工業社會的高速穩定發展離不開完善的基礎設施。作為智慧時代的作業系統，深度學習框架便是AI領域不可或缺的基礎設施。11月5日，"WAVE SUMMIT+"2019深度學習開發者秋季峰會在北京召開。這是繼4月23日首場深度學習開發者峰會後，百度再次為廣大開發者們帶來的深度學習盛宴。本屆峰會，飛槳（PaddlePaddle）全新發布和重要升級21個產品方向，包括面向產業應用場景的四大端到端開發套件、融合資料和知識的預訓練結合遷移學習的飛槳Master模式、端側推理引擎Paddle Lite 2.0、EasyDL專業版、前沿技術工具元件等。可以看到飛槳的易用性全面提升，極大降低開發門檻的同時，面向產業應用的支撐能力更強。飛槳正成為開發者把握AI時代的工業化大生產平臺，加速產業智慧化的核心動力。
飛槳是歷經產業實踐打磨的"趁手利器"
峰會上，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講到："深度學習正在推動人工智慧進入工業化大生產階段，具有很強的通用性，同時具備了標準化、自動化和模組化的基本特徵，推動人工智慧技術從實驗室走向產業，並且越來越大規模使用起來。而深度學習技術和平臺也在不斷髮展，在未來的時間裡也將繼續發揮重要作用。我們秉承開源開放的理念，把飛槳平臺開源開放，與所有開發者一起，推動科技發展、產業創新和社會進步。"
（百度首席技術官王海峰）
飛槳以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具元件和服務平臺於一體，2016年正式開源，是中國首個也是目前國內唯一全面開源開放、技術領先、功能完備的產業級深度學習平臺。飛槳已成為中國大規模產業智慧化的堅強支撐。
在活動現場，百度AI技術平臺體系執行總監、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜介紹到，飛槳是一個源於產業實踐，與產業共進的深度學習開源開放平臺。未來，飛槳將持續發展超大規模分散式計算、異構計算能力，定位於全硬體平臺支援、端雲邊結合，為應用場景提供面向場景的端到端套件，構建融合資料和知識的預訓練結合遷移學習的Master模式，為開發者提供最強大的生產平臺和基礎設施，加速產業智慧化。
（百度AI技術平臺體系執行總監、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜）
截止目前，百度基於飛槳平臺，已累計服務150多萬開發者，僅在定製化訓練平臺上就有超過6.5萬企業使用者，釋出了16.9萬個模型。飛槳成為改變人們生活的"助攻者"之一，同時也是開發者最想快速掌握的深度學習平臺。
據介紹，飛槳具備四大領先技術：開發便捷的產業級深度學習框架、支援超大規模深度學習模型訓練、多端多平臺部署的高效能推理引擎以及面向產業應用，開源開放覆蓋多領域的工業級模型庫等。飛槳的開源開放，降低了AI技術門檻，加快了科技創新速度。目前飛槳已廣泛應用於工業、農業、服務業等，推動了人工智慧的技術創新、產業發展和人才培養，加快了各行各業智慧化升級，並與合作伙伴一起幫助越來越多的行業完成AI能力賦能，促進經濟發展和社會進步。
飛槳全新內容鼎力相助產業智慧應用落地
百度深度學習技術平臺部總監馬豔軍向參會者們介紹了飛槳產業級深度學習開源開放平臺全景圖，帶來了基於產業化困難的洞察，飛槳全新發布和重要升級的21個產品方向。其中，全新發布4大面嚮應用任務的產業級開發套件，實現四大應用任務的全流程開發、訓練和部署，更加方便實現應用落地。包括：NLP領域的ERNIE語義理解，CV方向的PaddleDetection目標檢測和PaddleSeg影象分割，推薦方向的ElasticCTR點選率預估，降低開發門檻，滿足低成本和快速整合需求。
全新發布端側推理引擎Paddle Lite 2.0版本，打通端到端部署全流程，提升易用性，廣泛的硬體支援，預測效能全面領先，INT8 量化效能亮眼。在原有的工具元件基礎上，還全新發布3項深度學習前沿技術工具元件：聯邦學習PaddleFL、圖神經網路PGL和多工學習PALM，引領深度學習技術潮頭。
現場，還全新發布EasyDL專業版，為演算法工程師提供一站式AI開發平臺。PaddleHub 全新升級，支援飛槳Master模式。所謂Master（大師）模式，指的是：算力+資料和知識+演算法=產業級預訓練模型，產業級預訓練模型+遷移學習工具平臺構成Master的核心，可以用於多種行業場景。
（百度深度學習技術平臺部總監馬豔軍）
