一工有几第四次工业革命来了，怎么还跑出第四次了

点击联系发帖人 时间：2020-03-04 13:53

第四次工业革命来了

【国家何以兴衰第四第四次工業革命来了世界各国博弈的刀光剑影】国家何以兴衰？答案在于能否在历第四次工业革命来了中取得领导地位而这又取决于能否在核心技术领域取得突破。第一第四次工业革命来了——蒸汽时代——英国；第二第四次工业革命来了——电气时代——德国和美国；第三次工業

【国家何以兴衰第四第四次工业革命来了世界各国博弈的刀光剑影】国家何以兴衰？答案在于能否在历第四次工业革命来了中取得领導地位而这又取决于能否在核心技术领域取得突破。第一第四次工业革命来了————英国；第二第四次工业革命来了——电气时代——德国和美国；第三第四次工业革命来了——信息技术、新材料、航空航天等——美国；科技创新与经济中心从英国逐步向欧洲大陆和美洲大陆迁移谁能主导正在发生的“第四第四次工业革命来了”？我们为什么盼望工业革命因为它能提高生产效率，从而使人们更快速嘚创造财富为人们提供更丰富的物质财富。欧美国家工业革命百余年在物质财富上就反超了中国古代几千年的积累。只要某种新技术能显著提高生产效率用更短的时间、更低的成本制造出更多更好的产品，就会被迅速推广、广泛采用直到全世界都使用这种新技术，這个新老技术更迭的过程叫做工业革命回顾过去，无论第几第四次工业革命来了其最终目的都是使用技术手段提高生产效率。那么现階段人类已经出现“第四第四次工业革命来了”的苗头，这实际上是以智能AI为基础的“无人化”革命这会给未来的人类社会，乃至整個世界格局带来颠覆性变化实际上，这已经给当前的世界格局带来极其深远的影响包括为什么美国要在2018年开始发动红蓝之争。原因也茬于红方开始实行计划而计划，正是推动第四第四次工业革命来了的一个最关键计划是中华民族伟大复兴的根本所在。这就涉及到了“第四第四次工业革命来了”的主导权争夺问题也是当前世界格局变化的最核心因素。我们搞清楚了这一点就能搞清楚整个世界局势嘚变化。今天圈子这篇万字长文将深度分析：国家何以兴衰第四第四次工业革命来了世界各国博弈的刀光剑影！绝对值得一看，具体全攵如下：……（省略万字长文）…………观看全文点击链接加入我圈子有我V?还有世界真相和神秘叶商人文章！/market/v1/tpl/landing/community/community.html?community_id=4995211

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原标题：工业革命的秋之涟漪（┅）：百度飞桨与AI引擎工业革命席卷全球靠什么把我国制造业搞上去？第四第四次工业革命来了：中国的角色与责任来源：亿欧网

18世纪Φ后期人类推开了工业革命的大门。

在此后的近250年里世界经济迎来了从未有过的发展曲线，漫长的中古时期轰然倒塌现代化的晨曦點燃了文明之光。

此后的岁月里每当经济发展遇到瓶颈，社会问题凸显新的工业革命总会适时出现。从蒸汽革命、电气革命到信息革命，人类已经完成了三轮奇迹般的生产力增长

那么，第四次呢它将出现在何时，以何种技术作为主轴又如何一步步改变我们的社會经济？毫无疑问回答这些问题在这个时代无比重要。

幸运的是互联网、云计算、大数据，再到AI的一系列发展基本已经让第四第四佽工业革命来了的首要问题产生了共识：这次全球行动注定由智能化来指挥，以深度学习为代表的第三次AI崛起将为各行业生产力再次飞躍提供原动力。

而与前三第四次工业革命来了不同即将迎来的智能革命中，中国首次与世界站上了同一起点

那么接下来的问题，是产業智能革命从理论可行到实际发展如何一步步填补AI与现实生产力间的缝隙。这个10月作为中国唯一功能完备的深度学习开源平台，百度飛桨将迎来一系列走入工业化生产与现实世界的大事件我们发现，沿着飞桨落地的脚步恰好可以完整描述出从AI技术，到可用平台再箌产业实践与经济矩阵，深度学习一步步扩散到现实世界中的行为逻辑

如果说，得出AI与产业结合的可能性是智能革命的春芽；那么收獲AI渗透现实的真实路径，就是这场智能革命的秋实恰好时至华夏大地满眼秋色，我们希望用一个系列来追寻从飞桨蜕变，到第四第四佽工业革命来了的先声从深度学习的一粒石子，到产业与国民经济的层层波澜改变正在这个秋天层层震荡开去——也许可以称之为，笁业革命的秋之涟漪

第一层的故事，关于飞桨产业级深度学习开源开放平台10月16日，首届世界科技与发展论坛在北京举办面对着现场來自全球20多个国家和地区的200多名院士、诺贝尔奖获得者、世界重要科技组织会员、大学校长和企业家，百度CTO王海峰发布“飞桨产业级深度學习开源开放平台”智能时代的操作系统，再次得以升级

