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實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)自立自強(qiáng),國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架面臨三大難題

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
作為推動(dòng)AI應(yīng)用大規(guī)模落地的關(guān)鍵力量,深度學(xué)習(xí)框架的重要性日益凸顯。它不僅關(guān)系國(guó)計(jì)民生的行業(yè)和領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用,同樣也對(duì)信息系統(tǒng)的科技安全有著決定性的意義。


  “深度學(xué)習(xí)框架在人工智能技術(shù)體系中,處于貫通上下的腰部位置,它下接芯片、上承應(yīng)用。”3月31日 ,在百度AI開(kāi)放日《AI呀,我去!》第五期活動(dòng)上,百度AI技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍博士系統(tǒng)分享了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)格局、中國(guó)自研深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)展突破和未來(lái)趨勢(shì)。

AI技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍博士現(xiàn)場(chǎng)分享(圖源:百度)

  和PC時(shí)代的操作系統(tǒng)Windows、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的IOS和安卓類(lèi)似,深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng),它和芯片一起共同構(gòu)成了人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施,深度學(xué)習(xí)框架的重要性不亞于芯片。在“十四五”規(guī)劃中,“深度學(xué)習(xí)框架”被列入“新一代人工智能”領(lǐng)域,成為國(guó)家重點(diǎn)支持的前沿創(chuàng)新技術(shù)。

  在深度學(xué)習(xí)框架這一AI核心技術(shù)上,即便面臨門(mén)檻高、生態(tài)建設(shè)難等困難,中國(guó)企業(yè)也必須掌握主動(dòng)權(quán)。截至2021年12月,百度“飛槳”深度學(xué)習(xí)平臺(tái),已經(jīng)沖破了過(guò)去在中國(guó)市場(chǎng)上谷歌、Facebook的壟斷局面,成為中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)綜合市場(chǎng)份額第一。當(dāng)前,人工智能進(jìn)入大規(guī)模落地階段,越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者和企業(yè)正在基于國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)展智能化轉(zhuǎn)型應(yīng)用。

  中國(guó)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)突圍?國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架面臨三大難點(diǎn)

  深度學(xué)習(xí)框架正在讓AI應(yīng)用變得更簡(jiǎn)單。基于深度學(xué)習(xí)框架,企業(yè)可以根據(jù)自身行業(yè)的特點(diǎn)和場(chǎng)景需要,更快更便捷地開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用,不再需要從0到1地搭建地基,極大提升了產(chǎn)業(yè)智能化的效率和水平。

  不論從AI技術(shù)發(fā)展還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來(lái)說(shuō),深度學(xué)習(xí)框架都處于非常核心的位置。自2013年開(kāi)始,全球人工智能學(xué)術(shù)界以及產(chǎn)業(yè)界各研發(fā)主體陸續(xù)開(kāi)源旗下自主研發(fā)深度學(xué)習(xí)框架,并以框架為核心搭建人工智能開(kāi)放平臺(tái),推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的建立。以Google的TensorFlow、 Facebook的PyTorch兩款深度學(xué)習(xí)框架為代表的深度學(xué)習(xí)框架起步早、發(fā)展快,占據(jù)了業(yè)界主導(dǎo)地位。

  早在2017年,國(guó)家發(fā)改委正式批復(fù),籌建深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室,中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架逐步從國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中突圍。2021年,IDC報(bào)告顯示,中國(guó)首個(gè)開(kāi)源開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)百度“飛槳”,在中國(guó)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)中的綜合份額已超越其他國(guó)際巨頭,成為中國(guó)第一。這使得我國(guó)人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)者和使用者不必依賴于國(guó)外平臺(tái),同時(shí)還可進(jìn)一步依托國(guó)產(chǎn)平臺(tái)培育產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

  然而,中國(guó)自研深度學(xué)習(xí)框架想要在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中取得領(lǐng)先,還有很長(zhǎng)的路要走。馬艷軍指出,當(dāng)前中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)展仍需突破三大關(guān)鍵點(diǎn):技術(shù)實(shí)力、功能體驗(yàn)、生態(tài)規(guī)模。

  首先,技術(shù)創(chuàng)新方面,深度學(xué)習(xí)框架的研發(fā)需要人工智能領(lǐng)域底層技術(shù)人才,我國(guó)在這一領(lǐng)域的儲(chǔ)備仍有不足。

  其次,在應(yīng)用體驗(yàn)方面,由于中國(guó)是全球產(chǎn)業(yè)鏈最為完備的國(guó)家,產(chǎn)業(yè)體系復(fù)雜,中小企業(yè)轉(zhuǎn)型需求迫在眉睫。但在應(yīng)用AI、促進(jìn)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,僅一項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用,從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)落地就至少需要3-6個(gè)月時(shí)間,一個(gè)低門(mén)檻甚至零門(mén)檻的開(kāi)發(fā)平臺(tái)極為重要。

