百度發(fā)布了 2019Q2 財報，可以用八個字概括——“切換引擎，決勝未來”。

從“財”的數(shù)據(jù)來解讀，凈利 24 億，成功扭虧恢復增長，超出“華爾街”預期，這可能也是導致百度股價暴漲的基礎。

拋開財務報表的結(jié)果不說，從結(jié)構(gòu)上看，可以明顯看到百度押注的“AI 未來”開始展現(xiàn)成效。

2019 年上半年，百度 AI 開放平臺發(fā)展迅速，其開發(fā)者數(shù)量增長了 37%，達到 130 萬。

通過百度 AI 開放平臺，開發(fā)者可以利用百度的綜合 AI 能力，如語音識別，自然語言處理和計算機視覺，構(gòu)建自己的產(chǎn)品和解決方案。

值得一提的是，百度深度學習平臺飛槳的相關數(shù)據(jù)被首次加入財報，數(shù)據(jù)顯示，2019 年 Q2，百度深度學習平臺飛槳（PaddlePaddle）下載量環(huán)比增加 45％，百度圍繞飛槳構(gòu)建 AI 開發(fā)生態(tài)，幫助開發(fā)人員大規(guī)模構(gòu)建深度學習模型，形成面向行業(yè)的智能化解決方案。

沉淀數(shù)年的百度 AI，背靠豐富的業(yè)務場景，強大的技術能力打造了端到端的 AI 開發(fā)生態(tài)，其生態(tài)的基石就是其深度學習框架──飛槳。

飛槳發(fā)展之路

作為功能完整的深度學習開源框架，飛槳集深度學習訓練和預測框架、模型庫、工具組件和服務平臺為一體，擁有兼顧靈活性和高性能的開發(fā)機制、工業(yè)級應用效果的模型、超大規(guī)模并行深度學習能力、推理引擎一體化設計以及系統(tǒng)化服務支持的五大優(yōu)勢。

飛槳核心框架 Paddle Fluid 憑借其簡單易用、高效靈活的特點，已經(jīng)被廣泛應用到包括互聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)、智能農(nóng)業(yè)等領域，為各行各業(yè)賦能。

飛槳以模塊化構(gòu)造整個 AI 開發(fā)平臺，開發(fā)者可以個性化地選擇合適的服務平臺，不僅可以從 Paddle Fluid 核心模型庫直觀的從代碼層級進行開放，同樣可以選擇 EasyDL 拖拽式零代碼構(gòu)建模型，更有 AI Studio 集開放數(shù)據(jù)、開源算法于一體的一站式開發(fā)平臺，近期還開放了價值一億元的免費算力資源。

Figure1 飛槳全景圖

百度深度學習的發(fā)展歷程可以說是從業(yè)務中來，到業(yè)務中去。從初期自研支撐搜索，推薦海量數(shù)據(jù)的深度學習框架，發(fā)展成為國內(nèi)僅有的一款開源、并擁有完善開發(fā)體系的平臺，又賦能各行業(yè)智能化進程，飛槳的路走得曲折又堅定，穩(wěn)健又充滿機遇。

Figure2 百度深度學習發(fā)展歷程

飛槳作為國內(nèi)唯一的功能完備的深度學習平臺，如今已成為百度 AI 開發(fā)生態(tài)的基石，僅用了 6 年時光，而其發(fā)展勢頭愈發(fā)強勁。

自 2018 年 10 月飛槳核心框架 Paddle Fluid v1.0 發(fā)布以來，不到一年的時間里，已經(jīng)迅速迭代了 5 個大版本，給廣大開發(fā)者不斷帶來驚喜。

