明敏 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

前不久，中興結(jié)束5年合規(guī)檢查期的消息，在科技圈引發(fā)不小波瀾。

在這樣一個(gè)特殊的時(shí)間節(jié)點(diǎn)下，“缺芯少魂”方面的自主自強(qiáng)問(wèn)題，再次成為全社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。

芯片，代表著底層算力；魂則是指系統(tǒng)。

如今，AI被視為高精尖技術(shù)競(jìng)賽角逐的戰(zhàn)場(chǎng)，其最核心的系統(tǒng)便是深度學(xué)習(xí)框架。

國(guó)際兩大主流深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、PyTorch之外，中國(guó)的開(kāi)源框架，發(fā)展怎么樣了？

具體都有哪些玩家入場(chǎng)？其背后技術(shù)實(shí)力如何？是否能夠自主自立、不會(huì)重蹈“缺芯”覆轍？

今天，我們就來(lái)試著找尋這些問(wèn)題的答案。

國(guó)產(chǎn)開(kāi)源框架情況

在問(wèn)題的最開(kāi)始，我們來(lái)盤(pán)一盤(pán)如今市面上有哪些主流國(guó)產(chǎn)開(kāi)源框架。

百度飛槳（PaddlePaddle），深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架的先頭兵，在2016年就已率先對(duì)外發(fā)布。

而后在2020年，國(guó)內(nèi)開(kāi)源框架迎來(lái)了第一波集中爆發(fā)。

獨(dú)角獸曠視拿出工業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架天元（MegEngine），一流科技OneFlow、華為昇思（MindSpore）也在同年登場(chǎng)。

學(xué)界方面，清華大學(xué)開(kāi)源了支持即時(shí)編譯的深度學(xué)習(xí)框架計(jì)圖（Jittor）。

顯然，過(guò)去幾年中，“開(kāi)源”、“AI底層”成為了國(guó)內(nèi)AI廠商們十分重視的發(fā)展戰(zhàn)略。

其背后原因可大致歸結(jié)為兩點(diǎn)。

第一，在深度學(xué)習(xí)迎來(lái)高速發(fā)展的大背景下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向智能化，AI的注入是關(guān)鍵因素之一。

小到一次人臉識(shí)別、大到一座城市的智能化管理，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲透到我們的日常生活之中，成為社會(huì)高速發(fā)展的一條重要紐帶。

第二，盡管TensorFlow、PyTorch在技術(shù)上發(fā)展已經(jīng)非常成熟，但是外部環(huán)境變化，使得我國(guó)擁有自主創(chuàng)新的AI底層能力成為眼下之剛需，這也為國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架帶來(lái)了發(fā)展的土壤。

實(shí)際上，從2016年至今，國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架在經(jīng)歷多年積累、沉淀、探索后，一些成果已經(jīng)初步涌現(xiàn)。

根據(jù)IDC中國(guó)公開(kāi)發(fā)布的深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架市場(chǎng)研究報(bào)告，截至2021年上半年，TensorFLow、PyTorch以及百度飛槳成為國(guó)內(nèi)最高頻使用的開(kāi)源框架；

百度飛槳已凝聚406萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，服務(wù)15.7萬(wàn)企事業(yè)單位，開(kāi)發(fā)模型達(dá)47.6萬(wàn)個(gè)。

市場(chǎng)份額方面，百度飛槳在國(guó)內(nèi)綜合市場(chǎng)份額已超越TensorFlow和PyTorch，位居中國(guó)第一。

那么，它是如何一步步發(fā)展至如今這一水平的？其背后經(jīng)驗(yàn)是否值得參考借鑒？

作為國(guó)產(chǎn)頭雁，以百度飛槳為例，或許能厘清一條中國(guó)自研開(kāi)源框架發(fā)展之路。

自主技術(shù)系統(tǒng)需要怎樣煉成？

當(dāng)下，我們已經(jīng)處于以深度學(xué)習(xí)為核心的第三次AI浪潮，新興技術(shù)迎來(lái)集中爆發(fā)期。在這樣一個(gè)百舸爭(zhēng)流的環(huán)境中，如何開(kāi)拓出自己的一席之地？

瞄準(zhǔn)技術(shù)核心底層，大廠們深諳此道。

正如前文所提及的，框架被視為深度學(xué)習(xí)的核心靈魂，在推動(dòng)人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)上，具有舉足輕重的作用。

在此背景下，如何為自家深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架開(kāi)辟出一席之地？

參考飛槳，連點(diǎn)成線總結(jié)概括，大概需要4方面的努力：

• 技術(shù)積累
• 場(chǎng)景應(yīng)用
• 產(chǎn)業(yè)供需
• 開(kāi)發(fā)者生態(tài)

