深度学习框架测评：百度CTO王海峰解析AI发展的核心“软”基础

人工智能、大数据与云计算等数字技术的快速演进，正驱动数字经济与实体经济深度融合，释放出全新的增长动能。一个核心议题在于：如何将数字经济有效转化为战略性新兴产业发展的核心引擎？作为创新主体，中国高科技企业又该如何构建自主可控的硬核技术能力？

百度首席技术官王海峰近期在人民网《人民会客厅》访谈中分享了他的洞察。他指出，当前中国数字经济已步入规模化发展的关键阶段，成为推动经济社会转型升级、实现高质量发展的核心力量。尤其值得关注的是，深度学习正推动人工智能进入工业化生产阶段，构建和完善人工智能新型基础设施，已成为支撑经济高质量发展的必然路径。

智能经济：数字经济演进的高级形态

“智能经济是数字经济发展到深度阶段的必然结果。”王海峰分析道。当产业界开始规模化应用智能技术，从数据中提炼知识、训练模型，企业的生产运营流程便得以智能化重构，进而推动全产业链的智能化升级。他认为，推动数字经济和智能经济发展，需从技术与产业双轮驱动：技术上，必须强化人工智能等核心技术的创新与供给能力，筑牢AI基础设施底座；产业上，则需深化数字技术与实体经济融合，高效赋能产业数字化转型与智能化变革。

然而，从愿景到落地仍存在现实挑战。王海峰指出，尽管深度学习技术具备较强通用性，但人工智能要实现大规模、高效率的应用部署，依然面临诸多瓶颈。一方面，模型参数激增、网络结构复杂化、硬件芯片多样化，使得深度学习开发与训练难度陡增；另一方面，开发的应用如何在多元芯片架构上高效运行，本身就是一个复杂的系统工程问题。

破局的关键何在？深度学习框架与平台提供了高效的解决方案。以百度飞桨平台为例，它相当于为开发者提供了坚实的底层基座。开发者无需从零构建技术架构，可根据行业特性与场景需求，选择基于框架进行定制化开发，或直接从模型库中调用、组合适用模型，再通过低代码甚至零代码工具，导入场景数据进行训练与快速部署。

“飞桨在开发、训练、部署等核心能力上，已与国际主流框架处于同一水平。”王海峰强调，这使中国AI开发者与应用方能摆脱对外部平台的依赖，自主推进技术创新与产业落地。基于飞桨，百度研发的“文心”系列知识增强大模型，持续降低了AI开发与应用门槛。更进一步，百度已推出面向能源、金融、航天等垂直领域的行业大模型。

近期的一个合作范例是，人民网与百度联合发布了传媒行业大模型——人民网-百度·文心。该模型基于文心NLP大模型ERNIE 3.0，深度融合了人民网舆情数据中心在传媒领域的行业知识库与海量任务数据，结合双方在预训练大模型技术与传媒业务算法上的积累。目前，该模型已在新闻分类、情感分析、摘要生成等关键场景中完成验证，并取得显著效果提升。

筑牢AI基础设施 掌握数字经济发展主动权

我国“十四五”规划纲要明确提出加快数字产业化进程。对此，王海峰的观点十分明确：“深度学习平台与大模型，正演变为新型AI基础设施。这是做强做优我国数字经济必须抢占的战略制高点。”

科技自立自强是强国之基。王海峰认为，必须加强原创性基础研究与核心关键技术攻关。唯有在基础研究领域实现原创突破，才能真正筑牢科技自立自强的根基。同时，这些创新与攻关必须聚焦支撑产业发展的基础技术，重视应用场景的牵引作用，从经济社会发展实际挑战中提炼科学问题，突破产业瓶颈。

在他看来，新一代人工智能技术的崛起，依赖于“软硬”两大基础：芯片是“硬”基础，深度学习框架则是“软”基础。值得欣慰的是，“随着中国整体科研创新能力提升，我们在技术领域已实现多项突破，AI基础与核心技术层面与国际先进水平的差距正在迅速收窄。”

针对芯片与软件两大领域的发展机遇，王海峰分析：在硬件层面，面向AI计算专门优化的AI芯片，为中国芯片产业实现“换道超车”提供了历史性窗口；在软件层面，以飞桨为代表的平台已在技术上实现突破并达到领先水平，足以对标国际同类产品，但在全球市场占有率、生态系统成熟度与丰富性等方面，仍有巨大提升空间。

“我们必须深刻认识深度学习框架与平台的战略价值，大力支持和发展我国自主可控的深度学习框架平台。”王海峰总结道，“这对于加速突破人工智能关键技术、推动产业健康转型升级，具有至关重要的战略意义。”