近日，在“WAVE SUMMIT+”2019深度学习开发者秋季峰会上，百度飞桨(PaddlePaddle)全新发布和重要升级21个产品方向，包括面向产业应用场景的四大端到端开发套件、融合数据和知识的预训练结合迁移学习的飞桨Master模式、端侧推理引擎Paddle Lite 2.0、EasyDL专业版、前沿技术工具组件等。
百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰在演讲中指出，深度学习正在推动人工智能进入工业化大生产阶段，具有很强的通用性，同时具备了标准化、自动化和模块化的基本特征，推动人工智能技术从实验室走向产业，并且越来越大规模使用起来。而深度学习技术和平台也在不断发展，在未来的时间里也将继续发挥重要作用。
根据介绍，百度飞桨全新发布4大面向应用任务的产业级开发套件，实现四大应用任务的全流程开发、训练和部署，方便实现应用落地。包括：NLP领域的ERNIE语义理解，CV方向的PaddleDetection目标检测和PaddleSeg图像分割，推荐方向的ElasticCTR点击率预估。
同时，百度飞桨发布端侧推理引擎Paddle Lite 2.0版本，打通端到端部署全流程，提升易用性。在原有的工具组件基础上，还发布3项深度学习前沿技术工具组件：联邦学习PaddleFL、图神经网络PGL和多任务学习PALM。
现场，百度飞桨还发布EasyDL专业版，为算法工程师提供一站式AI开发平台。PaddleHub全新升级，支持飞桨Master模式。所谓Master(大师)模式，指的是：算力+数据和知识+算法=产业级预训练模型，产业级预训练模型+迁移学习工具平台构成Master的核心，可以用于多种行业场景。
“全新升级后的飞桨，易用性大幅提升，动态图全新升级、新增大量算子库、优化API 接口，技术文档更加完善。大规模分布式训练性能领先，分布式GPU训练相比其他主流实现可以获得20%-100%的速度提升，分布式CPU训练最大吞吐量可达竞品的6倍以上。官方支持模型库极大丰富，官方模型从60多个增加到了100多个，提供下载的预训练模型已经超过200个。”百度深度学习技术平台部总监马艳军称。
除此之外，百度还宣布面向深度学习开发者推出“飞桨生态激励计划”，免费开放10个AI课程体系、面向100余所重点高校提供深度学习教学支持培训、助力1000余家AI企业转型智能化、设立100万元AI系列比赛奖金、提供1亿元的GPU算力资源支持。
百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜表示，“飞桨是一个源于产业实践，与产业共进的深度学习开源开放平台。未来，飞桨将持续发展超大规模分布式计算、异构计算能力，定位于全硬件平台支持、端云边结合，为应用场景提供面向场景的端到端套件，构建融合数据和知识的预训练结合迁移学习的Master模式，为开发者提供生产平台和基础设施，加速产业智能化。”
据了解，截止目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等，百度基于飞桨平台，已累计服务150多万开发者，仅在定制化训练平台上就有超过6.5万企业用户，发布了16.9万个模型。