全新升級後的飛槳，易用性大幅提升，動態圖全新升級、新增大量運算元庫、優化API 介面，技術文件更加完善。大規模分散式訓練效能領先，分散式GPU訓練相比其他主流實現可以獲得20%-100%的速度提升，分散式CPU訓練最大吞吐量可達競品的6倍以上。官方支援模型庫極大豐富，官方模型從60多個增加到了100多個，提供下載的預訓練模型已經超過200個。
新開源4個國際競賽冠軍模型，引領深度學習技術發展方向：Activitynet Challenge 2019 冠軍模型 BMN；Detection In the Wild Challenge 2019 Objects365 Full Track 冠軍模型 CACascade R-CNN；CVPR LIP Challenge 2019 冠軍模型 ACE2P；MRQA: EMNLP2019 Machine Reading Comprehension Challenge冠軍模型 D-NET 。
現場，百度還面向深度學習開發者推出了重磅福利——飛槳生態激勵計劃，免費開放10個AI課程體系、面向100餘所重點高校提供深度學習教學支援培訓、助力1000餘家AI企業轉型智慧化、設立100萬元AI系列比賽獎金、提供1億元的GPU算力資源支援。
飛槳全方位助力產業智慧化"落地開花"
時下，百度飛槳已經成為全面推動國內工業智慧化升級的重要基石。正如前不久，百度在第六屆烏鎮世界網際網路大會獲得"世界網際網路領先科技成果"的榮譽，飛槳正在通過其技術領先、功能完備、生態豐富等特點向世界展示著中國科技的力量。
（左：華為消費者BG智慧工程部部長王松濤 中：北京大恆影象視覺有限公司總工程師房超 右：廣東電網能源公司人工智慧與機器人部部長吳昊）
現場，華為消費者BG智慧工程部部長王松濤表示："HiAI是華為CBG全場景智慧化戰略的核心驅動力。在基礎層，HiAI和Paddle Lite聯合優化，持續向開發者提供更多運算元；在引擎層，HiAI正在聯合Paddle Lite打造更優化效果。未來，HiAI將在On Device AI、分散式AI、智慧大腦、多模融合等方向與飛槳深度合作，攜手打造最佳AI引擎。"
北京大恆影象視覺有限公司總工程師房超在現場圍繞機器視覺在工業檢測中的應用的話題做了演講，他說到："傳統的演算法開發存在很多的弊端，人力成本的頻繁支出，後續研發、場景變換等都給研發帶來巨大的工作量。與百度飛槳合作後，檢測裝置的檢測效率得到大幅提升，對於傳統演算法會漏檢的一些不明顯的缺陷，能提升60%的缺陷檢出率，除此之外，更在裝置後續維護上完成突破，大幅減少外派工程師驗證裝置的概率，真正實現了降本增效。"
廣東電網能源公司人工智慧與機器人部部長吳昊在現場介紹到，廣東電網利用百度飛槳深度學習平臺打造了一套智慧無人電力巡檢，可以實時對輸變電裝置進行檢測和分析，讓6小時的工作變為了15分鐘的資料複核，降低了運維成本，提高了自動化和智慧化水平。
產學研用生態建設創造更大價值
源於產業實踐的開源開放深度學習平臺飛槳，已經在各行各業的產業智慧化程序中發揮越來越大的價值。為了更好地發揮飛槳在新一代科技革命與產業革命中的核心驅動力量，飛槳在提升自身技術能力的同時，不斷滲透產業，加大產學研合作力度，針對不同圈層的開發者，進行人才培養，全方位構建開發者生態。
據現場介紹，針對科研開發者，飛槳創辦了中國深度學習技術俱樂部"飛槳博士會"，旨在打造核心開發者交流圈，助力拓展行業高階人脈。針對高校開發者，飛槳開展了高校教學支援計劃，在教育部新工科聯盟支援下，飛槳面向全國重點高校組織師資培訓，提供教學資源、實踐平臺、GPU算力、硬體教具全方位教學支援。目前，已培養1000名專業教師，助力200+高校開設深度學習課程。而針對企業開發者，飛槳提供企業深度學習實戰營"AI快車道"，為技術轉型與升級的一線工程師定製實戰課程。目前，已為近1000家企業提供深度學技術快速應用扶持培訓。
除此之外，對於個人開發者而言，PaddleCamp線上深度學習集訓營，採用課程+文件+實戰的形式，內容覆蓋CV、NLP、推薦等多領域，助力開發者從"小白"到"大牛"。為了更好的激發開發者學習興趣，助力各階段開發者的快速成長，面向不同深度學習能力的開發者，飛槳還舉辦了一系列巔峰賽、常規賽、挑戰賽，獎金更是高達百萬元。
百度在培養中高階深度學習人才過程中，也在不斷向高精尖邁進。今年年初，百度聯合深度學習技術及應用國家工程實驗室創辦"黃埔學院"，致力於為業界培養一批"首席AI架構師"，打造中國深度學習第一核心技術圈，通過深度學習技術引領中中國產業變革。
人工智慧與產業的深度結合不僅蘊含著海量的市場機會，同時也是中國在全球市場競爭中的新機遇。飛槳為中中國產業開發者提供了在智慧時代開疆拓土的"全副武裝"，全面助力產業智慧化。