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          21項全新碩果!百度飛槳幫助150多萬開發(fā)者實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化

           

          先問大家一個問題:要對一個城市的變電站進行7*24小時的實時監(jiān)管,需要幾個人?如果是19個城市呢?


          你的答案也許是上百人。但電網(wǎng)人楊英儀的答案是——10個人。


          他和團隊用半年的時間跑了30000行代碼,教19個城市的機器人掌握設備狀態(tài),實現(xiàn)了對城市變電站設備365天的無人實時巡檢。


          從你的答案到他的答案,這一步跨越需要對行業(yè)的洞察和關懷,需要有創(chuàng)造不可能的信念,還需要一個得心應手的工具——百度飛槳深度學習平臺。


          今天,“WAVE SUMMIT+”2019深度學習開發(fā)者秋季峰會在北京召開。會上,百度飛槳發(fā)布了21項全新碩果,幫助150多萬開發(fā)者實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化。

               峰會上,百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰講道:


          深度學習正在推動人工智能進入工業(yè)化大生產(chǎn)階段,具有很強的通用性,同時具備了標準化、自動化和模塊化的基本特征,推動人工智能技術從實驗室走向產(chǎn)業(yè),并且越來越大規(guī)模使用起來。而深度學習技術和平臺也在不斷發(fā)展,在未來的時間里也將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。
          我們秉承開源開放的理念,把飛槳平臺開源開放,與所有開發(fā)者一起,推動科技發(fā)展、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和社會進步。

          飛槳于2016年正式開源,是中國首個也是目前國內(nèi)唯一全面開源開放、技術領先、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺。


          它以百度多年的深度學習技術研究和業(yè)務應用為基礎,集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務平臺于一體,已成為中國大規(guī)模產(chǎn)業(yè)智能化的堅強支撐。


          在活動現(xiàn)場,百度 AI 技術平臺體系執(zhí)行總監(jiān)、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜介紹道:


          飛槳是一個源于產(chǎn)業(yè)實踐,與產(chǎn)業(yè)共進的深度學習開源開放平臺。
          未來,飛槳將持續(xù)發(fā)展超大規(guī)模分布式計算、異構計算能力,定位于全硬件平臺支持、端云邊結合,為應用場景提供面向場景的端到端套件,構建融合數(shù)據(jù)和知識的預訓練結合遷移學習的 Master 模式,為開發(fā)者提供最強大的生產(chǎn)平臺和基礎設施,加速產(chǎn)業(yè)智能化。

          截至目前,百度基于飛槳平臺,已累計服務150多萬開發(fā)者,僅在定制化訓練平臺上就有超過6.5萬企業(yè)用戶,發(fā)布了16.9萬個模型。飛槳成為改變?nèi)藗兩畹摹爸フ摺敝,同時也是開發(fā)者最想快速掌握的深度學習平臺。


          飛槳具備四大領先技術:開發(fā)便捷的產(chǎn)業(yè)級深度學習框架,支持超大規(guī)模深度學習模型訓練,多端多平臺部署的高性能推理引擎,以及面向產(chǎn)業(yè)應用、開源開放覆蓋多領域的工業(yè)級模型庫等。


          飛槳的開源開放,降低了 AI 技術門檻,加快了科技創(chuàng)新速度。


          目前飛槳已廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務業(yè)等,推動了人工智能的技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng),加快了各行各業(yè)智能化升級,并與合作伙伴一起幫助越來越多的行業(yè)完成AI能力賦能,促進經(jīng)濟發(fā)展和社會進步。

           

          百度深度學習技術平臺部總監(jiān)馬艷軍,向參會者們介紹了飛槳產(chǎn)業(yè)級深度學習開源開放平臺全景圖,帶來了飛槳基于產(chǎn)業(yè)化困難的洞察而全新發(fā)布和重要升級的21個產(chǎn)品方向。


