修改 | 都保杰
百度IDL这个实验室还有没有必要独自保存变得耐人寻味。
应该是早就做好了候补组织，百度深度学习研讨院（IDL）出色科学家徐伟在7月24日发布离任音讯后不久，百度随后就宣告新建立了深度学习技能渠道部，进行开源深度学习结构PaddlePaddle的研制和推行。
这个深度学习技能渠道部也从属AI技能渠道体系（AIG），由两位百度高档AI技能专家于佃海、马艳军分任总架构师和部分担任人。材料显现，早在2010年，于佃海作为中心成员之一推动了百度查找运用机器学习的排序算法；2012年，百度开端深度学习的研讨，于佃海是第一批研讨人员；而马艳军则获得过国家科技进步奖，从前担任百度信息流内容的技能研制，这么看来，具有查找和信息流一脉基因的技能高管得到了新的重用。
现在，百度AIG下辖的百度研讨院有5个实验室，分别是深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL）、硅谷人工智能实验室（SVAIL）、商业智能实验室（BIL）、机器人与自动驾驶实验室（RAL）。现在徐伟脱离，在AIG体系之下IDL逐步势微，现在看来很有可能要被新建立的深度学习技能渠道部给替代了。
通过不断的组合调整，现在的百度AI技能渠道体系（AIG）已成为百度AI战略最本核的驱动存在，组成之初曾将NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的许多中心技能部分进行了整合，后来百度地图事业部也被并入，无论是查找+信息流事务的赋能，仍是面向智能日子的DUEROS和自动驾驶的Apollo方案，都少不了AIG的支撑。
百度高档副总裁王海峰
而百度高档副总裁王海峰也在一系列公司架构调整中不断接盘，现在兼任AI技能渠道体系(AIG)总担任人和百度研讨院院长，担任百度研讨院、语音技能部、自然语言处理部、常识图谱部、大数据部、视觉技能部、人脸技能部、增强实际技能部、AI技能生态部、百度地图、百度输入法及相关立异事务部分等。
关于新建立的部分，王海峰表明，除两位担任人之外，深度学习技能渠道部还具有多名深度学习范畴的资深科学家和架构师，新力量的参加，将推动PaddlePaddle在根底结构规划的抢先性、算法模型的丰富性、体系功能和稳定性、异构硬件支撑的齐备性等多个层面更快提高，进一步加快深度学习技能全面走向各行各业。
PaddlePaddle的前身名为Paddle ，是Parallel Distributed Deep Learning的缩写，意为“并行分布式深度学习”，由百度IDL在2013年创立，徐伟是该项意图中心创始人，掌管了规划与开发。徐伟曾介绍：“在Paddle的协助下，深度学习模型的规划好像编写伪代码相同简单，规划师只需注重模型的高层结构，而无需忧虑任何琐碎的底层问题。未来，程序员能够快速运用深度学习模型来处理医疗、金融等实际问题，让人工智能发挥出最大效果。”
前百度IDL出色科学家徐伟
在2016年9月1日的百度国际大会上，那时还在担任百度首席科学家的吴恩达初次宣告了将百度深度学习渠道对外敞开，并命名为PaddlePaddle，吴恩达以为 “PaddlePaddle” （英语意为划船）其实更朗朗上口、更简单被开发者记住。
在徐伟主导下的PaddlePaddle进行过两代重要晋级，比方2017年4月推出PaddlePaddle v2，2017年末推出PaddlePaddleFluid，得益于百度内部产品和社区AI开发者的运用，PaddlePaddle在运用验证中继续晋级。在2018年7月的百度AI开发者大会上，王海峰作为代表发布了PaddlePaddle 3.0，包含完好的中心结构，以及AI Studio、AutoDL、EasyDL等能够让开发者对等快捷获取AI才能的组件。
2015～2016年间，开源机器学习渠道成为潮流，谷歌、亚马逊、微软、IBM等科技巨子都对机器学习开发工具进行了快速布局，谷歌TensorFlow成为一个被开发者广泛运用的代表，但在国内，无论是BAT仍是学术界，在开源机器学习项目上仍是慢了一拍。
有国外开发者表明， PaddlePaddle的最大长处是快，可是，比TensorFlow快的开源结构其实有许多：比方MXNet，Nervana System 的 Neon，以及三星的 Veles，它们也都对分布式核算都很好的支撑，但都不如TensorFlow 遍及程度高，这其中有TensorFlow巨大的全球用户根底的原因，也得益于谷歌自家AI体系加持。
关于百度AI战略而言，开源和落地是相互牵绊的两条路线，无论是Apollo自动驾驶敞开渠道，仍是DuerOS敞开渠道，都是为了快速拉拢开发者和职业同伴，打造百度AI的具有实际意义的运用事例。
开源开释AI才能成为百度的一种战略，而PaddlePaddle作为百度AI的中心开源结构，往后比较也会被给予更高的注重和战略地位，希望能借此反哺百度衍生出更多的事务增加空间。
BAT之中，除了百度，腾讯也有个面向机器学习的分布式核算结构Angel，面向企业级，而阿里则依托阿里云核算和ET大脑供给各种AI开发工具与企业级效劳，谁能赢在开发者这个维度也是决胜AI年代的要害。