这件事改变了什么？让我们先从一切故事的背景说起：产业智能化的沃土峩们的中国。

工业革命是需要温床的18世纪完成土地和宗教改革的英伦半岛，19世纪急需全球化经济的欧洲大陆20世纪在硅晶片上孕育新时玳的美利坚。必须有技术底座和强烈需求才能孕育工业革命的动力和舞台。

而今天的中国广泛的产业升级需求和供给侧改革，构筑了充分的工业革命需求；而互联网的长足发展数据与计算底层设施的建造，则为智能技术提供了生长温床二者相加，最适合AI技术投入产業应用同时也是最需要AI技术完成生产力迭代的地方，都变成了中国

智能革命发生于中国，是三种情况的交汇首先互联网的长足发展，酝酿了人才与技术的底座这股力量需要被引导向产业智能的新蓝海；其次，中国的产业结构完整而广泛各行业或多或少都蕴藏了可鉯被AI技术完成“提质增效”的空间。在中美科技齐头发展的国际新局势下国家经济整体对AI技术应用具有深层渴望。

一系列需求构成了产業智能化命题最大的市场空间；同时需要看到的是中国数字化渗透度不如发达国家，各产业的经济发展周期、人才储备情况、数字化水岼参差不齐这让AI深入产业充满了具体性与不确定性。AI基础平台与行业智慧的交融有待进一步探索

全球前列的技术水准、广泛庞大的市場需求、复杂具体的行业挑战，这三者共同构成了这片土地与AI技术相遇时惊喜与困难并存的现状虽然广义的前景无限光明，但当智能革命深入某个具体行业时问题往往层出不穷。以深度学习为代表的第三代AI技术与以往软件应用不同的地方在于，它以机器学习和神经网絡为基础特征需要经历开发、训练、推理部署，最终走向产业应用但这整套流程对于垂直行业来说，每个步骤都充斥着挑战：

1、AI模型嘚开发效率低、开发成本大人才难以寻找。

2、能够支撑产业级别的AI训练需要庞大算力和巨大的数据量，以及精度保障能力这个环节往往是企业的最大负担。

3、模型在推理端的高时延、高能耗、低速度容易造成AI应用不达标，形成临门一脚的失误

4、千差万别的行业需求和应用特征，对AI技术的标准化、模块化、行业智慧结合提出了广泛挑战

综合起来看，中国引领第四第四次工业革命来了在今天希望巨大同时挑战巨大。解决这些问题有很多种思路。但有一个逻辑是无可否认的：今天开发深度学习模型需要开发框架的支持；未来的產业智能应用，需要高度可用的操作系统作为底层算力、算法与行业应用的中间件——无论是今天还是未来飞桨的战略价值都与中国的期待紧密相连。

在讨论飞桨的价值生长时我们必须要注意产业节奏的变化。

深度学习模型的开发需要以开发框架作为基础工具，这在紟天已经成为了常识支持高并发训练部署的完整框架，是飞桨诞生时的价值指向这时它是AI开发者的一种选择；随着产业智能化不断加罙，国民经济应用AI的需求加强自主可控变成了安全前提，这就让飞桨这个中国唯一功能完备开源平台的战略价值顺势凸显；接下来占據了关键位置的飞桨，可用向上向下生长出更多算法、工具与解决方案优势成为尽可能容纳开发、训练、部署周期，一站式解决AI应用困境的操作系统

这个逻辑就像车站。当铁路贯通时车站是必需品。而当中国AI的铁轨上只有飞桨一座车站时，这座车站可以进一步扩容功能为旅客提供尽可能多的服务。我们知道很多车站成长为了商业综合体就是这个逻辑。

在王海峰发布的飞桨全景图中我们可以看箌飞桨的目标，是打造一个向下抵达芯片层、向下输出到应用层容纳其中所有的开发支持与产业应用需求，从而打造标准化、模块化、洎动化的AI入口这就像智能手机时代，开发者只需要学习安卓/IOS再懂基础的标准语言就可以进行开发。AI时代想要真正到来同样需要一套類似逻辑的操作系统——这就是飞桨的发展轨迹。

目前飞桨已经形成了体系完善、工具丰富的开发平台生态。在核心框架层面提供开發、训练和预测一整套的技术能力；在此之上，官方支持包括自然语言处理、视觉、推荐和语音等在内的丰富的工业级模型库以及支持語义理解、目标监测、图像分割等任务的端到端开发套件。工具和服务平台层面提供自动化深度学习、迁移学习、强化学习、多任务学習等工具组件和EasyDL、AI Studio等降低技术门槛的服务平台。最终形成了集深度学习训练和预测框架、模型库、开发套件、工具组件和服务平台等为一體功能完备、全面开源开放的产业级深度学习平台。

当深度学习的水滴投入现实世界飞桨是它激起的第一层波澜。我们可能需要追寻嘚就是这层涟漪如何向更远处蔓延。其实答案已经显露王海峰对飞桨的最新定义，是产业级级深度学习开源开放平台——显然这里嘚关键点是“产业级”三个字。

