文|鄰章

現在起,科技自立自強、自主可控,不再停留在企業(yè)或行業(yè)的層面。

在剛剛結束的五中全會上,“十四五”規(guī)劃(2021-2025年)和2035年遠景目標出爐,很多人都注意到,五中全會公報首次提出“把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”,突出了創(chuàng)新在現代化建設全局中的核心地位,更進一步強調了科技的自立自強,并明確提出到2035年關鍵核心技術要實現重大突破。

這表明了“十四五”期間,科技創(chuàng)新會被提升到一個更高的戰(zhàn)略位置,以改變當前對美國技術依賴性強的被動局面,并成為拉動未來經濟發(fā)展的重要力量。

核心技術的范圍還是比較寬泛的,但作為互聯網、計算機相關的從業(yè)者,沒人會否認,人工智能時代的狂風已經吹起,AI給社會、給經濟、給生活帶來的影響力將是前所未有。五中全會公報配合當下“新基建”上馬的大潮,人工智能將迎來新一輪的發(fā)展契機,與此同時,能否將人工智能底層核心掌握在自己手中,某種程度上決定著中國科技競爭力的“天花板”。

一、中國發(fā)展人工智能為什么需要自主可控?

眾所周知,人類社會正處在第四次工業(yè)革命的開端,人工智能則正是其核心驅動力,引領社會進入智能經濟時代。錯失了前三次工業(yè)革命機遇,我們自然不能再錯失第四次,大力發(fā)展人工智能已成共識。

從現實來說,在國家政策指引、相關科技企業(yè)以及科研機構的共同努力下,我國已成為全球人工智能一極。

但在看到成績的同時,也需要認識到:當下,眾多中國企業(yè)的人工智能技術應用依舊嚴重依賴TensorFlow、PyTorch等國外企業(yè)提供的深度學習框架。

所謂深度學習框架,百度CTO王海峰的定位很精煉——“在智能時代,深度學習框架起到承上啟下的作用,下接芯片,上承各種應用,具有重要價值,是‘智能時代的操作系統’。”

用更為通俗的話來解釋,深度學習平臺(框架)就猶如一棟房子的地基。但現實情況卻是,大部分的“房子”都建立在外國的地基上。

這會帶來很嚴重的問題:一是核心技術容易形成代差,因為外國不會開源最先進的技術;二是存在重要數據泄露風險;三是技術封鎖帶來安全風險。

特別是近幾年,復雜的國際形勢,為國家間科研、商業(yè)等方面的交流帶來很大的阻礙。而人工智能已經被各國視為國家戰(zhàn)略,貿易保守主義的抬頭、“實體清單”的存在,使得人工智能技術,尤其是深度學習框架,被蒙上一層隨時可能斷供的陰影。

(開源及私有代碼托管服務平臺GitHub突然限制了克里米亞、古巴、朝鮮、伊朗和敘利亞等國家用戶訪問就是個很典型的例子)

中國信息通信研究院政策與經濟研究所副總工何霞表示,“我國高度重視信息安全,產業(yè)安全和國家安全。如何保障安全,需要有核心的技術,安全的平臺和完善的管理�！敝袊�科學技術發(fā)展戰(zhàn)略研究院研究員、科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心副主任徐峰也表示:“在開源創(chuàng)新平臺方面,科技部有布局,國家政府持特別鼓勵的態(tài)度;產業(yè)政策方面,科技部會再對接實驗區(qū)建設和平臺建設做工作,搭建交流平臺,讓AI和經濟社會做深度融合;更重要的是教育方面,需要將AI課程普及進校園,包括教材編寫等�！�

所以,從技術迭代、數據安全等角度而言,實現深度學習平臺(框架)自主可控的必要性已毋庸置疑,畢竟只有在自家牢固的“地基”上搭起的AI萬丈高樓才有安全感。

二、中國人工智能發(fā)展能否自主可控?

國內人工智能產業(yè)應用高度依賴國外深度學習平臺的潛在風險,很早就引起了業(yè)內的警惕。近年來,一些企業(yè)也推出了國產深度學習框架。

除了百度在2016年宣布飛槳深度學習平臺開源,還有DI-X、曠視天元、MindSpore、計圖等產品的推出,讓國產深度學習平臺呈現整體崛起的態(tài)勢。

特別是飛槳,在經歷多年產業(yè)實踐后,現已成長為開源開放、功能完備、生態(tài)繁榮的深度學習平臺,可作為國內企業(yè)尋求安全可控、替代TensorFlow、PyTorch等美國產品的新選擇。

在此,我們可以從這樣幾個層面來一窺這道“飛槳”的實力。

從基礎能力層面來看:百度飛槳已經集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務平臺于一體,包含完整的開發(fā)、訓練、推理的端到端深度學習AI模型開發(fā)工具鏈。截止目前,飛槳官方模型庫算法總數達到146個,預訓練模型已達200多個。在深度學習模型開發(fā)、訓練、預測和部署等方面,已可比肩TensorFlow、PyTorch等國際主流框架。

