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2月27日，中國人工智能學(xué)會首屆智能交融產(chǎn)業(yè)論壇在成都順利舉行。本屆論壇由中國人工智能學(xué)會（CAAI）主辦，中國人工智能學(xué)會智能交融專委會、百度公司、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國度工程研討中心和電子科技大學(xué)結(jié)合承辦。中國工程院多名院士、知名專家、企業(yè)代表齊聚一堂，共同討論人工智能技術(shù)開展與創(chuàng)新，促進(jìn)智能交融范疇產(chǎn)學(xué)研交流，推進(jìn)智能交融范疇的中心理論、關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)業(yè)革新的蓬勃開展。

現(xiàn)場，百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國度工程研討中心主任王海峰以《“深度學(xué)習(xí)+”創(chuàng)新開展新引擎》為題，闡釋了人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)開展進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段。王海峰表示，深度學(xué)習(xí)在技術(shù)、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)等多個(gè)維度已逐步成熟，人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)開展進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)+”階段，正引領(lǐng)新一輪技術(shù)更迭。

據(jù)引見，在技術(shù)層面，“深度學(xué)習(xí)+學(xué)問”是人工智能技術(shù)進(jìn)一步開展的重要方向。學(xué)問加強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)，讓機(jī)器同時(shí)從海量數(shù)據(jù)和大范圍學(xué)問中交融學(xué)習(xí)，效果更好，效率更高。百度文心產(chǎn)業(yè)級學(xué)問加強(qiáng)大模型，具備跨模態(tài)、跨言語的深度語義了解與生成才能，已應(yīng)用于搜索、信息流、智能音箱等互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，并經(jīng)過飛槳深度學(xué)習(xí)平臺賦能制造、能源、金融、通訊、媒體等各行各業(yè)。

在生態(tài)層面，深度學(xué)習(xí)+上下游生態(tài)同伴。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)用需求和反應(yīng)傳送到深度學(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)開展。飛槳是我國首個(gè)自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)開源開放平臺，集中心框架、根底模型庫、端到端開發(fā)套件、豐厚的工具組件于一體，極大降低應(yīng)用門檻。

在產(chǎn)業(yè)層面，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，努力完成高質(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)新有豐厚的應(yīng)用場景，有助于構(gòu)成良性循環(huán)，促進(jìn)底層技術(shù)打破，加快晉級現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

作為近幾年人工智能開展的重要方向，大模型具有效果好、泛化性強(qiáng)、研發(fā)流程規(guī)范化的特性。但與此同時(shí)，大模型研發(fā)門檻高、難度大，依賴算法、算力和數(shù)據(jù)綜合支撐，產(chǎn)業(yè)化面臨應(yīng)戰(zhàn)：首先是模型體積大，鍛煉難度高；其次是算力范圍大，性能請求高；第三是數(shù)據(jù)范圍大，數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊。

如何完成大模型產(chǎn)業(yè)化？王海峰表示，具有算法、算力和數(shù)據(jù)綜合優(yōu)勢的企業(yè)，能夠?qū)⒛Ｐ拖M(fèi)的復(fù)雜過程封裝起來，經(jīng)過低門檻、高效率的消費(fèi)平臺，為千行百業(yè)提供大模型效勞。

此外，王海峰還以為，“深度學(xué)習(xí)+”驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)開展，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)平臺和大模型貫穿了從硬件適配、模型鍛煉、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。