在18世纪中后期，人类推开了工业革命的大门。

在接下来的250年里，世界经济迎来了前所未有的发展曲线。漫长的中世纪崩溃了，现代化的曙光照亮了文明之光。

在接下来的几年里，每当经济发展遇到瓶颈和社会问题变得突出时，一场新的工业革命总是在适当的时候出现。从蒸汽革命、电气革命到信息革命，人类完成了三轮奇迹般的生产力增长。

第四次怎么样？它将何时出现，以何种技术为主轴，它将如何一步一步地改变我们的社会经济？毫无疑问，回答这些问题在这个时代极其重要。

幸运的是，互联网、云计算、大数据和人工智能的一系列发展基本上导致了对第四次工业革命主要问题的共识：这一全球行动注定要由智能来指挥，以深入学习为代表的第三次人工智能的兴起将为各行各业的生产力再次飞跃提供动力。

然而，与前三次工业革命不同的是，在即将到来的智能革命中，中国第一次与世界处于同一起点。

接下来的问题是如何从工业智能革命的理论可行性到实践发展，逐步填补人工智能与现实生产力的差距。今年10月，作为中国唯一一个功能齐全的深度学习开源平台，百度闫飞将迎来一系列重大事件，将进入工业生产和现实世界。我们发现，随着桨飞向地面的步伐，我们可以准确地描述从人工智能技术到可用平台、到工业实践和经济矩阵的行为逻辑。

如果我们说人工智能与工业结合的可能性是智能革命的萌芽。那么收获人工智能和洞察现实的真正途径就是这场智能革命的秋收。恰在此时，中国大地充满了秋天的色彩。我们希望用一个系列来追溯从飞桨到第四次工业革命的转变的开始。今年秋天，从一点点高深的学问到工业和国民经济的浪潮，变化正波及——层，这可能被称为工业革命的涟漪。

第一个故事是关于用于深入学习飞行螺旋桨工业的开源开放平台。10月16日，首届世界科技与发展论坛在北京举行。面对来自20多个国家和地区的200多名院士、诺贝尔奖获得者、世界主要科技组织成员、大学校长和企业家，百度首席技术官王海峰发布了“飞桨行业深度学习和开源开放平台”，智能时代的操作系统再次升级。

这件事发生了什么变化？让我们从所有故事的背景开始：工业智能的沃土，我们的中国。

对一块土地的期望

工业革命需要温床。英国半岛在18世纪完成了土地和宗教改革，欧洲大陆在19世纪迫切需要全球化的经济，而美国在20世纪培育了硅芯片的新时代。必须有一个技术基础和强大的需求，以培育工业革命的势头和阶段。

在今天的中国，对产业升级和供给方改革的广泛需求已经为工业革命积累了足够的需求。互联网的快速发展以及数据和计算基础设施的建设为智能技术的发展提供了温床。两者的结合最适合人工智能技术在工业上的应用，也是人工智能技术最需要完成生产力迭代的地方，这里已经成为中国。

智能革命发生在中国，是三种情况的结合。首先，互联网的迅速发展已经为人才和技术打下了基础。这支力量需要被引导到工业智能的新蓝海。第二，中国的产业结构是完整而广泛的，各种产业都或多或少地包含着人工智能技术“提高质量和效率”的空间在中美共同发展科技的国际新形势下，整个国民经济对人工智能技术的应用有着强烈的愿望。一系列需求构成了工业智能命题的最大市场空间。同时，我们需要看到，中国的数字渗透率并没有发达国家那么高，各行业的经济发展周期、人才储备和数字水平参差不齐，这使得人工智能渗透到的行业充满了具体性和不确定性。人工智能基础平台与行业智慧的融合需要进一步探索。

世界领先的技术标准、广泛而巨大的市场需求以及复杂而具体的行业挑战共同构成了这片土地与人工智能技术相遇时惊喜与困难并存的现状。虽然广阔的前景无限光明，但当智能革命深入到某个特定行业时，问题往往会一个接一个地出现。以深度学习为代表的第三代人工智能技术不同于以前的软件应用，它基于机器学习和神经网络，需要经过开发、训练、推理和部署，最终走向工业应用。然而，整个过程的每一步都充满了对垂直行业的挑战：

