工业社会的高速稳定发展离不开完善的基础设施。作为智能时代的操作系统，深度学习框架便是AI领域不可或缺的基础设施。11月5日，“WAVE SUMMIT+”2019深度学习开发者秋季峰会在北京召开。这是继4月23日首场深度学习开发者峰会后，百度再次为广大开发者们带来的深度学习盛宴。本届峰会，飞桨（PaddlePaddle）全新发布和重要升级21个产品方向，包括面向产业应用场景的四大端到端开发套件、融合数据和知识的预训练结合迁移学习的飞桨Master模式、端侧推理引擎Paddle Lite 2.0、EasyDL专业版、前沿技术工具组件等。可以看到飞桨的易用性全面提升，极大降低开发门槛的同时，面向产业应用的支撑能力更强。飞桨正成为开发者把握AI时代的工业化大生产平台，加速产业智能化的核心动力。飞桨是历经产业实践打磨的“趁手利器”峰会上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰讲到：“深度学习正在推动人工智能进入工业化大生产阶段，具有很强的通用性，同时具备了标准化、自动化和模块化的基本特征，推动人工智能技术从实验室走向产业，并且越来越大规模使用起来。而深度学习技术和平台也在不断发展，在未来的时间里也将继续发挥重要作用。我们秉承开源开放的理念，把飞桨平台开源开放，与所有开发者一起，推动科技发展、产业创新和社会进步。”

（百度首席技术官王海峰）

飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，2016年正式开源，是中国首个也是目前国内唯一全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台。飞桨已成为中国大规模产业智能化的坚强支撑。在活动现场，百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜介绍到，飞桨是一个源于产业实践，与产业共进的深度学习开源开放平台。未来，飞桨将持续发展超大规模分布式计算、异构计算能力，定位于全硬件平台支持、端云边结合，为应用场景提供面向场景的端到端套件，构建融合数据和知识的预训练结合迁移学习的Master模式，为开发者提供最强大的生产平台和基础设施，加速产业智能化。

（百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜）

截止目前，百度基于飞桨平台，已累计服务150多万开发者，仅在定制化训练平台上就有超过6.5万企业用户，发布了16.9万个模型。飞桨成为改变人们生活的“助攻者”之一，同时也是开发者最想快速掌握的深度学习平台。据介绍，飞桨具备四大领先技术：开发便捷的产业级深度学习框架、支持超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎以及面向产业应用，开源开放覆盖多领域的工业级模型库等。飞桨的开源开放，降低了AI技术门槛，加快了科技创新速度。目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等，推动了人工智能的技术创新、产业发展和人才培养，加快了各行各业智能化升级，并与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成AI能力赋能，促进经济发展和社会进步。飞桨全新内容鼎力相助产业智能应用落地百度深度学习技术平台部总监马艳军向参会者们介绍了飞桨产业级深度学习开源开放平台全景图，带来了基于产业化困难的洞察，飞桨全新发布和重要升级的21个产品方向。其中，全新发布4大面向应用任务的产业级开发套件，实现四大应用任务的全流程开发、训练和部署，更加方便实现应用落地。包括：NLP领域的ERNIE语义理解，CV方向的PaddleDetection目标检测和PaddleSeg图像分割，推荐方向的ElasticCTR点击率预估，降低开发门槛，满足低成本和快速集成需求。全新发布端侧推理引擎Paddle Lite 2.0版本，打通端到端部署全流程，提升易用性，广泛的硬件支持，预测性能全面领先，INT8量化性能亮眼。在原有的工具组件基础上，还全新发布3项深度学习前沿技术工具组件：联邦学习PaddleFL、图神经网络PGL和多任务学习PALM，引领深度学习技术潮头。现场，还全新发布EasyDL专业版，为算法工程师提供一站式AI开发平台。PaddleHub全新升级，支持飞桨Master模式。所谓Master（大师）模式，指的是：算力+数据和知识+算法=产业级预训练模型，产业级预训练模型+迁移学习工具平台构成Master的核心，可以用于多种行业场景。

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