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　　驅(qū)動(dòng)工業(yè)革命的核心技術(shù)，表現(xiàn)出很強(qiáng)的通用性特點(diǎn)：標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化

　　自18世紀(jì)60年代起，人類經(jīng)歷的三次工業(yè)革命，分別以機(jī)械技術(shù)、電氣技術(shù)和信息技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力。王海峰認(rèn)為，驅(qū)動(dòng)工業(yè)革命的核心技術(shù)都表現(xiàn)出很強(qiáng)的通用性，而每一次工業(yè)革命到達(dá)高潮時(shí)，驅(qū)動(dòng)它的核心技術(shù)就進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段，呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化的特點(diǎn)。當(dāng)今，我們正身處人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力量的第四次工業(yè)革命浪潮之中，人工智能正將人類社會(huì)帶入智能時(shí)代。
 

　　人工智能發(fā)展代表性的三個(gè)階段：人工規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)

　
  　人工智能至今已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的發(fā)展，人工規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是具有代表性的三個(gè)階段。王海峰分別以語音、視覺、自然語言處理等人工智能核心技術(shù)為例，闡述了這三個(gè)階段不同的特點(diǎn)。

　　人工規(guī)則階段，規(guī)則系統(tǒng)主要依賴專家知識，需要很多專家人工編寫規(guī)則，耗時(shí)耗力，而且領(lǐng)域遷移性很差；機(jī)器學(xué)習(xí)階段，可以從數(shù)據(jù)里自動(dòng)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練模型，自動(dòng)在預(yù)測或解碼階段找到所需的答案，但也存在模型多、單個(gè)模型效果無法遷移到其它任務(wù)或場景的問題。近幾年，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)帶來了很多深刻的變化，尤其是它的通用性優(yōu)勢，讓人工智能可以在各行各業(yè)中應(yīng)用，解決各種各樣的問題，并已取得了很好的效果。

　　深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng)

　　王海峰對深度學(xué)習(xí)框架的重要價(jià)值進(jìn)行了詳細(xì)闡釋。他認(rèn)為，在智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)框架起到了承上啟下的作用，下接芯片、大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，上承各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用。因此，它是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。

　　以百度PaddlePaddle為例，作為國內(nèi)唯一完整、全套的深度學(xué)習(xí)平臺，PaddlePaddle包括核心框架、工具組件和服務(wù)平臺三大部分。在核心框架層面，它可以提供開發(fā)、訓(xùn)練和預(yù)測一整套的技術(shù)能力；在此之上，又提供了包括視覺、自然語言等在內(nèi)的豐富模型，形成完整的模型庫，通過模塊化的方式提供給使用者。除此以外，適應(yīng)工業(yè)大生產(chǎn)階段的“標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化”，PaddlePaddle還提供了包括遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練可視化工具、彈性深度學(xué)習(xí)計(jì)算等在內(nèi)的工具組件。而在服務(wù)平臺層面，PaddlePaddle則提供了零基礎(chǔ)定制化訓(xùn)練和服務(wù)平臺EasyDL和一站式開發(fā)平臺AIStudio。這一整套的框架和服務(wù)，可以幫助廣大開發(fā)者和企業(yè)利用工具化、平臺化的方式，進(jìn)一步降低深度學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻，加速推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化變革。

　　現(xiàn)場，王海峰以百度地圖時(shí)間預(yù)估和國家重大工程用地的變化情況檢測為例，介紹了深度學(xué)習(xí)如何在不同場景中應(yīng)用，解決實(shí)際問題。在百度地圖中采用基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行時(shí)間預(yù)估，可準(zhǔn)確預(yù)測從出發(fā)地到目的地真正需要花費(fèi)的路線和時(shí)間，每天為用戶提供約5億次時(shí)間預(yù)估服務(wù)。百度PaddlePaddle基于遙感影像數(shù)據(jù)，研究高精度、高自動(dòng)化的目標(biāo)地物檢測、土地覆蓋和土地利用分類方法，輔助國家進(jìn)行重大工程用地?cái)U(kuò)張與變化情況的監(jiān)測工作，并對土地資源的利用進(jìn)行有效管理與控制，是真正地用AI技術(shù)利國利民。

　　無論從歷次工業(yè)革命的變遷，還是從人工智能的發(fā)展，以及深度學(xué)習(xí)在近些年的發(fā)展突破、加速與產(chǎn)業(yè)融合的態(tài)勢，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)具備了很強(qiáng)的通用性，推動(dòng)智能時(shí)代的核心技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化，持續(xù)提升各行各業(yè)的商業(yè)增值潛力，加速產(chǎn)業(yè)智能化。王海峰表示，“深度學(xué)習(xí)推動(dòng)人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。