这件事情我憋很久了，今天一吐为快。

系统管理员 2022-10-14 13:56 258阅读 0赞

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这事儿憋了很久，不想给大家隐瞒了！

**毁灭人类**

这段时间以来我一直有一个深深担忧，人工智能可能不只是要取代我们的工作，很有可能未来会消灭了我们！

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上次写文章[***《猴子用意念打游戏》***][Link 1]更加印证了我的想法，目前人工智能已经可以通过采集脑神经信号，解读出猴子想要操作的行为。

大家想一想，未来如果给人类脑子安装一个这玩意，那你每天在 YY 小电影什么东西，全给你记录下来了。

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也许真的有这么一天，不懂人工智能就跟不懂说话一样，被这个世界淘汰了...

**凌晨2点**

现在是凌晨2点。

我托着疲惫的身躯，从床上爬了起来，在网上搜索现在学习人工智能是否还来得及，以及我国在人工智能这方面到底搞的怎么样？

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经过百度搜索一通乱搜，得知如果现在要学习人工智能，得先学会使用深度学习框架，于是我又开始查询，现在有什么主流的深度学习框架？

不是经常在网上看到人工智能领域，中美都是处于第一阵营的吗？

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查完我才发现，怎么前面好几个深度学习框架都是老美发明的！但随着了解的深入，我觉得说中美处于第一阵营也是有点道理的...

第一，现在主流的框架背后开发者，有一个中国人研发者叫贾扬清（目前已回国）；

第二，主流深度开发框架中，也有一个国内企业开发的深度学习框架飞桨 PaddlePaddle ，比较能打。

飞桨是中国首个自主研发、功能完备、 开源开放的产业级深度学习平台，已经有 320 万开发者了。

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还好还好。

在中美科技最近斗得这么凶的情况下，无论怎么强调技术自主性都不为过，我们至少还有一个扛得住。

于是好奇心的驱使下，让我对飞桨 PaddlePaddle  有了更多的了解。

**飞桨 PaddlePaddle  是什么鬼？**

从头说起，飞桨 PaddlePaddle ，是百度开发的一款深度学习框架，作为一个小白的我冒出来的第一个问题是，学习人工智能必须要用深度学习框架吗？

**答案是不一定必须用，但几乎大家都用了。**

我读者里面 Java 用户比较多，就用 Java 中的 Spring 给大家举个例子吧。

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飞桨 PaddlePaddle 可以认为是 Java 生态中的 Spring 框架，帮你封装了很多常用功能比如操作数据、Web 开发等等。

做 Java 项目你可以不用 Spring ，但必须自己去实现各种细节，巨麻烦还容易出错并且性能还不行，反正就是吃力不讨好。

在深度学习这个领域内，深度学习框架就相当一个巨大的类库，帮你封装了神经网络、卷积，池化，全连接，这些看起来就巨难的东西。

因此使用深度学习框架，可以让我们做 DL 编程时变得相对容易一些，所以**一个深度学习框架到底好不好，就要看整个生态支持的怎么样？**

有没有配套的学习文档、交流社区、各个垂直领域的支持程度等等，在这方面飞桨做的可真是牛。

害怕你学习起来比较困难，于是搞了个零门槛 AI 开发平台 EasyDL；害怕你不知道如何学习实践搞了个 AI Studio；开发工具、开发套件等等也都免费送上，而且竟然连算力都会免费送，太良心了。

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从各方面数据来看，飞桨都处于深度学习平台第一阵营。

**拉出来溜溜**

中国有句俗话叫做：是骡子是马，拉出来溜溜。

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飞桨到底能不能行，我们得看看它在相关产业的落地情况。

还记得五一前，京沪高铁沧州段因为接触网上挂了异物，听说是附近的地膜被大风吹起来了，好家伙，导致京沪高铁上下行段出现了大规模晚点，我好几个朋友都遇到了晚点，在高铁站苦苦等待……

要说轨道交通巡检这事儿，我还真了解过。

以前跟一个在地铁工作的哥们儿聊过，他们基本上都是人工去做检查，主要是看钢轨有没有受到损害，一天需要大概十几二十个检修工，凌晨就去检修，一个小时检修5公里，还是很累的。

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最关键的是，像上面那种不知从哪飞来的薄膜，挂在接触网上，人工哪能这么及时看到及时处理呢？

