文 | 曾響鈴

來(lái)源 | 科技向令說(shuō)

科技自強(qiáng)從口號(hào)變成國(guó)家戰(zhàn)略只在一夜之間。

剛剛結(jié)束的十九屆五中全會(huì)上,首次提出“把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”。

與十八屆五中全會(huì)公報(bào)相比,十九屆五中全會(huì)公報(bào)更加突出了創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位,更進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了科技的自立自強(qiáng),并明確提出到2035年關(guān)鍵核心技術(shù)要實(shí)現(xiàn)重大突破。

這表明,“十四五”期間,科技創(chuàng)新會(huì)被提升到一個(gè)更高的戰(zhàn)略位置,以改變當(dāng)前對(duì)美國(guó)技術(shù)依賴性強(qiáng)的被動(dòng)局面,并成為拉動(dòng)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。

十九屆五中全會(huì)與十八屆五中全會(huì)公報(bào)比對(duì)(科技部分)

在技術(shù)創(chuàng)新的眾多選項(xiàng)中,深度學(xué)習(xí)框架作為AI時(shí)代的“操作系統(tǒng)”,是AI向更深層次發(fā)展必經(jīng)的技術(shù)壁壘,也是科技巨頭轉(zhuǎn)型角逐AI時(shí)代的核心內(nèi)容,因而,深度學(xué)習(xí)框架的自主自立在科技強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略中意義非凡。

警惕,技術(shù)依賴的困境不要在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重演

自2018年開(kāi)始,美國(guó)商務(wù)部不斷拋出“實(shí)體清單”,對(duì)中國(guó)企業(yè)實(shí)施技術(shù)封鎖以來(lái),有關(guān)中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)“缺芯少魂”的討論從來(lái)就沒(méi)停止過(guò)。

比如,由于缺乏高端芯片供應(yīng),華為最近發(fā)布的Mate 40成為余承東嘴中的“絕版”。

再比如,PC時(shí)代的Windows、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的Andriod,這兩個(gè)龐大消費(fèi)市場(chǎng)的軟件生態(tài)被國(guó)外底層操作系統(tǒng)廠商牢牢攥在手中,牽一發(fā)而動(dòng)全身,科技霸權(quán)之下,中國(guó)企業(yè)進(jìn)退維谷。

然而,我們不應(yīng)只看到當(dāng)前的桎梏,還必須看到,關(guān)于未來(lái)的壓力。

AI到底有多重要,已不用再做贅述�！吧疃葘W(xué)習(xí)框架”作為連接AI技術(shù)與現(xiàn)實(shí)世界的樞紐,其作用至關(guān)重要。

通俗地說(shuō),深度學(xué)習(xí)框架如同一個(gè)培養(yǎng)皿,它搭載在芯片、大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上,承接各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用的“生產(chǎn)”,通過(guò)它,大量AI應(yīng)用得以訓(xùn)練和成型,它就是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。

“得框架者得AI”。

誰(shuí)占領(lǐng)了深度學(xué)習(xí)框架,誰(shuí)就擁有了AI時(shí)代應(yīng)用“生產(chǎn)”的“話語(yǔ)權(quán)”,誰(shuí)就能構(gòu)建一個(gè)因?yàn)榧s定的深度學(xué)習(xí)規(guī)則而排他的開(kāi)發(fā)者生態(tài),這個(gè)生態(tài)一旦到了一定規(guī)模,就會(huì)形成與Windows、Andriod類(lèi)似的群聚效應(yīng),其他深度學(xué)習(xí)框架將很難有市場(chǎng)突破的機(jī)會(huì)。

可是根據(jù)IDC去年發(fā)布的《中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額調(diào)研》顯示,在AI技術(shù)使用方面,接受調(diào)研的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者中,86．2%選擇使用開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架,其中Google、Facebook和百度占據(jù)了國(guó)內(nèi)絕大部分市場(chǎng)份額,但位列前兩位的Google和Facebook的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)還是比較大。

IDC《中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額調(diào)研》各家排名

雖然目前包括TensorFlow、PyTorch在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)框架都是開(kāi)源的,但若“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”最終還是在他人手中成了氣候、壟斷了市場(chǎng),在未來(lái)波云詭譎的國(guó)際產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中,誰(shuí)也不知道其所有者會(huì)使出什么方法來(lái)鉗制我們的AI產(chǎn)業(yè)、繼續(xù)卡我們的脖子!

