新浪科技訊 1月10日下午消息，在百度Create AI開發者大會上，百度首席技術官王海峰表示，當前規模化的AI大生產已然形成，深度學習從技術、生態、產業等多個維度逐漸成熟，人工智能的技術創新和產業發展，進入“深度學習+”階段，讓創新創造大有可為。

　　縱觀人類歷史上前三次工業革命，其核心驅動力(3.240, -0.02, -0.61%)如機械技術、電氣技術和信息技術都具有很強的通用性。進入工業大生產階段后，一方面，這些核心技術自身的產業鏈逐漸成熟，成為整個經濟社會的基礎設施;另一方面，各行業加速應用新科技，轉型升級，新行業、新業態得以興起。

　　知史而鑒今。在王海峰看來，以人工智能為重要驅動力的第四次工業革命，深度學習是其關鍵核心技術，具有很強的通用性，呈現出標準化、自動化、模塊化的工業大生產特征，推動人工智能進入工業大生產階段。

　　王海峰指出，當前人工智能的融合創新越來越豐富，在融合中趨向統一，在融合中孕育新方向和新模式;大模型進一步增強了人工智能的通用性，成為AI開發和應用的新基座，跨模態、統一大模型向著通用人工智能邁進;深度學習平臺的標準化、自動化和模塊化特征越來越顯著，不斷降低人工智能的應用門檻，規模化的AI大生產已然形成。人工智能的技術創新和產業發展，進入“深度學習+”階段。

　　王海峰分別從技術、生態、產業三個角度，對“深度學習+”進行了闡述。

　　從技術角度，“深度學習+知識”，是人工智能技術進一步發展的重要方向。知識增強的深度學習，讓機器同時從海量數據(23.320, 0.02, 0.09%)和大規模知識中融合學習，效果更好，效率更高。百度研制的文心產業級知識增強大模型，具備跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力，應用于搜索、信息流、智能音箱等互聯網產品，并通過飛槳深度學習平臺賦能制造、能源、金融、通信、媒體等各行各業。

　　從生態角度，深度學習+上下游生態伙伴。芯片、深度學習框架、模型及應用構成了深度學習良性生態，使得應用需求和反饋傳遞到深度學習技術及應用的每個環節，各環節持續迭代優化，加速AI技術創新和產業發展。此外，生態中的產學研用各方，也在攜手培養人工智能人才，百度聯合社會各界已培養超過300萬AI人才。

　　從產業角度，深度學習+千行百業。各行各業應用深度學習技術降本增效，創新產品和業務，加快產業智能化進程，努力實現高質量增長。

　　王海峰強調，“深度學習+”驅動技術創新、產業發展，離不開深度學習產業鏈的完善和壯大，而深度學習框架平臺和大模型貫通了從硬件適配、模型訓練、推理部署，到場景應用的全產業鏈，為人工智能技術創新和產業增長夯實了智能化基座。

　　據悉，基于多年的深度學習技術研究和產業實踐，百度打造了集核心框架、產業級模型庫、開發套件、工具組件和服務平臺于一體的飛槳深度學習平臺。飛槳平臺已經凝聚535萬開發者，服務20萬家企事業單位，創建了67萬個模型。