QQ在线
企业微信
资讯
3509月18日，在中关村论坛人工智能开源开放与生产力促进 平行论坛上，中国科协常委、党组成员、书记处书记宋军表示，以人工智能、5G、大数据为代表的信息技术，正在成为新的经济增长点。而创新，需要全球范围内的开放合作，需要技术开源开放共享。
根据德勤发布的全球人工智能发展白皮书显示，如果从行业渗透率和市场规模两个维度来看所有的行业，可以看到人工智能发展可以被分为四个阶段：萌芽期、成长期、过渡期和发展期。在零售、教育、通讯、金融以及工业等行业，人工智能已经在不断地改变我们的日常工作方式；同时，在公共事业、医疗、智慧城市领域，人工智能也在千变万化地改变我们的生活方式。
而人工智能开源开放与生产力促进 平台的建设，提升了创新应用效率。
“人工智能技术与传统领域的跨界融合，不断生成科技发展的新业态、新模式。”宋军表示：“希望通过人工智能技术开源开放，进一步促进全球学术、产业界深度交流与合作，通过科创中国国际技术服务与交易平台，提供有效的宣传窗口和推广渠道，促进全球科技生态协同创新，推动经济科技全球化，朝着更加开放、包容、普惠、平衡、共赢的方向发展。”
中国工程院院士郑南宁认为，推进人工智能应用的重要因素是对工具和技术的快速开发，使计算系统无需进行显式的编程，推动人工智能生态系统的发展，他说道：“我们把它称之为人工智能堆栈，使人工智能应用程序开发人员能够开发人工智能关键工具的制造与集成，”而推进人工智能应用的重要因素依赖于工具和技术的开发，但是它同样也依赖于应用程序的开源库。
当前，在全球人工智能开源领域，有被行业广泛使用的谷歌开源平台TensorFlow，有百度于2016年对深度学习框架PaddlePaddle（飞桨）开源；同时还有Facebook旗下的PyTorch。
清华大学高等研究院双聘教授、美国国家工程院外籍院士沈向洋介绍，开源有很多种不同的模式，除了Linux、Android等开源操作系统之外，包括Wikipedia、ArXiv以及近来的GitHub都是很好的开源系统，并且有着不同的理念。
在国内，众多企业也开始加入到人工智能开源的行列中来。清华大学计算机系副主任/博士生导师/教育部长江学者特聘教授胡事民表示：“中国的人工智能平台也在发展，特别是要感谢百度在2016年就发布了它的PaddlePaddle（飞桨），也特别高兴看到（旷视的）天元、华为、清华也共同参与进来，我们都发布了一些平台。特别是旷视科技的平台，在5月份提出了‘亚线性内存优化技术’，这个技术非常了不起，我作为同行非常钦佩，他们在卷积以及硬件优化方面都做得非常非常好。”
据了解，旷视科技自2014年开始布局开发深度学习开源库，经过六年的努力，在今年正式发布了天元，郑南宁评论称，天元具有很好的横向和纵向扩展性，分布式运行，迁移性等优点，灵活、高效、训练一体。它是我国自主研发的开源库和计算架构，对提高我国人工智能的核心竞争力具有重大的意义，同时对人工智能生产力的发展和人工智能生态的构建也具有重大的价值。
旷视联合创始人兼CTO 唐文斌认为企业在应用人工智能的时候存在着这样的困难：一是人工智能技术门槛比较高，不是所有的企业都有能力建设一套自己的算法能力；二是人工智能人才比较缺乏，根据相关数据的统计，人工智能产业里的人才缺口在30万以上，这也导致人工智能在企业的应用过程中，传统企业很难招到合适的人才；三是由于场景的碎片化，在应用的技术层面需要多种多样不同的算法。然而现在市场上算法的供给还是严重不足的。四是行业标准的问题，人工智能行业发展还处于比较初级的阶段，并未形成成熟的行业标准和价值体系。“因此，在人工智能应用落地方面，我们也还有很长的路要走。”唐文斌说道。
沈向洋认为，我们应该去思考未来中国的开源应该怎么做，他认为，在开源过程当中，可以学习到更多的东西，在这方面已经有很多企业做出了榜样，比如像百度、旷视、阿里、华为，都已经推出很大的开源项目，做了很多的贡献，“同时我们应该去创造一些工具，帮助中国的工程师贡献更多的开源，同时我们应该创造一些平台。”
对于人工智能的未来发展，郑南宁认为我们需要回到人工智能领域最初的目标，面对更棘手的人类水平的智能，和更广泛的通用人工智能的问题，加大探索跨学科人工智能新算法的研究和人工智能基础设施的建设。
在今年的中关村论坛人工智能开源开放与生产力促进 平行论坛上，旷视联合创始人唐文斌也正是宣布发布旷视人工智能加速计划，旷视研究院将通过“辰星计划”，培养3000名人工智能人才。旷视还将通过企业培训，培养1万名能够通过Br人工智能n++平台完成算法生产的人工智能人才。
值得关注的是，旷视将开源开放一些自研的领先技术，目前旷视已经开源开放了旷视Br人工智能n++ 人工智能生产力平台的核心组件，深度学习框架天元MegEnging，来帮助开发者实现深度学习、简单开发。同时，旷视推出了Br人工智能n++商业版，帮助企业降低使用人工智能的门槛。
