现在，百度将 Paddle 运营到了“预测商家出餐速度”这一项目上。这个系统将不同时段商家的客流量、菜品的制作时间、订单量等等影响出餐时间的数据整合并通过训练好的模型处理，预估出骑士这一趟需要取的每个菜品的出餐时间。骑士按照这个预估结果来规划路线，把餐更快地送到消费者手中，更少时间赚到更多佣金，两全其美。

再以百度网盘举例。用户使用的网盘背后，其实是一块一块连接到网络的硬盘。硬盘是一种耗材，当损坏时系统需要从多地寻找该硬盘的数据备份，消耗 9 倍的带宽去复原数据。现在百度使用 Paddle 预估硬盘损坏的时间，在损坏之前使用常规的带宽去备份，atv，节省了大量的带宽资源。

诸多大型互联网公司的核心产品，在近年来都开始更加依赖深度学习系统。Google 的搜索，Facebook 的时间线都不例外。但在以往，也只有这些大公司才有足够的实力去研发、搭建和使用这样的系统。

Google 去年开源了 TensorFlow，被誉为业界良心。其实百度也想做这样的事情，也想让自家的深度学习能力被外界所了解。Caffe 的主要贡献者贾扬清评价 Paddle “代码质量高，设计很干净，是一个很 solid 的框架。”

百度已经为 Paddle 设立了官方网站。正式版将于 9 月 30 日放出，包含完整的文档和安装指导，现在 GitHub 上已经有了预发布版本。“我希望对深度学习感兴趣的朋友都来看看，尝试使用 Paddle，将它投入到更多的行业里去，去解决人工智能的更多问题。”徐伟说。

本文摘选自PingWest品玩，未经许可禁止转载

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