掌上春城讯7月3日，在百度AI开发者大会主论坛上，百度CTO王海峰发布百度大脑5.0，在算法突破和计算架构升级的基础上，实现AI算法、计算架构与应用场景的融合创新，百度大脑成为“软硬一体的AI大生产平台”，加速产业智能化。
同时，百度与华为宣布，百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台与华为麒麟芯片开展深度合作，优势互补，联合技术攻关与创新，为端侧AI提供最强劲算力，促进更多AI应用落地，共同为加速产业智能化贡献力量。
核心技术持续创新
百度大脑是百度AI多年技术积累和业务实践的集大成，一直在持续发展和完善。百度大脑的核心架构，包括基础层、感知层、认知层和平台层等。在原有架构的基础上，认知层统一为语言与知识技术，同时增加AI安全。
在算法突破方面，语音识别的流式多级截断注意力模型（SMLTA）使识别准确率和响应速度都有大幅提升，为用户带来更好的体验；风格迁移的语音合成技术，仅需20句话就可以制作一个人的专属声音。
综合应用语音和视觉技术，机器可以自动合成虚拟形象。百度大脑的实时合成虚拟形象技术，首先对语音信号和视频信号进行实时的识别与理解，再通过唇动生成，以及语音、面部和肢体的合成，实时合成一个虚拟形象。
除了感知技术的创新，认知层的语言与知识技术也有显著的进步和突破。现场，王海峰展示了基于知识图谱理解音乐纪录片《大河唱》的内容，影片中的角色、人物关系、音乐种类、取景地、影片主题等信息，都被精准解析。百度大脑结合视觉、语音和自然语言处理技术解析多模态信息，并与知识图谱的相关实体建立关联，通过计算和推理，得到电影内容的结构化语义表示，从而理解电影中出现的角色、音乐和民间艺术等。
在语言和知识技术方面，百度大脑还公布了机器同传的突破和创新，在翻译过程中对语音识别结果进行纠错的联合词向量编码技术，可解决多轮翻译一致性和连贯性问题的语篇翻译模型等，结合先进的语音技术，百度大脑实现了高准确、低时延的机器同传技术。
语言与知识技术中，语义理解是重要的基础之一。百度大脑发布了知识增强的语义理解框架——ERNIE，能够持续学习知识，提升效果，快速应用。ERNIE结合先验知识和海量数据，构建预训练任务，深入学习其中蕴含的语言、实体、关系、知识等信息，模型能力持续增强，在自然语言处理任务上取得领先的效果。
这些领先的AI技术能力，已经广泛应用。现场，百度语音技术部高级总监高亮演示了搭载SMLTA技术的百度输入法精准识别中英文混合输入；大会现场采用的同传服务，也是基于百度大脑的机器同传技术。
全新AI计算架构亮相
人工智能的发展，离不开算力的支撑。算法持续突破，算力缺口巨大，王海峰认为，这需要算法、计算架构等多方面努力来解决。AI计算架构主要面临着算力、效率和多元化场景的挑战。
百度大脑的AI计算架构，通过芯片、连接、系统和调度的协同设计和技术创新，提供百万TOPS的算力，并紧密结合百度飞桨（PaddlePaddle）训练与推理框架，提供面向算法优化的极致效率，并做到异构、无感的使用。
讲到算力，芯片自然是