百度飞桨晒出三年成绩单：从开源框架到AI大生产平台( 二 ) 作者：郝俊慧来源：IT时报“最

AI进入工业化大生产期
2019年4月第一届WAVESUMMIT+2021峰会上，王海峰曾将深度学习框架定义为“智能时代的操作系统” ，它下接芯片，上承应用，尤其在大生产阶段，能够将AI技术以标准化、自动化和模块化的方式输出给各行各业，实现规模化应用；同时以平台为基础促进融合创新、共同发展，凝聚各方，通过赋能广大开发者，有力支撑AI工业大生产，促进技术创新和产业智能化升级。
飞桨源起于2018年7月，开源框架v0.14发布，百度官方首次开源CV/NLP/语音/强化学习等10个模型，提供了从数据预处理到模型部署在内的深度学习全流程的底层能力支持。
经过三年的发展，飞桨持续突破了核心框架的创新。全新发布的开源框架v2.2 ，新增大量科学计算API ，高效支持超大模型训练的端到端自适应大规模分布式训练技术；全流程加速文本任务，解决文本领域开发在性能和训推一体方面的痛点问题，在飞桨产业级模型库里，新增的知识增强文心大模型，可以让大模型真正进入产业应用。
峰会现场，国家电网上海电力公司调度中心副主任肖飞讲述了国家电网对于“人工智能”的渴望。基于双碳的目标，风能和太阳能等可再生能源在电网中的占比正在逐步提升，但对整个电网的系统管理提出了非常大的挑战，尤其是因自然条件变化产生的不确定性，可能会对整个电网产生灾难性影响。这就需要利用深度学习、监督学习、非监督等模型，对可再生能源的消纳、负荷等资源的配比精准预测。
肖飞介绍，通过百度飞桨平台，国家电网的新能源预测准确性提高了85% ，智能安排从分钟级提高到了秒级，为整个电网运行奠定了非常好的基础。
百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜指出，近年来，全国各城市的AI开发者规模逐年增长，应用人工智能的企业数量，呈现出多地开花、多行业繁荣的景象。从推荐等通用场景，到客服系统智能派单等行业衍生场景，再到发电预测等行业关键场景……类似这样技术与产业的融合创新案例在飞桨平台上越来越多，也越来越专业，截至目前，飞桨服务了15.7万企事业单位，有力促进了产业智能化升级。

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培育复合型AI人才
对于人工智能产业而言，人才是永远不过时的话题。随着AI与产业的深度融合，需要越来越多既懂AI ，又具备产业经验的复合型AI人才。
“大学不要用昨天的知识教今天的学生，让他们去面对明天的需求。 ”上海大学计算机工程与科学学院院长谢少荣一直在思考，如何将产业界最新研发的产品及时纳入到人才的专业培养中。在他看来，对于本科生，在低年级需要做的是系统知识的培养，但到了高年级，有了一定共性的专业基础后，便可以和百度这样的互联网公司合作，将先进的算法模型和开源平台引入高校，提升人才培养的联动效应。
类似的思考，存在于国内大多数院校中，对于新一代AI人才的培养，不同高校也都在探索。
西安交通大学是国内知名的工科高等院校，早在十年前，便开始探索“菁英班”模式，和科技与产业前沿的龙头企业合作，由校企双方共同制定培养方案，共建课程体系，企业的导师参与学校的理论课程教学，指导学生的项目设计、科创计划，目前合作的企业包括百度、华为、中兴、360等。
通过采用多学科交叉、本硕博贯通的选拔方式，西安交通大学选择一些学有余力的好学生，成立“菁英班”后进行小班制教学，并且将学生原学习的专业和“菁英班”的前沿方向有机地融合起来进行培养。截至目前，全校已经建立了23个“菁英班” 。从结果来看，参加“菁英班”学习的应届毕业生普遍认为自身的创新意识、工程设计与开发实践能力都得到了极大地提升。