如今，開(kāi)源已成為推動(dòng)全球AI技術(shù)創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)力，無(wú)論是硬件、軟件、操作系統(tǒng)還是算法，都在積極擁抱開(kāi)源。
作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力量，人工智能技術(shù)的開(kāi)源及生態(tài)發(fā)展備受產(chǎn)業(yè)關(guān)注。9月24日，以“開(kāi)源共享·融金服產(chǎn)”為主題的2021中關(guān)村論壇開(kāi)源創(chuàng)新發(fā)展論壇在北京中關(guān)村舉辦。
曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼資深副總裁楊沐在論壇上表示，回顧過(guò)去十年AI技術(shù)的發(fā)展，我們基本在回答3個(gè)問(wèn)題，AI有沒(méi)有用，AI在哪里用，以及AI易不易用。現(xiàn)階段，想讓AI發(fā)揮更大的價(jià)值，更需要讓AI好用、易用。AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能夠有效降低AI算法生產(chǎn)門(mén)檻，讓AI變得越來(lái)越易用，走向更多實(shí)業(yè)。
中關(guān)村論壇期間，楊沐接受了新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者的采訪，他表示，在過(guò)去十年中，人工智能技術(shù)取得了很大的發(fā)展，如今已經(jīng)開(kāi)始融入到各行各業(yè)中，助力傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。
AI的應(yīng)用場(chǎng)景將從學(xué)術(shù)研究為主向應(yīng)用落地為主轉(zhuǎn)變
“現(xiàn)階段，AI算法逐漸成熟，AI的應(yīng)用場(chǎng)景將從學(xué)術(shù)研究為主向應(yīng)用落地為主進(jìn)行轉(zhuǎn)變，想讓AI發(fā)揮更大的價(jià)值，我們需要讓AI好用、易用?！睏钽逶谡搲稍L中表示，落地應(yīng)用的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)AI算法的供給是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，當(dāng)前大量算法生產(chǎn)過(guò)程還是非標(biāo)準(zhǔn)化的，因?yàn)榉菢?biāo)準(zhǔn)化所以算法生產(chǎn)過(guò)程充滿不確定性，而生產(chǎn)落地實(shí)用算法的過(guò)程只有先標(biāo)準(zhǔn)化，才能自動(dòng)化，才能更進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的普惠易用。
同時(shí)，AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)最重要的莫過(guò)于深度學(xué)習(xí)框架。楊沐在論壇采訪中表示，深度學(xué)習(xí)框架上承應(yīng)用、下接芯片，不夸張地說(shuō)，它對(duì)于人工智能的意義，就像Windows之于PC，安卓之于智能手機(jī)。此前IDC的調(diào)研顯示，目前86.2%的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者選擇使用開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架。近年，中國(guó)科技創(chuàng)新的背景下，中國(guó)AI企業(yè)紛紛開(kāi)源自主研發(fā)的AI框架，構(gòu)筑中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
國(guó)內(nèi)外框架演進(jìn)將百花齊放，中國(guó)也成為全球開(kāi)源體系的重要力量
“每個(gè)AI開(kāi)源框架都各有所長(zhǎng)，一個(gè)框架很難滿足所有企業(yè)和開(kāi)發(fā)者的全部需求。即便國(guó)外最早啟動(dòng)的幾家大企業(yè)，他們的框架已經(jīng)有了很好的生態(tài)起步優(yōu)勢(shì)也無(wú)法做到面面俱到?！睏钽逯毖裕瑖?guó)內(nèi)外框架演進(jìn)在接下來(lái)一段時(shí)間內(nèi)依然會(huì)呈現(xiàn)百花齊放的趨勢(shì)，并且開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架變多，大家也可以相互學(xué)習(xí)對(duì)方的長(zhǎng)處。
他還提到，過(guò)去幾年，國(guó)內(nèi)的開(kāi)源環(huán)境取得了很大的發(fā)展，中國(guó)已經(jīng)成為全球開(kāi)源體系的重要力量。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)貢獻(xiàn)代碼的數(shù)量在全球的比重已占40%左右。
