百度数据研究中心(大数据研究中心)

作为一个源于行业实践的开源深度学习平台，百度Feipaddle致力于让深度学习技术的创新和应用更简单。基于百度多年的深度学习技术研究和业务应用，Feipaddle集成了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件。是中国首个自主研发、功能丰富、开源的工业级深度学习平台。飞桨帮助开发者快速实现AI创意，创新AI应用，并作为基础平台支持越来越多的行业实现产业智能化升级。

中国教学全媒体:飞桨定位是一个源于行业实践的深度学习平台。如何理解人工智能领域的深度学习？

马:我们正处于人工智能的第三次浪潮中，它专注于深度学习。2006年，深度学习的方法大大提高了机器自我学习的能力，将人工智能的应用推向了爆发期。目前，深度学习技术具有很强的通用性，正在推动人工智能进入工业化生产阶段。

然而，深度学习的开发和训练非常困难。深度学习框架的出现，使得开发者不必从0到1搭建基础，而是像搭积木一样，从框架平台的模型库中选择或组装出自己需要的模型，然后导入数据进行训练和部署，让企业和开发者能够更加快速便捷地开发AI应用，避免重复“造轮子”。

国家非常重视深度学习的技术和框架。在“十四五”规划中明确提出，瞄准新一代人工智能等前沿领域，加强核心“新一代人工智能”中深度学习框架领域的技术研究。2017年，国家发改委正式批准成立由百度牵头的深度学习技术与应用国家工程实验室，这是业界首个也是唯一一个深度学习国家工程实验室；五年来，实验室取得了丰硕的成果，其中以Feipaddle行业深度学习开源平台为核心成果，使得我国人工智能底层基础技术与国际巨头并驾齐驱，在部分领域取得了国际领先。

中国教育全媒体:请介绍一下飞桨的深度学习平台？目前发展情况如何？

马:飞桨是中国第一个由百度自主研发的开源、功能化的工业级深度学习平台。它基于百度多年的深度学习技术研究和业务应用。目前，飞桨已聚集超过477万开发者，在中国深度学习平台市场综合份额排名第一。

飞桨集成了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件，还包括飞桨企业版零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。飞桨不仅可以帮助开发者快速实现AI想法，开展AI业务，还可以帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。

飞桨全景图飞行螺旋桨全景图

自2016年开源以来，飞桨在行业内实现了多项第一，具体体现在以下五个方面:

1)市场份额:根据国际权威调查机构IDC的报告，2021年飞桨已经位居中国深度学习平台综合市场份额第一。

2)生态:构建了全球前三、国内第一的AI开发者生态，477万开发者，56万模型，服务18万家企事业单位。

3)软硬件协同:到2021年底，国内外硬件厂商超过20家，适合飞桨的芯片超过30种。国产芯片适配第一。

4)开源:飞桨在开源社区的影响力居国内第一。《2021中国开源年度报告》显示，2021年GitHub中国排名前30的项目中，飞桨占据了5个项目，其中飞桨框架排名第一。

5)技术:基于百度20多年积累的全球领先的人工智能技术，深度学习专利申请量全球第一；飞桨支持训练文心大模型，对中文的语义理解最强。

中国全媒体教育:飞桨核心技术的领先地位在哪里？

马:飞桨拥有四大领先技术:开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、部署在多个终端和平台的高性能推理引擎、工业开源模型库。

开发一个便捷的深度学习框架

飞桨深度学习框架基于一致的深度学习计算抽象和相应的前端设计。具有简单易学的前端编程接口和统一高效的内部核心架构，普通开发者更容易上手，培训性能领先。Flying Paddle自然是完整的，并且兼容命令式和声明式编程范例。是业内首个实现静态与动态统一的深度学习框架。默认情况下，开发者使用动态图进行编程和调试，一行代码可以转移到静态图进行训练和部署。飞桨框架还提供了面向低代码开发的高层API，高层API和基础API采用一体化设计，可以一起使用，实现高低集成，兼顾了开发的便捷性和灵活性。

