新一代人工智能技术发展离不开深度学习框架“软”基础

人工智能、大数据、云计算等数字技术快速发展，推动着数字经济高速增长，并与实体经济加速融合。如何让数字经济成为推动战略性新兴产业发展的增长引擎？我国高科技企业如何增强自主创新的能力？

百度首席技术官（CTO）王海峰近日做客人民网《人民会客厅》视频访谈时指出，现阶段我国数字经济蓬勃发展，已经成为经济社会转型升级、迈向高质量发展的关键一环。随着深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段，要完善人工智能新型基础设施，以进一步支撑经济高质量发展。

“智能经济是数字经济发展的新阶段，产业加快应用智能技术，从海量数据中发现规律、提炼知识、训练模型，可以实现企业生产经营的智能化，进而实现整个产业的智能化升级。”王海峰表示，促进数字经济、智能经济的发展，从技术角度看，要提升人工智能等关键核心技术创新和供给能力，完善人工智能基础设施；从产业角度看，要促进数字技术和实体经济深度融合，更好赋能产业数字化转型和智能化升级。

在王海峰看来，深度学习技术具备很强的通用性，人工智能要真正实现大规模应用落地，仍面临着很多挑战，一方面，随着参数量增大、网络模型层数增多、硬件芯片类型多等问题出现，深度学习的开发和训练难度越来越大；另一方面，应用开发出来后，要能够在多类型芯片上运行顺畅，也是极具挑战且复杂的系统工程。

王海峰介绍，以飞桨为代表的深度学习框架与平台的出现，让开发者不需要从0到1搭建“地基”，而是根据自身行业的特点和场景需要，选择基于框架定制开发，或从模型库中选择、组装自己想要的模型，采用零门槛平台导入场景数据进行训练，以便捷部署应用。

王海峰说：“飞桨具备比肩国际主流深度学习框架的开发、训练及部署等核心能力，让我国人工智能技术开发者和使用者，可以不依赖国外平台，进行科技创新和产业应用。依托飞桨平台，百度研制的‘文心’系列知识增强大模型，持续降低了人工智能开发与应用的门槛。”

近日，人民网联合百度发布的传媒行业大模型——人民网-百度·文心，基于文心NLP大模型ERNIE 3.0，引入人民网舆情数据中心在传媒行业积淀的行业知识与任务样本数据，结合双方在预训练大模型技术和传媒领域业务与算法的经验推出，已经在新闻内容分类、新闻情感分析和新闻摘要生成三个重要应用场景开展验证，取得了比较明显的效果提升。

我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确，要加快推动数字产业化。对此，王海峰说：“深度学习平台和大模型正在成为AI新型基础设施，是做强做优我国数字经济必须抢占的关键点和制高点。”

王海峰强调，加强原创性基础创新和核心关键技术攻关，只有在基础研究方面取得原创性突破，才能努力实现科技自立自强。同时，基础创新和关键技术攻关要瞄准支撑产业发展的基础技术，重视应用牵引，从经济社会发展面临的挑战中凝练智慧，突破瓶颈。

王海峰表示，当前新一代人工智能技术的发展，离不开芯片与深度学习框架软硬两大基础。随着科研创新能力的提升和在技术领域取得大量突破，中国人工智能基础与核心技术层面与国外的差距正在越来越小。在技术上，飞桨等平台已可媲美国外同类产品，但在全球市场上占有率、生态成熟度等方面仍有提升空间。

“认识深度学习框架和平台的重要性，鼓励和发展我国自主深度学习框架平台，对加快突破人工智能技术、推进产业健康转型具有重要意义。”王海峰说。