除了“技术炫”，人工智能的另一大特征是“开会多”，然而，专门针对“ 学习”的开发者大会却少之又少。
究其原因，搞“技术”的AI企业，在 学习这件事上反而被“技术门槛”所钳制。不过，这对于一直深耕技术的AI企业来说，也就成了优势，例如拥有国内唯一开源 学习平台PaddlePaddle的百度。
4月23日，百度就与 学习技术及应用国家工程实验室在北京联合主办了首届（2019）WAVE SUMMIT 学习开发者峰会。
不开则已，开则“有料”。
百度高级副总裁、 学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰面对大批 学习开发者，抛出“ 学习推动人工智能进入工业大生产阶段， 学习框架是智能时代的操作系统”的言论。
这句话有两个关键词：AI的发展要进入一个新的阶段—“工业大生产”，而这个新的阶段 学习框架将起到关键作用—“操作系统”。
学习在AI体系内的关键价值，使得它已经成为AI深入发展的技术堡垒，也成为各平台转型AI企业角逐AI时代的核心内容。WAVE SUMMIT 2019百度试图率先举起 学习的旗帜，通过站位“智能时代的操作系统”扩大AI竞争优势的意图，而王海峰敢这么说，百度已有充足的自信。
AI“工业大生产”临门一脚， 学习成为“跃迁”力量
AI深入发展的表现之一，是提出“为什么AI”的企业正逐渐减少，而提出“为什么不AI”的企业群体逐渐庞大。
当最传统的制造业等产业也开始把“智能＋”挂在嘴边时，多样化场景反过来需要平台型AI企业在各种层次上进行开放：
有些开发者只需要借助外部技术完善自家产品，例如智慧客厅场景中，OTT TV的智能互动（语音、图像等）需求，或互金平台、游戏平台等的智能客服需求，这些是目前多数AI企业在技术上所能达到的层次；
有些开发者则因为业务的特殊性，需要借助外部更基础的 学习框架能力，如构建农业病虫害治理应用，这种AI技术呈现出“高门槛”的特征，能够提供开发者生态的少之又少。
很明显，越是高通用性的领域，AI技术越是只需要到达“表层”；越是低通用性的领域，AI技术的介入越需要切入“深层”。
问题来了，语音、人脸可以依靠通用性快速普及，那些需求越来越旺盛的AI个案应用怎么办？——AI全面发展必然要解决“个性化”与“规模化”的矛盾问题。
王海峰提到的 学习的通用性特点，以及 学习框架及平台的发展，正在推动人工智能标准化、自动化和模块化，进入工业大生产阶段，就是在针对这个问题。其解决方式本质是通过 学习框架，让AI在“深层”也实现“框架能力”的通用性（对应地，AI已经在“表层”实现“应用能力”的通用性），如此，专属领域的AI应用也可以被“批量生产”。
由此，也不难理解PaddlePaddle同时在峰会上发布的中文名字“飞桨”——AI发展到了这个阶段， 学习已经急速划动AI潮流、帮助AI跃迁进入“工业大生产”时代。
这里通过百度PaddlePaddle平台案例来理解。
在林业管理中，红脂大小蠹是非常严重的害虫灾害，过去，林业管理系统需要通过人力监测来预报和治理虫情，现在，北京林业大学在百度PaddlePaddle支撑下研发的智能虫情监测系统，30分钟可完成原本研究院一周的观察工作量，大大提升了灾害防治的效率；
此外，百度曾基于PaddlePaddle 学习能力完成了一个“AI控烟”监测项目，数万张吸烟动作图片进行了43次 学习模型训练，能够以较高的准确率完成吸烟人群的识别。
这些案例与人脸识别不同，都具备极强的“个案”色彩，其需求是独特而少有的，传统AI平台在应用层并不能提供对应的解决方案，开发者必须借助 学习平台自主开发、训练和部署应用。
反过来，这些“个案”的生产实际上建立在框架能力的通用性基础之上，图像识别的 学习还能以同样的姿势生产出更多有关“识别”的个性化AI应用。
如果类比人类历史上的工业发展变革， 学习框架实际上也提供了“标准化、自动化、模块化”的生产平台，只不过生产的东西变成了“AI应用”。
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