按王海峰的觀點，深度學習框架下接芯片、大型計算機系統(tǒng),，上承各種業(yè)務模型,、行業(yè)應用，是“智能時代的操作系統(tǒng)”,。

這也可以理解為,，AI深度學習之戰(zhàn)，就是搶占智能時代“操作系統(tǒng)”的戰(zhàn)爭,，而“操作系統(tǒng)”的價值不言而喻,，這也給了“技術(shù)派”百度更充分的底氣。

至少在現(xiàn)階段,，憑借深度學習領域的三個“唯一”,，百度PaddlePaddle已樹立中國深度學習的一面旗幟，打造了一套運行良好的“操作系統(tǒng)”,。

1,、唯一具備深度學習所需的前置技術(shù)積淀

解決問題（AI應用），與教一個人如何“解決問題”（深度學習自構(gòu)建AI應用）有著維度上的不同,。

深度學習的平臺服務能力,，不是找上一批人、搭上一個班子就能快速上馬的,，它需要的長時間的深厚積淀,，如同飛機發(fā)動機的研發(fā)只能依靠技術(shù)沉淀而沒有“捷徑”一樣，“財大氣粗”短期投入突破的可能性并不大,。

百度的深度學習歷史可以追溯到2013年設立全球首個深度學習研究院,，這比大多數(shù)AI企業(yè)切入AI領域還要早。

2016年PaddlePaddle正式開源,，形成了目前國內(nèi)唯一開源開放,、功能完備的深度學習框架，之后的2017年,，百度又在國家發(fā)改委批復下牽頭籌建了國內(nèi)唯一的深度學習技術(shù)及應用國家工程實驗室,。

其結(jié)果，是百度形成了難以被追趕的深度學習積累,，不論是率先開源還是籌建實驗室,，在國內(nèi)不存在對手。其他提供深度學習開發(fā)服務的AI企業(yè),，其發(fā)展階段還遠未到能夠開源或被官方認可的程度,。

2、唯一具備開發(fā),、訓練,、部署無死角系統(tǒng)化能力

深度學習框架這個“操作系統(tǒng)”也有自己的構(gòu)成：開發(fā),、訓練與部署的“三步走”標準姿勢。

用大白話說,，先針對要處理的數(shù)據(jù)構(gòu)建一套合適的模型（可自己設置也可以利用深度學習平臺提供的現(xiàn)成案例）,，把這個模型到平臺上跑很多次教會它識別數(shù)據(jù)，最后將成型的“產(chǎn)品”裝載到硬件或云端,，最終一個AI應用被生產(chǎn)出來,。

這三個環(huán)節(jié)缺一不可，模型建立不佳,，大方向失誤,；訓練能力不足，要么教出“差學生”,，要么教出“壞學生”,；部署時掉鏈子，好好的成型“產(chǎn)品”被搭載的平臺拖累甚至難以執(zhí)行,。

深度學習框架是“取整函數(shù)”,，任何一個環(huán)節(jié)缺失或能力不足就讓“操作系統(tǒng)”的價值大打折扣。

上文百度PaddlePaddle所謂唯一“功能完備”的深度學習框架,，其意義也在于此——“無死角”的系統(tǒng)化能力,。

例如，在開發(fā)環(huán)節(jié),，PaddlePaddle已開源 60 多個經(jīng)過真實業(yè)務場景驗證的官方模型,，涵蓋視覺、NLP,、推薦等 AI 核心技術(shù)領域,。其中，新發(fā)布的視頻識別工具包,，能為開發(fā)者解決視頻理解,、視頻編輯、視頻生成等一系列任務,，可實現(xiàn)一鍵式的高效配置來做訓練和預測,；

在訓練環(huán)節(jié)，PaddlePaddle對原有大規(guī)模分布式訓練（即多個芯片一起進行計算）進行了升級,，一方面提升協(xié)同訓練的效率,，另一方面大幅度放松訓練所需求的軟件、硬件,、帶寬環(huán)境（可理解為各種學習條件下都能“好好學習”）,；

