飛槳速度的背后，什么才是產業智能化升級的核心邏輯？
文 ｜ 曾響鈴
來源 ｜ 科技向令說
三年前，李彥宏撰寫《智能革命》一書時，人工智能還是“將來時”。
2020年的歲末，當我們回頭審視即將過去的一年時，猛然發現人工智能已經在交通、金融、能源、制造等行業應用開來，在我們生活中的大量場景滲透進來。
我們驚詫于人工智能的發展速度，站在“新基建”、“十四五”規劃等國家戰略的時代背景之下，產業智能化大潮的翻涌之中，我們同時也在思考，人工智能技術發展與落地的速度還會更快，越來越快嗎？
百度首席技術官王海峰在12月20日召開的“WAVE SUMMIT＋2020”深度學習開發者峰會上演講時表示，“開源開放的精神內涵，已不僅是技術開發領域的協作機制，更是驅動技術創新和加速產業發展的核心動能”。被稱為AI時代操作系統和百度AI底座的開源深度學習平臺飛槳也帶來了八大全新發布與升級。
產業智能化升級浪潮下，令人詫異的飛槳速度
產業智能化升級浪潮的來勢到底有多猛？
我們平時看到的，感受到的一些智能化變化或許過于主觀，難以從全局視角對這個問題進行很好的回答，“WAVE SUMMIT＋2020”深度學習開發者峰會上，百度集團副總裁、深度學習技術及國家工程實驗室副主任吳甜提煉了飛槳上的一些數據，將當前這場智能化升級的時代浪潮進行了立體展示。
其一，產業智能化升級的廣度和深度不斷擴展，在飛槳平臺上，使用AI進行行業應用開發的行業品類明顯在增加，非互聯網IT行業占比從2018年的53．4％現在已經增長到67．9％。
其二，AI開發者活躍度在全國各地均持續增高，全國范圍內，開發者AI熱情升溫，很多城市的開發者開始擁抱AI，過去一年中增速最高的5個城市分別為佛山、東莞、重慶、福州、天津。AI開發者熱度從一線城市向二三線城市遷移，說明產業智能化升級的需求也開始下沉，同時AI開發者的活躍成為了城市發展的新活力。
其三，越來越多高校老師關注人工智能課程，在高校AI培訓覆蓋的學科數量也在明顯的增加，從數據上看到，非計算機專業的高校教師占比從2019年的35％已經增長到了2020年的45％。越來越廣的專業領域也在開始擁抱AI了。
一面是國家戰略和政策的助推，一面是巨大的市場需求，飛槳作為中國自主可控的深度學習平臺，此時既迎來機遇，又承擔下責任。
產業智能化升級的車輪滾滾向前，飛槳跟上時代趨勢的做法是對自身進行再升級，再強化，本次峰會上，百度飛槳一口氣帶來了八大全新發布與升級。
其中包括，有支持前沿技術探索和應用的生物計算平臺PaddleHelix螺旋槳，開發更加便捷的飛槳開源框架2．0 RC版，端云協同的AI集成開發環境BML CodeLab，支持更強大分布式訓練的業界首個通用異構參數服務器架構，開源算法庫增至200＋，飛槳企業版EasyDL智能數據服務升級，飛槳硬件生態路線圖以及攜手全球開發者開啟“大航海”計劃。
特別是生物計算平臺PaddleHelix螺旋槳，先期將開源螺旋槳生物計算開源工具集，提供包括RNA二級結構預測、大規模的分子預訓練、DTI藥物靶點親和力預測以及ADMET成藥性預測等在內的新藥研發和疫苗設計環節的核心能力，幫助生物信息學、計算機交叉學科背景的學習者、研究者和合作伙伴，更便利地構建AI算法模型。
可以說，產業智能化的浪潮洶涌向前的速度有多快，飛槳奔跑的速度就有多快。
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