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曠視科技開(kāi)源國(guó)產(chǎn)自主深度學(xué)習(xí)框架激發(fā)AI生產(chǎn)力

倩倩 ? 來(lái)源:每日經(jīng)濟(jì)新聞 ? 2020-03-26 14:22 ? 次閱讀
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3月25日,國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)軍企業(yè)曠視科技舉辦線上發(fā)布會(huì),曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌重新定義了人工智能底層的基礎(chǔ)設(shè)施,并正式發(fā)布了曠視AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++,同時(shí)宣布開(kāi)源其核心框架天元(MegEngine)。向上發(fā)展產(chǎn)業(yè),向下發(fā)展AI算法基建。經(jīng)過(guò)多年的內(nèi)部磨練驗(yàn)證,曠視希望基于此次開(kāi)放的框架,賦能更多的企業(yè)可以更加低成本使用AI生成解決方案。

當(dāng)前,人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用落地速度較快,但對(duì)于大多數(shù)公司而言人工智能技術(shù)發(fā)展所需要的人才、資金、時(shí)間成本仍然是瓶頸所在。深度學(xué)習(xí)框架是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施中的基礎(chǔ)工具,是AI產(chǎn)業(yè)商業(yè)化的重要根基。如果沒(méi)有框架,傳統(tǒng)的研發(fā)異常艱苦,需要復(fù)雜的算法工程、漫長(zhǎng)的研發(fā)周期、巨大的人力成本。曠視的加入,讓國(guó)產(chǎn)自主深度學(xué)習(xí)框架再添一員,使中國(guó)的人工智能開(kāi)發(fā)工具可以在國(guó)際上與谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch對(duì)壘,相比國(guó)外的框架和平臺(tái),誕生于中國(guó)應(yīng)用場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)框架與中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型更適配,有望讓更多中國(guó)的企業(yè)更快捷的獲得AI研發(fā)能力。

在唐文斌看來(lái),AI基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)當(dāng)被重新定義。芯片之外,能夠被稱(chēng)為AI基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)當(dāng)還有算法層面AI平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品,來(lái)協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)、算法、算力。芯片和算法平臺(tái)對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō),就像一個(gè)人的“心”和“靈魂”一樣,需要深度耦合才能有魅力。

于是曠視提出了“AI生產(chǎn)力平臺(tái)”的概念,并發(fā)布了曠視自研的AI生產(chǎn)力平臺(tái)——Brain++。目前曠視幾乎所有AI產(chǎn)品都基于它構(gòu)建,這一次曠視決定將開(kāi)發(fā)多年來(lái)的心血積累開(kāi)放。更深層次的意義在于,曠視Brain++作為AI生產(chǎn)力平臺(tái),本質(zhì)是具備能夠批量生產(chǎn)算法的深度學(xué)習(xí)框架。另一方面,國(guó)產(chǎn)自主可控的深度學(xué)習(xí)框架,將是中國(guó)打造數(shù)字基建中AI核心能力的底座,釋放更多生產(chǎn)力。

普通企業(yè)AI研發(fā)的難

只需界定一些算法框架,計(jì)算機(jī)便能通過(guò)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練,達(dá)到“自主思考”的能力,深度學(xué)習(xí)對(duì)于人工智能的發(fā)展是革命性的。人工智能激發(fā)的巨大想象空間,吸引眾多企業(yè)卷入這場(chǎng)科技浪潮中。

但回顧過(guò)去三四年AI行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,馬太效應(yīng)聚集已經(jīng)非常明顯。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,一家傳統(tǒng)企業(yè)想要變成互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)很容易,只要具備IT基礎(chǔ)設(shè)施,一根網(wǎng)線+一套App就能線下轉(zhuǎn)線上。但是“AI+”和“互聯(lián)網(wǎng)+”不一樣,傳統(tǒng)企業(yè)和沒(méi)有算法研發(fā)基礎(chǔ)的場(chǎng)景,想要和人工智能融合需要跨過(guò)諸多難關(guān),初期工具東拼西湊、操作復(fù)雜上手難,還會(huì)擔(dān)憂(yōu)數(shù)據(jù)外傳與隱私泄露問(wèn)題,且模型效果持續(xù)難,以及定制開(kāi)發(fā)難、周期長(zhǎng)?!癆I+”提升的難度量級(jí)是跨越式的,因此大多數(shù)產(chǎn)業(yè)仍處在AI化轉(zhuǎn)型難的問(wèn)題上。相比之下少數(shù)互聯(lián)網(wǎng)巨頭和AI明星企業(yè)占據(jù)資源優(yōu)勢(shì)或?qū)I(yè)性,AI化更加迅猛。

曠視在成立之初也曾經(jīng)歷這樣的陣痛時(shí)刻,這也促使曠視要做出改變。唐文斌認(rèn)為,AI行業(yè)是分層的,曠視從早期的算法層向上生長(zhǎng)結(jié)合行業(yè)需求形成了軟硬結(jié)合的全棧解決方案進(jìn)入到了應(yīng)用層,并構(gòu)建了如機(jī)器人操作系統(tǒng)河圖、城市管理操作系統(tǒng)等數(shù)字化中臺(tái)或硬件中臺(tái)。但是曠視發(fā)現(xiàn)有限的算法在場(chǎng)景中具有局限性,場(chǎng)景中層出不窮的新的問(wèn)題需要新的算法來(lái)解決?!八詮母旧蟻?lái)說(shuō),發(fā)展人工智能應(yīng)該先解決基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),才能讓AI應(yīng)用擁有持續(xù)的動(dòng)力。”

