張賀飛

人工智能的“開源之戰(zhàn)”愈演愈烈，早已上升為爭奪人工智能話語權(quán)的較量。中國需要的不僅是越來越多的參與者，還需要在世界舞臺上拼刀法的撒手锏。

天元、MindSpore、計圖、OneFlow……一連串國產(chǎn)開源深度學(xué)習(xí)框架的相繼問世，讓中國的開源AI迎來了遲到的“暖春”。

8月15日的“2019中國電子學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎”頒獎儀式上，百度自主研發(fā)的“飛槳產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)技術(shù)與平臺”，更是榮獲2019年度中國電子學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎科技進(jìn)步一等獎。

國產(chǎn)開源深度學(xué)習(xí)框架開始得到行業(yè)的認(rèn)可。

早在2016年的時候，國內(nèi)的開源AI還只有百度飛槳一股力量，不少開發(fā)者被迫在Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch之間做選擇。特別是在“斷供華為”的陰影下，深度學(xué)習(xí)框架是否會被“斷奶”，一度成為外界熱議的焦點(diǎn)。在過度依賴國外開源框架造成的不確定中，“框架自由”成了國內(nèi)不少開發(fā)者的夙愿。

2020年國產(chǎn)的深度學(xué)習(xí)框架逐漸填補(bǔ)了空白，可人工智能的“開源之戰(zhàn)”也愈演愈烈，早已上升為爭奪人工智能話語權(quán)的較量。中國需要的不僅是越來越多的參與者，還需要在世界舞臺上拼刀法的撒手锏。

開源的自由與國界

關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架的價值，還要從算法開始說起。

在人工智能的三要素中，如果說數(shù)據(jù)是燃料、算力是發(fā)動機(jī)，算法就是催化劑，直接決定著發(fā)動機(jī)對燃料的利用率，也是深度學(xué)習(xí)研究中的基本功。在深度學(xué)習(xí)的初級階段，每位研究者都要花大量的時間寫算法。

深度學(xué)習(xí)框架的出現(xiàn)，大大降低了開發(fā)者入門的門檻，不再需要從零開始寫一套機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，可以直接使用框架中已有的模型進(jìn)行組裝，或者在已有模型的基礎(chǔ)上訓(xùn)練自己的模型，讓算法的規(guī)模化生產(chǎn)成為可能。

打一個比方的話：優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)框架給開發(fā)者的價值，可以讓開發(fā)者在項目訓(xùn)練中告別手工時代，就像拖拉機(jī)之于農(nóng)民，原先需要一鋤頭接著一鋤頭平整土地，自動化的拖拉機(jī)可以讓一個人完成原來數(shù)十人的工作。

其實(shí)業(yè)界對深度學(xué)習(xí)框架的價值早已形成了共識，爭議在于“開源”二字。無論是Google的TensorFlow，還是Facebook的PyTorch，無不披著開源的外衣，在“開源自由”的互聯(lián)網(wǎng)世界里，中國是否有必要推崇所謂的“國產(chǎn)”？

長江商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授、人工智能與制度研究中心主任許成鋼，曾經(jīng)分享過這樣一組數(shù)據(jù)：中國關(guān)注人工智能開源軟件包的人數(shù)在2017年秋就超過了美國，但93%的中國研究者使用的是TensorFlow等美國企業(yè)提供的開源框架。

某種程度上說，這是一組相當(dāng)恐怖的數(shù)據(jù)，芯片和開源框架分別代表了算力和算法，在芯片已經(jīng)被國外卡脖子的局面下，倘若繼續(xù)高度依賴國外的開源框架，算力和算法兩大基石都受制于人，等同于徹底把游戲規(guī)則的制定權(quán)交到了美國手中。一旦游戲規(guī)則掌握在別人手里，中國永遠(yuǎn)都是缺少話語權(quán)的弱者。

當(dāng)然，國內(nèi)仍然有不少理想主義者為開源唱贊歌，一群工程師、科學(xué)家、法學(xué)家為了開源自由對抗執(zhí)法部門的故事，時常出現(xiàn)在國內(nèi)的輿論場中。但現(xiàn)實(shí)終究拗不過強(qiáng)權(quán)，一向以開源社區(qū)自居的GitHub，屢屢傳出封禁伊朗、俄羅斯等國籍開發(fā)者的消息，開源背后的國界意識也是不爭的事實(shí)。

