL零门槛AI开发平台的全面升级。百度研究院量子计算研究所所长段润尧重磅发布量桨。继2019年11月的WAVE SUMMIT秋季峰会后，短短半年时间，飞桨全平台带来35项全新发布和重要升级，其中包括8大新产品和27项升级。

于佃海讲到，飞桨的使命是「让深度学习的创新与应用更简单」，飞桨核心框架致力于打造成为最灵活易用的产业级深度学习框架。他详细剖析了飞桨框架的设计理念和最新升级。经不断发展，飞桨核心框架已具备四大特点：易学易用的前端编程界面，统一高效的内部核心架构，原生完备的分布式训练支持，高性能可拓展的推理引擎。

从开发、训练到部署，飞桨开源深度学习平台为开发者带来开发全流程体验的提升。马艳军介绍，飞桨官方模型库新增39个算法，算法总数达到146个，预训练模型200多个，助力开发者进行低代码二次开发。全新发布3个端到端开发套件：PaddleClas图像分类、Parakeet语音合成和PLSC海量类别图像分类。全面升级PaddleDetection目标检测开发套件的模型数量、性能和产业应用能力。

训练方面，新增自动混合精度、重计算机制等底层技术升级，提升训练框架的速度，降低显存占用；扩展了模型并行、弹性训练等大规模分布式训练能力，全新发布PaddleCloud云上任务提交工具，让训练更快、更好、更省，满足苛刻的工业级应用需求。

部署层面，飞桨全面打通多平台、多场景的部署能力，持续夯实模型压缩PaddleSlim、原生推理引擎Paddle Inference、在线部署框架Paddle Serving、轻量化预测引擎Paddle Lite等端到端部署核心能力，全新发布国内首个开源JavaScript深度学习前端推理引擎Paddle.js，用于小程序、网页端部署。

此外还有全新发布的PaddleX全流程开发工具，后端开源，可快速集成，支持多端部署和模型加密。独具特色的飞桨Master模式全面升级，预训练模型更多、迁移学习能力更强。企业开发者可以通过PaddleHub和EasyDL享用飞桨Master模式，仅用少量数据、简单操作、更低成本，实现多场景下的优异模型效果。

除了以上前沿的开源工具，飞桨还率先支持了复数神经网络，全面支持跨学科的机器学习研究。段润尧重磅发布量子机器学习开发工具Paddle Quantum量桨。飞桨成为国内首个、也是唯一支持量子机器学习的深度学习平台。通过飞桨深度学习平台赋能量子计算，量桨为领域内的科研人员以及开发者便捷地开发量子人工智能的应用提供了强有力的支撑，同时也为广大量子计算爱好者提供了一条可行的学习途径。

飞桨企业版EasyDL-零门槛AI开发平台，由忻舟带来最新发布的业内首个专注于AI开发领域的智能数据服务平台EasyData，以及在预训练模型、自动数据增强与超参搜索，分布式训练加速、端计算模型部署方面的4项升级，帮助企业从繁杂的数据准备、环境配置、代码开发和服务部署中脱身，专注于业务与创新。

通过一系列的新发布和升级，深度学习在实际业务中落地部署的门槛再次被降低，飞桨的易用性和性能进一步提升，前沿技术布局进一步拓展，持续助力工业大生产第一线。

惠民生助经济，推动产业和人才生态成长

峰会上，飞桨联合全球领先硬件厂商英特尔、英伟达、arm中国、华为、MediaTek、寒武纪、浪潮、中科曙光等启动共建硬件生态合作圈。同时还分享了近一年飞桨在农林、医疗、工业制造、消费类电子、电力能源、交通、环保等领域的十多个最新案例，切实助力国计民生，促进经济恢复发展。

马艳军在直播中举例讲到，普宙飞行器科技有限公司基于飞桨深度学习技术，专门为森林巡检行业定制开发了一款无人机自主飞行+应用管理平台，可实现大范围森林的自主巡逻、火情监测、非法入侵、森林树木砍伐监测等功能，目前已阻止10余起非法砍伐；飞桨携手国家电网和山东信通打造电网智能巡检方案，分析准确率达到90%，报警响应速度从小时级提升为秒级；OPPO基于飞桨的大规模分布式训练技术研发的推荐系统，训练速度提升8倍，模型扩大20倍，效果提升4%-5%，内存节省90%，为OPPO应用商店业务带来了巨大价值。

飞桨作为全面推动中国产业智能化的重要基石，加快提升自身技术能力的同时，也在不断加强产学研合作力度，并面向全球开发者推出PPDE（PaddlePaddle Developers Experts）计划，推动中国深度学习技术发展和人才培养生态。

百度AI技术生态部总监刘倩介绍到，飞桨着力打造「学习-实践-比赛-认证-就业」开发者成长全周期服务体系。其中，AI Studio为广大开发者的学习与实训，提供了超过45万个精选项目，亿元免费算力；飞桨联合教育部新工科产学研联盟，开设高校深度学习师资培训班，培养了400多家高校千余名专业AI教师，支持200多家高校开设了人工智能课程；算法赛、创意赛、产业赛三大类型赛事全年无休，以赛促学，近一年累计举办50多场；认证方面，继2019年3月发布第一个深度学习工程师认证考试后，飞桨又与Linux Foundation开源大学合作推出国内首个深度学习工程师联合认证；就业方面，飞桨及生态伙伴企业将为取得认证的开发者提供绿色通道。

AI人才培养还要「从娃娃抓起」，飞桨发布针对青少年AI科普教育的「晨曦计划」，包括《大圣陪你学AI》科普教材、EasyDL平台支持的免费学习和实验资源，以及青少年人工智能评测与认证体系，都将于年内上线。

为培育AI产业级人才，飞桨为企业开发者专门开设课程和培训体系，包括面向一线工程师的AI快车道、企业闭门课程AI私享会、「首席AI架构师培养计划」黄埔学院等，手把手助力企业智能化转型。

峰会的最后，飞桨发布了百度「星辰计划」开发者探索基金的参与机制，将以100亿流量、1000万基金、1000万算力支持广大开发者和百度一起参与到用AI技术解决社会问题的理想和实践中，用科技的力量让世界变得更美好。

新基建的加速为中国「智能经济」创造了有利的条件和巨大的发展契机。时代背景之下，飞桨正携手各行各业生态伙伴和开发者，领航产业智能化全速前进。

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