深度學(xué)習(xí)暗戰(zhàn):為何說(shuō)百度飛槳是“國(guó)貨之光”
近年來(lái),無(wú)論是生活還是生產(chǎn),AI的身影無(wú)處不在,人工智能所帶來(lái)的世界新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革曙光已現(xiàn),正在引發(fā)全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重塑,并與我國(guó)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變形成了歷史性交匯。
與此同時(shí),AI技術(shù)背后的爭(zhēng)奪戰(zhàn)也成為了各方關(guān)注的中心,其中深度學(xué)習(xí)框架作為AI時(shí)代的“操作系統(tǒng)”已經(jīng)暗潮洶涌。然而透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì),這場(chǎng)屬于技術(shù)流的戰(zhàn)爭(zhēng)卻值得我們深入思考。
全球權(quán)威咨詢IDC在《中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額調(diào)研》中,對(duì)國(guó)內(nèi)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)給出了詳細(xì)的市場(chǎng)解析: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。
不難看出,深度學(xué)習(xí)平臺(tái)已經(jīng)開始備受信賴。然而信賴背后的“依賴”也開始成為隱患。
IDC還指出,在國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)框架的使用上,谷歌、Facebook、百度雖然占據(jù)了國(guó)內(nèi)絕大部分市場(chǎng)份額,但是來(lái)自國(guó)外的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)仍處于較大的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
也就意味著,在現(xiàn)階段的深度學(xué)習(xí)框架市場(chǎng),我們處于和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代相同尷尬的境地——過(guò)度依賴他國(guó)技術(shù)。
倘若深度學(xué)習(xí)框架被“斷奶”,會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響?
可以打這樣一個(gè)比方:深度學(xué)習(xí)就像是一道菜譜,數(shù)據(jù)是肉和蔬菜,深度學(xué)習(xí)框架就是炒菜的鍋和鏟子,如果被人拿走了鍋和鏟子,再高明的廚師也無(wú)法炒出一道像樣的菜。
芯片已經(jīng)讓不少中國(guó)企業(yè)和開發(fā)者有了覆舟之戒,深度學(xué)習(xí)框架卻剛剛引起關(guān)注。
為什么要關(guān)注深度學(xué)習(xí)平臺(tái)?
自然而然的,深度學(xué)習(xí)框架也就成了“兵家必爭(zhēng)之地”。
目前已經(jīng)出現(xiàn)了Caffe、TensorFlow、飛槳(PaddlePaddle)、PyTorch等幾十種開源框架。尤其是谷歌2015年底在GitHub上正式開源的TensorFlow,幾乎是當(dāng)下使用最廣的深度學(xué)習(xí)框架。
谷歌對(duì)于TensorFlow的推廣不無(wú)成功,選擇使用TensorFlow的企業(yè)中,不乏網(wǎng)易、京東、360、聯(lián)想、美團(tuán)等中國(guó)的科技企業(yè)。
但業(yè)界也出現(xiàn)了警惕TensorFlow的聲音。
比如亞馬遜、Facebook等對(duì)TensorFlow的封閉深惡痛絕,分別推出了MxNet、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架,希望以兼容性和開放優(yōu)勢(shì),打破谷歌一騎絕塵的格局;
蘋果也為自家開發(fā)者引入了BNNS 和 MPSCNN兩個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,并在GitHub上發(fā)布了一個(gè)名為Turi Create的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,降低AI開發(fā)的門檻,也為避免在人工智能的賽道上被谷歌扼住喉嚨。
原因似乎不難理解,雖然TensorFlow是開源的,TensorFlow已經(jīng)與谷歌生態(tài)深度綁定,不排除會(huì)出現(xiàn)類似Android的局面。同時(shí)在商業(yè)層面上,谷歌為了賣自家的TPU,會(huì)不會(huì)逐漸放棄對(duì)其他GPU的支持?如果哪家公司在智能駕駛等核心技術(shù)上有趕超谷歌的趨勢(shì),是否存在在TensorFlow層面被谷歌打壓的可能。
借鑒谷歌在Android問題上對(duì)華為的態(tài)度,那些深度依賴TensorFlow的開發(fā)者,無(wú)疑也處于一種高度不確定之中。
來(lái)自中國(guó)的“全尺寸輪胎”
與其信任他人“不作惡”的承諾,不如技術(shù)自立。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家何帆曾給出了這樣的預(yù)言:現(xiàn)在的“備胎”還只是出現(xiàn)在男女關(guān)系中,未來(lái)將是科技界使用最多的一個(gè)名詞。
深度學(xué)習(xí)框架有些例外,中國(guó)的企業(yè)早在未雨綢繆。早在2016年的時(shí)候,百度就將飛槳開源,以免將命運(yùn)假于他人之手。國(guó)家也對(duì)此非常重視,國(guó)家發(fā)改委在2017年批復(fù),國(guó)內(nèi)唯一的深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室由百度牽頭籌建。
目前,飛槳不僅是中國(guó)首個(gè),也是目前唯一開源開放、功能完備的端到端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。
