“當(dāng)前規(guī)?；腁I大生產(chǎn)已然形成，深度學(xué)習(xí)從技術(shù)、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)等多個(gè)維度逐漸成熟。人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段。

AI多元融合趨勢明顯

       縱觀人類歷史上前三次工業(yè)革命，其核心驅(qū)動力如機(jī)械技術(shù)、電氣技術(shù)和信息技術(shù)都具有很強(qiáng)的通用性。進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段后，一方面，這些核心技術(shù)自身的產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟，成為整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會的基礎(chǔ)設(shè)施；另一方面，各行業(yè)加速應(yīng)用新科技，轉(zhuǎn)型升級，新行業(yè)、新業(yè)態(tài)得以興起。

      以人工智能為重要驅(qū)動力的第四次工業(yè)革命，深度學(xué)習(xí)是其關(guān)鍵核心技術(shù)，具有很強(qiáng)的通用性，呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、模塊化的工業(yè)大生產(chǎn)特征，推動人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。

       當(dāng)前人工智能的融合創(chuàng)新越來越豐富，在融合中趨向統(tǒng)一，在融合中孕育新方向和新模式；大模型進(jìn)一步增強(qiáng)了人工智能的通用性，成為AI開發(fā)和應(yīng)用的新基座，跨模態(tài)、統(tǒng)一大模型向著通用人工智能邁進(jìn)；深度學(xué)習(xí)平臺的標(biāo)準(zhǔn)化、自動化和模塊化特征越來越顯著，不斷降低人工智能的應(yīng)用門檻，規(guī)?；腁I大生產(chǎn)已然形成。

驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)增長

到底該如何理解“深度學(xué)習(xí)+”呢？王海峰認(rèn)為可以從技術(shù)、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)三個(gè)角度來理解。

      “深度學(xué)習(xí)+知識”，是人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的重要方向。知識增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)，讓機(jī)器同時(shí)從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識中融合學(xué)習(xí)，效果更好，效率更高；從生態(tài)角度來看，深度學(xué)習(xí)+上下游生態(tài)伙伴。芯片、深度學(xué)習(xí)框架、模型及應(yīng)用構(gòu)成了深度學(xué)習(xí)良性生態(tài)，使得應(yīng)用需求和反饋傳遞到深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用的每個(gè)環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)持續(xù)迭代優(yōu)化，加速AI技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。此外，生態(tài)中的產(chǎn)學(xué)研用各方，也在攜手培養(yǎng)人工智能人才，百度聯(lián)合社會各界已培養(yǎng)超過300萬AI人才；從產(chǎn)業(yè)角度來看，深度學(xué)習(xí)+千行百業(yè)。各行各業(yè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)降本增效，創(chuàng)新產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，加快產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程，努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長。我國的產(chǎn)業(yè)體系品類齊全、體量龐大，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的創(chuàng)新有豐富的應(yīng)用場景，有助于形成良性循環(huán)，促進(jìn)底層技術(shù)突破，加快升級現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

       “深度學(xué)習(xí)+”驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展，離不開深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈的完善和壯大，而深度學(xué)習(xí)框架平臺和大模型貫通了從硬件適配、模型訓(xùn)練、推理部署，到場景應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈，為人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)增長夯實(shí)了智能化基座。