缺一不可。

首先，及時(shí)起步、搶占身位。

這里最典型的案例，便是谷歌TensorFlow。

2015年，TensorFlow先聲奪人，迅速在工業(yè)界內(nèi)贏得開(kāi)發(fā)者們的青睞，由此奠定了它全球兩大主流框架的地位。

百度飛槳幾乎是同一時(shí)間站在了起跑線上。

2016年，百度飛槳便先以PaddlePaddle的名字在GitHub上對(duì)外開(kāi)源，并且提供中英文雙語(yǔ)技術(shù)文檔。

而如果從籌備、研發(fā)期算起，百度飛槳的起點(diǎn)還要更早，可追溯到2010-2013年。

起跑早、發(fā)力早，帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)也十分明顯——可以有更加充足的時(shí)間積累底層技術(shù)。

目前，百度AI方面專利申請(qǐng)數(shù)量超過(guò)1.3萬(wàn)件，連續(xù)四年位列中國(guó)第一，其中深度學(xué)習(xí)專利數(shù)量位居全球第一。

將專利技術(shù)握在自己手里，意味著中國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以更加自主自強(qiáng)；同時(shí)，更早積累技術(shù)也為中國(guó)團(tuán)隊(duì)參與到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)建立，提供了機(jī)會(huì)。

如今，百度飛槳的核心框架貫穿開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、推理部署三個(gè)環(huán)節(jié)，基礎(chǔ)模型庫(kù)覆蓋CV、NLP、推薦、語(yǔ)音、知識(shí)增強(qiáng)的文心大模型。

第二，深度學(xué)習(xí)框架要能夠解決行業(yè)中的實(shí)際問(wèn)題。

工業(yè)界出身的深度學(xué)習(xí)框架，對(duì)理解行業(yè)場(chǎng)景有著先天優(yōu)勢(shì)。

加之飛槳誕生于中國(guó)，還能更加了解中國(guó)企業(yè)的實(shí)際需求，也為開(kāi)拓海外市場(chǎng)提供豐富經(jīng)驗(yàn)參考。

過(guò)去幾年來(lái)，百度飛槳官方發(fā)布的產(chǎn)業(yè)級(jí)開(kāi)源算法模型已經(jīng)超過(guò)了500個(gè)，并發(fā)布13個(gè)精度與性能平衡的產(chǎn)業(yè)級(jí)PP系列模型，覆蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、科學(xué)計(jì)算等20多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

在此我們可以看一些具體實(shí)例。

農(nóng)業(yè)增產(chǎn)方面，百度飛槳聯(lián)合京東方后稷打造了智慧水培植物工廠；

煤礦生產(chǎn)領(lǐng)域，華夏信天機(jī)器人公司基于飛槳的目標(biāo)檢測(cè)工具套件PaddleDetection，開(kāi)發(fā)出輸煤膠帶智能巡檢機(jī)器人。

當(dāng)然還有更為前沿的應(yīng)用場(chǎng)景。

前不久，百度生物計(jì)算方面研究登上Nature子刊，這一成果的底層技術(shù)支持便來(lái)自百度飛槳。

基于飛槳，百度開(kāi)發(fā)出了一個(gè)可用于生物計(jì)算的工具組件螺旋槳（PaddleHelix），涉及領(lǐng)域包括藥物研發(fā)、疫苗設(shè)計(jì)和精準(zhǔn)醫(yī)療等。

還有此前東京奧運(yùn)會(huì)上，中國(guó)跳水夢(mèng)之隊(duì)背后的隱形AI教練——國(guó)內(nèi)首個(gè)云端3D+AI跳水訓(xùn)練系統(tǒng)，底層能力同樣來(lái)自飛槳。

第三，協(xié)同上下游共同推動(dòng)自主創(chuàng)新。

在實(shí)際應(yīng)用層面，企業(yè)由于框架與硬件不適配，總是會(huì)帶來(lái)額外的人力物力成本。

在這方面，百度飛槳實(shí)現(xiàn)了國(guó)產(chǎn)芯片適配量第一，同時(shí)還是英偉達(dá)三大支持框架之一——也是其中唯一深度適配的中國(guó)框架。

除了自研昆侖芯之外，飛槳已經(jīng)和英特爾、英偉達(dá)等在內(nèi)的22家國(guó)內(nèi)外硬件廠商，完成了31種芯片的適配和優(yōu)化。

值得一提的是，深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架對(duì)底層硬件的適配，反過(guò)來(lái)也會(huì)開(kāi)拓國(guó)產(chǎn)硬件的使用場(chǎng)景，促進(jìn)國(guó)產(chǎn)硬件的發(fā)展。

第四，深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架能否發(fā)展更為長(zhǎng)遠(yuǎn)，良好的開(kāi)發(fā)者生態(tài)也是關(guān)鍵之一。

有人用、越用越好，可以看作是評(píng)判一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架的標(biāo)準(zhǔn)。

飛槳在這方面已經(jīng)初具規(guī)模。

其中，百度飛槳在開(kāi)源社區(qū)的影響力位居國(guó)內(nèi)第一，在GitHub上總star位于全球第三、中國(guó)第一。

《2021中國(guó)開(kāi)源年度報(bào)告》顯示，2021年GitHub中國(guó)項(xiàng)目活躍度Top 30中，飛槳占據(jù)了5個(gè)項(xiàng)目，其中飛槳框架位列第一。