這個(gè)集核心框架、工具組件和服務(wù)平臺(tái)為一體的端到端開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái),囊括支持面向真實(shí)場(chǎng)景應(yīng)用、達(dá)到工業(yè)級(jí)應(yīng)用效果的模型,針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景的分布式訓(xùn)練能力、支持多種異構(gòu)硬件的高速推理引擎等,并在不久前一次性發(fā)布11項(xiàng)新特性及服務(wù),包含PaddleNLP、視頻識(shí)別工具集、Paddle Serving、PaddleSlim、AutoDL Design等多種深度學(xué)習(xí)開發(fā)、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)的“硬通貨”,滿足不同層次開發(fā)者的研發(fā)和創(chuàng)新需求。
相比于其他開源的深度學(xué)習(xí)框架,飛槳最大的特點(diǎn)在于easy to use,對(duì)很多算法進(jìn)行了完整封裝,開發(fā)者只需要略微了解下源碼原理,導(dǎo)入自己的數(shù)據(jù)就可以執(zhí)行運(yùn)行的命令。
有了飛槳這樣的“全尺寸輪胎”,中國(guó)AI不缺少飛速前行的可能。
百度也積極通過(guò)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動(dòng)推動(dòng)飛槳的大范圍落地,通過(guò)師資培訓(xùn)班,AI賽事等舉措,幫助近百所高校成功開設(shè)人工智能課程,直接惠及近萬(wàn)名學(xué)生,為未來(lái)的AI話語(yǔ)權(quán)爭(zhēng)奪戰(zhàn)打下了良好的基礎(chǔ)。而飛槳在產(chǎn)研聯(lián)動(dòng)的過(guò)程中,不僅僅作為教學(xué)工具助推教育,也在進(jìn)一步減少開發(fā)者對(duì)外國(guó)深度學(xué)習(xí)框架的依賴。
經(jīng)歷幾年的積累后,飛槳的一系列落地應(yīng)用正在改變著各行各業(yè):
在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域, 精確的地塊識(shí)別和分割在農(nóng)業(yè)有非常重要的意義,有利于根據(jù)遙感數(shù)據(jù)對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)、作物分類、成熟期預(yù)測(cè)、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、估產(chǎn)等工作進(jìn)行高效輔助,目前為止的絕大部分地塊分割都是靠人力進(jìn)行的。比如中科賽諾應(yīng)用飛槳對(duì)農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割,對(duì)耕地面積進(jìn)行提取,從而進(jìn)行有效的估產(chǎn)并輔助相關(guān)其它農(nóng)事活動(dòng)。
在工業(yè)領(lǐng)域,合金熔煉的過(guò)程中,合金元素會(huì)根據(jù)爐內(nèi)溫度、熔煉時(shí)間等因素發(fā)生無(wú)法用機(jī)理進(jìn)行判斷和解釋的變化,傳統(tǒng)合金熔煉環(huán)節(jié)大多由有經(jīng)驗(yàn)的師傅進(jìn)行補(bǔ)料,需要多次實(shí)驗(yàn)和調(diào)整。精諾數(shù)據(jù)基于飛槳平臺(tái)研發(fā)了IAPBOA算法,利用歷史配料數(shù)據(jù)建模,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化企業(yè)個(gè)性化配料方案,最終達(dá)到生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)成本的最優(yōu)平衡點(diǎn),從而指導(dǎo)熔煉生產(chǎn),減少對(duì)經(jīng)驗(yàn)的依賴,達(dá)到提升熔煉效率、節(jié)省原材料的效果。
這樣的案例還有很多很多,也正因?yàn)槿绱,深度學(xué)習(xí)平臺(tái)幾乎決定了AI未來(lái)應(yīng)用的走向。
某種意義上說(shuō),中美的人工智能競(jìng)賽很可能會(huì)演化成一場(chǎng)“框架之爭(zhēng)”。假如中國(guó)不在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)占據(jù)一席之地,完全依賴國(guó)外,系統(tǒng)的透明性將逐漸消失,國(guó)外企業(yè)將成為全世界數(shù)據(jù)、硬件、編譯器的標(biāo)準(zhǔn)制定者。特別是人工智能的應(yīng)用涉及到安防、識(shí)別、城市交通、公共服務(wù)等國(guó)家事務(wù),把這些應(yīng)用放在國(guó)外平臺(tái)上開發(fā),安全風(fēng)險(xiǎn)不言而喻。
除了產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險(xiǎn),中美在人工智能的應(yīng)用需求上也存在很大的差異,像TensorFlow在語(yǔ)音交互、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯等核心技術(shù)上,很少有中文數(shù)據(jù)集以及中文領(lǐng)域的技術(shù)探索。換而言之,只有深諳中國(guó)開發(fā)者需求和中國(guó)AI市場(chǎng)生態(tài)的深度學(xué)習(xí)框架,才是適合中國(guó)智能時(shí)代的“操作系統(tǒng)”。
寫在最后
在貿(mào)易沖突愈演愈烈的大背景下,全球商業(yè)環(huán)境已經(jīng)存在很大的不確定性,尤其是走在世界前沿的中國(guó)科技產(chǎn)業(yè),“拿來(lái)主義”的做法早已不再適用。
PC系統(tǒng),我們已經(jīng)有了同方科技與清華大學(xué)共同研發(fā)的開源桌面操作系統(tǒng)OPENTHOS;移動(dòng)系統(tǒng),華為傳說(shuō)中的“鴻蒙”歷經(jīng)十年打磨,即將顯出鋒芒;而AI系統(tǒng),也就是深度學(xué)習(xí)框架,也需要獨(dú)立自主,百度飛槳可能就是這道難題目前的最優(yōu)解。
欣慰的是,華為和百度企業(yè)走到了一起,飛槳和麒麟芯片,兩個(gè)“國(guó)貨之光“正在進(jìn)行強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。
或許在芯片和底層技術(shù)上,中國(guó)還有很長(zhǎng)一段路要走,但在人工智能、5G、IoT等未來(lái)場(chǎng)景的爭(zhēng)奪上,中國(guó)企業(yè)還需要在基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)上下苦工,避免在沙灘上起高樓,被別人牽著鼻子走。
我們需要的是屬于自己的“國(guó)貨之光”。
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