开源平台有利于AI应用落地,旷视将迎来新机遇

开源平台有利于AI应用落地,旷视将迎来新机遇
2020年03月05日 13:44 杨剑勇

近年来,以机器学习、深度学习为核心的人工智能技术得到迅猛发展,也是未来几十年科技发展方向,为各行业带来创新活力,助推各行各业数字化转型升级。而开源AI技术平台,则是AI技术广泛应用至各行各业核心推动力。

在AI开源路上,谷歌、Facebook和百度三大互联网企业则走在行业前面,被行业广泛使用的TensorFlow,谷歌于2015年将其开源;百度于2016年对深度学习框架PaddlePaddle(飞桨)开源;还有Facebook旗下的PyTorch。

依据早前IDC所发布的《深度学习框架和平台市场份额》报告,在中国市场,深度学习平台市场,形成谷歌、Facebook、百度三强态势,他们是中国企业使用度最高、市场份额最大的深度学习平台。

需要指出的是,最早缘起谷歌的开源机器学习(ML)平台Kubeflow如今被广泛使用,包括亚马逊(AWS)、阿里云、IBM等各大云服务厂商。例如在AWS上,利用Kubeflow,可以简化 Kubernetes上部署机器学习工作流过程,推出一项完全托管的Kubernetes 的Amazon EKS服务,这样开发者在Amazon EKS 上使用 Kubeflow 进行分布式 TensorFlow 训练。

Kubeflow最初是谷歌内部运行TensorFlow一种开放式资源,它基于一个名为TensorFlow Extended的管道。最开始只是在Kubernetes上运行TensorFlow一种简单方法,但此后已扩展为用于运行整个机器学习多体系结构,多云框架。如今得到上百个组织参与,Kubeflow项目致力于使机器学习(ML)工作流在Kubernetes上的部署简单,可移植且可扩展。

很多人工智能企业都是依赖主流开发工具和开源平台来构建、训练和部署AI应用,在这些开源框架上进行开发人工智能服务和产品。整体而言,人工智能开源系统主要掌握在谷歌等少数国际巨头手中。作为国内最早发展人工智能技术的百度,是国内最早把AI技术开源的厂商。旗下PaddlePaddle(飞桨)于2016年对外开放,以开源把人工智能技术能力分享给社会,驱动AI无处不在,从农业到工业,从医疗到金融,再到智能家庭与无人驾驶,还有翻译、图像/语音识别以及信息流等产品和服务,AI商业落地走在行业前列。

百度是国内最早发展人工智能技术企业,AI算法框架平台上,也具有较高竞争力。还有包括旷视科技,研发深度学习框架——MegEngine,并基于此开发了算法平台Brain++,打造自己的原创AI技术。凭借原创AI技术位列全球前列。中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室所发布的《2019人工智能发展白皮书》披露全球人工智能企业TOP20榜单,与微软、谷歌、脸谱和百度等国内外科技巨头排名全球前十。

人工智能算法从研发到部署是一套庞大的系统工程,目前业界普遍把深度学习框架作为算法开发工具,但是学习和使用成本高,难以规模化。究其原因,只有深度学习框架并不本质,需要拉通从数据到算力再到框架的端到端解决方案,人工智能时代亟需一个满足产业需求的操作系统。

旷视的Brain++是其自主研发的端到端人工智能算法平台,具备大规模算法研发能力。其核心的深度学习框架具备独特的训练和推理一体化技术架构,同时集成了行业领先的自动机器学习(AutoML)技术,可实现算法训练和模型部署的高效流程化,和深度神经网络模型设计自动化,在减少人员参与而不牺牲训练质量的条件下,大幅提高算法生产效率。

如今,旷视也将计划开源把分享给业界,助力人工智能技术落地。这将对发展人工智能产业具有里程碑意义,赋能企业与开发者,推动人工产业应用发展。

作者系物联网高级顾问杨剑勇,福布斯撰稿人、网易签约作者,连续三年(2017-2019年)获得网易年度最佳签约作者。秉持让人们能重新审视物联网,并利用其从根本上改变社会去做事情,深度解读5G、IoT和AI等前沿科技,观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。

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