同時,飛槳的能力迭代也非常快——去年11月全新發(fā)布和重要升級21個產品方向后,在今年5月召開的“WAVE SUMMIT202”深度學習開發(fā)者峰會上又帶來了35項全新發(fā)布和重要升級,推出飛槳企業(yè)版,用以全面滿足不同規(guī)模企業(yè)的業(yè)務開發(fā)需求。在這次百度世界2020大會上,飛槳又迎來“動靜統一、軟硬融合”的更新:硬件上適配22種芯片型號,覆蓋15家硬件廠商,對國產硬件的支持超過TensorFlow和PyTorch;軟件上,動態(tài)圖功能升級實現了動靜態(tài)的結合,讓用戶更容易開發(fā)模型,全面升級的API體系,則對于開發(fā)者更加友好。

從生態(tài)層面來看:公開數據顯示,飛槳已經凝聚了超過230萬開發(fā)者,服務超9萬家企業(yè),基于飛槳平臺創(chuàng)造了31萬個模型,覆蓋了通信、典禮、城市管理、民生、工業(yè)、農業(yè)、林業(yè)等眾多關乎國計民生的行業(yè)和領域。更與英特爾、英偉達、arm中國、華為、MediaTek、寒武紀、浪潮、中科曙光等啟動共建硬件生態(tài)合作圈。

從具體產業(yè)實踐來看: 百度飛槳的能力已經在大工業(yè)生產中得到驗證。例如在消費類電子領域,OPPO在其多個業(yè)務線都上線了基于飛槳構建的大規(guī)模分布式推薦系統,覆蓋全球3．5億月活用戶;工業(yè)安全領域,通過飛槳研發(fā)的輸電線路通道隱患目標圖像與視頻智能檢測系統,實現了輸電線路通道隱患目標的自動化識別和預警;環(huán)境保護領域,飛槳支撐的無人機自主飛行+應用管理平臺,可以對森林進行自主巡邏、火情監(jiān)測、非法入侵、森林樹木砍伐監(jiān)測等功能……而這些只是百度飛槳深度學習平臺產業(yè)實踐的冰山一角。

從市場地位來看:飛槳正日益展現出強大競爭力,成為中國人工智能抗衡國外TensorFlow、PyTorch等產品的絕對力量。據統計,飛槳在國內深度學習市場份額穩(wěn)居第三,僅次于Google TensorFlow。在第六屆世界互聯網大會上,飛槳入選了世界互聯網領先科技成果,可見其在行業(yè)和市場中的地位。

綜上:從技術實力、生態(tài)規(guī)模以及產業(yè)落地實踐來看,百度飛槳深度學習平臺已然具備承接大量中國企業(yè)由國外到國內平臺轉移的足夠能力。

三、產學研攜手共建,筑牢人工智能地基

雖然飛槳當下已成長為國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺,在市場份額發(fā)展上也展出了迅猛勢態(tài),但也需要客觀承認的是,其在整體市場份額層面,距離TensorFlow、PyTorch等主流平臺仍有差距。

如何抹平中國與外國的差距?在我看來,需要從政策扶持、產學研三方共建入手,以共同實現發(fā)展繁榮,筑牢中國人工智能地基。

特別是政府、產業(yè)、學術界需要更多地“打配合”,來集中力量辦大事,促進百度飛槳、曠視天元、MindSpore等國產深度學習平臺進一步成長,進而最大程度降低未來國際環(huán)境惡化帶給國內人工智能產業(yè)的損失。

(飛槳已經在產學研界有著大量合作共建)

此外,國內大部分的深度學習平臺在構建底層平臺所需的技術門檻高、周期長、投入大的現實下,這些平臺的基礎功能完備性、產業(yè)具體實踐以及生態(tài)構建等層面,都還處于非常稚嫩的狀態(tài),離飛槳尚有距離,更別說對標TensorFlow、PyTorch等成熟產品。

因此,無差別“大水漫灌”可能不是一個好的選擇,從投入產出比的角度來看,重點扶持百度飛槳等優(yōu)勢產品,做到“力出一孔”,可能是應對國際形勢變化、把握超車時機的最好選擇。

寫在最后:

飛槳已經在技術上取得大量升級突破,并在工業(yè)大生產中得到充足驗證,許多國產深度學習框架的出現,也證明了中國人工智能的整體實力 。中國擁有世界上最多的AI開發(fā)者,算法層與應用層也領先世界,只要合理進行政策扶持引導,加強產業(yè)橫向與縱向的合作,打造良性的生態(tài)集合,必然能實現“國貨自強、掌握核心科技、自主可控”的最終目標。

作者:鄰章系獨立撰稿人,專注科技互聯網評論,致力傳遞價值思考。