我們不能等到事到臨頭才想到要怎么去應(yīng)對(duì),現(xiàn)在就要行動(dòng)起來(lái)了,自主可控的深度學(xué)習(xí)框架對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō),不但重要,而且必要。

火種,百度飛槳扛起深度學(xué)習(xí)技術(shù)自強(qiáng)的大旗

面對(duì)TensorFlow、PyTorch等國(guó)外深度學(xué)習(xí)框架的圍堵,好在百度飛槳站了出來(lái)。

作為中國(guó)首個(gè)開(kāi)源開(kāi)放、功能完備的端到端深度學(xué)習(xí)平臺(tái),飛槳在核心框架(類(lèi)似操作系統(tǒng)內(nèi)核)、工具組件(類(lèi)似于操作系統(tǒng)讓你更方便使用的各種功能)和服務(wù)平臺(tái)(類(lèi)似于操作系統(tǒng)與你交互的界面)上,都進(jìn)行了完整的體系化覆蓋。

飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)全景圖

例如,在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié),飛槳已開(kāi)源70多個(gè)經(jīng)過(guò)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景驗(yàn)證的官方模型,涵蓋視覺(jué)、NLP、推薦等AI核心技術(shù)領(lǐng)域,成為官方支持模型最多的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。比如視頻識(shí)別工具包,能為開(kāi)發(fā)者解決視頻理解、視頻編輯、視頻生成等一系列任務(wù),可實(shí)現(xiàn)一鍵式的高效配置來(lái)做訓(xùn)練和預(yù)測(cè);

在訓(xùn)練環(huán)節(jié),飛槳在提升協(xié)同訓(xùn)練效率的同時(shí),還大幅度放松訓(xùn)練所需求的軟件、硬件、帶寬環(huán)境,通俗理解就是在各種學(xué)習(xí)條件下都能“好好學(xué)習(xí)”;

在部署環(huán)節(jié),飛槳在軟硬一體的思路下,推出了針對(duì)多硬件支持的底層加速庫(kù)和推理引擎Paddle Mobile以及Paddle Serving等,打個(gè)比方就是,除了教會(huì)學(xué)生知識(shí),還給他們快速適應(yīng)環(huán)境、實(shí)踐上手的能力。

以上可以看到,飛槳在想方設(shè)法降低深度學(xué)習(xí)的門(mén)檻,讓“用戶”快速上手,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力;讓產(chǎn)業(yè)無(wú)縫進(jìn)入AI時(shí)代,完成變革。

這對(duì)于中國(guó)的AI發(fā)展而言,無(wú)疑起到了至關(guān)重要的作用。飛槳的成功,將使我們?cè)谖磥?lái)AI時(shí)代手中多了一個(gè)籌碼,至少在AI的底層框架上能夠做到自主自強(qiáng)。

其實(shí),飛槳并不是技術(shù)上的“紙上談兵”,而是已經(jīng)大量落地,賦能百業(yè),正在我們身邊發(fā)揮著價(jià)值。

有學(xué)校用飛槳做出了一套林業(yè)蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)系統(tǒng),可以遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害情況,將原本需要兩周的檢查任務(wù)縮短至1小時(shí),大大提升災(zāi)害防治的效率;氣象局利用飛槳對(duì)遙感氣象圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割,識(shí)別積雪,獲取氣象信息;還有企業(yè)用飛槳構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)框架,做出了一套手勢(shì)翻譯臂環(huán),可以用在工業(yè)領(lǐng)域,還能在醫(yī)療甚至我們生活中使用……

