在技术革新的浪潮下，智能硬件已带着人工智能技术越来越多地出现在我们的日常生活，智能手机、智能手表、智能音箱等这些常见的"智能设备"也都已成为非常重要的本地 学习载体。然而，日趋异构化的硬件平台和复杂的终端侧的使用状况，让端侧推理引擎的架构能力颇受挑战。为更好满足人工智能应用落地移动端的严苛要求，百度飞桨推出用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎Paddle Lite，不仅可支持多种硬件、多种平台，还具备轻量化部署、高性能实现等重要特性。
此次，在百度AI快车道——企业 学习实战营于12月8日于上海举办的"百度AI快车道Paddle Lite"专场活动中，百度多位技术大咖在活动当天为当地开发者们带来了端侧推理引擎Paddle Lite的技术解析与实践，详细解读了飞桨 Paddle Lite、端计算模型生成平台EasyEdge、以及AI解决方案EdgeBoard的技术特点、使用方法和相关应用。
据介绍，Paddle Lite核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署，根据输入数据，执行预测推理得到计算结果，支持实际的业务应用。目前，Paddle Lite可支持多种硬件，并可实现用X2Paddle 工具转化 Caffe, TensorFlow, ONNX 三个平台的模型到 Paddle格式进行多种训练，以及支持诸如Android, IOS, armlinux 等端侧多个平台。
此外，Paddle Lite同时支持为模型定制化的裁剪方案，也就是说对于特定的模型，用户可以只将需要的op和kernel实现编译进部署的lib中，极大地减小了需加载预测库的体积，更有助于实现轻量级部署，并展示出其明显的高性能特点。
活动现场，还借工业、零售、教育等多场景案例介绍了百度大脑FPGA嵌入式AI解决方案——EdgeBoard。百度大脑EdgeBoard不仅可凭借高性能的加速引擎提供最高3.6Tops的强大算力，还发布多种硬件产品，开放完整的嵌入式参考设计方式，使硬件集成更轻松便捷。例如在工业场景下，智能质检机械臂可以利用运控抓拍和EdgeBoard智能解析，实现毫秒级、高准率金属手机壳多表面复杂检测工作。EdgeBoard具备高性能、低成本、使用简单等优点，支持多模型、高精模型部署，同时支持模型可擦写升级，提供丰富的开发资源，并支持硬件定制，十分适用于智能硬件打造和AI项目部署。
此外，在当天的课程还安排了多种实践"挑战"，不仅有在EdgeBoard上使用Paddle Lite以实现"蔬菜识别"功能，还有Paddle Lite移动端目标检测实战。在目标检测的实战中，现场的开发者可以选用如MAC电脑、iPhone手机或者安卓手机等作为实验设备进行"实战"。现场导师以环境准备，预测库编译、模型转换以及APP开发集成四个步骤带领当天所有参会学员，一步步产出最终结果，在手机端顺利识别出小动物。活动现场，学员们始终保持着极高的热情，其中一位成功检测出目标的学员感叹道："刚系统了解Paddle Lite，没想到这么快就可以上手。"对于Paddle Lite之后的应用，学员表示充满期待。
据了解，百度 AI 快车道企业 学习实战营是百度依托自身深厚的 学习技术实践经验，面向有 AI 技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。计划的学习内容囊括了10套工程实施与 学习技术落地结合的详细方案，覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析，如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等；源于百度业务实践的 学习平台飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读；百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍，还有与案例和算法紧密相扣的在线实验，并以"学来即用"的课程，进行业务问题定位、框架及算法的快速应用培训，为更多企业带去 学习技术和经验分享。
百度AI快车道将在12月14日继续来到深圳，为大家带来Paddle Detection专场活动，深圳的开发者赶快来组团报名啦，无法到达现场的开发者们也有机会"一起玩"，进入"IT大咖说"网站搜索"AI快车道"收看活动视频，往期活动也可以观看回放。
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