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『AI』旷视落子天元：深度学习框架开源，是成为伟大AI企业的第一步

『AI』旷视落子天元：深度学习框架开源，是成为伟大AI企业的第一步
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“机器必须有自己独特的思考 ， 机器必须做人类做不到的事情 。 ”
『AI』旷视落子天元：深度学习框架开源，是成为伟大AI企业的第一步
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作者 /  刘亚杰
编辑 /  刘   煜
人工智能的飞速发展离不开深度学习和算法的演进 。 人工智能是怎样实现的？算法又是怎样产生的？
中国人工智能独角兽企业给出了他们的解释：“简单来讲 ， 算法的研发过程就像炒菜 。 在‘美味算法’的研发中 ， 数据就是各种各样的食材 ， 需要清洗 ， 分类管理 ， 是‘炒制’算法的原材料；而算法的训练和推理就像是烹制的过程 ， 需要锅具（深度学习框架）来承载；算力则是一灶猛火 ， 火候到位才能烧得好菜 。
厨师的工作是什么？一定不是买菜、刷锅、端盘子 ， 他们几十年精深厨艺 ， 炉火纯青的 ， 是在火候的顶点逼出锅气 ， 是结束表演时精准洒出的一把盐 ， 然而即便是厨艺高超也不能空手烧出佛跳墙——AI开发者亦是如此 ， 他们钟情于“炼丹”文化 ， 讲究学术造诣 ， 但尽管是大神级开发者 ， 也需要好用的开发工具 。
厌倦了晦涩的技术参数与冗长的产品规格说明书 ， AI从业者远比其他业者更喜欢类比 。 谈及人工智能和深度学习的理念和优势 ， 免不了讲出如上这样的观点 。
故事讲到这 ， 听众总会有所收获 ， 也有了一番不解 。
在国内产业升级的背景下 ， 谁能拉动生产力？当厨师站在更好的工作空间 ， 身前围坐着更多苛责的食客时 ， 谁能提升菜品供应效率？随着厨房不断升级 ， 需求、资源、方法论都会改变 ， 这道题越发不好解答 。
不过旷视没有给听众太多考虑的时间 ， 而是一递上奇招：先开源 ， 再开放 。
3月25日 ， 旷视按计划正式开源其自研、自用了6年的工业级深度学习框架“天元”（MegEngine） 。 在开源框架的同时 ， 旷视还将开放Brain++的算力和数据平台 ， 其目的是降低AI算法的研发门槛 ， 让“深度学习 ， 简单开发”——“降低开发者的门槛 ， 让 AI 变得平凡 ， 才能真正的释放 AI 生产力 。 ”旷视表示 。
01产业变了
“机器必须有自己独特的思考 ， 机器必须做人类做不到的事情 。 ”
2017年5月27日 ， 贵阳国际大数据产业博览会上 ， 当人们还在回忆一年前 ， AlphaGo战胜棋手李世石与柯洁的故事 ， 马云说出了这些话 。 在他看来 ， 机器强大的运算能力 ， 不能只停留在棋盘上 ， 现实中有更广阔的用武之地 。
这一年 ， ARJ21-700飞机获得中国民航局颁发的许可证 ， 中国开始量产喷气式客机；480万辆运营车辆上线被动系统 ， 中国建成全球最大的车联网平台；另据中国汽车工业协会数据 ， 2017年全年中国汽车产销量双双超过300万辆……
由此可见 ， 中国社会正在变化 ， 产业已经告别原始的“作坊式”生产模式 ， 迎来市场化、规模化、现代化改造 。 这是一次全行业生产工具的全面升级的时代 ， 这次改造才是马云口中人类做不到 ， 应该留给机器思考、完成的“事情” 。
『AI』旷视落子天元：深度学习框架开源，是成为伟大AI企业的第一步
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很明显 ， 这些“事情”的复杂程度远比下棋更高 ， 不过已经有中国企业关注这些“事情” 。 这场对弈之后 ， 旷视很快将人工智能产品及解决方案落地 ， 在深度研发人工智能底层算法的基础上 ， 推出智能摄像头、智能计算单元、智能机器人三大硬件体系 ， 走出一条“软硬结合”发展路线 。
伴随业务版图不断扩张 ， 旷视也发现了一些问题：世界上不存在通用的算法 。 很多细分场景和诉求 ， 都需要创新算法来解决 ， 然而算法研发的门槛过高 ， 传统企业和中小企业没有深度学习和算法开发的能力；作为AI算法厂商和解决方案提供商 ， 供方有能力 ， 但是缺乏一线业务场景的数据和对业务的深入理解 。 双方类似于站在跨海大桥的两端 ， 总要消灭那段距离才能相遇——这也正是AI+产业的升级过程中面临的最大鸿沟 。


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