況且中國并不缺少過度信奉開源的教訓(xùn)，典型的例子就是華為。在美國政府的封殺下，谷歌雖然照舊向華為開源了AOSP項目，可配套的GMS服務(wù)卻把華為拒之門外，直接影響了華為手機(jī)在海外市場的銷量。

開源深度學(xué)習(xí)框架是否存在同樣的隱憂？可能在槍響之前，我們永遠(yuǎn)都不知道下一個陷阱在哪里。

中國開源的冰與火

回到開源深度學(xué)習(xí)框架的話題上，在各種不確定風(fēng)險的作用下，勢必要燃起屬于中國的星星之火。

從淺的層面來說，深度學(xué)習(xí)框架的自立是避險的需要，連亞馬遜、蘋果、微軟等都在自主研發(fā)深度學(xué)習(xí)框架，避免被谷歌牽制的時候，中國的人工智能企業(yè)應(yīng)該有最基本的風(fēng)險意識，盡可能避免芯片產(chǎn)業(yè)的覆舟之戒。

進(jìn)一步思考的話，創(chuàng)新通常不是靠砸錢、堆人就能發(fā)生的，最大的魅力還是創(chuàng)新的偶然性，可能發(fā)生在少數(shù)人身上。如果中國有越來越多的開發(fā)者、越開越多的企業(yè)參與到深度學(xué)習(xí)框架中來，創(chuàng)新的概率也將被提高。

但同時需要理性認(rèn)識的是，雖然深度學(xué)習(xí)框架關(guān)乎人工智能賽道的制高點(diǎn)，可本質(zhì)上還是一款“軟件”，它的難度并不在開發(fā)層面——伯克利、清華等一些頂級高校的博士生，往往也能開發(fā)出不錯的深度學(xué)習(xí)框架。

開源深度學(xué)習(xí)框架的重心在于產(chǎn)業(yè)化和長期維護(hù)，能否建立起一套完整的開源體系，進(jìn)入門檻遠(yuǎn)沒有想象中低。

一個典型的例子，美國大大小小的開源深度學(xué)習(xí)框架有幾十個，最終脫穎而出的卻是谷歌、亞馬遜、Facebook等巨頭，除了自身過硬的實(shí)力外，還在于巨頭們有充足資金進(jìn)行技術(shù)、團(tuán)隊、社區(qū)等方面的建設(shè)。一些剛剛起步的創(chuàng)業(yè)型公司，常常因為資金、技術(shù)、人才等方面的壓力而自縛手腳。

另一個層面來看，開源深度學(xué)習(xí)框架的用戶是開發(fā)者，所追求的是框架的易用性。在人們的固有認(rèn)知中，習(xí)慣傾向于信賴被大眾認(rèn)可的事物，在情感上更偏向于有巨頭背景的開源深度學(xué)習(xí)框架。即使一些初創(chuàng)企業(yè)可以提供有亮點(diǎn)的產(chǎn)品和服務(wù)，開發(fā)者也會出于安全、穩(wěn)定等考量選擇搶先培養(yǎng)了用戶習(xí)慣的產(chǎn)品。

中國開源深度學(xué)習(xí)框架的行業(yè)現(xiàn)狀，也是如此。

一面是行業(yè)越來越熱鬧，來自清華大學(xué)計算機(jī)系圖形實(shí)驗室的計圖、國內(nèi)計算機(jī)視覺領(lǐng)域的獨(dú)角獸曠視推出的天元，再到創(chuàng)業(yè)公司一流科技打造的OneFlow，已然呈現(xiàn)出一副百花齊放的景象。與2015年前后的美國市場如出一轍，短時間中涌現(xiàn)出了大大小小、各種各樣的開源深度學(xué)習(xí)框架。

一面是開源生態(tài)的貧瘠，開源深度學(xué)習(xí)框架的核心價值在于生態(tài)，需要向下對接芯片，向上支撐各種應(yīng)用，進(jìn)而打造深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)，也就需要持續(xù)的資源投入。華為的MindSpore還處于嬰兒狀態(tài)，阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭沒有太大的聲音，深度介入上下游生態(tài)的還只有百度飛槳一家而已。

抓住產(chǎn)業(yè)的窗口期

然而在新基建的浪潮下，留給中國開源深度學(xué)習(xí)框架試錯的時間已經(jīng)不多。

諸如智慧醫(yī)療、智慧社區(qū)、智慧金融、智慧交通等市場需求的爆發(fā)，正倒逼中國的開源AI形成一個完整的閉環(huán)，加速人工智能的產(chǎn)業(yè)化。確切地說，深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)不僅僅是個開源的問題，還是一個商業(yè)化問題。

