百度王海峰：深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段( 四 )
现场 ， 王海峰以百度地图时间预估和国家重大工程用地的变化情况检测为例 ， 介绍了深度学习如何在不同场景中应用 ， 解决实际问题 。 在百度地图中采用基于深度学习技术进行时间预估 ， 可准确预测从出发地到目的地真正需要花费的路线和时间 ， 每天为用户提供约5亿次时间预估服务 。 百度PaddlePaddle基于遥感影像数据 ， 研究高精度、高自动化的目标地物检测、土地覆盖和土地利用分类方法 ， 辅助国家进行重大工程用地扩张与变化情况的监测工作 ， 并对土地资源的利用进行有效管理与控制 ， 是真正地用AI技术利国利民 。
无论从历次工业革命的变迁 ， 还是从人工智能的发展 ， 以及深度学习在近些年的发展突破、加速与产业融合的态势 ， 深度学习已经具备了很强的通用性 ， 推动智能时代的核心技术标准化、自动化、模块化 ， 持续提升各行各业的商业增值潜力 ， 加速产业智能化 。 王海峰表示 ， “深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段 。 深度学习框架是智能时代的操作系统” 。
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