百度飞桨再升级：21个产品方向、四大开发套件助力150多万开发者

飞桨与产业深度结合

峰会上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰讲到：“深度学习正在推动人工智能进入工业化大生产阶段，具有很强的通用性，同时具备了标准化、自动化和模块化的基本特征，推动人工智能技术从实验室走向产业，并且越来越大规模使用起来。而深度学习技术和平台也在不断发展，在未来的时间里也将继续发挥重要作用。我们秉承开源开放的理念，把飞桨平台开源开放，与所有开发者一起，推动科技发展、产业创新和社会进步。”

（百度首席技术官王海峰）

飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，2016年正式开源，是中国首个也是目前国内唯一全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台。

截止目前，百度基于飞桨平台，已累计服务150多万开发者，仅在定制化训练平台上就有超过6.5万企业用户，发布了16.9万个模型。

据介绍，飞桨具备四大领先技术：开发便捷的产业级深度学习框架、支持超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎以及面向产业应用，开源开放覆盖多领域的工业级模型库等。飞桨的开源开放，降低了AI技术门槛，加快了科技创新速度。

飞桨再次升级

本次峰会，飞桨重要升级了21个产品方向，并全新发布4大面向应用任务的产业级开发套件，实现四大应用任务的全流程开发、训练和部署，更加方便实现应用落地。包括：NLP领域的ERNIE语义理解，CV方向的PaddleDetection目标检测和PaddleSeg图像分割，推荐方向的ElasticCTR点击率预估，降低开发门槛，满足低成本和快速集成需求。

全新发布端侧推理引擎Paddle Lite 2.0版本，打通端到端部署全流程，提升易用性，广泛的硬件支持，预测性能全面领先，INT8 量化性能亮眼。在原有的工具组件基础上，还全新发布3项深度学习前沿技术工具组件：联邦学习PaddleFL、图神经网络PGL和多任务学习PALM，引领深度学习技术潮头。

现场，还全新发布EasyDL专业版，为算法工程师提供一站式AI开发平台。PaddleHub 全新升级，支持飞桨Master模式。所谓Master（大师）模式，指的是：算力+数据和知识+算法=产业级预训练模型，产业级预训练模型+迁移学习工具平台构成Master的核心，可以用于多种行业场景。

全新升级后的飞桨，易用性大幅提升，动态图全新升级、新增大量算子库、优化API 接口，技术文档更加完善。大规模分布式训练性能领先，分布式GPU训练相比其他主流实现可以获得20%-100%的速度提升，分布式CPU训练最大吞吐量可达竞品的6倍以上。官方支持模型库极大丰富，官方模型从60多个增加到了100多个，提供下载的预训练模型已经超过200个。

新开源4个国际竞赛冠军模型，引领深度学习技术发展方向：Activitynet Challenge 2019 冠军模型 BMN；Detection In the Wild Challenge 2019 Objects365 Full Track 冠军模型 CACascade R-CNN；CVPR LIP Challenge 2019 冠军模型 ACE2P；MRQA: EMNLP2019 Machine Reading Comprehension Challenge冠军模型 D-NET 。

同时，百度面向深度学习开发者推出桨生态激励计划，免费开放10个AI课程体系、面向100余所重点高校提供深度学习教学支持培训、助力1000余家AI企业转型智能化、设立100万元AI系列比赛奖金、提供1亿元的GPU算力资源支持。

产学研用生态建设

目前，飞桨已对不同种类的开发者提供了不同的支持。比如，针对科研开发者，飞桨创办了中国深度学习技术俱乐部“飞桨博士会”，针对高校开发者，飞桨开展了高校教学支持计划。目前，已培养1000名专业教师，助力200+高校开设深度学习课程。而针对企业开发者，飞桨提供企业深度学习实战营“AI快车道”，为技术转型与升级的一线工程师定制实战课程。目前，已为近1000家企业提供深度学技术快速应用扶持培训。

除此之外，对于个人开发者而言，PaddleCamp在线深度学习集训营，采用课程+文档+实战的形式，内容覆盖CV、NLP、推荐等多领域，助力开发者从“小白”到“大牛”。为了更好的激发开发者学习兴趣，助力各阶段开发者的快速成长，面向不同深度学习能力的开发者，飞桨还举办了一系列巅峰赛、常规赛、挑战赛，奖金更是高达百万元。

人工智能与产业的深度结合蕴含着海量的市场机会，这意味着作为国内目前唯一全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台，飞桨的未来，机会和挑战并重。