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{调取该文章的TAG关键词}|百度大脑7.0折射AI新特征：融合创新与应用下沉

技术代差递补性(Technical Generation Complementary)是指 ， 当一项具有代差的全新技术出现时 ， 由于它自身的不完备性 ， 往往需要现有技术作为其补充 ， 与之形成在技术上的“高低搭配” ， 因此新技术并不能够完全取代现有技术而主宰整个市场 。
人工智能就是这样一个具有代差的全新技术 。正如固定电话的出现 ， 并没有立刻导致电报被淘汰 ， 但移动电话的出现却直接将电报三振出局 ， 随着人工智能技术愈发落地 ， 其与现有技术的补充搭配更为频繁 ， 体现出加速下沉的趋势 。
“我们正处在第四次工业革命的阶段 ， 每一次产业变革的核心驱动力都是科技创新 。当下 ， 人工智能技术日趋成熟 ， 像以往每一次工业革命的核心驱动技术一样 ， 呈现出很强的通用性 ， 并且已经具备了标准化、自动化和模块化的工业大生产特征 ， 成为第四次工业革命的核心驱动力量 。”在近期一次媒体沟通会上 ， 百度集团副总裁吴甜如此表示 。
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百度集团副总裁吴甜
作为百度AI能力的集大成者 ， 百度大脑已经升级到7.0版本 ， 着重突出“融合创新”和“降低门槛”两大特点 ， 也体现了百度对AI产业趋势的洞察 ， 百度大脑如何将新旧技术加速融合 ， 又如何让AI应用“飞入寻常百姓家”？
四大融合 ， 助力工业大生产吴甜表示 ， 人工智能技术最开始是各个技术线条各自发展 ， 目前已经进入到了融合创新的阶段 ， 主要体现在四个方面：
第一 ， 知识和深度学习的融合创新 ， 深度学习模型是通过大量数据、深度神经网络计算而来 ， 很多人对深度学习的模型可解释性、可推理性有怀疑号 ， 知识相关技术包括知识图谱、知识理解、推理等等能力 ， 也是人工智能当中重要的方向 。知识和深度学习已经在进一步的结合 。
第二 ， 跨模态多技术融合创新 ， 类比人类 ， 人工智能还需要像视觉、听觉、语音相关的能力和对文本的理解能力 ， 属于多模态和跨模态的处理能力 ， 跨模态多技术融合也是现在的重要方向 。
第三 ， 技术和场景在持续的进行融合创新 。人工智能技术离不开场景 ， 一方面 ， 场景应用带来新的想像空间 ， 另一方面 ， 场景需求持续推进技术的发展 。
第四 ， 软硬件层一体化创新 ， 也是现在人工智能落地的重要依托 。
具体来看 ， 在知识与深度学习融合创新方面 ， 百度打造了拥有5500亿知识的多元异构超大规模的知识图谱 ， 发布“知识增强大模型”——ERNIE(文心)3.0 ， 将大规模知识和海量的数据进行联合训练 ， 从而让百度大脑具有更丰富的知识 ， 将语言理解和语言生成统一训练 ， 从而使百度大脑具备更强大的语言理解、推理、文学创作等能力 。
百度的另一大规模隐变量端到端对话模型PLATO ， 同样也是知识与深度学习融合创新的成果 ， 它可就开放域话题进行有内容、有逻辑、连贯的深度畅聊 。

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