以上案例或許離普通人的生活較遠(yuǎn),那么飛槳與華為的合作則讓深度學(xué)習(xí)技術(shù)的價(jià)值發(fā)生在我們身旁。雙方在硬件底層打通后,為端側(cè)AI提供強(qiáng)勁算力,輸入法應(yīng)用因此可以得到25%的性能提升、節(jié)省22%的內(nèi)存,降低50%的功耗,并且表現(xiàn)更加穩(wěn)定,不會(huì)受到CPU的負(fù)載影響。

百度飛槳與華為的合作在輸入法上體現(xiàn)很明顯

在一定程度上來(lái)說(shuō),飛槳代表的不光是百度的技術(shù)成就和商業(yè)成績(jī),站在技術(shù)強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略語(yǔ)境下,飛槳還代表著中國(guó)深度學(xué)習(xí)的旗幟和高度。在飛槳所有的落地案例中,應(yīng)用價(jià)值都通過(guò)數(shù)字可視化明明白白展示了出來(lái),這既是飛槳的能力,也是飛槳能夠成為“中國(guó)旗幟”的底氣。

崛起,科技強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略下的時(shí)代利器

響應(yīng)科技強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略,站在第四次產(chǎn)業(yè)革命的起點(diǎn),飛槳責(zé)無(wú)旁貸的承擔(dān)起中國(guó)在AI時(shí)代的產(chǎn)業(yè)基座,既是中國(guó)技術(shù)自強(qiáng)的代表,也是中國(guó)破局深度學(xué)習(xí)框架自主可控的一柄利器。

雖然目前飛槳與TensorFlow和PyTorch這兩個(gè)深度學(xué)習(xí)框架在通用能力上還有一些差距,但飛槳通過(guò)開(kāi)放大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技術(shù),在訓(xùn)練規(guī)模和訓(xùn)練效率上(支持萬(wàn)億級(jí)規(guī)模參數(shù)的模型訓(xùn)練)具有一定優(yōu)勢(shì),特別是針對(duì)中國(guó)國(guó)情,推出無(wú)需代碼編寫(xiě)的AI建模工具EasyDL,大大加快了AI產(chǎn)業(yè)化的普及速度。

不久前結(jié)束的百度世界2020大會(huì)上,飛槳進(jìn)行了再次進(jìn)化,其能力又獲得了大幅提升。

作為百度大腦“軟硬一體AI大生產(chǎn)平臺(tái)”的“軟”的層面,飛槳?jiǎng)討B(tài)圖功能升級(jí),實(shí)現(xiàn)了動(dòng)靜態(tài)的結(jié)合,讓用戶更容易開(kāi)發(fā)模型;全面升級(jí)的API體系,對(duì)于開(kāi)發(fā)者更加友好。同時(shí)在硬件上適配22種芯片型號(hào),覆蓋15家硬件廠商,對(duì)國(guó)產(chǎn)硬件的支持超過(guò)TensorFlow和PyTorch。

百度世界2020大會(huì)上百度CTO王海峰公開(kāi)了飛槳最新升級(jí)

在“硬”的層面,百度自研的AI芯片百度昆侖2在大會(huì)上預(yù)發(fā)布,相比2018年發(fā)布的中國(guó)首款云端通用AI處理器“百度昆侖1”,百度昆侖2的性能大幅提升,能夠更好地滿足各種場(chǎng)景的AI計(jì)算需求。百度飛槳,加上百度昆侖,軟硬一體,使得中國(guó)在AI操作系統(tǒng)和AI芯片兩大AI核心底層技術(shù)上擁有了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

今天,我們有了強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)背景和領(lǐng)先世界的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,早已不是當(dāng)年那樣一窮二白,對(duì)未來(lái)力不從心。

在錯(cuò)過(guò)了芯片和操作系統(tǒng)之后,深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該獲得更多的鼓勵(lì)與支持,在飛槳帶領(lǐng)中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架走向更高巔峰之前,我們唯有送上祝福:

為了國(guó)之AI的未來(lái),百度加油!飛槳加油!

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