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中国第一深度学习平台百度飞桨亮相“十三五”科技创新成就展!

聚集了我国“十三五”重要科技创新成果的高规格展览中,代表中国AI发展的是什么?

答案是来自百度深度学习产业级开源平台——飞桨。

10月21日-27日,国家“十三五”科技创新成就展在北京展览馆举行,一大批“大国重器”集中展出。中国AI产业头雁百度携自研的飞桨一体机、昆仑芯片和新发布的汽车机器人等成果亮相,成为我国企业AI技术自主创新的有力注脚。

作为我国首个自主研发、功能丰富、开源开放的深度学习平台,百度飞桨充分凸现了中国“十三五”科技创新、自主自强的特性:飞桨在底层框架已实现全面独立自主,并汇聚百度多项领先世界的核心AI技术;同时为行业企业和开发者降低AI使用门槛,构建并不断拓展中国AI开源生态。

同时,飞桨作为百度智能云智能化引擎的核心,以“云计算为基础”支撑企业数字化转型,以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级,“云智一体”赋能千行百业,促进经济高质量发展。

权威数据调研机构IDC发布的2021上半年深度学习框架平台市场份额显示,百度跃居中国深度学习平台市场综合份额第一;目前飞桨已凝聚了各行各业的370万开发者,创建42.5万个AI模型,累计服务14万企事业单位,飞桨自主创新的成果已得到广泛认可。

此次成果展现场展出的百度智能云飞桨一体机正是基于飞桨深度学习框架搭建,作为软硬一体的一站式人工智能建模与推理预测应用平台,能深度适配飞腾CPU处理器和麒麟、统信等国内操作系统,实现高性能AI计算、支撑多场景AI模型研发应用,加速AI行业国产化共同发展。

飞桨一体机还可扩展支持国内主流芯片,其中集成的百度自研昆仑芯片也在此次一同展出,具备完整的国产化解决方案,对于推动国内AI芯片技术研发和应用落地具有重要价值。

现场,百度飞桨相关的AI展品吸引了不少观众驻足。据了解,此次“十三五”科技成就展,紧扣“创新驱动发展 迈向科技强国”主题,展示了我国在基础前沿、战略高技术和社会民生领域的重大成果,历届科技成果展览都受到国家的高度重视。

未来,百度飞桨将继续源头技术创新,不断探索产业赋能之路,推动整体产业智能化升级,为国家科技创新发展贡献最大力量。


产业百度飞桨
相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

百度机构

百度是全球领先的人工智能平台型公司。百度大脑是中国领先的“软硬一体AI大生产平台”,是百度AI的集大成,对外全方位输出超过270多项核心AI能力,服务230万开发者。飞桨是中国首个全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,是中国自主研发的“智能时代的操作系统”。百度智能云是百度AI To B 业务的重要承载者和输出者,是产业智能化领导者。小度助手是中国领先的对话式人工智能操作系统,拥有中国市场最繁荣、开放的对话式人工智能生态,今年6月,小度助手语音交互次数超过58亿次。作为全球领先的、最活跃的自动驾驶开放平台,百度Apollo代表中国最强自动驾驶实力,被知名研究公司Navigant Research列为全球四大自动驾驶领域领导者之一。目前聚焦在以自动驾驶、汽车智能化、智能交通为核心的三大赛道。自动驾驶技术方面,超过十项中国第一,实力领跑行业。智能交通方面,百度 “ACE交通引擎”是全球首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案。

https://www.baidu.com/
AI芯片技术技术

一般的说,AI芯片被称为AI加速器或计算卡,即专门用于加速AI应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。 而从广义范畴上讲,面向AI计算应用的芯片都可以称为AI芯片。除了以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI加速芯片(基于传统芯片架构,对某类特定算法或者场景进行AI计算加速),还有比较前沿性的研究,例如类脑芯片、可重构通用AI芯片等(但距离大规模商用还有较长距离)。

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