能力跃升、应用下沉，百度大脑打造人工智能时代的驱动引擎( 二 ) 中新经纬12月29日电作为百度

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除了技术上的融合创新，在工具与平台方面，飞桨从开源算法模型、产业级模型库和企业级AI应用开发等方面实现升级，持续降低AI应用的门槛。
百度杰出架构师毕然分享道，目前百度飞桨官方支持的产业级开源算法模型超过400个，覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音和推荐等众多深度学习应用领域。这样全面覆盖，使开发者可以很快地找到所需要的模型。并且这些产业级模型库实现了训练部署的全流程支持，开发套件支持灵活配置化调优。
毕然还详细介绍了飞桨最新推出的产业实践范例库。针对产业实际场景的AI应用，范例库提供完整的代码实现，覆盖任务解析、算法选择、模型训练及优化、推理部署及结果可视化等产业落地全流程，让开发者快速上手，所学即所用。

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百度智能云AI产品研发部总监忻舟介绍了飞桨企业版AI开发双平台EasyDL和BML在帮助开发者快速提升AI开发效率和资源使用效能的上的有效助力。
目前，飞桨企业版已经成为应用和落地最广泛的AI开发平台。基于双平台的开发模式，同时满足AI应用开发者和AI算法开发者的需求。基于飞桨推理部署工具链，飞桨企业版已经为开发者测试并验证了9345种模型芯片的组合，能够覆盖95%的适配需求，能够节省开发者97%的自行适配开发时间。 PaddleSlim结合全自动的模型组合压缩算法，能够使精度损失控制在1%以内时，推理的性能提升3到5倍；智能边缘控制台的推出，则大幅提升模块和系统集成的效率，集成的周期可以从天缩短到五分钟。

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百度知识图谱部、大数据部高级总监朱勇详细介绍了在工业领域，百度打造的工业数据智能引擎如何降低AI的应用门槛。
朱勇表示，随着产业数字化进程不断深入，大数据的应用趋势也逐渐从业务数据化发展到数据智能化，工业数据智能前景广阔，机遇和挑战并存。百度基于领先的人工智能大数据技术，面向工业场景，打造了一套完整的工业数据智能引擎。它向下对接大数据平台，实现数据治理，向上支撑各种类型的业务场景需求，赋能电力能源、钢铁、化工、汽车制造等不同行业。百度工业数据智能引擎的核心是一系列可复用的工业模型以及支持定制化模型搭建的核心组件，包括数据分析、数据处理、AI算法和工业机理。
以钢铁行业为例，为了保证镀锌板具有良好的力学性能，需要根据钢板的原料信息对镀锌工艺参数进行必要的调整。基于百度工业数据智能引擎可以进行力学性能预测，达到90%以上的准确率，通过工艺参数寻优，产品合格率达到99% 。通过应用这套方案，企业客户不仅能够提升产品质量；相比传统基于人工经验的方式，还能大幅降低调试时间，从而提升生产效率。
最后，朱勇强调，在大数据和AI加速向工业渗透的背景下，工业数据智能前景可期。百度期待携手更多开发者，共同助力工业智能化升级。

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【能力跃升、应用下沉，百度大脑打造人工智能时代的驱动引擎】接下来，百度大脑将持续进化，不断推动AI技术提升，通过融合创新，让AI能力越来越强，与此同时，降低AI应用的门槛，让技术的落地更加简单，帮助越来越多行业和企业借助AI提升效率，创造价值。 (中新经纬APP)