**接触飞桨后，我发现，其实智能巡检这事儿，已经有人在做了。**

成都国铁电气设备有限公司就利用飞桨的 PaddleDetection 等套件解决了 AI 算法的难题，研发出了一套“轨道在线智能巡检系统”。

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这个系统帮助成都国铁提升了检测效率，减少了漏检的情况。

我觉得最重要的一点是，因为轨道上的电客车行驶的时候，是很危险的，以后用上人工智能，检修的工作人员安全就能更好保障了。

这是一个缩影。

电力、林业、医疗等等，很多和生活息息相关的领域，都有飞桨的身影。

**牛X的技术体系**

这不，最近飞桨深度学习平台又升级了，产品技术上就带来了六大全新发布，我这里简单跟大家聊聊。

1、**开源框架V2.1发布**，自动混合精度、动态图、高层API等进行了优化和增强。尤其是自定义算子功能全面升级后，方便让越来越多的学科更容易的使用自定义算子。

这个功能升级了之后，生物、物理、数学上的一些特殊的处理单元，也能方便跟 AI 结合在一起了。

**2、大规模图检索引擎发布**，支持万亿边的图存储和检索，大规模图模型训练架构，支持超大型图项目落地。

大家知道机器学习是需要数据来训练的，数据样本越多、越丰富，项目才能越精准、智能；飞桨支持大规模图模型训练，那后面可以做的事情就太多了。

**3、文心 ERNIE 四大预训练模型发布，**知识与深度学习相结合实现知识增强的语义理解，不仅能理解语言，还可以理解图像，实现统一的跨模态语义理解。

文心 ERNIE 主要是为了能让机器看得见、看得懂、能分析、能决策。这次升级，机器在理解图像上更强了，语音、语义等等信息也都能更好理解了。

**4、硬件生态进展发布，**飞桨已和国内外 22 家硬件厂商开展适配和联合优化工作，已完成和正在适配的芯片或 IP 达到 31 款，支持硬件级、芯片级训练优化。

大家知道如今 AI 为了追求性能，都是需要跑在特定的 AI 芯片上，深度学习框架与芯片厂商的合作才能把芯片的算力充分发挥出来。

5、最新**推理部署导航图**，降低 AI 应用的门槛，帮助开发者走通 AI 应用最后一公里。

之前开发者的痛就是开发好了，训练好了，部署凉了。

这种好工具能告诉你飞桨目前支持的 300 多条走得通的链路，一旦你的部署有啥问题，都可以在这里查到答案，福音有木有。

6、**云原生机器学习核心 PaddleFlow开放邀测**

这个就很厉害了。它是第一个专门为 AI 平台开发者提供的、容易被集成的云原生机器学习核心。

这么说吧，如果你是一个遥感行业的开发者，你需要更垂直的平台；如果你要让 AI 平台跟自己企业内部的业务更紧密，你需要一个自主可控的定制的AI 开发平台……PaddleFlow 就是解决这些需求的。

未来智能世界想象力那么丰富，不晓得下一个新需求会出现在哪，码一下总是没错的。

技术在升级，飞桨的生态建设也不错。

现在很多大厂都在抢优秀的开发者人才。飞桨现在有 320 万开发者，比 1 年前增加了将近 70%；产业生态上，现在有 12 万家企事业单位在用飞桨。

飞桨在生态上的一个大计划，寓意挺好，做的也是长远的事情，叫“大航海计划”。

启航、护航、领航三部分，去年投入 5 亿，发布了启航计划，今年是护航和领航这两个计划最新发布，护航计划，主要是给产业中的开发者和企业，投入了 10 亿去做。

总体看下来，飞桨划出了一个新时代。

**最后**

当前，全行业智能时代已开启，人工智能产业进入工业大生产阶段，深度学习框架是人工智能时代的操作系统。

飞桨做为国内最大的深度学习平台，**从客观上来讲促进了我国智能化升级。开启和培养了我国 AI 开源新生态，也培养了一批 AI 人才**。

像猴子用意念打游戏、自动驾驶、生物科技、智能机器人这样的案例，会在在各行各业去慢慢渗透，可能在几十年之后，我们的生活就已经完全离不开 AI 了。

随着像飞桨等深度学习平台的不断发展，会不断拉低各个行业使用 AI 赋能的门槛，方便我们用 AI 的能力去改造各个行业。

这个趋势的发展也让我深深的忧虑，未来如果我们不懂 AI ，是否就像现在普通人员不懂编程一样，被时代落下！

科技的发展总会超出我们普通人的预测，也许当 AI 掌控世界的那一天到来时，你我皆是 AI 视角下的数据！

**这是人类的不幸还是幸运？**

**然而时代不等你我质疑，我们这一代人或许就是见证者！**

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