【51CTO.com原創(chuàng)稿件】百度發(fā)布了2019Q2財報，可以用八個字概括——“切換引擎，決勝未來”。從“財”的數(shù)據(jù)來解讀，凈利24億，成功扭虧恢復增長，超出“華爾街”預期，這可能也是導致百度股價暴漲的基礎。拋開財務報表的結果不說，從結構上看，可以明顯看到百度押注的“AI未來”開始展現(xiàn)成效。
2019年上半年，百度AI開放平臺發(fā)展迅速，其開發(fā)者數(shù)量增長了37%，達到130萬。通過百度AI開放平臺，開發(fā)者可以利用百度的綜合AI能力，如語音識別，自然語言處理和計算機視覺，構建自己的產(chǎn)品和解決方案。值得一提的是，百度深度學習平臺飛槳的相關數(shù)據(jù)被首次加入財報，數(shù)據(jù)顯示，2019年Q2，百度深度學習平臺飛槳(PaddlePaddle)下載量環(huán)比增加45%，百度圍繞飛槳構建AI開發(fā)生態(tài)，幫助開發(fā)人員大規(guī)模構建深度學習模型，形成面向行業(yè)的智能化解決方案。
沉淀數(shù)年的百度AI，背靠豐富的業(yè)務場景，強大的技術能力打造了端到端的AI開發(fā)生態(tài)，其生態(tài)的基石就是其深度學習框架──飛槳。
飛槳發(fā)展之路
作為功能完整的深度學習開源框架，飛槳集深度學習訓練和預測框架、模型庫、工具組件和服務平臺為一體，擁有兼顧靈活性和高性能的開發(fā)機制、工業(yè)級應用效果的模型、超大規(guī)模并行深度學習能力、推理引擎一體化設計以及系統(tǒng)化服務支持的五大優(yōu)勢。飛槳核心框架Paddle Fluid憑借其簡單易用、高效靈活的特點，已經(jīng)被廣泛應用到包括互聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)、智能農(nóng)業(yè)等領域，為各行各業(yè)賦能。
飛槳以模塊化構造整個AI開發(fā)平臺，開發(fā)者可以個性化地選擇合適的服務平臺，不僅可以從Paddle Fluid核心模型庫直觀的從代碼層級進行開放，同樣可以選擇EasyDL拖拽式零代碼構建模型，更有AI Studio集開放數(shù)據(jù)、開源算法于一體的一站式開發(fā)平臺，近期還開放了價值一億元的免費算力資源。
Figure 1 飛槳全景圖
百度深度學習的發(fā)展歷程可以說是從業(yè)務中來，到業(yè)務中去。從初期自研支撐搜索，推薦海量數(shù)據(jù)的深度學習框架，發(fā)展成為國內(nèi)僅有的一款開源、并擁有完善開發(fā)體系的平臺，又賦能各行業(yè)智能化進程，飛槳的路走得曲折又堅定，穩(wěn)健又充滿機遇。
Figure 2 百度深度學習發(fā)展歷程
飛槳作為國內(nèi)唯一的功能完備的深度學習平臺，如今已成為百度AI開發(fā)生態(tài)的基石，僅用了6年時光，而其發(fā)展勢頭愈發(fā)強勁。自2018年10月飛槳核心框架Paddle Fluid v1.0 發(fā)布以來，不到一年的時間里，已經(jīng)迅速迭代了5個大版本，給廣大開發(fā)者不斷帶來驚喜。
Figure 3 飛槳核心框架Paddle Fluid版本迭代
近幾個月，飛槳動作頻頻且成果頗豐：
- 5月，飛槳助力百度視覺團隊在多目標追蹤挑戰(zhàn)的MOT16和ICME人臉106關鍵點檢測比賽中奪冠;
- 6月，飛槳助力百度大腦在加州長灘舉行的CVPR中以10項競賽奪冠，展示了中國AI技術的強勢;
- 7月3日，在“Baidu Create 2019”百度AI開發(fā)者大會上，百度CTO王海峰與華為消費者BG軟件總裁王成錄共同宣布，百度飛槳深度學習平臺與華為麒麟芯片將強強聯(lián)手，在硬件層面實現(xiàn)華為麒麟芯片HiAI Foundation與飛槳的全面對接，盡可能發(fā)揮深度學習強大的推理能力;在應用層面，雙方將共同優(yōu)化經(jīng)典模型，提升性能，為搭載麒麟芯片的終端用戶提供良好的體驗;在產(chǎn)業(yè)層面，飛槳將高效性能和多層次功能賦能芯片提升算力，推動下一代AI芯片的快速演進。
