12月12日，由深度學習技術及應用國家工程實驗室主辦的WAVE SUMMIT+2021深度學習開發者峰會在上海召開。百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰公布了飛槳最新成績單：凝聚406萬開發者，創建47.6萬個模型，服務15.7萬家企事業單位。他表示，飛槳產業級深度學習開源開放平臺是典型的AI大生產平臺，賦能廣大開發者，有力支撐AI工業大生產，促進技術創新和產業智能化升級。

　　百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰

　　在2019年第一屆深度學習開發者峰會上，王海峰提出，深度學習推動人工智能進入工業大生產階段，深度學習框架下接芯片，上承應用，相當于“智能時代的操作系統”。他認為，在大生產階段，需要AI大生產平臺，能夠將AI技術以標準化、自動化和模塊化的方式輸出給各行各業，實現規�；瘧�用；同時能夠凝聚各方，以平臺為基礎融合創新，共同發展。

　　基于對AI技術和應用發展的觀察和思考，以及飛槳產業級深度學習開源開放平臺的實踐，王海峰認為，目前，人工智能呈現出“融合創新”和“降低門檻”的特點：一方面，AI技術及產業的融合創新越來越多；另一方面，雖然AI技術越來越復雜，但AI開發與應用的門檻卻越來越低。

　　王海峰表示，跨模態多技術融合方面，機器需要像人類一樣理解真實世界，聽懂語音、看懂圖像視頻、理解語言。百度研制了知識增強跨模態大模型，提升跨模態理解與生成能力。軟硬一體融合方面，芯片和深度學習框架綜合算力、功耗、時延等因素聯合優化，才能獲得AI應用的最佳效果。飛槳已經和22家國內外硬件廠商完成了31款芯片的適配和聯合優化工作。技術與場景融合方面，飛槳在應用于各行各業的過程中，與實際應用場景融合創新，既切實解決了行業應用問題，又使飛槳平臺得到持續積累和提升。飛槳還專門推出系列科學計算API，支持量子計算、生命科學等應用，探索AI與前沿科技的融合創新。

　　王海峰談到，近期成為AI技術重要方向的大模型，具有通用性好、泛化性強、效果好等特點，可降低AI開發與應用門檻。飛槳在核心框架上實現的動靜統一，兼顧科研開發的靈活和產業開發的高效，可滿足不同類型開發者需要。工具與平臺方面，飛槳打造了推理部署工具鏈、模型壓縮等工具，以及產業級模型庫，降低模型開發和部署成本。

　　“隨著AI與產業的深度融合，需要越來越多既懂AI，又具備產業經驗的復合型AI人才�！蓖鹾７逭f，一直以來，飛槳致力于復合型AI人才培養，聯合學術界和產業界，打通產學研用的正向循環，持續為社會貢獻AI人才。