5月20日，由深度學習技術及應用國家工程實驗室與百度聯合主辦的WAVE SUMMIT 2021深度學習開發者峰會在北京召開。本屆峰會上，百度首次揭曉人工智能融合創新趨勢下的AI工業大生產實現路徑。

　　我們正處在以人工智能為核心驅動力量的第四次工業革命浪潮之中，深度學習正推進人工智能進入工業大生產的階段。從企業中的少數人開始考慮“我們面對的問題能不能用AI來解決”，到真正的實現高效、高質量的大生產，把AI技術的價值帶入到企業的生產活動當中，是否存在一條可以參考、可以實踐的路徑?

　　百度集團副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜在峰會的主題演講中首次分享了飛槳通過與產業伙伴的廣泛合作，所觀察到的AI工業大生產路徑。她表示，企業應用AI的過程分三個階段，第一階段是企業中有少數先行人員嘗試引入AI進行原型驗證，稱之為AI先行者探路階段;當進行了驗證產生效益后，會從個人實踐轉變成建設團隊來學習和應用AI，稱之為AI工作坊應用階段;當企業進行大量的AI應用，幾百、幾千人一起工作，多人多任務協同生產，就進入了AI工業大生產階段，更長期看，還會實現社會化協同大生產。

百度集團副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任 吳甜

　　吳甜具體解析了企業處于這三個階段會遇到的問題和解決之道。

　　“AI先行者探路”階段，需要有適配場景的模型、調優工具以及部署支持，實現AI算法的快速驗證落地，解決實際問題。飛槳提供了在工業場景中實踐打磨過的豐富模型庫，多端多平臺的推理部署工具鏈，全面靈活的硬件適配架構和生態基礎，保障AI先行者探路成功。

　　從個人實踐到帶領團隊的“AI工作坊應用”階段，面臨的是團隊里專業AI研發人數少，不同專業背景的成員要一起快速學習AI模型研發的問題。飛槳豐富且多層次的產品結構，涵蓋可視化界面、場景類套件、算法類套件、模型庫、核心框架，非常適用于這個階段的團隊應用AI創新，同時這個過程中團隊成員也會持續成長，實現AI能力研發的進階。

　　到了“AI工業大生產”階段，多人多任務協同生產，算力機器和開發人員的效能提升是關鍵。飛槳企業級AI開發平臺提供高效的算力管理與調度、全流程的集成開發環境，平臺化賦能AI大生產。再進一步發展，從企業內部的多人多任務分工協同，還會走向全社會的AI大生產協同。

　　從飛槳平臺的數據可以看到，隨著人工智能和產業的融合，飛槳已經聚集了320萬開發者，服務了12萬企業，創建了36萬模型，覆蓋到了工業、能源、金融、醫療、農業、城市管理、交通、信息技術等各種各樣的行業和場景。而且，這組數據還在持續增長。相信未來繁榮的社會化AI大生產協同一定能實現。

　　通過開源開放、生態建設，飛槳正在聚集全社會的力量打造一個可持續發展的AI基礎平臺，既能有效助力前沿科研探索，又在不斷降低產業使用AI能力的門檻，與產學研各界合作伙伴、開發者一起，將AI應用于各行各業，加速社會化AI大生產進程。

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