百度飞桨重磅推出PaddleHelix平台、开源框架V2.0RC，硬件生态路线图全公开

12月20日，WAVE SUMMIT+2020深度学习开发者峰会在北京举办。本届峰会，百度飞桨带来八大全新发布与升级，有支持前沿技术探索和应用的生物计算平台PaddleHelix螺旋桨，开发更加便捷的飞桨开源框架2.0 RC版，端云协同的AI集成开发环境BML CodeLab，支持更强大分布式训练的业界首个通用异构参数服务器架构，开源算法库增至200+，飞桨企业版EasyDL智能数据服务升级，飞桨硬件生态路线图以及携手全球开发者开启“大航海”计划。

新基建浪潮下，各行各业都拉开了智能化升级的大幕。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜通过三组数据揭示出AI加速下沉的产业洞察。

她表示，越来越多非互联网IT行业加入到产业智能化升级的浪潮中，两年间占比从53.4% 增至 67.9%；全国城市的AI开发者活跃度持续增高，过去一年佛山、东莞、重庆增速最快；高校AI培训覆盖学科明显增加，非计算机专业高校教师占比从2019年的35%增长到2020年的45%，越来越广的专业领域开始拥抱AI。飞桨作为AI开发的基础设施，已经在各行业、多地域、众领域发挥并产生者更大的影响。

峰会现场，吴甜全新发布PaddleHelix螺旋桨生物计算平台。先期将开源螺旋桨生物计算开源工具集，提供包括RNA二级结构预测、大规模的分子预训练、DTI药物靶点亲和力预测以及ADMET成药性预测等在内的新药研发和疫苗设计环节的核心能力，帮助生物信息学、计算机交叉学科背景的学习者、研究者和合作伙伴，更便利地构建AI算法模型。

百度深度学习技术平台部高级总监马艳军带来飞桨开源深度学习平台的全新发布——开源框架V2.0RC版，“编程一致、动静统一”的全新开发体验，将让开发者惊艳。新框架下，飞桨动态功能走向成熟、API进行了全面升级，同时动静统一的编程体验将为深度概率编程、量子机器学习等前沿学术研究提供更好的支持。

此外，马艳军还公布了飞桨开源平台在分布式训练和开源算法库方面的升级，以及飞桨硬件生态路线图。飞桨推出业内首个通用异构参数服务器架构，其可以大幅提升训练效率，节约成本，真正实现训练效率最优化；开源算法库全面升级，官方算法数量从140+扩展至200+；飞桨硬件生态伙伴达到20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号29种。飞桨提供了自主可控的坚实底座，加速AI产业生态构建。

底层技术的不断迭代也在强化飞桨企业版的服务能力。飞桨企业版包括零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML，分别针对AI应用开发者和AI算法开发者提供极致开发体验。百度AI平台研发部总监忻舟介绍了飞桨企业版发布和升级的两大亮点功能：全新AI集成开发环境和智能数据服务平台。

BML的最新成果——端云协同的AI集成开发环境BML CodeLab，开箱即用的客户端内置飞桨文心（ERNIE）NLP套件及单机高性能技术引擎，最重要的是它可以无缝扩展到包括百度智能云在内的多个云端算力平台，极大加强了客户端的可扩展性和灵活性；EasyData智能数据服务平台，大幅提升智能标注的效能，新增多人标注能力以及高级智能清洗能力。

基于飞桨产品、技术、生态的全面积累，百度AI技术生态部总经理刘倩发布了飞桨“大航海”计划。大航海计划包含面向核心开发者的“领航”、面向人才培养的“启航”和面向产业智能化升级的“护航”三个部分。本次正式发布围绕高校人才培养的启航计划：未来三年，飞桨将投入总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，联合培养50万AI未来人才。

据介绍，截至目前，百度飞桨已经有265万开发者，累计commits超过16万次，以PR或ISSUE提交形式的开源贡献者超过了5000位。产业应用方面，飞桨服务了超过10万家企业，平台上拥有超过34万个模型。