山東信通引入飛槳的模型壓縮庫PaddleSlim和端側(cè)推理引擎Paddle Lite，打造出了一整套輸電智能巡檢方案……

之所以將不同的開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對比，并非是為了渲染“春秋戰(zhàn)國”的對抗氣氛，而是當(dāng)深度學(xué)習(xí)走向與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的深水區(qū)，深度學(xué)習(xí)框架逐漸在產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程中扮演核心角色的時(shí)候，應(yīng)該多探討一下生態(tài)該怎么建設(shè)。

中國的開源深度學(xué)習(xí)框架需要的不僅是百花齊放，在加速應(yīng)用落地、擺脫外部依賴的大背景下，還應(yīng)該鼓勵(lì)一枝爭春。

比如重點(diǎn)扶持一兩家開源深度學(xué)習(xí)框架，推動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動(dòng)，就像百度飛槳與華為麒麟芯片的深度合作，嘗試打造深度學(xué)習(xí)的中國標(biāo)準(zhǔn)；

再比如推動(dòng)不同開源框架的兼容，一些創(chuàng)業(yè)公司和大學(xué)實(shí)驗(yàn)室不缺少天才程序員，也適合一些創(chuàng)新性的探索，而百度、華為等科技巨頭則擅長開源生態(tài)的建設(shè)。至少從PyTorch引入TensorFlow的可視化來看，谷歌和Facebook已經(jīng)開始了合作。

何況留待中國開源AI的核心挑戰(zhàn)在于能否抓住產(chǎn)業(yè)化的窗口期，不同平臺間合作的契機(jī)遠(yuǎn)大于商業(yè)上的沖突。

04 寫在最后

百度CTO王海峰曾經(jīng)這樣形容深度學(xué)習(xí)框架的價(jià)值：

在智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)框架起到承上啟下的作用，下接芯片和大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，上承各種業(yè)務(wù)模型與行業(yè)應(yīng)用，是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。

假如中國無法在智能時(shí)代打造出屬于自己的“操作系統(tǒng)”，被Windows、安卓卡脖子的故事將再次上演。想要在這場全球性的AI爭奪戰(zhàn)中勝出，中國企業(yè)勢必要在基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)上下苦功，避免在沙灘上起高樓。

幸運(yùn)的是，在無數(shù)有識之士的呼聲奔走下，國內(nèi)也有了自己的開源深度學(xué)習(xí)框架“天團(tuán)”，既有百度飛槳這樣在技術(shù)和應(yīng)用上全面領(lǐng)先的C位擔(dān)當(dāng)，也有計(jì)圖、天元、MindSpore、OneFlow等新興勢力。

只是就目前來看，從開源深度學(xué)習(xí)框架的遍地開花，到整個(gè)開源AI生態(tài)的持續(xù)繁榮，再到中國人工智能應(yīng)用的行穩(wěn)致遠(yuǎn)，還需要不同領(lǐng)域開發(fā)者的協(xié)同努力，以及在政策層面進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)。