新浪科技讯 11月5日晚间消息，在百度2019深度学习开发者秋季峰会上，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提到：“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。”
会上，飞桨发布和重要升级了21个产品方向。其中，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，更加方便实现应用落地。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，降低开发门槛，满足低成本和快速集成需求。
此外，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，广泛的硬件支持，预测性能全面领先，INT8量化性能亮眼。在原有的工具组件基础上，还全新发布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，引领深度学习技术潮头。
现场，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。
据介绍，升级后的飞桨，易用性大幅提升，动态图升级、新增大量算子库、优化API接口，技术文档更加完善。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。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。
截止目前，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。
现场，百度还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。（雪梅）