- 7月30日，百度正式發(fā)布了其NLP模型ERNIE的升級版本──ERNIE 2.0，并且在共計 16 個中英文任務上超越了 BERT 和 XLNet，取得了 SOTA 效果。
Figure 4 BERT與ERNIE 2.0在部分公開數(shù)據(jù)(測試集)的結果對比(來源：GitHub)
l 8月21日，百度發(fā)布了Paddle Mobile的升級版本──Paddle Lite,它是一個旨在移動終端、嵌入式設備和IoT設備快速實現(xiàn)的開源深度學習推理框架，可以很好兼容飛槳的預訓練模型。在設計上，得益于執(zhí)行模塊和分析模塊的解耦，Paddle Lite無需第三方庫就能在終端上快速部署;在性能上，其在終端層級優(yōu)化Kernels，能夠最大化ARM芯片的CPU性能;在兼容性上，Paddle Lite支持ARM，Mali GPU，Adreno GPU,華為NPU以及FPGA，并將支持寒武紀和比特大陸的芯片。
飛槳扛起國產(chǎn)深度學習框架的大旗
今年上半年，筆者調(diào)研了十幾個深度學習框架，得出兩個結論：
一是現(xiàn)在的深度學習開發(fā)趨于生態(tài)化，服務化，平民化。生態(tài)化是指各大廠都是基于開源項目為核心構建一個產(chǎn)學研的AI開發(fā)環(huán)境;服務化是指整個開發(fā)鏈條都提供不同層級的模塊服務;平民化是指AI技術的普及和使用都是免費的模式。
二是深度學習框架雖然呈現(xiàn)百花齊放的繁榮景象，但是馬太效應已經(jīng)開始顯現(xiàn)，頭部的3大框架TensorFlow，Pytorch和飛槳持續(xù)高投入，快速發(fā)展構建開發(fā)生態(tài)，而尾部的一些曾頗具影響力的框架已經(jīng)停止更新。相較行業(yè)頭部的Google(TensorFlow)和Facebook(Pytorch)，百度(飛槳)真正撐起了中國深度學習框架的大旗。
總結
每一次生產(chǎn)力的巨大變革都是一次全新商業(yè)場景的構建，AI技術作為第四次工業(yè)革命的核心無疑是至關重要的，今年以來中美表面打的是“貿(mào)易戰(zhàn)”，實則是未來商業(yè)生態(tài)話語權的爭奪。華為的基石業(yè)務是網(wǎng)絡服務解決方案，可是從近幾年華為在5G、云服務和AI領域的投入來看，華為也在將航行轉向智能時代。如果說華為是在前方抵抗“美式”的攻擊和封鎖，那么百度在做的不僅是推動智能化的演進，更是為中國在未來智能時代的核心技術保駕護航。
參考
1. http://ir.baidu.com/financial-reports/
2. https://www.paddlepaddle.org.cn/
3. https://baike.baidu.com/item/%E9%A3%9E%E6%A1%A8/23472642?fromtitle=%E7%99%BE%E5%BA%A6%E9%A3%9E%E6%A1%A8&fromid=23601534
4. http://ai.51cto.com/art/201908/600692.htm
5. https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
6. https://mp.weixin.qq.com/s/vL_gpDPnl7qSlql-fUQsUw
7. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
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