文/吳辰光、高恒
圖/吳辰光
鋅财經訊 “深度學習架構是開啟下一個AI時代的鑰匙。”3月31日，在百度AI開放日上，百度AI技術生态總經理馬豔軍在談到深度學習架構的重要性時如此表述。他指出，深度學習架構在人工智能技術體系中，處于貫通上下的腰部位置，下接晶片、上承應用，是智能時代的作業系統，它和晶片一起共同構成了人工智能的基礎設施，重要性不亞于晶片。
随着重要性日益凸顯，在“十四五”規劃中，深度學習架構被列入“新一代人工智能”領域，成為國家重點支援的前沿創新技術。
在深度學習架構這一AI核心技術上，即便面臨門檻高、生态建設難等困難，中國企業也必須掌握主動權。目前，人工智能進入大規模落地階段，越來越多的開發者和企業正在基于國産深度學習平台開展智能化轉型應用。
截至2021年12月，百度“飛槳”深度學習平台，已經沖破了過去在中國市場上谷歌、Facebook的壟斷局面，成為中國深度學習平台綜合市場佔有率第一。
不過，在全球深度學習領域，中國人工智能企業開發的深度學習架構在社群繁榮度、開發者數量等方面還存在一定差距。
對此，馬豔軍表示：“中國企業和産業有自身的特點，例如在工業、農業、物流、金融等領域，中國企業對AI技術的需求也有其獨特性。國産深度學習架構，如果既能在功能上大量滿足中國産業需求，同時又低門檻、簡單易開發，那将有很大機會在産業級落地上實作彎道超車。”
（百度AI技術生态總經理馬豔軍）
以百度飛槳為例，經過對大量真實生産場景的反複打磨，已經能夠使傳統企業在智能化轉型中實作高性能開發、大規模訓練、不同場景和不同軟硬體平台靈活部署。更重要的是，飛槳已經和包括百度昆侖芯、華為昇騰、英特爾、英偉達在内的22家國内外硬體廠商，完成了31種晶片的适配和優化，覆寫全部國内外主流晶片，最大程度幫助企業降本增效。
目前，飛槳平台已經彙聚了406萬開發者，建立了47.6萬個 AI 模型，累計服務15.7萬企事業機關，覆寫工業、農業、醫療、城市管理、交通、金融等領域。
不過，馬豔軍也指出，目前中國深度學習架構的發展仍需突破三大關鍵點：技術實力、功能體驗、生态規模。
首先，技術創新方面，深度學習架構的研發需要人工智能領域底層技術人才，大陸在這一領域的儲備仍有不足。
其次，由于中國是全球産業鍊最為完備的國家，産業體系複雜，中小企業轉型需求迫在眉睫。但在應用體驗方面，在應用AI、促進企業智能化轉型的過程中，僅一項技術應用，從實驗室到産業落地就至少需要3-6個月時間，一個低門檻甚至零門檻的開發平台極為重要。
在開發應用生态方面，深度學習是一個典型的共創型技術領域，隻有建構了自己的生态才實作持續疊代和發展。然而建構生态周期長、成本高，而且隻有當國産架構的技術和功能體驗足以滿足開發者的需求時，才有機會培育起自主創新的AI開發應用生态。
馬豔軍認為，盡管還有很長的路要走，但構築自主可控的深度學習和人工智能産業生态，或将決定未來5年AI技術格局和産業水準。