在部署環(huán)節(jié)，PaddlePaddle的軟硬一體能力起到了重要作用,，例如有針對多硬件支持的底層加速庫和推理引擎 Paddle Mobile和新發(fā)布的Paddle Serving,。這可以理解為老師除了教會學生知識，還給予他們快速適應環(huán)境,、實踐上手的能力,。

馬化騰曾經(jīng)當面承認李彥宏的百度在人工智能方面走的更靠前，而騰訊則要落后不少,?；剡^頭來看，這樣唯一全套齊備的深度學習平臺出現(xiàn)在百度并不意外,。

3,、唯一具備技術(shù)理解基礎上的細節(jié)優(yōu)化能力

通用AI應用十分強調(diào)易用性，拿來就用,，接通就能放到實際業(yè)務中,。

事實上，包括AI在內(nèi),，所有涉及信息化的技術(shù)越是“深度”,，也越要談“易用性”?？勺x性,、兼容性、開發(fā)效率都是操作層面的注意點,，如同Windows操作系統(tǒng)一直在優(yōu)化其體驗一樣,，開發(fā)者也講“體驗”。

而在沒有深度理解之前是無法談細節(jié)的,，越到細節(jié)優(yōu)化層面,，PaddlePaddle越難以看到對手。

例如,，與“標準化,、自動化和模塊化”相對應，PaddlePaddle提供了包括遷移學習,、強化學習,、自動化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計、訓練可視化工具,、彈性深度學習計算等在內(nèi)的工具組件,。此外，Paddle還提供零基礎定制化訓練和服務平臺EasyDL和一站式開發(fā)平臺AI Studio,。

工具化,、平臺化降低了深度學習的門檻，AI“工業(yè)大生產(chǎn)”將擁有更多參與者,。PaddlePaddle深度學習框架作為智能時代的“操作系統(tǒng)”,，也能讓“用戶”快速上手,、實現(xiàn)生產(chǎn)力目標。

操作系統(tǒng)的市場開拓是“飛輪效應”的典型案例——起步慢,，一旦超過臨界點就會越跑越快，競爭優(yōu)勢持續(xù)擴大,，Windows,、Android皆是如此。

深度學習框架這個“操作系統(tǒng)”也不例外,。

如前文所言,，積累和沉淀需要漫長的過程，但行業(yè)“旗幟”一旦打起來,，就難以再被追趕,，正如PaddlePaddle。

其原因與普通操作系統(tǒng)一樣,，達到一定規(guī)模后,，市場與生態(tài)的延展由“主動式”變?yōu)椤拔绞健保掷m(xù)做好產(chǎn)品新用戶就會源源不斷被“吸附”進來,，競爭對手搶占市場的代價變得更高昂,。

這次峰會上，百度宣布其一站式開發(fā)平臺AI Studio將為開發(fā)者提供總計1億元的免費算力,，包括“一人一卡”模式下大量派發(fā)V100訓練卡（實體的訓練單元）,，以及遠程集群模式下AI Studio云端算力使用。

此外,，高校方面,，百度提供有深度學習師資培訓，通過專項基金以及AI Studio教育版,，培育深度學習領域的高校人才,；企業(yè)方面，百度之前黃埔學院基礎之上,，還發(fā)布“AI快車道”計劃以及AI技術(shù)的生態(tài)扶持計劃,，預計深度扶植1000家AI企業(yè)；開發(fā)者社區(qū)方面,，百度則通過課程和賽事激發(fā)開發(fā)者群體的創(chuàng)新精神,。

有外部開發(fā)者群體不斷被吸附，也有核心平臺積極為開發(fā)者破除AI應用開發(fā)的桎梏,，百度深度學習生態(tài)的發(fā)展已經(jīng)進入滾雪球模式,。

從整個市場競爭格局而言，“旗幟效應”下的“圈地運動”將只有一個玩家——不用“跑馬”圈地,，旗幟照耀之處,，皆是權(quán)屬土地,。