发展AI需要开放的生态和交叉领域的人才

人工智能是第四次工业革命的核心驱动力，是中国历史性的机遇。此轮人工智能革命中，我国与领先国家几乎同时起步，并且拥有培育人工智能发展的最佳土壤。一方面，我国有良好的政策环境，在2017年十二届全国人大五次会议上，“人工智能”这一表述首次出现在政府工作报告中。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出了我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。《规划》提出，到2030年，中国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。另一方面，在人才储备方面，人工智能领域的华人科学家人才济济。虽然从突破性科研贡献的数量和质量，以及科研成果的影响力来看，中国与美国还有差距，但是在通用技术方面，中国在计算机视觉和语音识别等领域都达到了世界一流水平。中国企业也正在从应用驱动型创新向技术驱动型创新转移。

人工智能需要数学基础好的人才，而中国学生有非常强的数理基础，中国人工智能专业博士生约有3万人。人工智能时代，对人才的要求是做“三好学生”——数学好、编程好、态度好。首先，是数学好，人工智能技术的研发需要很深厚的数学功底，线性代数、概率论、离散数学、模型优化等都需要有深厚的数学专业积累；其次，是编程好，人工智能技术的落地实现，乃至形成商业化产品，需要有很强的工程开发能力，将理论实现和落地；最后，是态度好，我们处在一个快速变化的时代，新技术不断涌现，社会需求和知识更新更是瞬息万变，技术人才需要主动学习、协调和整合资源，从而达成目标，和团队及项目共同成长。Machine is learning, you must keep learning。每天都要学习，机器在学习，你必须要学得更快，才不会被机器淘汰，包括做交叉学科的研究。

作为最早深耕人工智能的科技公司之一，百度于2016年将曾两获公司最高奖的深度学习平台PaddlePaddle（Parallel Distributed Deep Learning）开源至GitHub社区，方便更为广泛的技术人员加入到人工智能领域。该平台可实现亿万级别海量数据的高性能计算，其主要特点是训练算法高度优化，并充分利用了GPU和FPGA等异构计算资源加速运算，支持大规模数据量的分布式训练，是研发人工智能基础技术的基础。PaddlePaddle广泛应用于百度自动驾驶、图像识别、语音、自然语言理解等领域。

PaddlePaddle的开源大幅提高了人工智能的开发速度，让深度学习变得简单、快速。北京工业大学的学生就曾利用PaddlePaddle平台为平谷的桃农制造了一台智能桃子分拣机，可以根据桃子的颜色、大小、光泽等诸多特征实现智能分拣，分桃准确率达90%以上，解放了人力，提高了生产效率。

人工智能是一项工具，要更好地为人所用，本书为我们开启了一扇走入人工智能世界的大门，帮助大家深入浅出地了解百度的深度学习开源平台。站在巨人的肩膀上，能看得更远！

百度公司总裁

张亚勤博士