發(fā)布會(huì)上,唐文斌重新定義了AI的基礎(chǔ)設(shè)施。他認(rèn)為只有AI芯片平臺(tái)和AI生產(chǎn)力平臺(tái)能夠被稱(chēng)為AI基礎(chǔ)設(shè)施。其中業(yè)內(nèi)對(duì)AI芯片的定義和界限已經(jīng)很清楚了:作為AI的硬件計(jì)算平臺(tái)毫無(wú)疑問(wèn)芯片能夠被稱(chēng)為基礎(chǔ)設(shè)施。但他認(rèn)為行業(yè)里還沒(méi)有人能夠解釋或推出AI底層的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品。

“算法研發(fā)和普通編程不同,是一個(gè)系統(tǒng)工程,所以就需要一個(gè)能夠協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)、算法、算力的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品。”唐文斌進(jìn)一步闡述,“我們認(rèn)為AI底層的平臺(tái)產(chǎn)品應(yīng)該是三位一體的,我們稱(chēng)它為‘AI生產(chǎn)力平臺(tái)’,而且曠視已經(jīng)擁有了這樣的平臺(tái)——Brain++。”據(jù)稱(chēng),曠視Brain++包括數(shù)據(jù)層面的平臺(tái)MegData,用于算法訓(xùn)練的一套框架MegEngine,以及彈性管理算力的平臺(tái)MegCompute,可覆蓋數(shù)據(jù)、算法和算力全流程、一站式的AI研發(fā)。

曠視Brain++的出現(xiàn),就是為企業(yè)用戶(hù)提供AI生產(chǎn)全流程的服務(wù),從專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)、到數(shù)據(jù)生產(chǎn)、模型優(yōu)化,再到私有化AI平臺(tái)的建設(shè)運(yùn)維,滿(mǎn)足各行業(yè)在“AI+”的過(guò)程中降本增效、自主安全和商業(yè)創(chuàng)新的訴求。讓AI學(xué)習(xí)模型從“手工”時(shí)代步入“自動(dòng)化”時(shí)代,這是業(yè)界一直所努力奮斗的,而曠視Brain++也是為此而生的。此次發(fā)布會(huì),曠視宣布將把Brain++最為核心的深度學(xué)習(xí)框架代碼開(kāi)源,本意是將創(chuàng)造無(wú)限算法的能力賦能給大眾,發(fā)動(dòng)集體的力量去解決無(wú)限場(chǎng)景中的無(wú)限問(wèn)題。

釋放更多生產(chǎn)力

曠視于2013年左右開(kāi)始專(zhuān)注于深度學(xué)習(xí),在2014年完成了自研框架的搭建,幾乎跟谷歌同一時(shí)間點(diǎn)來(lái)做這件事情。跟TensorFlow、PyTorch等平臺(tái)不同的是,曠視是一家主業(yè)全部為AI的公司,天元深度學(xué)習(xí)框架天然地帶有實(shí)踐性,不同場(chǎng)景下的解決方案天然就具備內(nèi)外統(tǒng)一性。

曠視的這種AI應(yīng)用實(shí)踐獨(dú)特性,讓其深度學(xué)習(xí)框架的開(kāi)源更具有實(shí)際可操作意義,進(jìn)而大幅度降低其他開(kāi)發(fā)者的學(xué)習(xí)成本。開(kāi)源框架和生產(chǎn)力平臺(tái)的作用就是為開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)良好的開(kāi)發(fā)環(huán)境,如果把算法研發(fā)比做炒菜的過(guò)程,有無(wú)框架和平臺(tái)的區(qū)別就是,現(xiàn)在就不需要廚師自己去造鍋、生火和洗菜,直接炒菜就可以了。讓研發(fā)人員獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術(shù)能力,不用重復(fù)造輪子也可以推進(jìn)AI快速落地。

這種人工智能對(duì)于生產(chǎn)力的升級(jí)與新基建的內(nèi)在邏輯不謀而合,“新基建”7大板塊中,拋開(kāi)電力、交通和新能源垂類(lèi)的基建領(lǐng)域,最核心的是以5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)中心為代表的數(shù)字基建。其本質(zhì)上是信息數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施,戰(zhàn)略意義是通過(guò)更為先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)釋放生產(chǎn)力。

無(wú)論是對(duì)于國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,還是賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型,人工智能技術(shù)的應(yīng)用都處在核心位置上。更深層次方面,數(shù)據(jù)、算力、算法構(gòu)建了人工智能發(fā)展的基本要素。其中算力與數(shù)據(jù)代表的硬件基礎(chǔ),更考驗(yàn)的是各類(lèi)AI算法,而深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建了AI算法的核心,“芯”“魂”并重,這樣才是建設(shè)好人工智能的基礎(chǔ)層。

有了類(lèi)似曠視Brain++這樣的AI生產(chǎn)力平臺(tái),猶如擁有了AI水電站級(jí)別的設(shè)施,未來(lái)人工智能才有可能像“自來(lái)水”一樣無(wú)處不在,且即開(kāi)即用。作為AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè),曠視為行業(yè)樹(shù)立了一個(gè)很好的榜樣,用開(kāi)源AI底層的深度學(xué)習(xí)框架,與行業(yè)共享創(chuàng)新成果提升AI行業(yè)整體效能。

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