近日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的Wave Summit+ 2022深度学习开发者峰会在线上拉开帷幕。这场峰会不仅让我们看到国内深度学习生态的繁荣向好、AI技术进一步突破，也让业内人士清晰的看到了一条数实融合趋势之下产业智能化路径。

这是一条怎样的路径？百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在《深度学习平台加大模型，产业智能化基座》的主旨演讲中给出了十分准确的描述：深度学习平台是基础共性平台，下接芯片，上承应用，起到承上启下的作用，相当于智能时代的操作系统。深度学习平台加上大模型，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的AI全产业链，夯实了产业智能化基座，会进一步加速产业智能化升级。

深度学习技术及应用国家工程研究中心的前身，是2017年由百度牵头筹建的深度学习技术及应用国家工程实验室——这间国家级工程实验室从成立之初开始，目标就是为了解决我国人工智能基础支撑能力不足、让中国自研深度学习框架逐步从国际竞争中突围等问题，是该领域里不折不扣的“国家队”。

现在，这项要掌握自主知识产权核心技术、加速科技成果工程化的任务，落在了深度学习技术及应用国家工程研究中心的身上。正如中国工程院丁文华院士所在此次峰会上所说，工程研究中心是国家科技创新体系的重要组成部分，而百度飞桨平台作为工程研究中心的核心研究成果，已经在保障国家信息科技安全、推动人工智能应用大规模落地方面发挥了重要作用。

丁文华院士所说的飞桨平台是中国首个开源开放的产业级深度学习平台。在中国信息通信研究院的《深度学习平台发展报告（2022）》，以及市场调研机构弗若斯特沙利文《中国深度学习软件框架市场研究报告（2021）》中，百度飞桨是一个超越TensorFlow（谷歌）和PyTorch（Meta）的存在，竞争力综合排名第一，在应用能力、技术能力和生态能力层面均具备显著优势。

在Wave Summit+ 2022深度学习开发者峰会上，王海峰也向外界公布了飞桨生态的最新进展：截至目前，飞桨已凝聚535万开发者，服务20万家企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型。在这个庞大的生态中，开发者、科研院所、企事业单位、技术伙伴、硬件厂商等等，既是飞桨生态的建设者，也是受益者。简而言之，飞桨构建了全方位的生态体系，实现了产学研协同，也确实做到了共创、共生、共赢。

可以看出，深度学习技术的发展，推动了人工智能进入工业大生产阶段。现阶段，大模型的出现，为人工智能进一步发展带来新机遇。大模型也对深度学习模型的开发、训练和推理部署提出了更高要求，牵引深度学习平台的发展方向。

那么，有了大模型这剂“技术强心针”，如何综合发挥出深度学习平台和大模型在产业智能化中的潜力？

在王海峰看来，具有算法、算力和数据综合优势的企业，可以将模型生产的复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供大模型服务，从而形成一条大模型产业化路径。在这一条产业化路径上，百度飞桨已经通过文心大模型进行了有力的验证。

据悉，基于飞桨平台，文心大模型目前已大规模应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品，并通过飞桨开源开放平台、百度智能云赋能制造、能源、金融、通信、媒体、城市、教育等各行各业。随着应用场景的进一步扩大，文心大模型已联合打造超过10个行业大模型，不断从行业及企业的特有数据和知识中融合学习，模型能力进一步增强，助力企业降本增效，加快行业转型升级。

飞桨平台以及文心大模型的投入和发展，让我们看到国内企业要将AI底层核心技术发展主动权掌握在自己手中的执着探索，也让我们看到中国自研深度学习框架逐步从国际竞争中突围的不懈努力。

在党的二十大报告中，明确了深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势，提出构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。而作为推动这台“引擎”大规模落地的关键力量，诸如飞桨这样的深度学习平台的重要性日益凸显。在国家“十四五”规划中，“深度学习框架”被列入“新一代人工智能”领域，成为国家重点支持的前沿创新技术。

飞桨和文心大模型的存在，已经让我国深度学习框架的生态布局在千行百业大规模“开花结果”。我国自研深度学习框架想要更好满足国家重大战略任务和重点工程建设需求，加速科技成果工程化、产业化，并在国际竞争中真正取得领先优势，仍然还有很长的路要走。