值得注意的是，對(duì)于國(guó)內(nèi)的開(kāi)源框架企業(yè)而言，既需要補(bǔ)充生態(tài)上的硬實(shí)力，也需要找到差異化的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)，充分結(jié)合我國(guó)國(guó)情和國(guó)產(chǎn)硬件，發(fā)揮好自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和更好的生態(tài)洞察力。
工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報(bào)告（2019~2020年版）》顯示，預(yù)計(jì)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達(dá)30萬(wàn)，研發(fā)人員稀缺，楊沐認(rèn)為，企業(yè)應(yīng)通過(guò)一系列產(chǎn)學(xué)研合作，為社會(huì)培養(yǎng)和輸送符合市場(chǎng)需求的AI人才?！拔覀兺ㄟ^(guò)開(kāi)源競(jìng)賽、培訓(xùn)、高校課程合作等方式，不斷完善我們的開(kāi)發(fā)者支持體系，助力開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)、簡(jiǎn)單開(kāi)發(fā)，同時(shí)我們?cè)诳蚣苌贤ㄟ^(guò)差異化的技術(shù)來(lái)降低AI實(shí)際生產(chǎn)的門(mén)檻，讓更多現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)內(nèi)開(kāi)發(fā)者可以順利轉(zhuǎn)型為AI開(kāi)發(fā)者”。
以下為部分采訪實(shí)錄：
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)：隨著國(guó)內(nèi)AI行業(yè)和自研AI技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)的AI公司紛紛開(kāi)源自主研發(fā)的AI框架，助力我國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，你認(rèn)為我國(guó)目前AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)處在何種發(fā)展階段？如何加強(qiáng)我國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)？
楊沐：回顧過(guò)去十年AI技術(shù)的發(fā)展過(guò)程，基本在回答3個(gè)問(wèn)題，AI有沒(méi)有用，AI在哪里用以及AI易不易用。在2011年、2012年的時(shí)候，深度學(xué)習(xí)剛剛嶄露頭角。這個(gè)時(shí)候大家要回答的問(wèn)題是以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的AI到底是不是比以前好很多，到底能不能帶來(lái)很大的價(jià)值，是不是有用。
從2015年起，我們看到了逐漸成熟的AI技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，切實(shí)幫助人們解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。而現(xiàn)在，AI也已經(jīng)開(kāi)始融入到各行各業(yè)中，助力傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)：那么，現(xiàn)階段應(yīng)該如何加強(qiáng)我國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)？
楊沐：現(xiàn)階段，AI算法逐漸成熟，AI的應(yīng)用場(chǎng)景將從學(xué)術(shù)研究為主向應(yīng)用落地為主轉(zhuǎn)變，想讓AI發(fā)揮更大的價(jià)值，我們需要讓AI好用、易用。而人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能夠有效降低AI算法生產(chǎn)門(mén)檻，讓AI變得越來(lái)越易用。在AI落地應(yīng)用的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)AI算法的供給是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，當(dāng)前大量算法生產(chǎn)過(guò)程還是非標(biāo)準(zhǔn)化的，所以算法生產(chǎn)過(guò)程充滿不確定性，而生產(chǎn)落地實(shí)用算法的過(guò)程只有先標(biāo)準(zhǔn)化，才能自動(dòng)化，才能更進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)規(guī)?；钠栈菀子?。
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)：當(dāng)下AI開(kāi)源框架已是群雄混戰(zhàn)的局面，包括谷歌、Facebook、微軟、亞馬遜、百度、華為等都動(dòng)作頻頻，科技創(chuàng)新企業(yè)該如何突出重圍？
