智能时代的产业变革，在早期喧嚣与泡沫褪去后

　　产业落地方面，飞桨还推出了业界首个产业实践范例库，从真实产业场景分析、完整代码实现，到详细过程解析，直达项目落地，覆盖数十个高频应用场景，推动AI落地可复制和规模化。
　　面向产业场景提升开发效率和资源使用效能的飞桨企业版，升级了自动高效的模型部署功能，同时推出可快速安装、本地一站式高效建模的飞桨EasyDL桌面版。
　　笔者将之总结为：应用域做广、技术域做深。
　　正如我们在上世纪80/90年代信息时代革命中所看到的趋势，计算机的普及和服务器-浏览器（B/S）网络架构的兴起，也催生了应用开发的前端、后端技术体系分化，前端开发框架沿着易用性的维度不断演进，适配的对象和场景越来越广，而后端开发框架则随着云计算与大数据的浪潮，在大规模分布式的复杂系统调度管理上越做越深。
　　包括百度在内的国内外AI前沿企业实践表明，智能时代的产业变革，在早期喧嚣与泡沫褪去后，随着向千行百业场景的持续摸索和渗透，同样正显现出类似的发展脉络。
　　把便利留给用户，把技术挑战留给自己，在智能时代的产业变革中，这条准则不止是所谓的企业文化口号，更是每家企业必须顺应的产业趋势。
　　除了技术，生态是另一个国内AI产业发展必须正视的问题。
　　在斯坦福大学编制的《人工智能指数报告2021》中，有这样一个有趣的反差：顶会顶刊论文发表量上，中美学术界已互有短长，中国学者在热门方向上，更善于快速跟进，复现更好结果，然而高引论文和ArXiv论文两项指标上，中美之间仍有较为明显的差距，背后所折射的，是数量化考核指标之外，研究生态的多样性、丰富性差异。

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