1.人工智能模型开发效率低，开发成本高，人才难找。

2.为了能够支持工业水平的人工智能培训，需要巨大的计算能力、大量的数据和准确性保证能力。这一环节往往是企业的最大负担。

3.推理端模型的高时延、高能耗和低速度容易导致人工智能应用达不到标准而出错。

4.不同的行业需求和应用特点对人工智能技术的标准化、模块化和行业智慧的融合提出了广泛的挑战。

总的来说，中国领导了第四次工业革命，今天它希望伟大，挑战巨大。有许多方法可以解决这些问题。然而，有一个不可否认的逻辑：当今深度学习模型的开发需要开发框架的支持；未来的工业智能应用需要高度可用的操作系统作为底层计算能力、算法和工业应用的中间件——。无论是现在还是将来，飞桨的战略价值都与中国的期望密切相关。

车站

在讨论飞桨的价值增长时，我们必须注意产业节奏的变化。

深度学习模式的开发需要开发框架作为基本工具，这在今天已经成为常识。支持高并发培训部署的完整框架是飞桨诞生时的价值取向，也是人工智能开发者此时的一个选择。随着工业智能的深化和国民经济对人工智能应用需求的加强，自我控制已经成为安全的先决条件，这使得中国唯一功能齐全的开源平台的战略价值凸显出来。接下来，占据关键位置的飞板可以上下扩展更多的算法、工具和解决方案优势，成为一个能够尽可能适应开发、培训和部署周期的操作系统，一次性解决人工智能应用的难题。

这个逻辑就像一个站。当铁路穿过时，车站是必不可少的。然而，当中国人工智能轨道上只有一个车站时，该车站可以进一步扩展其功能，并为乘客提供尽可能多的服务。我们知道许多电视台已经发展成为商业综合体，这是符合逻辑的。

在王海峰发布的飞桨全景图中，我们可以看到飞桨的目标是创建一个标准化的、模块化的、自动化的人工智能门户，该门户向下延伸到芯片层，向下输出到应用层，以适应其中的所有开发支持和工业应用需求。这就像智能手机的时代。开发者只需要学习

目前，飞舟已经形成了一个系统完善、工具丰富的开发平台生态系统。在核心框架一级，为发展、培训和预测提供一套技术能力；除此之外，政府还支持丰富的工业级模型库，包括自然语言处理、视觉、推荐和语音，以及支持语义理解、目标监控和图像分割等任务的端到端开发工具包。在工具和服务平台级别，它提供工具组件，如自动化深入学习、迁移学习、强化学习和多任务学习，以及服务平台，如减少技术障碍的EasyDL和AI工作室。最终形成了功能齐全、全面开源、开放的行业级深度学习平台，集成了深度学习培训和预测框架、模型库、开发工具包、工具组件和服务平台。

当深度学习的水滴被抛入现实世界时，飞桨是它激起的第一层波浪。我们可能需要追求的是这种涟漪如何传播得更远。事实上，答案已经揭晓了。王海峰对飞桨的最新定义是一个用于深入学习的行业级开源平台——。显然，这里的关键是“行业级”这个词。

这三个字代表了飞桨的下一个发展方向。一个车站可能会发展成一个商业综合体。接下来，一个城市更有可能诞生：美国的奥尔良和芝加哥。中国的郑州和石家庄就是如此。飞桨城建立在中国第四次工业革命的基础上。

一条线

也许许多朋友认为“工业级”只不过是一种装饰。然而，百度的技术系统一直可以自由添加修饰词。相反，他们更喜欢轻描淡写地说重要的技术更新。

要理解飞桨的“工业”转变，我们需要知道力学中有一个概念叫“工业红线”。我们可以在家里自己动手制作发电机或蒸汽机，也可以在实验室制作复杂的机械设备，但这些设备无法投入工业应用，因为它们无法跨越“工业红线”。

一种技术和设备，要达到工业标准，需要满足一系列条件：成本控制、使用难度控制、生产效率标准、模块化组件、批量生产支持等。因此，工业产业化必须是一整套相互支持的体系。任何不符合标准的创新都可能破坏整个产业链的效率。

