四大核心优势攻克AI技术发展三大难题 百度飞桨登顶中国深度学习平台市场

  百度飞桨不仅有充足技术积累打下的硬实力基础，同时也立足于实际应用场景融合创新，伴随着AI在产业、科研领域的应用，进一步积累和提升。百度飞桨能够抓住当下AI应用大规模落地机遇，也得益于超过400个产业及开原算法模型、13个PP系列模型。并且凭借飞桨企业版EasyDL平台等工具，助力企业更快、更易用、更高效的实现AI应用。

  百度飞桨构筑国产AI生态圈并没有闭门造车，一方面汇聚了超过400万的开发者，与众多合作伙伴探索丰富的AI应用场景，另一方面也与芯片等硬件厂商合作，实现软硬件一体，框架、芯片加速优化的全面布局。

  针对我国深度学习框架研发需要的AI领域底层技术人才储备不足问题，百度飞桨也有相应方案。据介绍，百度飞桨已经建立起成熟完善的产业级复合型AI人才培养体系，积极为社会培育AI人才，确立了5年培养500万AI人才目标，包括面向一线算法工程师的“AI快车道”，面向技术负责人的“AI私享会”和面向CTO、架构师层级的“AICA首席AI架构师培养计划”。

  在校教育方面，百度飞桨还支持全国700+所高校培养了超过3000位AI教师。飞桨的高校教学支持计划，提供四位一体的课程共建方案，支持超过400所高校开设人工智能课程。目前也打造了丰富的优秀案例，比如深度学习与配备摄像头眼镜结合打造的便携式导盲设备，可以通过深度学习、计算机视觉技术，智能分析实时图像并以语音播报方式传递给用户，帮助他们了解路况、寻找物品等等。

  写在最后

  如今，中国深度学习框架的生态布局覆盖了工业、交通、能源、城市等千行百业，加速着数字化转型。但正如马艳军博士分享的，中国企业、产业对于AI应用的需求更为多元化，适配部署复杂、应用开发困难等仍旧是中国深度学习框架不得不面对的难题。 

  机遇与挑战是并存的，以百度飞桨为代表的开源开放中国深度学习框架，在软硬件适配、生态构建方面已经取得长足发展，伴随着AI应用大规模落地，将进一步积累产业应用。同时，随着中国深度学习框架长期投入、积累，可以为开发者提供更多高效、易用、符合产业需求的工具，将降低成本和门槛，也会缩小与国外深度学习框架在生态、开发者数量等方面的差距，进一步完善自主可控的深度学习以及AI产业生态。

  马艳军表示：“尽管深度学习框架属于高投入、长周期、抢生态的竞争，但已经得到国家和企业的战略性支持，是开启下一个AI时代的钥匙。“

（编辑：555手机网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!