知道了吗？
10月21日消息 在第六届世界互联网大会AI论坛及5G论坛上，百度首席技术官王海峰表示，以深度学习为核心基础的新一代人工智能技术，已经具备很强的通用性，呈现出标准化、自动化和模块化特征，进入工业大生产阶段。
王海峰表示，驱动历次工业革命的核心技术都表现出很强的通用性。如今，第四次工业革命正在发生，人工智能技术趋向标准化、自动化和模块化，进入工业大生产的阶段。
据悉，从2010年开始，百度大脑就开始积累和布局AI基础能力，到如今百度大脑实现了AI算法、计算架构与应用场景的融合创新，成为“软硬一体的AI大生产平台”。目前，百度大脑已开放216项核心AI能力，日调用量突破1万亿次，开发者超过150万，企业用户发布模型超过16.9万个。
王海峰介绍，百度AI大生产平台在算力和数据的基础上，包括深度学习平台、通用AI能力、定制训练平台、多端部署，以及在此基础上形成的技术解决方案，和AI安全体系。
百度飞桨深度学习平台是百度大脑的基础技术底座。AI论坛上，王海峰全面介绍了飞桨平台的技术优势和平台功能。他表示，在智能时代，深度学习框架和平台向下对接硬件、芯片，芯片需要针对深度学习框架进行定制优化，从而达到软硬一体优化的更优效果；向上承接各种应用，起到承上启下的作用，是“智能时代的操作系统”。
在飞桨的基础底座上，百度大脑的语音、计算机视觉、语言与知识等核心技术不断创新突破。
在语音识别方面，百度大脑的流式多级截断注意力模型（SMLTA）使识别准确率提升15%-20%；风格迁移的语音合成技术，仅需20句话就可以制作一个人的专属声音。
百度大脑视觉理解技术在物体检测、人脸关键点识别、人脸活体等多个领域取得成绩。在3D和AR方面，已经实现人脸、手势、环境、肢体多维度的技术突破，可用于一体化人机交互和虚拟形象合成等创新应用。
语言与知识技术中，语义理解是重要的基础。百度大脑知识增强的语义理解框架ERNIE能够持续学习知识，提升效果，快速应用。ERNIE累计学习超过13亿的知识，ERNIE 2.0预训练模型在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet，取得了SOTA效果。面向任务的理解与交互技术平台已经具备车载交互、地图导航、智能音箱等应用场景的6.8万定制技能，累计交互570亿次。
在机器翻译领域，百度大脑首创了语义单元驱动的上下文感知翻译模型，不仅可以实现端到端实时同声传译，准确率与人类翻译相当，还将时间延迟缩短至三秒。
以百度大脑为核心，以飞桨为基础，以百度智能云为载体，百度AI技术已经在各行各业应用。例如，基于遥感影像数据，研究高精度、高自动化的目标地物检测、土地覆盖和土地利用分类方法，可以辅助国家进行重大工程用地扩张与变化情况的监测工作，并对土地资源的利用进行有效管理与控制；基于视觉技术及深度学习算法构建的智能无土栽培解决方案，将原来农业专家的个人经验数字化、产品化，提升了作物产量，降低了人力成本。
在当天举办的5G论坛中，王海峰谈到5G为AI带来的新机遇：“AI和5G是相互赋能的关系，AI会让5G变得更加智能，更有用武之地，而5G更快速度、更大带宽的特点，也将让人工智能无处不在。”
王海峰认为，当前的人工智能技术不是孤立的，需要基于大数据，需要庞大的模型和很大的计算量，5G可以使云到边缘、到端的连接更近、更紧密，AI将更顺畅、更广泛的落地，AI与5G“双剑合璧”可以优化现有应用、催生更多可能性，推进智能化进程，服务于我们的生活。（完）