今天，企业知道人工智能易于使用，但不可用。所有的困难本质上都是由于人工智能相关的工具和平台，它们不能满足工业生产所要求的工业级标准。够快，够大，够简单，这些听起来简单的话题实际上是极其困难的部分。

飞浆加“工业级”标志着百度决定突破这条工业红线。具体来说，飞桨跨越了工业红线，来自领先国际技术的四项突破：

1.人才热线

为了进入工业生产，我们不能假设每个行业的人工智能开发者和技术人员都是伟大的天才。然而，行业级深度学习模型仍然很复杂，理解代码结构的难度也在不断增加。这给开发者带来了巨大的挑战。

如果人工智能要进入这个行业，它必须易于理解并与当今同行的编程教育和行业相结合。由于这个原因，飞行推进器已经完成了基于编程逻辑的深度学习框架技术，并且支持声明式和命令式编程，具有开发灵活性和稳定性。换句话说，今天的程序员不用长时间的学习就可以使用飞桨，企业的人工智能人才门槛将大大降低。

2.训练线

工业人工智能的基本特征是用于训练的数据和计算能力非常庞大，特别是对于大规模个性化推进场景，需要进行超大规模稀疏特征训练，在人工智能中可以称之为重工业。不管算法和工具有多复杂，如果它们适应了超大规模的训练，它们就毫无意义。跨越训练线是面向未来的人工智能操作系统的核心。

为此，飞行螺旋桨平台首次突破了超大规模深度学习模型训练技术，实现了世界上第一个支持数千亿个特征、数万亿个参数和数百个节点的开源大型训练平台，克服了超大规模深度学习模型的在线学习困难，实现了数万亿个参数模型的实时更新。这就像工业领域中的超大型熔炉和大型锻压机，为未来更复杂的工业需求创造了平台基础。

3.硬件生产线

人工智能正走向工业革命。一个基本逻辑是将深度学习技术与现实中的众多设备相结合，并与复杂的异构计算能力和差异化平台相兼容，以形成能够满足行业需求的解决方案。扩展到操作系统，这需要技术中间层提供端到端部署能力，并实现软件和硬件的集成优化。

在这个领域，飞行桨为工业世界提供了具有多终端和多平台部署的高性能推理引擎。在推理方面，飞板平台不仅可以与其他开源框架培训模型无缝连接，而且可以方便地部署到不同架构的平台设备上，如X86处理器、ARM处理器、Nividia GPU、Mali GPU等。同时提供领先的推理速度。通过华为麒麟NPU的软硬件优化，进一步提高了NPU的推理速度。

4.算法行

最后，对于应用层，工业领域所需的深度学习算法通常具有超高效率和多模态的特征。开发和培训此类算法的难度并不低，企业往往无法自行开发。为了使工业人工智能算法包含工业领域，飞桨为工业应用提供了跨模态的通用语义表示技术，并开放源代码和覆盖多领域的工业模型库。

到目前为止，飞桨平台支持80多种主流型号，这些型号在工业实践中经过长期总结和完善。同时，它开放了100多个预培训模型，并匹配了大量工具和服务层的功能，形成了适用于工业应用的算法工具和服务的综合工具箱。

对于每一条必须行驶的道路，赛艇都愿意比国际竞争者跑得更远。总的来说，它构成了世界人工智能框架中唯一的“产业交叉”。

产业层面，三个简单的字笔画，催生了一些领域的极限突破，对未知世界的憧憬和洞察。

一圈涟漪

目前，飞桨深度学习平台的开源服务了150多万开发者，拥有6.5万多企业用户，在定制培训平台上发布了16.9万个模型，真正推动了中国人工智能技术的标准化、自动化和模块化，加快了工业应用的步伐。

在从深度学习到工业发展平台上的第一层涟漪之后，飞桨的能量震动到广阔的工业世界和开发者社区，形成第二层强烈的涟漪。

在接下来的第二篇文章中，我们将追溯到工业革命的涟漪，——飞浆在工业实践和开发者社区中的投射和尝试。

来自各行各业的案例，大量真实场景的浓缩，实践中的问题和解决方案都在飞桨和今秋之间相遇和成长。

作为工业人工智能引擎的飞桨，让世界在低语的风中听到它的轰鸣。