中国科协|摒弃“拿来主义”！百度飞桨被赞是“自主研发的范本”
_原题为 摒弃“拿来主义”！百度飞桨被赞是“自主研发的范本”
近日 ， 由科学技术部、中科院、中国科协、北京市政府主办的“2020中关村论坛”在北京召开 。 其中在9月18日 ， 百度与中国科协学会学术部共同主办的“AI开源创新与产业智能化”平行论坛上 ， 十余位产学研各界顶级专家共话AI开源生态构建以及自主核心AI技术应用价值成果 。 自主研发的AI技术再次成为行业专家的关注焦点 。
实际上 ， 这种聚焦正是对当下现状的回应 。 例如近期多家中国科技互联网公司和高校科研机构被列入实体清单 ， 而之所以会出这些破坏全球供应链体系与信任机制的动作 ， 其底气无非是瞄准了现阶段我国一些科技企业在相关领域相对弱势 。
面对此 ， 掌握底层技术、核心科技已刻不容缓 ， 唯有将底层技术、核心科技牢牢掌握在自己手中 ， 才能实现自主研发 。 于是 ， 从政府层面到产业界、学术界都被前所未有的唤醒“国货自强、掌握核心科技、自主研发”的意识 ， 并迅速转化为产业实践 。
而飞桨作为百度自主研发 ， 国内最早开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台 ， 已大规模应用于通信、电力、城市管理、工业、农业、林业等众多关乎国计民生的领域 ， 加速推动千行万业实现智能化 。 除了上述各界专家表达了对飞桨的支持 ， 这一国产自主研发的深度学习框架 ， 也收获不少专家点赞 。
中国信息通信研究院政策与经济研究所副总工何霞表示 ， “我国高度重视信息安全 ， 产业安全和国家安全 。 如何保障安全 ， 需要有核心的技术 ， 安全的平台和完善的管理 ， ”并肯定了百度飞桨和百度大脑在自主可控方面的成果 。 中国科学技术发展信息研究所研究员、科学技术部新一代人工智能发展研究中心副主任徐峰先是对百度人工智能方面的工作做了高度评价 ， “百度开源社区建设特别关键 。 ”同时他表示：“在开源创新平台方面 ， 科学技术部有布局 ， 国家政府持鼓励的态度；产业政策方面 ， 通过综合推进试验区建设和平台建设工作 ， 搭建交流平台 ， 让AI和经济社会做深度融合；更重要的是教育方面 ， 需要将AI课程普及进校园 ， 包括教材编写等 。 ”
此外 ， 百度集团副总裁吴甜表示：“深度学习框架作为智能时代的操作系统 ， 需要和芯片做深度对接适配才能实现高性能 ， 并优化AI应用的体验 ， 这点已经成为业界的常识 。 而百度飞桨深度学习平台能够很好的配合百度自建的大规模数据中心、百度昆仑芯片等完全自主自研的设施 ， 从而形成技术闭环 ， 在安全性上拥有极大的保证 。 ”
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百度深度学习技术平台部高级总监马艳军则提到：“想要做到技术自主研发 ， 国内人工智能教育也需要有所进展 。 正如百度曾以飞桨技术为底座承办中国高校计算机大赛-人工智能创意赛、开放公开教育资源等 ， 希望更多国内学子掌握国内人工智能技术知识 ， 国内人工智能人才的培养也是重中之重 。 ”
从深度学习框架、算力、数据的坚实基础层 ， 到语音、视觉、语言与知识等核心技术 ， 百度在AI的每个侧面都熠熠闪光 。 更值得一提的是 ， 百度飞桨和百度昆仑让中国在AI核心底层技术上拥有自主知识产权 ， 无不展现了“国货之光”的实力 。
国家也对此非常重视 ， 在2017年批复国内唯一的深度学习技术及应用国家工程实验室由百度牵头筹建 。 而飞桨也不负众望 ， 经过多年来的打磨钻研发展 ， 已成为国内自主研发、开源开放、功能最完备的产业级深度学习平台 。
在刚刚结束的百度世界2020上 ， 百度大脑“软硬一体AI大生产平台”也带来全新升级 。 “软”的方面 ， 飞桨深度学习平台动态图功能升级实现了动静态的结合 ， 让用户更容易开发模型 ， 全面升级的API体系 ， 则对于开发者更加友好；硬件上适配22种芯片型号 ， 覆盖15家硬件厂商 ， 对国产硬件的支持超过TensorFlow和PyTorch 。 “硬”的方面 ， 百度自研的AI芯片百度昆仑2预发布 ， 相比2018年发布的中国首款云端通用AI处理器“百度昆仑1” ， 百度昆仑2的性能大幅提升 ， 能够更好地满足各种场景的AI计算需求 。
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截至目前 ， 百度飞桨深度学习平台已经凝聚了230万开发者 ， 服务超过9万家企业 ， 创造出31万多个模型 ， 覆盖了通信、典礼、城市管理、民生、工业、农业、林业等众多关乎国计民生的行业和领域 。
例如在工业安全领域 ， 飞桨携手国家电网和山东信通打造电网智能巡检方案 ， 分析准确率达到90% ， 报警响应速度从小时级提升为秒级；在林业巡检领域 ， 普宙飞行器科技有限公司基于飞桨深度学习技术 ， 专门为森林巡检行业定制开发了一款无人机自主飞行+应用管理平台 ， 可实现大范围森林的自主巡逻、火情监测、非法入侵、森林树木砍伐监测等功能 ， 目前已阻止10余起非法砍伐……这样的案例还有很多很多 ， 也正因为如此 ， 深度学习平台几乎决定了AI未来应用的走向 。
