日前，百度举办Create AI开发者大会，聚焦创客精神，分享创新与成长的理念百度首席技术官王海峰表示，目前大规模的AI生产已经初具规模，深度学习从技术，生态，产业等多个维度逐渐成熟人工智能的技术创新和产业发展已经进入深度学习+阶段，创新创造大有可为
在王海峰看来，深度学习是人工智能驱动的第四次工业革命的关键核心技术它具有很强的通用性，表现出标准化，自动化，模块化的工业生产特点，将人工智能推进到工业生产阶段
王海峰指出，当前，人工智能的融合创新越来越丰富，在融合中趋于统一，孕育出新方向，新模式，大模型进一步增强了人工智能的普适性，成为人工智能开发和应用的新基地跨模态，统一的大模型正在走向通用人工智能深度学习平台的标准化，自动化，模块化越来越明显，人工智能的应用门槛不断降低已经形成了大规模的AI生产人工智能的技术创新和产业发展已经进入深度学习+阶段
如何理解「深度学习+」王海峰从技术，生态，产业三个角度进行了阐述
从技术角度看，深度学习+知识是人工智能技术进一步发展的重要方向知识的增强深度学习使机器能够同时从海量数据和大规模知识中学习，效果更好，效率更高百度的文心工业级知识增强模型，具有跨模态，跨语言的深度语义理解和生成能力，应用于搜索，信息流，智能音箱等互联网产品，通过飞桨深度学习平台赋能制造，能源，金融，通信，传媒等行业
从生态角度看，深度学习+上下游生态伙伴芯片，深度学习框架，模型，应用构成了深度学习的良性生态，使得应用需求和反馈传递到深度学习技术和应用的每个环节，每个环节不断迭代优化，加速AI技术创新和产业发展此外，生态中的产学研用户也在共同培养人工智能人才百度联合社会各界培养了300多万AI人才
从行业来看，深度学习+千行万业各行各业应用深度学习技术降本增效，创新产品和业务，加快产业智能化进程，努力实现高质量增长我国产业体系门类齐全，体量庞大，深度学习驱动的创新应用场景丰富，有助于形成良性循环，推动底层技术突破，加速现代产业体系升级比如智能交通中的智能调度系统，就是深度学习+交通融合创新的智能化应用城市交通复杂多变，缺乏全局感知数据，难以全局掌控深度学习技术的应用，可以实现整个区域交通流量的全局调控，最大限度地减少各个方向绿灯的空缺，减缓道路拥堵，节省出行时间
王海峰强调，深度学习+驱动技术创新和产业发展，离不开深度学习产业链的完善和拓展深度学习框架平台和大模型贯穿从硬件适配，模型训练，推理部署到场景应用的全产业链，为人工智能技术创新和产业成长奠定坚实基础
目前，百度飞桨深度学习平台已聚集535万开发者，服务20万家企事业单位，创建模型67万个。
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