現(xiàn)在起，科技自立自強(qiáng)、自主可控，不再停留在企業(yè)或行業(yè)的層面。
在剛剛結(jié)束的五中全會上，“十四五”規(guī)劃(2021-2025年)和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)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(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”，突出了創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，更進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了科技的自立自強(qiáng)，并明確提出到2035年關(guān)鍵核心技術(shù)要實現(xiàn)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(dāng)前對美國技術(shù)依賴性強(qiáng)的被動局面，并成為拉動未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。
核心技術(shù)的范圍還是比較寬泛的，但作為互聯(lián)網(wǎng)、計算機(jī)相關(guān)的從業(yè)者，沒人會否認(rèn)，人工智能時代的狂風(fēng)已經(jīng)吹起，AI給社會、給經(jīng)濟(jì)、給生活帶來的影響力將是前所未有。五中全會公報配合當(dāng)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(jī)，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(qū)動力，引領(lǐng)社會進(jìn)入智能經(jīng)濟(jì)時代。錯失了前三次工業(yè)革命機(jī)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(xiàn)實來說，在國家政策指引、相關(guān)科技企業(yè)以及科研機(jī)構(gòu)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(rèn)識到：當(dāng)下，眾多中國企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用依舊嚴(yán)重依賴TensorFlow、PyTorch等國外企業(yè)提供的深度學(xué)習(xí)框架。
所謂深度學(xué)習(xí)框架，百度CTO王海峰的定位很精煉——“在智能時代，深度學(xué)習(xí)框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應(yīng)用，具有重要價值，是‘智能時代的操作系統(tǒng)’。”
用更為通俗的話來解釋，深度學(xué)習(xí)平臺(框架)就猶如一棟房子的地基。但現(xiàn)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(yán)重的問題：一是核心技術(shù)容易形成代差，因為外國不會開源最先進(jìn)的技術(shù);二是存在重要數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險;三是技術(shù)封鎖帶來安全風(fēng)險。
特別是近幾年，復(fù)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(jīng)被各國視為國家戰(zhàn)略，貿(mào)易保守主義的抬頭、“實體清單”的存在，使得人工智能技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)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(wù)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(jīng)濟(jì)研究所副總工何霞表示，“我國高度重視信息安全，產(chǎn)業(yè)安全和國家安全。如何保障安全，需要有核心的技術(shù)，安全的平臺和完善的管理。”中國科學(xué)技術(shù)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(chǎn)業(yè)政策方面，科技部會再對接實驗區(qū)建設(shè)和平臺建設(shè)做工作，搭建交流平臺，讓AI和經(jīng)濟(jì)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(jìn)校園，包括教材編寫等。”
所以，從技術(shù)迭代、數(shù)據(jù)安全等角度而言，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)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(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用高度依賴國外深度學(xué)習(xí)平臺的潛在風(fēng)險，很早就引起了業(yè)內(nèi)的警惕。近年來，一些企業(yè)也推出了國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架。
除了百度在2016年宣布飛槳深度學(xué)習(xí)平臺開源，還有DI-X、曠視天元、MindSpore、計圖等產(chǎn)品的推出，讓國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)平臺呈現(xiàn)整體崛起的態(tài)勢。