  在開(kāi)發(fā)應(yīng)用生態(tài)方面,深度學(xué)習(xí)是一個(gè)典型的共創(chuàng)型技術(shù)領(lǐng)域,只有構(gòu)建了自己的生態(tài)才實(shí)現(xiàn)持續(xù)迭代和發(fā)展。然而構(gòu)建生態(tài)周期長(zhǎng)、成本高,而且只有當(dāng)國(guó)產(chǎn)框架的技術(shù)和功能體驗(yàn)足以滿足開(kāi)發(fā)者的需求時(shí),才有機(jī)會(huì)培育起自主創(chuàng)新的AI開(kāi)發(fā)應(yīng)用生態(tài)。

  深度學(xué)習(xí)框架或?qū)Q定未來(lái)5年AI產(chǎn)業(yè)格局,百度飛槳已成為中國(guó)市場(chǎng)第一

  在全球深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,國(guó)外開(kāi)發(fā)者主要基于TensorFlow、PyTorch、MxNet等國(guó)外深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行人工智能算法、模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練與部署。中國(guó)人工智能企業(yè)開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架在社區(qū)繁榮度、開(kāi)發(fā)者數(shù)量等方面還存在一定差距。

  不過(guò),以飛槳為代表的中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架正在發(fā)展成為更適合產(chǎn)業(yè)需求、更受中國(guó)開(kāi)發(fā)者歡迎的開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)。一方面,中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架不斷扎根實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,牢牢抓住了開(kāi)發(fā)者和企業(yè)智能化升級(jí)的需求,降低人工智能技術(shù)的應(yīng)用門(mén)檻。另一方面,中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架與更多芯片廠商深度適配并融合,形成了軟硬協(xié)同優(yōu)勢(shì)。

  “中國(guó)企業(yè)和產(chǎn)業(yè)有自身的特點(diǎn),例如在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、物流、金融等領(lǐng)域,中國(guó)企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的需求也有其獨(dú)特性。國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架,如果既能在功能上大量滿足中國(guó)產(chǎn)業(yè)需求,同時(shí)又低門(mén)檻、簡(jiǎn)單易開(kāi)發(fā),那將有很大機(jī)會(huì)在產(chǎn)業(yè)級(jí)落地上實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)。”馬艷軍表示。

  以百度飛槳為例,經(jīng)過(guò)對(duì)大量真實(shí)生產(chǎn)場(chǎng)景的反復(fù)打磨,已經(jīng)能夠使傳統(tǒng)企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中實(shí)現(xiàn)高性能開(kāi)發(fā)、大規(guī)模訓(xùn)練、不同場(chǎng)景和不同軟硬件平臺(tái)敏捷部署。更重要的是,飛槳已經(jīng)和包括百度昆侖芯、華為昇騰、英特爾、英偉達(dá)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,覆蓋全部國(guó)內(nèi)外主流芯片,最大程度幫助企業(yè)降本增效。

飛槳與芯片適配情況概覽(圖源:百度)

  截至2021年12月,飛槳已經(jīng)沖破了過(guò)去在中國(guó)市場(chǎng)上谷歌、Facebook的壟斷局面,成為中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)綜合市場(chǎng)份額第一。目前,飛槳平臺(tái)已經(jīng)匯聚了406萬(wàn)開(kāi)發(fā)者,創(chuàng)建了47.6萬(wàn)個(gè) AI 模型,累計(jì)服務(wù)15.7萬(wàn)企事業(yè)單位,覆蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、城市管理、交通、金融等領(lǐng)域。

飛槳全景圖(圖源:百度)

  隨著當(dāng)前中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入,中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架的生態(tài)布局正在工業(yè)、交通、能源、城市等千行百業(yè)“開(kāi)花結(jié)果”。以智慧交通領(lǐng)域?yàn)槔哞F接觸網(wǎng)掛異物導(dǎo)致列車(chē)晚點(diǎn)的事件時(shí)有發(fā)生,一塊小小的異物,就可能影響上百萬(wàn)人的出行。此前,依靠傳統(tǒng)的人工巡檢需要每天每條線路安排10到20名軌道檢修工,不但人工成本高,還很難保證及時(shí)地檢測(cè)與處理。經(jīng)過(guò)一些嘗試后,成都國(guó)鐵最終采用飛槳研發(fā)了一套“軌道在線智能巡檢系統(tǒng)”,實(shí)現(xiàn)了對(duì)軌道缺陷全天候的智能判斷。一套飛槳智能巡檢系統(tǒng),讓城市的守護(hù)者不必再披星戴月。

  馬艷軍介紹稱,隨著中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架的開(kāi)源開(kāi)放以及更大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地,未來(lái)中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架的應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)更加豐富,成本和門(mén)檻也會(huì)進(jìn)一步降低。同時(shí),深度學(xué)習(xí)框架將與科學(xué)計(jì)算、量子計(jì)算、生命科學(xué)等更多前沿產(chǎn)業(yè)進(jìn)行融合創(chuàng)新。

  不容忽視的是,中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架仍面臨著適配部署復(fù)雜、應(yīng)用開(kāi)發(fā)困難等難題,構(gòu)筑自主可控的深度學(xué)習(xí)和人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)道阻且長(zhǎng),但它或?qū)Q定未來(lái)5年AI技術(shù)格局和產(chǎn)業(yè)水平。馬艷軍表示:“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。

責(zé)任編輯:張潔
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