王海峰：AI大生产平台加速产业智能化

百度CTO王海峰3日发布百度大脑5.0，称在算法突破和计算架构升级的基础上，实现AI算法、计算架构与应用场景的融合创新，百度大脑成为“软硬一体的AI大生产平台”，加速产业智能化。

这是王海峰晋升以来首次公开亮相在百度大重要活动上。

同时，百度与华为宣布，百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台与华为麒麟芯片开展深度合作，联合技术攻关与创新，为端侧AI提供最强劲算力，促进更多AI应用落地。

百度大脑已开放210项AI技术能力

据介绍，百度大脑是百度AI多年技术积累和业务实践的集大成，一直在持续发展和完善。

百度大脑的核心架构，包括基础层、感知层、认知层和平台层等。在原有架构的基础上，认知层统一为语言与知识技术，同时增加AI安全。

在算法突破方面，语音识别的流式多级截断注意力模型（SMLTA）使识别准确率和响应速度都有大幅提升，为用户带来更好的体验；风格迁移的语音合成技术，仅需20句话就可以制作一个人的专属声音。

综合应用语音和视觉技术，机器可以自动合成虚拟形象。百度大脑的实时合成虚拟形象技术，首先对语音信号和视频信号进行实时的识别与理解，再通过唇动生成，以及语音、面部和肢体的合成，实时合成一个虚拟形象。

现场，王海峰展示了基于知识图谱理解音乐纪录片《大河唱》的内容，影片中的角色、人物关系、音乐种类、取景地、影片主题等信息，都被精准解析。

百度大脑结合视觉、语音和自然语言处理技术解析多模态信息，并与知识图谱的相关实体建立关联，通过计算和推理，得到电影内容的结构化语义表示，从而理解电影中出现的角色、音乐和民间艺术等。

在语言和知识技术方面，百度大脑还公布了机器同传的突破和创新，在翻译过程中对语音识别结果进行纠错的联合词向量编码技术，可解决多轮翻译一致性和连贯性问题的语篇翻译模型等，结合先进的语音技术，百度大脑实现了高准确、低时延的机器同传技术。

语言与知识技术中，语义理解是重要的基础之一。百度大脑发布了知识增强的语义理解框架——ERNIE，能够持续学习知识，提升效果，快速应用。ERNIE结合先验知识和海量数据，构建预训练任务，深入学习其中蕴含的语言、实体、关系、知识等信息，模型能力持续增强。

现场，百度语音技术部高级总监高亮演示了搭载SMLTA技术的百度输入法精准识别中英文混合输入；大会现场采用的同传服务，也是基于百度大脑的机器同传技术。

据悉，目前百度大脑已经开放了210项AI技术能力，开发者数量达到了130万，平台上开发者的日均调用次数同比增长108%，定制化平台模型的数量也在快速增长。

百度、华为联手拓展AI未来

人工智能的发展，离不开算力的支撑。算法持续突破，算力缺口巨大，王海峰认为，这需要算法、计算架构等多方面努力来解决。AI计算架构主要面临着算力、效率和多元化场景的挑战。

百度大脑的AI计算架构，通过芯片、连接、系统和调度的协同设计和技术创新，提供百万TOPS的算力，并紧密结合百度飞桨（PaddlePaddle）训练与推理框架，提供面向算法优化的极致效率，并做到异构、无感的使用。

讲到算力，芯片自然是关注的焦点。继去年开发者大会上发布的百度自研云端通用AI芯片“昆仑”流片后，百度发布了一款新的芯片——专为远场语音交互打造的芯片“鸿鹄”。

百度“鸿鹄”芯片按照车规级打造，采用HiFi4自定义指令集，双核DSP核心，平均功耗仅100mW，可实现远场阵列信号的实时处理和高精度低误报语音唤醒，并集成离线语音识别功能，适配车载语音交互、智能家居等各种场景。

底层的芯片和上层的应用之间，还需要操作系统承接。王海峰认为，深度学习框架就是智能时代的操作系统。百度自研的深度学习平台“飞桨”就是中国自己的“AI操作系统”。

当天，王海峰与华为消费者BG软件部总裁王成录博士联合宣布，百度飞桨与华为麒麟芯片深度对接，全球领先的端侧AI芯片和深度学习平台，将联合为端侧AI提供最强劲算力、打造最好的深度学习运行效率。

王成录认为，这将充分发挥软硬结合的优势，惠及更多用户，切实推动中国的产业智能化。王海峰也表示：“我们有坚定的信心，飞桨和麒麟一起，促进更多AI应用落地，加速中国的产业智能化进程。”

来源：雷帝网    时间：2019-7-4   

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