近年來，隨著AI技術的普及和應用，深度學習在語音識別、圖像識別等諸多領域已經取得了巨大成功。一些業界人士認為，目前基于深度學習的人工智能在技術上已經觸及天花板。主要原因在于，深度學習的進步取決于算力的提高，這導致成本攀升，且光靠數據無法達到真正的智能。然而也有大批深度學習的忠實擁護者認為，深度學習助力產業智能化升級的技術紅利才剛剛開始。

如今，AI產業化時代已經到來，深度學習技術開始從實驗室走向“田間地頭”，落地工廠、城市等各個場景，加速產業智能化進程的同時，給各產業帶來了巨大的增值空間和機遇。從這個角度來講，深度學習仍大有可為。不久前發布的ARK 2021年度投資報告中稱，深度學習將在未來 15-20 年內，為全球股票的市值增加 30 萬億美元，可能是我們這個時代最重要的軟件突破。

而深度學習技術的廣泛應用，得益于深度學習框架，百度飛槳可謂是國產深度學習框架的領軍者。作為國內首個自主可控、開源開放、功能完備的產業級深度學習平臺，飛槳于2016年正式開源，如今已凝聚超265萬開發者，服務10萬家企業，基于飛槳平臺創建了超過34萬個模型，在城市、工業、電力、通信等很多關乎國計民生的領域都有飛槳在發揮作用。

例如，飛槳攜手國家電網和山東信通打造了電網智能巡檢方案，其中分析準確率達到90%，報警響應速度更是從小時級提升為秒級；疫情期間，飛槳和開發者一起戰斗，推出了口罩檢測和人臉識別、社區疫情防控系統、疫情問答機器人、基于CT影像的肺炎篩查等等一系列產品和服務。在產業智能化浪潮興起、人工智能基礎設施建設快速推進之際，飛槳秉承開源開放理念，堅持技術創新，持續賦能各行各業，是我國產業智能化的基礎底座。

另一方面，深度學習除了在語音識別、圖像識別等感知智能領域取得了顯著的成果，它的出現和發展也使認知層的自然語言處理技術取得了重大的突破，目前已被應用于自然語言處理中幾乎所有的任務，如詞性標注、語法分析、情感分析、信息檢索、自動問答、機器翻譯和關系分類等。

當下，人工智能技術的發展正在由感知層向認知層延伸，下一步，人工智能的核心任務就是自然語言處理。而百度自誕生之日起，NLP技術就在其中起到了至關重要的作用，當前，百度在自然語言處理領域已經居于國內第一、世界領先的領軍者地位。百度自研的語義理解框架文心（ERNIE）屢次登陸國際權威榜單GLUE榜首，超越谷歌、微軟以及阿里、華為。2020年7月9日，百度文心（ERNIE）摘得了2020世界人工智能大會最高獎項SAIL獎。

在2020年的百度世界大會上，百度大腦6.0發布，核心技術已經具備“知識增強的跨模態深度語義理解”能力，基于掌握的5500億海量知識，百度大腦綜合語音、語言、視覺等不同信息，實現跨模態語義理解，獲得對世界的統一認知。有了這一能力，機器就能聽懂語音，看懂圖像視頻，理解語言，進而理解真實世界。

而在應用層面，百度的自然語言處理能力已經在百度搜索、小度音箱、信息流推薦等一系列產品應用中發揮重要作用，對外輸送到金融、通信、教育、互聯網等行業，助力各行各業產業智能化升級。

除此之外，百度還在量子計算、生命科學等前沿技術領域積極布局，探索人工智能技術的持續突破。2018年百度就成立了量子計算研究所，2020年9月，百度發布國內首個云原生量子計算平臺——量易伏，量易伏實現了量子計算和云計算的深度融合，可以實現對量子硬件的操控。2020年12月20日，百度發布了基于飛槳的生物計算平臺-螺旋槳PaddleHelix，可以重點滿足生物醫藥、疫苗設計和精準醫療方面的AI需求。

作為中國AI的“頭雁”，百度始終都在基于自身優勢，在AI核心技術積累、前沿技術探索方面持續深耕。同時通過開源開放，將AI能力輸出給千行萬業的開發者和企業，推動人工智能技術進步和應用落地，加速我國產業智能化升級。

責任編輯：lq6