特別是飛槳，在經(jīng)歷多年產(chǎn)業(yè)實踐后，現(xiàn)已成長為開源開放、功能完備、生態(tài)繁榮的深度學(xué)習(xí)平臺，可作為國內(nèi)企業(yè)尋求安全可控、替代TensorFlow、PyTorch等美國產(chǎn)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(chǔ)能力層面來看：百度飛槳已經(jīng)集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺于一體，包含完整的開發(fā)、訓(xùn)練、推理的端到端深度學(xué)習(xí)AI模型開發(fā)工具鏈。截止目前，飛槳官方模型庫算法總數(shù)達(dá)到146個，預(yù)訓(xùn)練模型已達(dá)200多個。在深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、預(yù)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?？?mdash;—去年11月全新發(fā)布和重要升級21個產(chǎn)品方向后，在今年5月召開的“WAVE SUMMIT202”深度學(xué)習(xí)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(wù)開發(fā)需求。在這次百度世界20*會上，飛槳又迎來“動靜統(tǒng)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(chǎn)硬件的支持超過TensorFlow和PyTorch;軟件上，動態(tài)圖功能升級實現(xiàn)了動靜態(tài)的結(jié)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(shù)據(jù)顯示，飛槳已經(jīng)凝聚了超過230萬開發(fā)者，服務(wù)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(nóng)業(yè)、林業(yè)等眾多關(guān)乎國計民生的行業(yè)和領(lǐng)域。更與英特爾、英偉達(dá)、arm中國、華為、MediaTek、寒武紀(jì)、浪潮、中科曙光等啟動共建硬件生態(tài)合作圈。
從具體產(chǎn)業(yè)實踐來看: 百度飛槳的能力已經(jīng)在大工業(yè)生產(chǎn)中得到驗證。例如在消費(fèi)類電子領(lǐng)域，OPPO在其多個業(yè)務(wù)線都上線了基于飛槳構(gòu)建的大規(guī)模分布式推薦系統(tǒng)，覆蓋全球3.5億月活用戶;工業(yè)安全領(lǐng)域，通過飛槳研發(fā)的輸電線路通道隱患目標(biāo)圖像與視頻智能檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了輸電線路通道隱患目標(biāo)的自動化識別和預(yù)警;環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域，飛槳支撐的無人機(jī)自主飛行+應(yīng)用管理平臺，可以對森林進(jìn)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(xué)習(xí)平臺產(chǎn)業(yè)實踐的冰山一角。
從市場地位來看：飛槳正日益展現(xiàn)出強(qiáng)大競爭力，成為中國人工智能抗衡國外TensorFlow、PyTorch等產(chǎn)品的絕對力量。據(jù)統(tǒng)計，飛槳在國內(nèi)深度學(xué)習(xí)市場份額穩(wěn)居第三，僅次于Google TensorFlow。在第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，飛槳入選了世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果，可見其在行業(yè)和市場中的地位。
綜上：從技術(shù)實力、生態(tài)規(guī)模以及產(chǎn)業(yè)落地實踐來看，百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺已然具備承接大量中國企業(yè)由國外到國內(nèi)平臺轉(zhuǎn)移的足夠能力。
三、產(chǎn)學(xué)研攜手共建，筑牢人工智能地基
雖然飛槳當(dāng)下已成長為國內(nèi)唯一開源開放、功能完備的深度學(xué)習(xí)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(rèn)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(chǎn)學(xué)研三方共建入手，以共同實現(xiàn)發(fā)展繁榮，筑牢中國人工智能地基。
特別是政府、產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)界需要更多地“打配合”，來集中力量辦大事，促進(jìn)百度飛槳、曠視天元、MindSpore等國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)平臺進(jìn)一步成長，進(jìn)而最大程度降低未來國際環(huán)境惡化帶給國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的損失。
此外，國內(nèi)大部分的深度學(xué)習(xí)平臺在構(gòu)建底層平臺所需的技術(shù)門檻高、周期長、投入大的現(xiàn)實下，這些平臺的基礎(chǔ)功能完備性、產(chǎn)業(yè)具體實踐以及生態(tài)構(gòu)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(biāo)TensorFlow、PyTorch等成熟產(chǎn)品。
因此，無差別“大水漫灌”可能不是一個好的選擇，從投入產(chǎn)出比的角度來看，重點扶持百度飛槳等優(yōu)勢產(chǎn)品，做到“力出一孔”，可能是應(yīng)對國際形勢變化、把握超車時機(jī)的最好選擇。
寫在最后：
飛槳已經(jīng)在技術(shù)上取得大量升級突破，并在工業(yè)大生產(chǎn)中得到充足驗證，許多國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架的出現(xiàn)，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(yīng)用層也領(lǐng)先世界，只要合理進(jìn)行政策扶持引導(dǎo)，加強(qiáng)產(chǎn)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(xiàn)“國貨自強(qiáng)、掌握核心科技、自主可控”的最終目標(biāo)。
文|鄰章
作者：鄰章【微信號：ZLxgic，公眾號：TMT317】系獨(dú)立撰稿人，專注科技互聯(lián)網(wǎng)評論，致力傳遞有價值的思考。
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