AI|商汤，要森林不是树木( 三 )
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商汤想要一片开放的森林
在开放上 ， 商汤从来不遗余力 。
所谓的开放 ， 其实就是要进行有梯次的赋能 ， 最终形成生态 。
我们可以看到 ， 在“硬能力”的开发上 ， 商汤通过建设、合作超算中心 ， 并把算力开放给用户 ， 让很多需要AI算力但没有必要独立建设超算中心的传统企业 ， 以及需要AI算力进行研发和落地 ， 但没有能力搭建超算平台的生态链企业 ， 都能够得到算力上的赋能 。
而在“软开放”方面 ， 商汤的主导的开源 ， 能够有效降低AI研发的门槛 ， 加速产业应用步伐 。 开源 ， 能够聚合人才与智慧 ， 从而推动AI社区的繁荣 ， 并成为推动产业发展的强大助推器 。
严格说来 ， 商汤的OpenMMLab人工智能算法开放体系 ， 既是一个战略体系 ， 也是一个生态规划 。 从初衷来说 ， OpenMMLab是为计算机视觉的一些重要方向建立统一而开放的代码库 ， 并不断把新的算法沉淀其中 ， 但是随着不断坚持开放多个开源算法库和工具箱 ， 这些开放资源得到了越来越多AI研究人员的积极使用、贡献和回馈 ， 对AI社区的发展产生了重要影响 。 
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而在本届世界人工智能大会上 ， 商汤科技正式宣布OpenMMLab战略升级 ， 成为由商汤科技发起的“人工智能算法开放体系” ， 以顺应人工智能领域的开源趋势 。 
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其实 ， 就在这几个月内 ， 中国的AI开源框架消息不断 ， 3月20日清华大学计算机系图形实验室发布了开源AI框架计图（Jittor） ， 华为3月28日正式开源MindSpore 。 在一度被TensorFlow、PyTorch两分天下的深度学习开源框架领域 ， 国产自研AI开源框架正在不断证明自己的生态野心 。
其实 ， 商汤很早就发现 ， 深度学习框架是像芯片、操作系统一样的战略资源 ， 并于2018年就开始启动开源计划OpenMMLab ， 逐渐确立了开放的生态 ， 让中国科技界 ， 终于摆脱了必须在底层系统受制于人的尴尬 ， 因此它也被称为AI领域的“国货之光” 。
这种局面的出现 ， 说明商汤在内的中国的整体AI实力在全球领先——为什么美国、中国、欧洲被视为全球前三的可能产生AI根源性创新的原发地？一个很大的标志就是 ， 它们都建构了完全自主的深度学习框架 。
而且 ， OpenMMLab产生于中国 ， 它的大量特征针对中国特色来开发——比如 ， 面对中国还有70%的传统企业没有数字化2.0转型的特点 ， OpenMMLab在友好性上大幅度提升；又比如 ， 国外主流开发框架普遍都对中文的自然语言处理需求优化得不够 ， 也缺乏中文的应用场景和数据集 ， 商汤就没有这个问题 。
作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量 ， AI已渗透到国家事务、社会运行、企业生产及人民生活的方方面面 ， 而OpenMMLab主要面向专注于算法研发的实验室、AI科技企业、以及独立的AI研究小组等 ， 为这些厂商提供AI算法的能力基础 ， 支持下游客户在AI领域的研究需求 。
用这样一段徐立的话来结尾是最好不过的 ， 他说：“我们要的是一片森林 。 我们需要各种各样的生物 ， 需要开放创新 ， 这也是我们迈出的第一步 ， 我们开源了这样的算法框架 ， 未来会引入更多的生态系统来共同完成 。 ”
*文中题图来自摄图网 ， 基于VRF协议 。
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