楊沐：每個(gè)AI開(kāi)源框架都各有所長(zhǎng)，一個(gè)框架很難滿足所有企業(yè)和開(kāi)發(fā)者的全部需求。即便國(guó)外最早啟動(dòng)的幾家大企業(yè)，它們的框架已經(jīng)有了很好的生態(tài)起步優(yōu)勢(shì)也無(wú)法做到面面俱到。國(guó)內(nèi)外框架演進(jìn)在接下來(lái)一段時(shí)間內(nèi)依然會(huì)呈現(xiàn)百花齊放的趨勢(shì)，并且開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架變多，大家也可以相互學(xué)習(xí)對(duì)方的長(zhǎng)處。
對(duì)于國(guó)內(nèi)的開(kāi)源框架企業(yè)而言，既需要補(bǔ)充生態(tài)上的硬實(shí)力，也需要找到差異化的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)，充分結(jié)合我國(guó)國(guó)情和國(guó)產(chǎn)硬件，發(fā)揮好自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和更好的生態(tài)洞察力。比如2021年上半年，結(jié)合我國(guó)AI科研環(huán)境以及顯卡短缺情況，曠視天元成為在市場(chǎng)上首個(gè)支持自動(dòng)動(dòng)態(tài)圖顯存優(yōu)化的開(kāi)源框架，開(kāi)發(fā)者只需要增加2行代碼，即可在相同顯存情況下，訓(xùn)練3倍大的模型并有效提升AI模型性能，從而幫助硬件資源有限的企業(yè)開(kāi)發(fā)者和科研人員節(jié)省成本，用有限的硬件資源訓(xùn)練出更大的模型。
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)：工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報(bào)告（2019~2020年版）》顯示，預(yù)計(jì)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達(dá)30萬(wàn)，研發(fā)人員稀缺，這對(duì)于開(kāi)源生態(tài)建設(shè)是很大的挑戰(zhàn)，該如何改變這一現(xiàn)狀？
楊沐：一方面應(yīng)通過(guò)一系列產(chǎn)學(xué)研合作，為社會(huì)培養(yǎng)和輸送符合市場(chǎng)需求的AI人才。例如曠視通過(guò)開(kāi)源競(jìng)賽、培訓(xùn)、高校課程合作等方式，不斷完善我們的開(kāi)發(fā)者支持體系，助力開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)、簡(jiǎn)單開(kāi)發(fā)。另一方面曠視也在框架上通過(guò)差異化的技術(shù)來(lái)降低AI實(shí)際生產(chǎn)的門(mén)檻，讓更多現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)內(nèi)開(kāi)發(fā)者可以順利轉(zhuǎn)型為AI開(kāi)發(fā)者。
例如近期我們開(kāi)源了MegFlow流式計(jì)算框架，提供了可快速完成AI應(yīng)用部署的視覺(jué)解析服務(wù)方案。常規(guī)的AI算法交付流程一般分為模型訓(xùn)練、SDK封裝、業(yè)務(wù)集成和交付驗(yàn)收四個(gè)步驟，冗長(zhǎng)繁雜。MegFlow總結(jié)了曠視內(nèi)部多年的AI應(yīng)用工程落地經(jīng)驗(yàn)，將資源、消息、任務(wù)等概念進(jìn)行了清晰一致的抽象化，將冗長(zhǎng)的算法交付流程簡(jiǎn)化為模型訓(xùn)練、業(yè)務(wù)集成及交付驗(yàn)收三步。AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者可以基于MegFlow提供的圖像和視頻解析服務(wù)，最快15分鐘即可完成客制化所需功能，例如發(fā)票掃描、明火檢測(cè)、電瓶車(chē)進(jìn)電梯檢測(cè)等。
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)：目前國(guó)內(nèi)的開(kāi)源項(xiàng)目還沒(méi)有在全球范圍內(nèi)鋪開(kāi)，深度學(xué)習(xí)基石地位仍然繞不開(kāi)國(guó)外巨頭的牽制，國(guó)產(chǎn)廠商該如何破局？
楊沐：過(guò)去幾年，國(guó)內(nèi)的開(kāi)源環(huán)境取得了很大的發(fā)展。中國(guó)已經(jīng)成為全球開(kāi)源體系的重要力量。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)開(kāi)發(fā)者貢獻(xiàn)代碼的數(shù)量在全球的比重已在40%左右。但必須承認(rèn)的是，我們的開(kāi)源生態(tài)仍待完善，仍然有很長(zhǎng)的路要走，開(kāi)源生態(tài)培養(yǎng)需要堅(jiān)持長(zhǎng)期主義。
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者 程子姣 編輯 徐超 校對(duì) 劉軍