畢竟開源的目的就是在商業(yè)化的過程中，以一個結(jié)構(gòu)化的、開放的底層系統(tǒng)，同時兼容存量市場和新增需求，降低客戶和合作伙伴的使用門檻，繼而為開發(fā)者提供快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的路徑。

不少人嘗試對飛槳、天元、計圖等開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，試圖找到最有吸引力的產(chǎn)品。或許并不需要復(fù)雜的對比，僅僅是這些開源框架在GitHub上的星級就能一較高下，百度飛槳的星數(shù)為12.5K，計圖、OneFlow和天元分別為1.6K、1.7K和2.5K，瀏覽量和服務(wù)端的代碼倉庫克隆數(shù)上，飛槳也遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先其他國內(nèi)開源架構(gòu)。

除了在GitHub上的絕對優(yōu)勢，百度飛槳還是近乎唯一有著大規(guī)模應(yīng)用案例的一家。

百度飛槳的大規(guī)模分布式訓(xùn)練，被OPPO應(yīng)用于應(yīng)用商店、內(nèi)容推薦、負(fù)一屏、廣告等推薦場景，推薦場景效果提升了4%—5%；

普宙飛行器科技基于百度飛槳打造的一款無人機(jī)自主飛行平臺，實(shí)現(xiàn)了大范圍森林的自主巡邏、火情監(jiān)測、非法入侵、森林樹木砍伐監(jiān)測等功能；

山東信通引入飛槳的模型壓縮庫PaddleSlim和端側(cè)推理引擎Paddle Lite，打造出了一整套輸電智能巡檢方案……

之所以將不同的開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對比，并非是為了渲染“春秋戰(zhàn)國”的對抗氣氛，而是當(dāng)深度學(xué)習(xí)走向與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的深水區(qū)，深度學(xué)習(xí)框架逐漸在產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程中扮演核心角色的時候，應(yīng)該多探討一下生態(tài)該怎么建設(shè)。

中國的開源深度學(xué)習(xí)框架需要的不僅是百花齊放，在加速應(yīng)用落地、擺脫外部依賴的大背景下，還應(yīng)該鼓勵一枝爭春。

比如重點(diǎn)扶持一兩家開源深度學(xué)習(xí)框架，推動上下游產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動，就像百度飛槳與華為麒麟芯片的深度合作，嘗試打造深度學(xué)習(xí)的中國標(biāo)準(zhǔn)；

再比如推動不同開源框架的兼容，一些創(chuàng)業(yè)公司和大學(xué)實(shí)驗室不缺少天才程序員，也適合一些創(chuàng)新性的探索，而百度、華為等科技巨頭則擅長開源生態(tài)的建設(shè)。至少從PyTorch引入TensorFlow的可視化來看，谷歌和Facebook已經(jīng)開始了合作。

何況留待中國開源AI的核心挑戰(zhàn)在于能否抓住產(chǎn)業(yè)化的窗口期，不同平臺間合作的契機(jī)遠(yuǎn)大于商業(yè)上的沖突。

寫在最后

百度CTO王海峰曾經(jīng)這樣形容深度學(xué)習(xí)框架的價值：在智能時代，深度學(xué)習(xí)框架起到承上啟下的作用，下接芯片和大型計算機(jī)系統(tǒng)，上承各種業(yè)務(wù)模型與行業(yè)應(yīng)用，是“智能時代的操作系統(tǒng)”。

假如中國無法在智能時代打造出屬于自己的“操作系統(tǒng)”，被Windows、安卓卡脖子的故事將再次上演。想要在這場全球性的AI爭奪戰(zhàn)中勝出，中國企業(yè)勢必要在基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)上下苦功，避免在沙灘上起高樓。

幸運(yùn)的是，在無數(shù)有識之士的呼聲奔走下，國內(nèi)也有了自己的開源深度學(xué)習(xí)框架“天團(tuán)”，既有百度飛槳這樣在技術(shù)和應(yīng)用上全面領(lǐng)先的C位擔(dān)當(dāng)，也有計圖、天元、MindSpore、OneFlow等新興勢力。

只是就目前來看，從開源深度學(xué)習(xí)框架的遍地開花，到整個開源AI生態(tài)的持續(xù)繁榮，再到中國人工智能應(yīng)用的行穩(wěn)致遠(yuǎn)，還需要不同領(lǐng)域開發(fā)者的協(xié)同努力，以及在政策層面進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)。