1月12日，百度在百度Create AI开发者大会上，海峰百度首席技术官（CTO）王海峰表示，人工当前规模化的进入AI（人工智能）大生产已经形成，人工智能的工业技术创新和产业发展将进入“深度学习+”阶段。

在王海峰看来，大生段深度学以人工智能为重要的产阶第四次工业革命，深度学习是习核心技核心技术。它具备很强的百度通用性，呈现出标准化、海峰自动化、人工模块化的进入工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。工业 

王海峰表示，大生段深度学人工智能的产阶技术创新和产业发展将进入“深度学习+”阶段，他从技术、生态和产业三个层面详细阐述了“深度学习+”的概念。

从技术层看，“深度学习+知识”，是人工智能技术发展的重要方向。知识增强的深度学习，能让机器同时从和大规模知识中融合学习，显著提升效果和效率。

从生态层看，表现在深度学习+上下游生态伙伴上。芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习的完整生态，让应用需求和反馈传递到深度学习技术及应用的每个环节，加速AI技术创新和产业发展。

从产业层看，为深度学习+千行百业。各行业应用深度学习技术降本增效，加快产业智能化进程。我国的产业体系品类齐全、体量庞大，深度学习驱动的创新有丰富的应用场景，有助于促进底层技术突破。

例如智能交通中“智能调度系统”，则是深度学习+交通融合创新的智能应用。城市交通复杂多变，缺乏全局感知数据，难以全域协同控制。应用深度学习技术，可实现对整个区域交通流量的全局调控，最大限度地减少各方向绿灯的空放，减缓道路拥堵，节省出行时间。

王海峰强调，“深度学习+”驱动技术创新、产业发展，离不开深度学习产业链的完善和壮大，而深度学习框架平台和大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署再到场景应用的全产业链，成为人工智能技术创新和产业增长的基座。

官方信息显示，百度打造的集核心框架、产业级模型库、开发套件、工具组件和服务平台于一体的飞桨深度学习平台，已经拥有535万开发者，服务20万家企事业单位，创建了67万个模型。