智慧工业、智慧能源、智慧金融......当前，人工智能技术引领的新一轮科技革命和产业变革浪潮，正在助推我国现代化产业体系升级，加速经济社会进入智能时代。1月10日，百度Create AI开发者大会召开，百度首席技术官王海峰做了《“深度学习+”，创新发展新引擎》主题演讲，提出人工智能的技术创新和产业发展，正进入“深度学习+”阶段。
深度学习是实现人工智能的一种技术方法。目前在AI工业大生产阶段，深度学习技术的通用性越来越强，深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著，深度学习应用越来越广泛且深入。
王海峰从技术、生态、产业三个角度分析“深度学习+”：首先，从技术角度看，深度学习+知识，是人工智能技术进一步发展的重要方向。从生态角度看，深度学习+上下游生态伙伴，芯片、框架、模型及应用构成了深度学习良性生态。从产业角度看，深度学习+千行百业，各行各业应用深度学习技术降本增效，创新产品和业务，加快产业智能化进程，努力实现高质量增长。
未来，“深度学习+”将继续驱动创新，赋能发展。
深度学习+知识是AI重要发展方向
深度学习+知识，是人工智能技术进一步发展的重要方向。知识凝炼了人类认识和改造世界的智慧，让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习，即知识增强的深度学习，效果更好，效率更高，有更好的可解释性。百度研制的文心产业级知识增强大模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品，创新产品功能，提升用户体验，并通过飞桨深度学习平台赋能制造、能源、金融、通信、媒体、城市、教育等各行各业，助力降本增效，加快转型升级。
以文心一格为例，这是百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的AI作画产品。在文心一格官网，用户只需输入自己的创想文字，并选择期望的画作风格，即可快速获取由一格生成的相应画作。文心一格现已支持国风、油画、水彩、水粉、动漫、写实等十余种不同风格高清画作的生成，还支持不同的画幅选择。
知识增强是文心大模型与其他大模型相比具备的核心特色。文心大模型之ERNIE 3.0首次在百亿级预训练模型中引入大规模知识图谱，促进了结构化知识和无结构文本之间的信息共享，大幅提升了模型对于知识的记忆和推理能力。相比较于没有知识增强的大模型，文心大模型的学习效率更高，且在实体问答、知识预测、可控文本生成等多个场景上拥有更好的效果。
此外，文心行业大模型采用行业知识增强技术对行业特色数据与行业特色知识进行学习，进而提升大模型对行业应用的适配性。截至目前，百度文心行业大模型的数量已经达到了11个，覆盖能源电力、金融、航天等多个领域，进一步丰富了行业大模型的应用场景，在产业化落地的过程中使大模型真正赋能千行百业。
作为人工智能“新型基础设施”的一部分，文心大模型进一步拓宽了人工智能技术落地的场景覆盖广度，更加深了产业应用的深度。
“深度学习+生态”加速AI产业发展
深度学习+上下游生态伙伴，芯片、框架、模型及应用构成了深度学习良性生态。深度学习良性生态的形成，使得应用需求和反馈可以传递到深度学习技术及应用的每个环节，各环节持续迭代优化，加速人工智能技术创新和产业发展。
以深度学习框架为例，王海峰曾提到，深度学习框架在人工智能产业链中的位置，可以类比PC时代的操作系Windows、移动时代的操作系统IOS和安卓。深度学习框架下接芯片，上承应用，相当于“智能时代的操作系统”。“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，要在深度学习框架等开源算法平台构建方面加强攻关，推动新一代人工智能发展。
飞桨是百度自主研发的中国首个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台。飞桨作为底层的供给系统，从芯片到框架，再到技术合作伙伴和终端行业企业，把产学研用不同角色有效衔接起来，携手开发者与合作伙伴，共建共创企业生态、教育生态、开源生态、硬件生态，充分发挥技术、人才与场景深度融合的价值，形成生态系统的正循环和体系化。