中國(guó)自研開(kāi)源框架如何突圍？

綜上，便是百度飛槳為中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展提供的一些思考。

如今，全球深度學(xué)習(xí)框架“PPT”格局初現(xiàn)，百度飛槳PaddlePaddle與TensorFlow、PyTorch已展開(kāi)正面交鋒。

但不可否認(rèn)的是，前路仍舊漫長(zhǎng)，中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架能夠提升的空間還非常廣闊。

最近，百度方面也提出了自己的見(jiàn)解。

百度AI技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍博士表示，當(dāng)前中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)展有三大關(guān)鍵點(diǎn)：

• 技術(shù)實(shí)力
• 功能體驗(yàn)
• 生態(tài)規(guī)模

技術(shù)實(shí)力，不難理解。

技術(shù)創(chuàng)新的源頭，說(shuō)到底還是人才。目前，我國(guó)在AI底層技術(shù)人才的儲(chǔ)備上，仍有不足。

飛槳也是在邊研發(fā)邊培養(yǎng)這方面的人才。同時(shí)還打造了AI Studio學(xué)習(xí)與實(shí)訓(xùn)社區(qū)，讓更多對(duì)AI感興趣的人有機(jī)會(huì)入門(mén)、進(jìn)階和快速提升。

飛槳還與高校“產(chǎn)教融合”：合作人工智能相關(guān)教材、提供人工智能教育資源，超過(guò)700所高校的3000多名AI專業(yè)教師從飛槳舉辦的深度學(xué)習(xí)師資培訓(xùn)中受益。

其次，在功能體驗(yàn)上。

中國(guó)是全球產(chǎn)業(yè)鏈最完整的國(guó)家，但同時(shí)產(chǎn)業(yè)體系也相當(dāng)復(fù)雜，尤其是中小企業(yè)方面，如何快速向智能化轉(zhuǎn)型，已經(jīng)成為國(guó)家、行業(yè)都在重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

那么，如何讓各行各業(yè)的專業(yè)人才，即使沒(méi)有AI專業(yè)知識(shí)和背景也能順利使用AI，便是AI產(chǎn)業(yè)需要從底層技術(shù)上思考的問(wèn)題。

低門(mén)檻，儼然是眾望所需。

這也是百度飛槳的特色之一。

無(wú)論是TensorFlow還是PyTorch，都未在易用性方面下大功夫，對(duì)初學(xué)者友好度不高。而百度飛槳正好彌補(bǔ)了這一市場(chǎng)痛點(diǎn)。

最后，還是要說(shuō)回到開(kāi)發(fā)者生態(tài)上。

馬艷軍博士提到，百度飛槳與開(kāi)發(fā)者們一直保持緊密聯(lián)系，比如遇到問(wèn)題可以直接通過(guò)QQ交流群反饋給內(nèi)部工作人員。

同時(shí)，百度飛槳還經(jīng)常開(kāi)展線上直播福利課程，畢竟自學(xué)嘛，也是程序員必備自我修養(yǎng)了。

從這些動(dòng)作中也不難看出，與谷歌、Meta讓開(kāi)源框架“野蠻生長(zhǎng)”的路線不同，百度飛槳不僅僅是為開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)好用的底層框架，還投入了大量人力、物力來(lái)打造一個(gè)友好度更高、適用性更強(qiáng)的生態(tài)。

最后的最后，我們?cè)賮?lái)放眼瞭望一下整體人工智能產(chǎn)業(yè)的大環(huán)境。

去年4月，在首屆濟(jì)南國(guó)家級(jí)人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)高端峰會(huì)上，中國(guó)工程院院士潘云鶴就指出：

人工智能應(yīng)用的先導(dǎo)區(qū)要鼓勵(lì)使用中國(guó)自己的平臺(tái)，促進(jìn)中國(guó)人工智能實(shí)現(xiàn)自主可控。

另一方面，IDC報(bào)告指出，安全性開(kāi)始成為開(kāi)發(fā)者使用開(kāi)源框架的考量因素之一。

而值得慶幸的是，潘云鶴院士表示，這方面中國(guó)也開(kāi)始慢慢形成自己的優(yōu)勢(shì)，百度飛槳便是最好的證明之一。

正如馬艷軍博士所說(shuō)：

盡管深度學(xué)習(xí)框架屬于高投入、長(zhǎng)周期、搶生態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)，但已經(jīng)得到國(guó)家和企業(yè)的戰(zhàn)略性支持，是開(kāi)啟下一個(gè)AI時(shí)代的鑰匙。

板凳甘坐十年冷，只為星火可燎原。

十年技術(shù)投入，百度飛槳站穩(wěn)中國(guó)市場(chǎng)，未來(lái)的挑戰(zhàn)依然艱巨，挑戰(zhàn)總是與機(jī)會(huì)并存，相信心懷技術(shù)信仰的百度，可以不斷推動(dòng)中國(guó)的人工智能走在世界的前列。