百度吴甜：AI基础技术平台驱动软件构建新生态
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">来源：上海证券报·中国证券网</p>
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">上证报中国证券网讯（记者 罗茂林）10月15日，由中国电子信息行业联合会主办的第27届中国国际软件博览会在郑州举办。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜分享了大模型时代AI基础平台驱动软件生态带来的新变化。</p>
<div style="text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="//n.sinaimg.cn/spider20251015/515/w1270h845/20251015/7bdd-644b2676ceceb8c7cd04500fede98a2d.jpg" style="width: 100%; margin-bottom: 20px;"></div>
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">吴甜表示，大模型具有效果好、泛化性强、研发流程标准化等特点，正引领人工智能发展。在这一阶段，AI研发范式带来了开发、计算、部署的新挑战，尤其是大模型的高效训练和推理部署，需要软硬件协同发力。</p>
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">她进一步讲到，大模型高效训练的关键要素包括训练吞吐、训练有效时间和收敛效率，这背后涉及框架、芯片、集群、算法等软硬件不同组合的协同优化。对于大模型的推理部署来说，效果无损、低时延高吞吐、成本效益等要素极为关键，需要模型压缩与量化、并行推理、软硬件协同优化等技术支持。</p>
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">吴甜认为，要解决大模型研发所带来的一系列挑战，深度学习平台需要具备大规模并行计算、高性能推理部署、全流程工程化三方面能力。以百度飞桨为例，作为百度自研的产业级深度学习开源开放平台，飞桨从核心框架、基础模型库，到端开发套件、工具与组件，以及星河社区等，全方位支持文心大模型的演进过程。</p>
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">在文心大模型和飞桨深度学习平台基础上，百度在上海、广州、武汉、南京、宁波、厦门、南昌、无锡等多地落地产业赋能中心、数据生态中心和教育创新中心，加快区域产业智能化升级。例如，在制造行业，中车集团依托百度飞桨产业级深度学习平台以及飞桨科学计算PaddleCFD套件，创新性构建了空气动力学智能化仿真大模型，整体仿真效率提升30倍以上。</p>
<p style="font-size: 18px; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 30px;">公开资料显示，截至2025年9月，飞桨文心生态开发者已达到2333万，服务企业达到76万家。</p>
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<div style="text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="//n.sinaimg.cn/finance/cece9e13/20240627/655959900_20240627.png" style="width: 100%; margin-bottom: 20px;"></div>
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