如何應對AI時代大國競爭？深度學習平台這個“源動力”應由國人掌握_風聞

文|吳俊宇

1946年，英國首相丘吉爾在美國密蘇里州富爾敦城的威斯敏斯特學院所發表的題為《和平砥柱》的演講提到:

從波羅的海邊的什切青到亞得里亞海邊的的裏雅斯特,一副橫貫歐洲大陸的鐵幕已經升起。

這場名為“鐵幕演説”也標誌着冷戰的開始。

自去年以來，中國頂尖科技企業正在遭遇一場“技術冷戰”。

而深度學習框架，可能成為下一個鉗制中國產業智能化進程的武器。

2018年8月，曾有人在天涯論壇提出這樣一個問題：

如果谷歌的人工智能學習系統TensorFlow不再開源，對中國人工智能有何影響？

當時那個評論下面還一片樂觀，大多數人認為不可能出現這種極端情況。但在今天，情況可能就不一樣了。

在國際知名第三方數據分析公司IDC發佈的《中國深度學習平台市場份額調研》中，多達86.2%的受訪者和企業都在使用開源的深度學習框架，而且對外國的深度學習框架依賴度很高。

由此可見，AI時代，深度學習框架是最有可能的冷戰戰場，中國科技企業可能要做好各種極端情況的思想準備，尤其是及時尋找適合的國產代替品。

一

互聯網公司會被斷供？

自去年以來，“斷供”“自主”突破科技領域，成為大眾層面的熱詞。國人都意識到，對外國技術的高依賴度存在巨大風險，比如深度學習框架領域的TensorFlow。

TensorFlow是是谷歌研發的第二代人工智能學習系統。被用於語音識別或圖像識別等多項機器學習和深度學習領域。

用谷歌研發人員的話來説：

我們不希望開發者像蓋房子那樣，一塊一塊磚頭地來，而是可以將幾個已經弄好的模塊組合起來。它可在小到一部智能手機、大到數千台數據中心服務器的各種設備上運行。

目前，TensorFlow完全開源，任何人都可以用。正是如此，谷歌正在悄然成為將成為世界數據、硬件、編譯器的標準制定者。

IDC《中國深度學習平台市場份額調研》顯示，Google深度學習平台在國內市場份額第一。中國企業對TensorFlow依賴度過高。

我在TensorFlow找到了正在使用它的公司地圖，其中有中國移動、聯想、京東、美團、網易、小米、360、搜狗等一批中國企業。

以京東為例，就在TensorFlow的框架上搭建了圖像審核、文字識別硬件和廣告等業務的AI技術；TensorFlow通過為京東雲、京東商城、京東金融搭建了房子。

但如果突然之間模塊被撤掉的話會出現何種局面？

京東過去幾年搭建的模型恐怕要全部重寫。互聯網公司們的各種服務可能都會受到影響。

打一個不恰當的比方，這無異相當於是一次地震。地震之後，你還得重新買房、重新裝修，這個過程不是一兩個月可以解決的。

二

別怕，我們有飛槳

好在，中國企業還是能有辦法避免“地震”，這就不得不説到百度的深度學習平台飛槳（PaddlePaddle）。

我們可以看一看飛槳的全景圖。

飛槳集核心框架、工具組件和服務平台為一體的端到端開源深度學習平台，囊括支持面向真實場景應用、達到工業級應用效果的模型，針對大規模數據場景的分佈式訓練能力、支持多種異構硬件的高速推理引擎等。

它具備五大核心優勢。

在核心框架層面，同時支持動態圖與靜態圖，兼顧了靈活性與效率；提供了70多個官方的、達到工業級應用效果的模型；支持大規模的分佈式訓練以及端到端的部署；為中國開發者提供系統的深度學習技術服務，有非常全面的中文支持。

我們甚至可以打這樣一個比方：

飛槳早已成為AI時代的“全尺寸輪胎”。

早在2012年前後，百度就開始研發深度學習技術。2013年，百度成立全球首個深度學習研究院。2016年，百度正式開源飛槳，這是中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的端到端深度學習平台。2017年，由國家發改委批覆，百度牽頭籌建了國內唯一的深度學習技術及應用國家工程實驗室。

這些年來，百度的飛槳正在悄然成為市場中的重要力量。

IDC《中國深度學習平台市場份額調研》顯示，百度深度學習平台被越來越多的企業與開發者所熟知，在中國深度學習平台領域的綜合市場份額排名前三，也是唯一進入市場前三的中國平台。

同時，百度飛槳正在迅速獲得國內企業開發者認可，百度曾公佈過一個數據，飛槳一週下週量增長12%，增速明顯。

三

為何飛槳獲得如此擁躉？

在今年4月份舉辦的國內首場深度學習開發者峯會上，百度一口氣發佈了11項針對飛槳的全新升級，升級內容涵蓋了從開發、訓練到部署、預測的每一個環節。

百度在飛槳核心框架基礎上，先後發佈了VisualDL、PARL、EasyDL、AutoDL、AI Studio等一系列的研發工具組件和服務平台，可以滿足不同層次的深度學習研發者的研發和創新需求。

我簡單翻譯一下這些話，其中大概的意思是這樣的。

1、各個垂直領域的企業在希望使用人工智能技術時，百度都提供了一套房，可以拎包入住；

2、深度學習開發者可以基於百度這套房進行定製、裝修，裝修出符合自己需求的房子；

可以説，飛槳具備了非常強大的支撐企業級應用的能力，已經在國內的眾多企業中廣泛應用。而且由於是國產框架，飛槳的相關能力已經在百度自己的應用場景中得到驗證，相比於TensorFlow，它更能滿足中國企業的需求。

飛槳對中國科技領域的重要意義，在於提供了一個國產的選擇，不必受制於人。在人工智能正在支撐經濟實現產業智能化轉型的今天，飛槳對於國家產業安全更有着重要的價值。

四

中國公司或該協同作戰

百度CTO王海峯一直是深度學習框架建設的倡導者，近年來不斷呼籲應該重視深度學習框架。

在去年4月，王海峯就在首屆數字中國建設峯會上提到深度學習框架的重要性：

上一代芯片我們有所缺失，所以現在遇到了一些困難。而芯片領域的下一步發展，會越來越多和AI技術結合，基於AI技術轉化應用，這就要用到深度學習框架。因此，飛槳等深度學習框架一定意義上相當於AI芯片的指令集。

今年，王海峯也在很多個場合強調：深度學習正在推動人工智能進入工業大生產階段，深度學習框架是智能時代的操作系統。

國產深度學習框架在目前的格局下，的確應該被重視起來。

互聯網公司可以更多轉向飛槳而不是TensorFlow，避免未來出現極端情況。因為是長遠來看，深度學習框架在本國公司手中掌握，才可以避免整個產業都受制於人。

飛槳可以與國產芯片形成合力。

最近百度和華為達成深度合作，飛槳和麒麟芯片將強強聯合，這開了一個好頭。深度學習框架和芯片聯合的價值，已經在飛槳和Intel的合作中得到驗證。

此前有數據稱，在百度和英特爾定製的CPU上，飛槳用ImageNet全量驗證數據集在Resnet-50和Mobilenet-v1兩個模型上，對比了INT8和FP32兩者的性能，精度差距控制在1%以內，在性能上INT8相較於FP32有2-3倍的提升，效果非常顯著。

AI時代，我們和國際競爭對手站在同一起跑線，誰能獲勝尚未定局。百度已經用飛槳為中國搭好了“地基”。

在此之上，也希望中國的頂尖科技公司能夠抱團形成合力，共同應對挑戰。