Figure3 飛槳核心框架 Paddle Fluid 版本迭代

近幾個月，飛槳動作頻頻且成果頗豐：

• 5 月，飛槳助力百度視覺團隊在多目標追蹤挑戰(zhàn)的 MOT16 和 ICME 人臉 106 關鍵點檢測比賽中奪冠。
• 6 月，飛槳助力百度大腦在加州長灘舉行的 CVPR 中以 10 項競賽奪冠，展示了中國 AI 技術的強勢。
• 7 月 3 日，在“Baidu Create 2019”百度 AI 開發(fā)者大會上，百度 CTO 王海峰與華為消費者 BG 軟件總裁王成錄共同宣布，百度飛槳深度學習平臺與華為麒麟芯片將強強聯(lián)手，在硬件層面實現(xiàn)華為麒麟芯片 HiAI Foundation 與飛槳的全面對接，盡可能發(fā)揮深度學習強大的推理能力；在應用層面，雙方將共同優(yōu)化經(jīng)典模型，提升性能，為搭載麒麟芯片的終端用戶提供良好的體驗；在產(chǎn)業(yè)層面，飛槳將高效性能和多層次功能賦能芯片提升算力，推動下一代AI芯片的快速演進。
• 7 月 30 日，百度正式發(fā)布了其 NLP 模型 ERNIE 的升級版本──ERNIE2.0，并且在共計 16 個中英文任務上超越了 BERT 和 XLNet，取得了SOTA 效果。

Figure 4 BERT 與 ERNIE2.0 在部分公開數(shù)據(jù)（測試集）的結(jié)果對比（來源：GitHub）

• 8 月 21 日，百度發(fā)布了 Paddle Mobile 的升級版本──Paddle Lite，它是一個旨在移動終端、嵌入式設備和 IoT 設備快速實現(xiàn)的開源深度學習推理框架，可以很好兼容飛槳的預訓練模型。

在設計上，得益于執(zhí)行模塊和分析模塊的解耦，Paddle Lite 無需第三方庫就能在終端上快速部署；在性能上，其在終端層級優(yōu)化 Kernels，能夠最大化 ARM 芯片的 CPU 性能；在兼容性上，Paddle Lite 支持 ARM，Mali GPU，Adreno GPU，華為 NPU 以及 FPGA，并將支持寒武紀和比特大陸的芯片。

飛槳扛起國產(chǎn)深度學習框架的大旗

今年上半年，筆者調(diào)研了十幾個深度學習框架，得出兩個結(jié)論：

一是現(xiàn)在的深度學習開發(fā)趨于生態(tài)化，服務化，平民化。生態(tài)化是指各大廠都是基于開源項目為核心構(gòu)建一個產(chǎn)學研的 AI 開發(fā)環(huán)境；服務化是指整個開發(fā)鏈條都提供不同層級的模塊服務；平民化是指 AI 技術的普及和使用都是免費的模式。

二是深度學習框架雖然呈現(xiàn)百花齊放的繁榮景象，但是馬太效應已經(jīng)開始顯現(xiàn)，頭部的 3 大框架 TensorFlow，Pytorch 和飛槳持續(xù)高投入，快速發(fā)展構(gòu)建開發(fā)生態(tài)，而尾部的一些曾頗具影響力的框架已經(jīng)停止更新。

相較行業(yè)頭部的 Google（TensorFlow）和 Facebook（Pytorch），百度（飛槳）真正撐起了中國深度學習框架的大旗。

總結(jié)

每一次生產(chǎn)力的巨大變革都是一次全新商業(yè)場景的構(gòu)建，AI 技術作為第四次工業(yè)革命的核心無疑是至關重要的，今年以來中美表面打的是“貿(mào)易戰(zhàn)”，實則是未來商業(yè)生態(tài)話語權(quán)的爭奪。

華為的基石業(yè)務是網(wǎng)絡服務解決方案，可是從近幾年華為在 5G、云服務和 AI 領域的投入來看，華為也在將航行轉(zhuǎn)向智能時代。

如果說華為是在前方抵抗“美式”的攻擊和封鎖，那么百度在做的不僅是推動智能化的演進，更是為中國在未來智能時代的核心技術保駕護航。