文 | 曾響鈴

來源 | 科技向令說（xiangling0815）

科技自強(qiáng)從口號變成國家戰(zhàn)略只在一夜之間。

剛剛結(jié)束的十九屆五中全會(huì)上，首次提出“把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”。

與十八屆五中全會(huì)公報(bào)相比，十九屆五中全會(huì)公報(bào)更加突出了創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，更進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了科技的自立自強(qiáng)，并明確提出到2035年關(guān)鍵核心技術(shù)要實(shí)現(xiàn)重大突破。

這表明，“十四五”期間，科技創(chuàng)新會(huì)被提升到一個(gè)更高的戰(zhàn)略位置，以改變當(dāng)前對美國技術(shù)依賴性強(qiáng)的被動(dòng)局面，并成為拉動(dòng)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。

十九屆五中全會(huì)與十八屆五中全會(huì)公報(bào)比對（科技部分）

在技術(shù)創(chuàng)新的眾多選項(xiàng)中，深度學(xué)習(xí)框架作為AI時(shí)代的“操作系統(tǒng)”，是AI向更深層次發(fā)展必經(jīng)的技術(shù)壁壘，也是科技巨頭轉(zhuǎn)型角逐AI時(shí)代的核心內(nèi)容，因而，深度學(xué)習(xí)框架的自主自立在科技強(qiáng)國戰(zhàn)略中意義非凡。

警惕，技術(shù)依賴的困境不要在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重演

自2018年開始，美國商務(wù)部不斷拋出“實(shí)體清單”，對中國企業(yè)實(shí)施技術(shù)封鎖以來，有關(guān)中國科技產(chǎn)業(yè)“缺芯少魂”的討論從來就沒停止過。

比如，由于缺乏高端芯片供應(yīng)，華為最近發(fā)布的Mate 40成為余承東嘴中的“絕版”。

再比如，PC時(shí)代的Windows、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的Andriod，這兩個(gè)龐大消費(fèi)市場的軟件生態(tài)被國外底層操作系統(tǒng)廠商牢牢攥在手中，牽一發(fā)而動(dòng)全身，科技霸權(quán)之下，中國企業(yè)進(jìn)退維谷。

然而，我們不應(yīng)只看到當(dāng)前的桎梏，還必須看到，關(guān)于未來的壓力。

AI到底有多重要，已不用再做贅述。“深度學(xué)習(xí)框架”作為連接AI技術(shù)與現(xiàn)實(shí)世界的樞紐，其作用至關(guān)重要。

通俗地說，深度學(xué)習(xí)框架如同一個(gè)培養(yǎng)皿，它搭載在芯片、大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上，承接各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用的“生產(chǎn)”，通過它，大量AI應(yīng)用得以訓(xùn)練和成型，它就是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。

“得框架者得AI”。

誰占領(lǐng)了深度學(xué)習(xí)框架，誰就擁有了AI時(shí)代應(yīng)用“生產(chǎn)”的“話語權(quán)”，誰就能構(gòu)建一個(gè)因?yàn)榧s定的深度學(xué)習(xí)規(guī)則而排他的開發(fā)者生態(tài)，這個(gè)生態(tài)一旦到了一定規(guī)模，就會(huì)形成與Windows、Andriod類似的群聚效應(yīng)，其他深度學(xué)習(xí)框架將很難有市場突破的機(jī)會(huì)。

可是根據(jù)IDC去年發(fā)布的《中國深度學(xué)習(xí)平臺市場份額調(diào)研》顯示，在AI技術(shù)使用方面，接受調(diào)研的企業(yè)和開發(fā)者中，86.2%選擇使用開源深度學(xué)習(xí)框架，其中Google、Facebook和百度占據(jù)了國內(nèi)絕大部分市場份額，但位列前兩位的Google和Facebook的深度學(xué)習(xí)平臺的領(lǐng)先優(yōu)勢還是比較大。

IDC《中國深度學(xué)習(xí)平臺市場份額調(diào)研》各家排名

雖然目前包括TensorFlow、PyTorch在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)框架都是開源的，但若“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”最終還是在他人手中成了氣候、壟斷了市場，在未來波云詭譎的國際產(chǎn)業(yè)競爭中，誰也不知道其所有者會(huì)使出什么方法來鉗制我們的AI產(chǎn)業(yè)、繼續(xù)卡我們的脖子！

我們不能等到事到臨頭才想到要怎么去應(yīng)對，現(xiàn)在就要行動(dòng)起來了，自主可控的深度學(xué)習(xí)框架對于中國來說，不但重要，而且必要。

火種，百度飛槳扛起深度學(xué)習(xí)技術(shù)自強(qiáng)的大旗

面對TensorFlow、PyTorch等國外深度學(xué)習(xí)框架的圍堵，好在百度飛槳站了出來。

作為中國首個(gè)開源開放、功能完備的端到端深度學(xué)習(xí)平臺，飛槳在核心框架（類似操作系統(tǒng)內(nèi)核）、工具組件（類似于操作系統(tǒng)讓你更方便使用的各種功能）和服務(wù)平臺（類似于操作系統(tǒng)與你交互的界面）上，都進(jìn)行了完整的體系化覆蓋。

飛槳深度學(xué)習(xí)平臺全景圖

例如，在開發(fā)環(huán)節(jié)，飛槳已開源70多個(gè)經(jīng)過真實(shí)業(yè)務(wù)場景驗(yàn)證的官方模型，涵蓋視覺、NLP、推薦等AI核心技術(shù)領(lǐng)域，成為官方支持模型最多的深度學(xué)習(xí)平臺。比如視頻識別工具包，能為開發(fā)者解決視頻理解、視頻編輯、視頻生成等一系列任務(wù)，可實(shí)現(xiàn)一鍵式的高效配置來做訓(xùn)練和預(yù)測；

