AI新基建提上日程!中國打破一百年的科技壟斷
近期,中央密集出臺相關政策,各省市陸續(xù)出爐2020年重點建設項目,“新基建”成為當前各界關注重點。3月4日,中共中央政治局常務委員會召開會議,提出將加快推進國家規(guī)劃的重大工程和基礎設施建設,其中明確提出將加快人工智能、5G網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心等新型基礎設施建設進度。
區(qū)別于傳統(tǒng)基建,“新基建”是指發(fā)力于信息數(shù)字化的基礎設施建設,主要包括5G基站建設、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)七大領域,其核心在于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉型,傳統(tǒng)基礎設施的數(shù)字化改造。
打破科技壟斷
在新基建提出之后,曠視也“碰巧”開源了深度學習框架“天元”,表面上看起來是巧合,其實在曠視內部,從去年開始便已經(jīng)在推動天元框架的開源進程,從框架技術的成熟度、生態(tài)環(huán)境的完善度,一直到未來發(fā)展的方向,經(jīng)過了多次討論才做出了這樣一個需要勇氣的決策。
總得說來,深度學習框架有三個時間節(jié)點,早在六年前Caffe便已經(jīng)開放,此后2015年、2016年先后集中涌現(xiàn)了一批開源框架,TensorFlow和PyTorch分別成為產(chǎn)業(yè)級和學術界非常受歡迎的深度學習框架代表。
Caffe是一個清晰而高效的深度學習框架,也是一個被廣泛使用的開源深度學習框架,它的主要優(yōu)勢是上手容易,訓練速度快,組件模塊化,可以方便的拓展到新的模型和學習任務上。但是Caffe最開始設計時的目標只針對于圖像,沒有考慮文本、語音或者時間序列的數(shù)據(jù)。TensorFlow在2015年由谷歌公司正式發(fā)布,是一個使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值計算的開源軟件庫。靈活的體系結構允許使用單個API將計算部署到服務器或移動設備中的某個或多個CPU或GPU。
在國外開源的深度學習框架占據(jù)了主流框架之后,2020年,中國迎來了深度學習框架集中爆發(fā)之年。清華大學的計圖(Jittor)、曠視的天元(MegEngine)和華為推出的MindSpore先后問世。
實際上,曠視天元早在2014年8月就在公司內部誕生了,經(jīng)過實踐中的不斷改進,終于在2020年3月開源,雖然在開源時間上晚于國外的幾家公司,但是曠視天元的優(yōu)勢仍然非常明顯。首先是框架與算法的協(xié)同,其次是高效與強大的性能,第三是很好地支持大數(shù)據(jù)、大規(guī)模訓練。天元是為工業(yè)級、研究院規(guī)模的研發(fā)機構設計的,它具備的一些核心特點都是用來解決現(xiàn)實研發(fā)過程中的痛點,例如一鍵切換訓練推理,同時支持動態(tài)圖和靜態(tài)圖等。
深度學習框架屬于AI的底層技術架構,像谷歌這樣的大公司一直在積極的布局人工智能的底層技術發(fā)展,只有站穩(wěn)了軟件層,未來在算法層、服務層和應用層上才能有更大的發(fā)展空間,而且不會因為技術受制于人。
從當前人工智能技術在場景中應用分析,人工智能應用薄,算法能力與人工能力的差距大。對于很多企業(yè)來說,想要用人工智能解決當下遇到的問題,但是本身沒有技術,需要專門招聘相關的人才、投入資金設備研究,而且需要多長時間能實現(xiàn)商業(yè)應用也是未知數(shù),成本太高但是預期又不確定,因此很多企業(yè)也就不愿意投入資源探索。對于身處人工智能領域的企業(yè)而言,很多企業(yè)一直扎根于技術的研發(fā)、升級,對于需求端的了解并不深入,因此在商業(yè)化方面略顯尷尬。
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