在企业生态方面，飞桨推出AI快车道、AI私享会、AICA首席AI架构师培养计划等进阶式培训渠道，让前沿技术深入业务场景，发挥AI人才价值，为产业智能化赋能。飞桨的企业生态伙伴，一方面是中小型企业，他们基于飞桨开发大量不同种类的技术服务型应用或者模型，再进一步服务更大的企业应用；另一方面是大企业，大企业本身也会建设行业平台，用到AI中台和飞桨平台。大企业大规模应用AI，并且有大量的数据，可以借助飞桨提升自己的业务经营效率。
在教育生态方面，飞桨携手高校，围绕学习、实践、认证、比赛、就业等环节，将高校科研人才与企业应用人才培养紧密结合，综合素质与实践能力培养双管齐下，创立AI人才培养标准，构建产教融合的AI人才培养体系。
在开源生态方面，飞桨以PPDE（飞桨开发者技术专家）、PPSIG（飞桨特殊兴趣小组）、飞桨领航团等主要组织形式，与业界优秀的开源社区和开源项目合作，系统化的设立研究和研发方向，联合开发者和开源社区共建深度学习开源生态，携手探索AI前沿领域。
在硬件生态方面，飞桨联合硬件生态伙伴，通过技术的联合研发和生态共建，一起开拓更多软硬件协同的产品和功能，为开发者提供软硬一体化体验，共创飞桨和硬件伙伴合作共赢的生态。截至目前已有超过30家硬件厂商与飞桨深度融合优化，国内外主流芯片基本都已适配飞桨。
基于飞桨，深度学习技术研发的全流程都具备了显著标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，持续降低应用门槛，让人工智能技术可以高效便捷地应用于各行各业。截至2022年11月，飞桨平台上已凝聚535万开发者、创建67万个AI模型，服务20万家企事业单位，位列中国深度学习平台市场综合份额第一。飞桨驱动形成的AI技术生态，正在成为推动我国社会和经济高质量发展的科技动能。
深度学习+千行百业带来产业智能化升级
我国的产业体系品类齐全、体量庞大，深度学习驱动的创新有丰富的应用场景，有助于形成良性循环，促进底层技术突破，加快升级现代化产业体系。
为了保障飞机安全，航线维修人员在每架飞机起飞前、降落后都要进行全面的检修，涵盖几十个检查项目、涉及成千上百个零件，这个过程中容不得一丝错漏。四川赛福威飞机维修服务有限公司的IT项目负责人杨剑了解和尝试了百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台后，毫无AI算法经验的杨剑开发出了一套机务维修安全卫士系统，已在长沙黄花机场实现落地应用，为飞行安全建起一道智能防线。
飞桨企业版EasyDL零门槛AI开发平台让零算法基础的开发者也可以定制高精度AI模型。飞桨EasyDL内置了丰富的大规模数据预训练模型，支持自动化模型调优，实现了智能标注、模型训练、服务部署等一站式操作，能够为企业提供相当于“一整个算法团队的能力”。
在工业领域，作为现代制造业最常见的金属部件加工方法，冲压加工主要靠压力机和模具对板材等金属材料施加外力，使之产生塑性变形或者分离，从而获得冲压件。据统计，中国每年生产2800万吨冲压件，市场销售额达4000亿。随着生产规模化及高效率成为制造业趋势，随之而来模具大型化、工艺复杂度增加，以及冲压产品质量难保障等问题，都对生产制造构成了挑战。
只有在加工生产过程中及时发现早期的微弱异常，才能避免产品质量、用料成本、设备故障等问题，从而有效提升生产制造效率。为此，信润富联开发了一款面向汽车零部件制造场景的精密制造在线异常监测系统 Machine Prophet，该系统基于信润富联自研的高精度传感器、多模态信号融合技术，借助飞桨深度学习平台开源的Paddle TS时序建模算法库，实现了对精密制造过程异常的智能在线监测。这款智能冲压检测系统上线测试各项指标表现优异，与全球知名的精密测量厂商方案相比，故障预测准确率提升120%，安装和维护成本降低50%以上。
基于飞桨PaddleTS 开发的系统异常检测能力，不仅能在汽车制造行业大显身手，也能应用到风电设备运行、母线负荷预测系统、风功率预测、设备状态检测和故障预警等其他众多工业场景中。
各行业应用深度学习技术降本增效，创新产品和业务，有助于形成良性循环，促进底层技术突破，加快升级现代化产业体系。类似飞桨在航空、工业制造中的应用，在企业转型升级过程中，飞桨已成为了不少企业破局的关键性技术，利用深度学习加快数字化转型、智能化升级，对于企业打造数字经济新优势，占领未来竞争和发展的制高点至关重要。