百度的理念及其实践 ， 集中体现在其深度学习平台—飞桨的更新迭代上 。
作为发布于2016人工智能元年的我国首个自主研发的深度学习开源开放平台 ， 飞桨在技术和生态两方面的最新进展 ， 是此次峰会的重要议题 。
会上 ， 王海峰公布了飞桨最新成绩单：凝聚406万开发者、创建47.6万模型、服务15.7万企事业单位 ， 在中国深度学习平台综合市场份额第一 。
此次峰会 ， 飞桨发布多项最新技术和生态进展 。
技术方面 ， 飞桨全新发布的开源框架v2.2 ， 保持了其技术在全球深度学习框架中的前沿技术水平 ， 具备四大特性：新增大量科学计算API；支持超大模型训练的端到端自适应大规模分布式训练技术；全流程加速文本任务 ， 解决文本领域开发在性能和训推一体方面的痛点问题；多层次、低成本的硬件适配方案 ， 极大降低框架与芯片的适配成本 。
在模型算法上 ， 去年“大力出奇迹”的GPT之后 ， AI大模型 ， 已经显示出技术能力和商业落地模式的全新潜力 ， 通过OpenAI等公司的早期实践 ， 已经显现出“AI即服务”、“模型即服务”的未来想象空间 ， “吞金”的人工智能大模型 ， 也无形中树立起行业的资金和技术双重壁垒 ， 有助于领先巨头们构建竞争优势 。 毫不奇怪 ， 飞桨的产业级模型库此次也新增了百度最新发布的知识增强文心大模型；官方支持的产业级开源算法模型超过400个 ， 并发布13个PP系列模型 ， 在精度和性能上达到平衡 ， 将推理部署工具链彻底打通 。
产业落地方面 ， 飞桨还推出了业界首个产业实践范例库 ， 从真实产业场景分析、完整代码实现 ， 到详细过程解析 ， 直达项目落地 ， 覆盖数十个高频应用场景 ， 推动AI落地可复制和规模化 。
面向产业场景提升开发效率和资源使用效能的飞桨企业版 ， 升级了自动高效的模型部署功能 ， 同时推出可快速安装、本地一站式高效建模的飞桨EasyDL桌面版 。
笔者将之总结为：应用域做广、技术域做深 。
正如我们在上世纪80/90年代信息时代革命中所看到的趋势 ， 计算机的普及和服务器-浏览器（B/S）网络架构的兴起 ， 也催生了应用开发的前端、后端技术体系分化 ， 前端开发框架沿着易用性的维度不断演进 ， 适配的对象和场景越来越广 ， 而后端开发框架则随着云计算与大数据的浪潮 ， 在大规模分布式的复杂系统调度管理上越做越深 。
包括百度在内的国内外AI前沿企业实践表明 ， 智能时代的产业变革 ， 在早期喧嚣与泡沫褪去后 ， 随着向千行百业场景的持续摸索和渗透 ， 同样正显现出类似的发展脉络 。
把便利留给用户 ， 把技术挑战留给自己 ， 在智能时代的产业变革中 ， 这条准则不止是所谓的企业文化口号 ， 更是每家企业必须顺应的产业趋势 。
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