超大规模深度学习模型训练技术

飞桨突破了超大规模深度学习模型的训练技术，率先实现了数百个节点数千亿稀疏特征、数万亿参数的并行训练能力，解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署问题。此外，飞桨还支持多种并行模式和加速策略，包括模型并行和流水线并行，并推出业界首个通用异构参数服务器架构、4D混合并行策略和端到端自适应分布式训练技术，引领大规模分布式训练技术发展趋势。

高性能推理引擎的多平台部署

飞桨为推理部署提供全方位支持，可以轻松将模型部署到云、边缘、设备等不同平台。结合培训和推送的优势，开发者可以有一个到处培训和部署的体验；推进器从硬件访问、调度执行、高性能计算、模型压缩四个维度持续优化推理功能，整体性能领先；在硬件接入方面，飞桨有统一的硬件适配方案，与各大硬件厂商合作，优化软硬件的整合，大大降低了硬件厂商的对接成本，带来了领先的开发体验，尤其是对于国产硬件。

工业开源和开放模型库

飞桨构建了大规模的官方模型库，共有500多种算法，包括经过长时间工业实践打磨的主流模型和国际比赛中的获奖模型；提供多种面向语义理解、图像分类、目标检测、图像分割、字符识别(OCR)、语音合成等场景的端到端开发套件，满足企业低成本开发和快速集成的需求，助力快速产业应用。路飞模型库是基于丰富行业实践的行业级模型库，服务于能源、金融、工业、农业等多个行业的企业。其中，产业层面的知识增强大模型，形成了覆盖基础模型、任务模型、产业模型的三级体系。

基于以上技术优势，飞桨形成了两大核心特色:一是工业级，源于工业实践，与各行业AI应用场景紧密结合；二是门槛低，提供了一套完整的产品矩阵，方便开发者和企业选择。

中国教学全媒体:作为一个行业级深度学习平台，飞桨能为行业解决哪些应用场景？能否介绍一些有代表性的案例？

马:智能化升级已经成为当前行业发展的重要趋势。但企业智能化升级面临着核心技术能力不足、人力成本高、领域专业化强等诸多问题，延缓了企业智能化升级的步伐。

飞桨作为工业级深度学习开源平台，立足行业实际需求，以更低的成本和更高的效率将人工智能技术渗透到行业中，降低千万行业智能升级的门槛，提高智能升级的效率，加速行业创新，创造经济效益和社会效益。值得一提的是，结合技术基础和行业实践经验，飞桨推出了业内首个行业实践范例库，从真实的行业场景分析、完整的代码实现到详细的流程分析，到达项目落地，覆盖数十个高频应用场景，推动AI落地可复制、可规模化。

目前，飞桨不仅在搜索、信息流等百度自身业务上实现了规模化应用，在金融、能源、工业制造、交通等多个领域也实现了应用。

例如，在能源行业，飞桨与中石油旗下昆仑数智科技有限公司合作，打造“梦想云”AIoT平台，深度融合油气应用场景，通过视频捕捉、飞桨图像分割、语义理解、目标检测等多方位AI技术能力，实现大量智能分析预测。在安全合规检查、主机设备故障诊断、机器人智能巡检、特定动作识别、油气生产优化等方面打造一系列行业智能应用和解决方案，有效避免事故发生，保障石化企业安全，助力油气行业数字化转型和智能化发展。

在交通行业，专注于轨道交通领域工业解决方案的成都郭铁电气设备有限公司，利用PaddleDetection目标检测套件解决了AI算法问题，开发了一套“钢轨在线智能检测系统”，实现了对钢轨检测图片的实时检测。该系统可同时安装在工程车辆和运营电动公交车上，在不影响电动公交车正常行驶的情况下，全天候智能判断轨道缺陷。目前已在深圳地铁相关线路投入试运营。

全华教育传媒:飞桨在助力工业生产一线的同时，也在不断加强产学研的合作。飞桨在推动高校人工智能人才培养生态方面是如何布局的，取得了哪些成果？未来还有什么计划？

马:基于技术、产品、生态的深厚积累，飞桨于2020年推出“大航海”计划，包括未来AI人才培养“启航”计划、产业智能升级“护航”计划、核心开发者“领航”计划；“大航海”计划将于2021年升级至2.0，新增“共创计划”:社区开发者基于飞桨平台，共同打造工具、模型、行业案例和实践经验；形成产业创新需求对接平台，打造产学研正循环；与生态伙伴共建人工智能产业赋能中心，打造区域创新生态。

