算力是AI發(fā)展的重要基礎。8月27-28日，由中國工程院信息與電子工程學部主辦的AICC 2019人工智能計算大會上，與會嘉賓就AI計算和AI創(chuàng)新展開了探討。百度首席技術官王海峰發(fā)表題為《人工智能加速產(chǎn)業(yè)智能化升級》的演講，分享了百度對于AI計算發(fā)展的洞察，并介紹百度AI在算力、算法等層面的最新進展和助力產(chǎn)業(yè)智能化的成果。

王海峰表示，迄今為止人類經(jīng)歷的三次工業(yè)革命，分別以機械技術、電氣技術和信息技術為核心驅動力，而這些技術都表現(xiàn)出很強的通用性。當前，我們身處以人工智能為核心驅動力量的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革大潮，人工智能正在將人類社會帶入智能時代。

百度是國內投入最早、技術最強、布局最完整的AI領軍企業(yè)，在AI技術領域保持領先優(yōu)勢，并積極建設人工智能開源開放平臺，推動應用落地，促進產(chǎn)業(yè)智能化的發(fā)展。百度人工智能技術多年積累和業(yè)務實踐的集大成——百度大腦布局完整，核心技術領先，既有基礎的算法、數(shù)據(jù)和算力，也有語音、視覺、AR/VR 等感知技術，自然語言處理、知識圖譜等語言與知識技術，還包括開源開放、支持產(chǎn)業(yè)應用的AI平臺與生態(tài)，并打造了完整的AI安全防護體系。

近年來，在數(shù)據(jù)、算法和算力三要素的共同作用下，人工智能技術取得巨大進步，尤其是深度學習領域突破顯著。

語音識別的準確率不斷提升，在很多場景中已經(jīng)超過人類。百度今年實現(xiàn)了注意力模型在大規(guī)模線上語音識別系統(tǒng)中的應用，同時準確率進一步提升。該技術應用于智能音箱和語音輸入法等產(chǎn)品，實現(xiàn)高精準的中英文混合語音識別。

語音合成也取得巨大進展。百度前不久上線的并行WaveRNN模型，解決了WaveNet模型需要大量計算資源的問題，合成效果大幅提升，同時能夠滿足在線的實時需求。

通過結合端側的算力，百度領先的語音技術正在發(fā)揮越來越大的價值。百度打造了一款針對遠場語音交互的芯片“鴻鵠”，按照車規(guī)級打造，采用HiFi4自定義指令集，雙核DSP核心，平均功耗僅100mW，可實現(xiàn)遠場陣列信號的實時處理和高精度低誤報語音喚醒，并集成離線語音識別功能，適配車載語音交互、智能家居等各種場景。

計算機視覺技術也越來越實用化，形成適用于不同應用場景的技術矩陣，如文字識別（OCR）、圖像處理、人臉/人體識別、圖像生成、人機交互等。綜合應用語音和視覺技術，機器可以自動合成虛擬形象。百度大腦的虛擬形象自動生成技術，可以對語音信號和視頻信號進行識別與理解，再通過唇動生成，以及語音、面部和肢體的合成，自動生成一個虛擬形象。

在認知技術上，百度建立了完整的、包含知識圖譜、語言理解、語言生成等在內的語言和知識技術體系，構建了世界上最大的多源異構知識圖譜，在包含數(shù)億實體、千億級事實，能夠滿足90%用戶需求的實體圖譜的基礎上，針對不同的應用場景和知識形態(tài)建立起關注點圖譜、行業(yè)知識圖譜、POI圖譜、事件圖譜等多種知識圖譜。例如視頻理解知識圖譜，百度大腦結合視覺、語音和自然語言處理技術解析多模態(tài)信息，并與知識圖譜的相關實體建立關聯(lián)，通過計算和推理，得到視頻內容的結構化語義表示，從而精確解析一部視頻中出現(xiàn)的人物及其關系、音頻、事件、主題等信息。

在自然語言處理方面，百度發(fā)布了基于知識增強的ERNIE 模型，通過建模海量數(shù)據(jù)中的實體概念等先驗語義知識，學習真實世界的語義關系。這種融合知識的語義建模大幅增強了模型的語義表示能力，在共計16個中英文自然語言處理任務上超越了谷歌BERT和XLNet， 取得了SOTA效果。百度的語言與知識技術已經(jīng)廣泛應用于機器同傳、智能寫作等產(chǎn)品中。在機器同傳領域，百度綜合聯(lián)合詞向量解碼、語篇翻譯模型等新技術，實現(xiàn)高準確、低時延的機器同傳，并發(fā)布了語音到語音的機器同傳系統(tǒng)：DuTongChuan（度同傳），翻譯效果極具競爭力。

