人工智能冬去春来从技术导向向应用导向转变的自然结果

　　今年人工智能赛道冬去春来的景象，则是行业洗去浮躁，从技术导向向应用导向转变的自然结果。
　　王海峰谈到的“融合创新”和“降低门槛”，明显体现出应用导向的理念，技术越来越需要与产业专有知识融合创新，越来越需要跨模态多技术融合、软硬一体融合、技术与场景融合，这样的复杂融合，服务于一个明确的目的，那就是降低开发与应用的门槛。
　　百度的理念及其实践，集中体现在其深度学习平台—飞桨的更新迭代上。
　　作为发布于2016人工智能元年的我国首个自主研发的深度学习开源开放平台，飞桨在技术和生态两方面的最新进展，是此次峰会的重要议题。
　　会上，王海峰公布了飞桨最新成绩单：凝聚406万开发者、创建47.6万模型、服务15.7万企事业单位，在中国深度学习平台综合市场份额第一。
　　此次峰会，飞桨发布多项最新技术和生态进展。
　　技术方面，飞桨全新发布的开源框架v2.2，保持了其技术在全球深度学习框架中的前沿技术水平，具备四大特性：新增大量科学计算API；支持超大模型训练的端到端自适应大规模分布式训练技术；全流程加速文本任务，解决文本领域开发在性能和训推一体方面的痛点问题；多层次、低成本的硬件适配方案，极大降低框架与芯片的适配成本。
　　在模型算法上，去年“大力出奇迹”的GPT之后，AI大模型，已经显示出技术能力和商业落地模式的全新潜力，通过OpenAI等公司的早期实践，已经显现出“AI即服务”、“模型即服务”的未来想象空间，“吞金”的人工智能大模型，也无形中树立起行业的资金和技术双重壁垒，有助于领先巨头们构建竞争优势。毫不奇怪，飞桨的产业级模型库此次也新增了百度最新发布的知识增强文心大模型；官方支持的产业级开源算法模型超过400个，并发布13个PP系列模型，在精度和性能上达到平衡，将推理部署工具链彻底打通。

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