其中，“扬帆”计划以高校AI人才培养为重点。计划在三年内投入价值5亿元的资金和资源，与全国500所高校深度合作，联合培养5000名AI教师，帮助培养50万名AI学生。“启航”计划发布的“产教融合AI人才培养方案”，从教学资源、工具平台、服务三个方面为高校提供丰富多样的资源支持，推动AI实践在产学研中的深入发展。

在教学资源层面，飞桨致力于为高校提供一套基于数据和行业案例的立体化课程资源。经过多年的应用和积累，飞桨拥有来自行业实践的海量数据集，可以帮助高校教学实践。同时，飞桨的案例库可以在多个场景下帮助高校教学，行业实践案例横跨智慧城市、工业/能源、智慧安防、智慧交通等11个领域。基于数据集和行业实践，飞桨为学校提供了多元适配的课程体系和立体化的教学资源。三大课程体系包括根据AI专业培养方案构建的“AI专业学分课程体系”、“源于飞桨行业特色的AI+X特色方向课程体系”和专注于产品变现能力培养的“AI微课程体系”。

在工具层面，飞桨深度学习平台集成了深度学习的核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件，可以为不同理论基础的学生提供循序渐进的“成长”应用体验。对于能为R&D使用核心框架的同学来说，飞桨框架拥有简单易学的前端编程接口和统一高效的内部核心框架。它不仅易于使用，而且具有领先的训练和推理性能，因此学生可以获得出色的开发体验。对于刚接触AI的学生，飞桨提供了零门槛AI开发平台EasyDL，帮助学生快速体验AI开发的感觉。EasyDL支持基于零算法的定制化高精度模型，为学员提供最全面的定制化训练场景，涵盖7个技术方向，16种任务类型。此外，飞桨拥有国内最大的一站式AI学习培训社区AI工作室，其教育版是专业的AI教学平台，具备教、学、管、评、测等功能，为高校教学提供1亿元免费计算支持。社区有110个AI竞赛，包括工业开放数据集、300万公共项目、6000小时在线课程和全国比赛。包括更受师生欢迎的名师经典课程区，汇集AI名师经典教材和飞桨共建课程。硬件教具方面，飞桨提供多学科、多应用场景的实用教具。各种边缘计算盒子和终端可以无缝对接百度大脑开放的AI能力，海量AI技能可以自由选择。同时支持硬件定制和多型号高精度模型部署。

在服务层面，飞桨集合了11项面向师生的服务。截至2022年6月，飞桨已开展28期教师培训，为870多所高校培训了3900名专业AI教师，支持340多所高校开设AI课程，受到高校教师的广泛好评。松果基金于2020年与百度中国计算机联合会联合创立，为青年学者提供资金、平台、数据、技术支持等服务，开展基于飞桨的人工智能技术研究，通过为期一年的开放或半开放项目，促进双方合作伙伴在前沿技术探索和实践方面的深度合作，从而推动中国国有深度学习平台在科研领域的应用。这是国内唯一一个基于自研和深度学习框架的青年学者研究基金项目。同时，针对不同年级的学生，飞桨推出企业教师、竞赛组织、培训等八大服务，帮助学生AI能力全面立体成长。其中，企业教师服务融入企业教育实践，贯穿学生成长全过程。通过开设特色实践课程，提供高质量的实践和前沿指导，将产业理念、技术和资源融入到培养体系、课程和实训中，最大程度地共享和优化产教资源配置，培养具有高素质和产业应用视角的创新型人才。大赛方面，飞桨每年组织举办各类比赛80余场，包括教育部等部委共同主办的中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛、教育部高等学校自动化专业教学指导委员会主办的全国大学生智能汽车大赛、全国高等学校计算机教育研究会主办的中国大学生计算机大赛-人工智能创意大赛(简称C4)，此外还有国际大数据大赛和百度之星开发者。

目前，飞桨已与浙江大学、复旦大学、清华大学、山东大学等高校在区域教学平台、特色软件学院、AI+X教学大赛、区域创新中心等方面展开深度合作。未来，飞桨将继续探索AI+复合型人才的培养，加强校企合作，打造产学研正循环。

作者:张