人工智能技術快速發(fā)展，離不開算力的支撐。算法持續(xù)突破，算力缺口巨大，王海峰認為，這需要算法、計算架構等多方面努力來解決。

百度大腦的AI計算架構，實現(xiàn)了芯片、互聯(lián)、系統(tǒng)和調度的協(xié)同設計和技術創(chuàng)新，并緊密結合百度飛槳（PaddlePaddle）訓練與推理框架，提供面向算法優(yōu)化的極致效率，并做到異構、無感的使用。

王海峰指出，在智能時代，深度學習框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應用，是“智能時代的操作系統(tǒng)”。百度打造了中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺——百度飛槳。飛槳的核心框架，包括開發(fā)、訓練和預測，以及涵蓋推薦、視覺、自然語言處理、語音等在內的豐富模型庫。同時，飛槳提供包括遷移學習、強化學習、自動化網(wǎng)絡結構設計、訓練可視化工具、彈性深度學習計算、圖神經(jīng)網(wǎng)絡等在內的工具組件，以及零基礎定制化訓練和服務平臺EasyDL、一站式實訓開發(fā)平臺AI Studio和端計算模型生成平臺EasyEdge等服務平臺。飛槳也與浪潮在算力層面進行合作，進一步降低深度學習應用門檻，加速推動產(chǎn)業(yè)智能化變革。

基于對中國產(chǎn)業(yè)的深度洞察和對中國開發(fā)者的理解，飛槳具備五大核心優(yōu)勢：同時支持動態(tài)圖和靜態(tài)圖的編程，能夠兼顧易用性和效率；開源70多個經(jīng)過真實業(yè)務場景驗證的官方模型，涵蓋視覺、NLP、推薦等 AI核心技術領域；具備適用大規(guī)模數(shù)據(jù)場景的分布式訓練能力，從優(yōu)化算力的角度為深度學習的應用提供支撐；提供包括底層硬件、推理引擎、多種程序設計語言、方案與服務工具在內的端到端全流程部署方案，助力產(chǎn)業(yè)開發(fā)者實現(xiàn)應用的快速落地。同時，針對沒有深度學習技術基礎的開發(fā)者，百度飛槳提供定制化訓練和服務平臺EasyDL，讓他們可以基于自身業(yè)務需求和數(shù)據(jù)，快速訓練定制化AI模型。

以百度飛槳深度學習平臺為核心基礎，百度大腦實現(xiàn)了AI算法、計算架構和應用場景融合創(chuàng)新，成為“軟硬一體AI大生產(chǎn)平臺”。在數(shù)據(jù)和算力的基礎上，打通了人工智能產(chǎn)業(yè)化應用落地的全部流程，實現(xiàn)了AI技術的標準化、自動化、模塊化，助力開發(fā)者快速實現(xiàn)應用，帶來價值。

基于百度大腦AI平臺，百度的AI技術已經(jīng)應用于各行各業(yè)，帶來了巨大的產(chǎn)業(yè)價值。王海峰以百度地圖AI化數(shù)據(jù)生產(chǎn)、水培蔬菜智能種植，以及不同行業(yè)的應用為例，介紹了人工智能助力產(chǎn)業(yè)智能化的效果。例如，百度飛槳基于遙感影像數(shù)據(jù)，研究高精度、高自動化的目標地物檢測、土地覆蓋和土地利用分類方法，可以輔助國家進行重大工程用地擴張與變化情況的監(jiān)測工作，并對土地資源的利用進行有效管理與控制；基于視覺技術及深度學習算法構建的智能無土栽培解決方案，將原來農(nóng)業(yè)專家的個人經(jīng)驗進行了數(shù)字化、產(chǎn)品化，使無土栽培作物生產(chǎn)具備了規(guī)?；a(chǎn)的可能性。

據(jù)麥肯錫預測，人工智能將顯著驅動經(jīng)濟增長，更快應用AI 的領跑者將獲得更大的經(jīng)濟收益?，F(xiàn)階段，百度人工智能技術度持續(xù)發(fā)展突破和深度學習技術及平臺的開源開放，將加速人工智能技術與產(chǎn)業(yè)融合，加速產(chǎn)業(yè)智能化，讓AI時代更快到來！