人工智能如今早已经浸入生活的方方面面。从能够战胜人类顶尖围棋选手的AlphaGo，到能够语音控制家电的智能音箱，人工智能使成千上万的行业和场景发生了前所未有的变化。

对物联网行业来说，人工智能的出现带来了全新的生机。

(资料图片仅供参考)

“万物互联”的概念早已存在，人工智能则进一步赋予了互联的万物“思考”的能力。

作为一种强大的识别技术，人工智能的出现大大强化了物联网设备对当前现状的分析能力，以识别一只猫为例子，使用过去的传统软件方法需要软件开发者从猫图像中提取出猫的特征，如猫有三角形的尖耳朵和胡须，并将图像与这些特征进行匹配。但这种主观判断方法很难避免折耳猫，侧身照片，黑色背景等例外情况下脱离预设的图像特征。而使用人工智能方法，则只需要输入大量的、不同状态下的猫照片，人工智能就能自动建立准确、深层的猫图像特征模型，从而准确的在图片中识别出猫。

这种变化对物联网来说是颠覆性的，以物联网热门赛道智能家居为例，人工智能的加入让智能家居的重点从“连接”走向“智能”，结合温湿度、光线、加速度等传感器数据，根据实时情况调整物联网设备状态，打造一个“活着”的家已经成为了智能家居在更高维度上的新定义。

当时间来到2019年，深度学习技术在框架、算法、产业空间等一系列要素上都已经趋向成熟。这一年4月，王海峰曾提出，深度学习具有很强的通用性，呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。

至此，王海峰明确了深度学习技术在整体产业智能化中的核心作用，将第四次科技革命的目标与深度学习技术进行直接、清晰的关联，指明了深度学习技术，是能够驱动科技革命的新一代通用性技术。

接下来这个阶段，可以看作中国深度学习技术的战略发展期。这个阶段，深度学习不再仅仅是AI企业与AI行业的事，而是事关社会经济发展与国家战略规划。王海峰就曾指出，深度学习框架在人工智能产业链中的位置，可以类比PC时代的操作系统Windows、移动时代的操作系统IOS和安卓，是“智能时代的操作系统”。在科技自立的大背景下，深度学习技术的重要性获得了更多关注。

2021年12月，经国家发改委批复，深度学习技术及应用国家工程研究中心纳入新序列管理，这是业内首个也是目前唯一的深度学习领域国家工程研究中心，至此“深度学习国家队”应运而生。

从最初的先见之明，到算法、框架、工具的步步积累，从核心技术领先，到“国家队”的建立，王海峰与百度，伴随中国深度学习走过了激流勇进的十年。当时间来到2023年，多项因素准备就绪，深度学习可以进入全面为社会经济服务，成为核心增长动力的新阶段。

这就是中国深度学习的全面成熟期——“深度学习+”的转折点已经到来。

在国内，像是百度的文心大模型在不断推进算法、算力的同时，更加专注模型的效率，而且更加贴近产业落地应用。

比如 GPT-3 很聪明，可以生成所有的结果，但它没有人类习惯的常识。比如 AI 绘画中，人的手指总是出问题，从三根四根到七根八根都可能出现，结果是精美的画面常常出现低级错误。

这时候就需要给 AI 一个常识，帮助 AI 快速理解人类社会。

而如果这个知识图谱足够专业、细致，那么大模型就能干更专业的事情。

所以在庞大的参数基础上，文心大模型有两个突出特点——知识增强和产业级，知识增强也就是类似 AI 绘画海量图文匹配的大规模数据样本，比如文心一格就采用了 10 亿张图文来配对，大幅增强了模型对于知识的记忆与推理能力，学习效率更高，而且在实体问答、知识预测、可控文本生成上拥有更好的效果。

关键词： 人工智能 学习技术 操作系统