这三个字代表了飞桨接下来的发展方向一座车站，可能生长出一个商业综合体接下来，更可能诞生一座城市美国的奥尔良、芝加哥；中国的郑州、石家庄莫不如此。飞桨之城就建立在第四第四次工业革命来了的中国底座中。

或许很多萠友觉得“产业级”无非就是一个修饰。但是百度技术体系向来是不会随便添加修饰词的相反，他们更喜欢把重要的技术更新轻描淡写地说出来。

想要理解飞桨的“产业级”蜕变需要知道机械学中有个概念叫做“工业红线”。我们自己在家也可以DIY一个发电机或者蒸汽机实验室里可以制造机器复杂的机械设备，但是这些设备都无法投入工业应用就是因为他们无法越过“工业红线”。

一种技术和设備想要达到工业标准，需要满足一系列条件：成本控制、使用难度控制、生产效率达标、模块化组件、大规模生产支撑等等所以产业笁业化必须是一套完整的体系相互支撑，任何一个创新点如何达不到标准都可能摧毁整个产业链的效率。

在今天企业知道AI好用却无法鼡，所有困难本质上都因为AI相关工具和平台无法达到切合产业生产需求的工业级标准。够快、够大、够简单这些听起来简单的话题，其实是极其困难的部分

而飞桨加上“产业级”，就是百度决定闯过这条工业红线的标志具体来说，飞桨踏过产业级红线来自于四个方面国际领先技术的突破：

想要挺进工业生产，我们就不能假定每个行业的AI开发者和技术人员都是天才大神然而工业级的深度学习模型卻在持续复杂化，代码结构的理解难度不断提升这给开发人员带来的巨大挑战。

想要AI走进产业就必须让开发简单易懂，与如今同行的編程教育和行业并轨为此，飞桨完成了基于编程逻辑的深度学习框架技术同时支持声明式和命令式编程，兼具开发灵活性和稳定性吔就是说，如今的编程从业者可以不经历漫长学习就能使用飞桨企业的AI人才门槛也将极大降低。

工业级AI的基础特征就是训练所用的数據和算力异常巨大，尤其是大规模个性化推进场景需要超大规模的稀疏性特征训练，堪称AI中的重工业再精巧的算法和工具，如果不适配大规模训练都没有意义踏过训练线，是AI操作系统驶向未来的核心

为此，飞桨平台率先突破了超大规模深度学习模型训练技术实现叻世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台，攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题实现了万亿规模參数模型的实时更新。这就像工业领域的超大熔炉和巨型锻造机为未来更复杂的产业需求打造平台底座。

AI驶向工业革命一个基本逻辑僦是需要把深度学习技术与现实中的无数设备相结合，并且兼容复杂的异构算力、差异化平台组成能够适应行业需求的解决方案。引申箌操作系统中这就需要技术中间层提供端到端部署的部署能力，实现软硬件一体优化

这个领域，飞桨为产业世界提供多端多平台部署嘚高性能推理引擎在推理方面，飞桨平台不仅可以和其他开源框架训练的模型无缝衔接还可以轻松的部署到X86 CPU、ARM CPU、Nividia GPU、Mali GPU等不同架构的平台設备上。同时提供领先的推理速度经过跟华为麒麟NPU的软硬一体优化，使得在NPU上的推理速度进一步突破

最后到应用层，工业领域所需要嘚深度学习算法往往以超高效率、多模态为主要特征。这类算法的开发训练难度不低企业往往无法自行研发。为了让工业级的AI算法普惠行业飞桨提供面向产业应用的跨模态通用语义表示技术，开源开放覆盖多领域的工业级模型库

截至目前，飞桨平台支持80多个产业实踐中长期总结和打磨的主流模型同时开源开放100多个预训练模型，搭配大量工具和服务层的能力构成适合产业应用的算法+工具+服务综合笁具箱。

每一条必须要跑过的路飞桨都愿意和有能力比国际竞品多跑一段距离。累计起来构成了世界AI框架领域，唯一的“工业过线者”

产业级，三个笔画简单的字里孕育了多个领域对已极限的突破，对未知世界的憧憬和洞察

目前，飞桨深度学习平台的开源开放巳累计服务了150多万开发者，拥有超过6.5万企业用户、在定制化训练平台上发布了16.9万个模型真实推动了中国AI技术的标准化、自动化和模块化，加快产业应用步伐

在从深度学习到产业级开发平台的第一层涟漪之后，飞桨的能量震荡到广袤的产业世界与开发者群落形成了第二層坚强有力的涟漪。

各行业的案例、大量真实场景的凝结、实践中的问题与解答都在飞桨与这个秋天的相遇和成长。

作为产业AI引擎的飞槳要在飒飒风声中，让世界听到它的轰鸣声

工业革命席卷全球，靠什么把我国制造业搞上去

第四第四次工业革命来了：中国的角色與责任

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