          全新發(fā)布4大面向應用任務的產(chǎn)業(yè)級開發(fā)套件,現(xiàn)四大應用任務的全流程開發(fā)、訓練和部署,更加方便實現(xiàn)應用落地,包括:NLP 領域的 ERNIE 語義理解,CV 方向的 PaddleDetection 目標檢測和 PaddleSeg 圖像分割,推薦方向的 ElasticCTR 點擊率預估,降低開發(fā)門檻,滿足低成本和快速集成需求。


          全新發(fā)布端側推理引擎 Paddle Lite 2.0版本,打通端到端部署全流程,提升易用性,廣泛的硬件支持,預測性能全面領先,INT8 量化性能亮眼。


          在原有的工具組件基礎上,還全新發(fā)布3項深度學習前沿技術工具組件:聯(lián)邦學習 PaddleFL、圖神經(jīng)網(wǎng)絡 PGL 和多任務學習 PALM,引領深度學習技術潮頭。


          全新發(fā)布 EasyDL 專業(yè)版,為算法工程師提供一站式 AI 開發(fā)平臺。


          PaddleHub 全新升級,支持飛槳 Master 模式。所謂 Master(大師)模式,指的是:算力+數(shù)據(jù)和知識+算法=產(chǎn)業(yè)級預訓練模型,產(chǎn)業(yè)級預訓練模型+遷移學習工具平臺構成 Master 的核心,可以用于多種行業(yè)場景。

          全新升級后的飛槳,易用性大幅提升,動態(tài)圖全新升級、新增大量算子庫、優(yōu)化 API 接口,技術文檔更加完善。


          大規(guī)模分布式訓練性能領先,分布式 GPU 訓練相比其他主流實現(xiàn)可以獲得20%-100%的速度提升,分布式 CPU 訓練最大吞吐量可達競品的6倍以上。


          官方支持模型庫極大豐富,官方模型從60多個增加到了100多個,提供下載的預訓練模型已經(jīng)超過200個。


          新開源4個國際競賽冠軍模型,引領深度學習技術發(fā)展方向:


          • Activitynet Challenge 2019 冠軍模型 BMN;

          • Detection In the Wild Challenge 2019 Objects365 Full Track 冠軍模型 CACascade R-CNN;

          • CVPR LIP Challenge 2019 冠軍模型 ACE2P;

          • MRQA: EMNLP 2019 Machine Reading Comprehension Challenge 冠軍模型 D-NET 。

          現(xiàn)場,百度還面向深度學習開發(fā)者推出了重磅福利——飛槳生態(tài)激勵計劃:


          • 免費開放10個 AI 課程體系;

          • 面向100余所重點高校提供深度學習教學支持培訓;

          • 助力1000余家 AI 企業(yè)轉型智能化;

          • 設立100萬元 AI 系列比賽獎金;

          • 提供1億元的 GPU 算力資源支持。

           





          當下,百度飛槳已經(jīng)成為全面推動國內(nèi)工業(yè)智能化升級的重要基石。


          前不久,百度在第六屆烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會獲得“世界互聯(lián)網(wǎng)領先科技成果”的榮譽。飛槳正在通過其技術領先、功能完備、生態(tài)豐富等特點向世界展示著中國科技的力量。


          左:華為消費者 BG 智慧工程部部長王松濤

          中:北京大恒圖像視覺有限公司總工程師房超 

          右:廣東電網(wǎng)能源公司人工智能與機器人部部長吳昊


          峰會現(xiàn)場,華為消費者 BG 智慧工程部部長王松濤表示:


          HiAI 是華為 CBG 全場景智慧化戰(zhàn)略的核心驅動力。在基礎層,HiAI 和 Paddle Lite 聯(lián)合優(yōu)化,持續(xù)向開發(fā)者提供更多算子;在引擎層,HiAI 正在聯(lián)合 Paddle Lite 打造更優(yōu)化效果。
          未來,HiAI 將在On Device AI、分布式 AI、智慧大腦、多模融合等方向與飛槳深度合作,攜手打造最佳 AI 引擎。


