11月30日，由深度學習技術及應用國家工程研究中心主辦的Wave Summit+ 2022深度學習開發者峰會如期舉行。鵬城實驗室主任、中國工程院高文院士，深圳大學電子與信息工程學院院長、深度學習技術及應用國家工程研究中心技術委員會副主任、中國工程院丁文華院士受邀致辭，百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰發表題為《深度學習平臺加大模型，產業智能化基座》的主旨演講。

（以下為發言全文）

尊敬的各位專家、開發者朋友們，大家好！

歡迎大家來參加Wave Summit深度學習開發者峰會。非常感謝高文院士和丁文華院士對Wave Summit和飛槳的支持，感謝各位專家和開發者朋友們的支持。我今天分享的題目是，深度學習平臺加大模型，產業智能化基座。我們堅持在技術上突破創新，在生態上培育耕耘，夯實智能化基座，讓每一位開發者、讓致力于科技創新和產業發展的社會各界，都能夠在自主的基礎底座上大展宏圖，努力實現高水平科技自立自強，推動經濟社會高質量發展。

開發者、科研院所、企事業單位、技術伙伴、硬件廠商，等等，都是飛槳生態的建設者和受益者。飛槳構建了全方位的生態體系，包括開發者生態、硬件生態、教育生態、企業生態等，產學研協同，共創、共生、共贏。

硬件生態方面，飛槳與合作伙伴從共聚、共研，到共創，2020年，聯合發起硬件生態圈，促進AI產業鏈的適配升級；2021年，推進軟硬一體聯合優化，適配飛槳的芯片超過30種，支持的國產硬件數量位居第一；2022年，推進“硬件生態共創計劃”，今天，將聯合發布飛槳生態發行版產品，軟硬件協同深度優化，更好地服務開發者，實現生態繁榮共贏。

飛槳自2016年開源以來，持續創新突破，不斷降低AI開發和應用門檻。開源貢獻者、合作伙伴，遍布海內外。飛槳結合區域產業特色，與生態合作伙伴一起，服務千行百業；與高校、企業等合作培養復合型人才。我們胸懷共同的技術理想，天涯若比鄰。

在這里，我非常高興地跟大家分享，截至目前，飛槳已經凝聚了535萬開發者，服務20萬家企事業單位，基于飛槳創建了67萬個模型。飛槳的成績，是大家共同努力的結果，也驗證了深度學習生態的發展繁榮。那么，在技術持續突破、產業亟需再上新臺階的當下，產業智能化如何更進一步？

我認為，深度學習平臺加上大模型，貫通了從硬件適配、模型訓練、推理部署，到場景應用的AI全產業鏈，夯實了產業智能化基座，會進一步加速產業智能化升級。

我之前多次提到，深度學習平臺是基礎共性平臺，下接芯片，上承應用，起到承上啟下的作用，相當于智能時代的操作系統，有力支撐產業智能化升級。

而大模型的出現，為人工智能進一步發展帶來新機遇。它的效果好，泛化能力強，大規模預訓練加精調的研發流程，標準化程度高。同時，大模型也對深度學習模型的開發、訓練和推理部署提出了更高要求，牽引深度學習平臺的發展方向。

但是，大模型應用也面臨技術門檻高的挑戰。

首先是數據規模大，且數據質量參差不齊；其次是模型的體積大，算法難度很高；第三是算力規模大，性能要求高。因此，大模型研發，依賴算法、算力和數據的綜合支撐。

面對挑戰，如何實現大模型的產業化呢？

我認為，具有算法、算力和數據綜合優勢的企業，可以將模型生產的復雜過程封裝起來，通過低門檻、高效率的生產平臺，為千行百業提供大模型服務。這樣，大數據、大算力、大模型能力僅需少數企業操心，千行百業直接應用即可。

這樣的產業化路徑，已經在我們的大模型產業實踐中得到驗證。

這張圖，是最新的文心產業級知識增強大模型全景，包括以鵬城-百度文心為代表的通用大模型，以及跨模態大模型、生物計算大模型，聯合共建的行業大模型，還有輔助大模型適配場景應用的工具套件，大模型API平臺、基于大模型的產品、探索生態共建的創意社區等。

行業大模型方面，以文心通用大模型為基礎，從行業及企業的特有數據和知識中，融合學習，模型能力進一步增強，取得了很好的應用效果，幫助企業降本增效，加速智能化升級。

我們已經與合作伙伴共建了多個行業大模型，覆蓋制造、能源、航天、金融、傳媒等領域，為創新發展添薪續力。

在大模型的產業實踐中，一方面加強大模型技術突破，聯合研制行業大模型，建設配套的工具平臺；另一方面，支撐大模型開發、訓練和推理部署的深度學習平臺，也在持續進化。

飛槳是產業級深度學習開源開放平臺，集核心框架、產業級模型庫、開發套件、工具組件，以及學習和實訓社區于一體，能夠標準化、自動化地支撐模型生產和應用。

今天，我們也升級了飛槳平臺，“大模型訓推一體”開發套件，讓大模型研發更便捷高效；“全場景AI部署工具”，性能好、簡單易用，解決模型部署中的痛點問題。全新升級的飛槳平臺，將更好的支持大模型研發與產業應用。

對于開發訓練，飛槳動靜統一的開發范式，以及自適應分布式架構，實現大模型的靈活開發和高效訓練。

推理部署方面，飛槳支持大模型高效推理，并提供服務化部署能力。為了適配更多場景、更苛刻環境、更極致推理性能，飛槳一方面通過計算融合等方式進行全方位性能優化；另一方面通過軟硬協同的稀疏量化進一步加速。同時，飛槳提供蒸餾裁剪等豐富的壓縮策略，將模型進一步小型化，實現高效部署。

為了讓大模型產業落地更高效便捷，飛槳提供了全套的產業化工具與平臺，支持大模型的多樣化應用。

“大模型開發套件”，支持大模型高效訓練、便捷推理全流程，適配多硬件多平臺，大幅降低大模型的研發門檻。“場景模型生產線”，高效構建與快速迭代基于大模型的多樣化場景模型，讓大模型的落地像流水線一樣高效；內置的數十個模型生產線可以開箱即用，極大降低了大模型的應用門檻。

總結一下，深度學習平臺加大模型，貫通AI全產業鏈，夯實智能化基座。飛槳加文心大模型，加速產業智能化。

接下來，我的同事們將為大家帶來文心大模型及飛槳平臺的重要發布和升級，敬請期待！

愿與大家一起共饗Wave Summit盛會，共襄科技創新盛舉！謝謝大家！