在訓(xùn)練環(huán)節(jié)，飛槳在提升協(xié)同訓(xùn)練效率的同時(shí)，還大幅度放松訓(xùn)練所需求的軟件、硬件、帶寬環(huán)境，通俗理解就是在各種學(xué)習(xí)條件下都能“好好學(xué)習(xí)”；

在部署環(huán)節(jié)，飛槳在軟硬一體的思路下，推出了針對多硬件支持的底層加速庫和推理引擎Paddle Mobile以及Paddle Serving等，打個(gè)比方就是，除了教會(huì)學(xué)生知識，還給他們快速適應(yīng)環(huán)境、實(shí)踐上手的能力。

以上可以看到，飛槳在想方設(shè)法降低深度學(xué)習(xí)的門檻，讓“用戶”快速上手，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力；讓產(chǎn)業(yè)無縫進(jìn)入AI時(shí)代，完成變革。

這對于中國的AI發(fā)展而言，無疑起到了至關(guān)重要的作用。飛槳的成功，將使我們在未來AI時(shí)代手中多了一個(gè)籌碼，至少在AI的底層框架上能夠做到自主自強(qiáng)。

其實(shí)，飛槳并不是技術(shù)上的“紙上談兵”，而是已經(jīng)大量落地，賦能百業(yè)，正在我們身邊發(fā)揮著價(jià)值。

有學(xué)校用飛槳做出了一套林業(yè)蟲情監(jiān)測系統(tǒng)，可以遠(yuǎn)程監(jiān)測病蟲害情況，將原本需要兩周的檢查任務(wù)縮短至1小時(shí)，大大提升災(zāi)害防治的效率；氣象局利用飛槳對遙感氣象圖像進(jìn)行語義分割，識別積雪，獲取氣象信息；還有企業(yè)用飛槳構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)框架，做出了一套手勢翻譯臂環(huán)，可以用在工業(yè)領(lǐng)域，還能在醫(yī)療甚至我們生活中使用……

以上案例或許離普通人的生活較遠(yuǎn)，那么飛槳與華為的合作則讓深度學(xué)習(xí)技術(shù)的價(jià)值發(fā)生在我們身旁。雙方在硬件底層打通后，為端側(cè)AI提供強(qiáng)勁算力，輸入法應(yīng)用因此可以得到25%的性能提升、節(jié)省22%的內(nèi)存，降低50%的功耗，并且表現(xiàn)更加穩(wěn)定，不會(huì)受到CPU的負(fù)載影響。

百度飛槳與華為的合作在輸入法上體現(xiàn)很明顯

在一定程度上來說，飛槳代表的不光是百度的技術(shù)成就和商業(yè)成績，站在技術(shù)強(qiáng)國的戰(zhàn)略語境下，飛槳還代表著中國深度學(xué)習(xí)的旗幟和高度。在飛槳所有的落地案例中，應(yīng)用價(jià)值都通過數(shù)字可視化明明白白展示了出來，這既是飛槳的能力，也是飛槳能夠成為“中國旗幟”的底氣。

崛起，科技強(qiáng)國戰(zhàn)略下的時(shí)代利器

響應(yīng)科技強(qiáng)國戰(zhàn)略，站在第四次產(chǎn)業(yè)革命的起點(diǎn)，飛槳責(zé)無旁貸的承擔(dān)起中國在AI時(shí)代的產(chǎn)業(yè)基座，既是中國技術(shù)自強(qiáng)的代表，也是中國破局深度學(xué)習(xí)框架自主可控的一柄利器。

雖然目前飛槳與TensorFlow和PyTorch這兩個(gè)深度學(xué)習(xí)框架在通用能力上還有一些差距，但飛槳通過開放大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技術(shù)，在訓(xùn)練規(guī)模和訓(xùn)練效率上（支持萬億級規(guī)模參數(shù)的模型訓(xùn)練）具有一定優(yōu)勢，特別是針對中國國情，推出無需代碼編寫的AI建模工具EasyDL，大大加快了AI產(chǎn)業(yè)化的普及速度。

不久前結(jié)束的百度世界2020大會(huì)上，飛槳進(jìn)行了再次進(jìn)化，其能力又獲得了大幅提升。

作為百度大腦“軟硬一體AI大生產(chǎn)平臺”的“軟”的層面，飛槳?jiǎng)討B(tài)圖功能升級，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)靜態(tài)的結(jié)合，讓用戶更容易開發(fā)模型；全面升級的API體系，對于開發(fā)者更加友好。同時(shí)在硬件上適配22種芯片型號，覆蓋15家硬件廠商，對國產(chǎn)硬件的支持超過TensorFlow和PyTorch。

百度世界2020大會(huì)上百度CTO王海峰公開了飛槳最新升級

在“硬”的層面，百度自研的AI芯片百度昆侖2在大會(huì)上預(yù)發(fā)布，相比2018年發(fā)布的中國首款云端通用AI處理器“百度昆侖1”，百度昆侖2的性能大幅提升，能夠更好地滿足各種場景的AI計(jì)算需求。百度飛槳，加上百度昆侖，軟硬一體，使得中國在AI操作系統(tǒng)和AI芯片兩大AI核心底層技術(shù)上擁有了自主知識產(chǎn)權(quán)。

今天，我們有了強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)背景和領(lǐng)先世界的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，早已不是當(dāng)年那樣一窮二白，對未來力不從心。

在錯(cuò)過了芯片和操作系統(tǒng)之后，深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該獲得更多的鼓勵(lì)與支持，在飛槳帶領(lǐng)中國深度學(xué)習(xí)框架走向更高巔峰之前，我們唯有送上祝福：

為了國之AI的未來，百度加油！飛槳加油！

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