          北京大恒圖像視覺有限公司總工程師房超,圍繞機器視覺在工業(yè)檢測中的應用的話題做了演講,他說道:


          傳統(tǒng)的算法開發(fā)存在很多的弊端,人力成本的頻繁支出,后續(xù)研發(fā)、場景變換等都給研發(fā)帶來巨大的工作量。
          與百度飛槳合作后,檢測設備的檢測效率得到大幅提升,對于傳統(tǒng)算法會漏檢的一些不明顯的缺陷,能提升60%的缺陷檢出率。除此之外,更在設備后續(xù)維護上完成突破,大幅減少外派工程師驗證設備的概率,真正實現(xiàn)了降本增效。


          廣東電網(wǎng)能源公司人工智能與機器人部部長吳昊在現(xiàn)場介紹道:


          廣東電網(wǎng)利用百度飛槳深度學習平臺打造了一套智能無人電力巡檢,可以實時對輸變電設備進行檢測和分析,讓6小時的工作變?yōu)榱?5分鐘的數(shù)據(jù)復核,降低了運維成本,提高了自動化和智能化水平。





          源于產(chǎn)業(yè)實踐的開源開放深度學習平臺飛槳,已經(jīng)在各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)智能化進程中發(fā)揮越來越大的價值。


          為了更好地發(fā)揮飛槳在新一代科技革命與產(chǎn)業(yè)革命中的核心驅動力量,飛槳在提升自身技術能力的同時,不斷滲透產(chǎn)業(yè),加大產(chǎn)學研合作力度,針對不同圈層的開發(fā)者進行人才培養(yǎng),全方位構建開發(fā)者生態(tài)。

           

          針對科研開發(fā)者,飛槳創(chuàng)辦了中國深度學習技術俱樂部“飛槳博士會”,旨在打造核心開發(fā)者交流圈,助力拓展行業(yè)高端人脈。


          針對高校開發(fā)者,飛槳開展了高校教學支持計劃,在教育部新工科聯(lián)盟支持下,飛槳面向全國重點高校組織師資培訓,提供教學資源、實踐平臺、GPU 算力、硬件教具全方位教學支持。目前,已培養(yǎng)1000名專業(yè)教師,助力200+高校開設深度學習課程。


          針對企業(yè)開發(fā)者,飛槳提供了企業(yè)深度學習實戰(zhàn)營“AI 快車道”,為技術轉型與升級的一線工程師定制實戰(zhàn)課程。目前,已為近1000家企業(yè)提供深度學技術快速應用扶持培訓。


          除此之外,對于個人開發(fā)者而言,PaddleCamp 在線深度學習集訓營,采用課程+文檔+實戰(zhàn)的形式,內(nèi)容覆蓋 CV、NLP、推薦等多領域,助力開發(fā)者從“小白”到“大!。


          為了更好地激發(fā)開發(fā)者學習興趣,助力各階段開發(fā)者的快速成長,面向不同深度學習能力的開發(fā)者,飛槳還舉辦了一系列巔峰賽、常規(guī)賽、挑戰(zhàn)賽,獎金高達百萬元。


          百度在培養(yǎng)中高端深度學習人才過程中,也在不斷向高精尖邁進。今年年初,百度聯(lián)合深度學習技術及應用國家工程實驗室創(chuàng)辦“黃埔學院”,致力于為業(yè)界培養(yǎng)一批“首席 AI 架構師”,打造中國深度學習第一核心技術圈,通過深度學習技術引領中國產(chǎn)業(yè)變革。

          人工智能與產(chǎn)業(yè)的深度結合不僅蘊含著海量的市場機會,同時也是中國在全球市場競爭中的新機遇。飛槳為中國產(chǎn)業(yè)開發(fā)者提供了在智能時代開疆拓土的“全副武裝”,全面助力產(chǎn)業(yè)智能化。


          文章來源:貴陽百度公司摘自百度總部公眾號新聞       貴州百度公司業(yè)務聯(lián)系電話:18985105072  徐經(jīng)理 

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