TensorFlow、PyTorch之后，誰(shuí)會(huì)領(lǐng)銜新一代人工智能開(kāi)源平臺(tái)？

原標(biāo)題：TensorFlow、PyTorch之后，誰(shuí)會(huì)領(lǐng)銜新一代人工智能開(kāi)源平臺(tái)？

如果說(shuō)人工智能是一場(chǎng)饕餮盛宴，數(shù)據(jù)是原材料，算力是天然氣，算法是菜譜，那么開(kāi)源就猶如無(wú)數(shù)廚師經(jīng)驗(yàn)與智慧合著成的一本永不完結(jié)的烹飪百科全書(shū)，其他廚師可以從中汲取經(jīng)驗(yàn)來(lái)快速完成菜品，也可以指出書(shū)中的問(wèn)題、貢獻(xiàn)更多創(chuàng)意，讓這本書(shū)經(jīng)過(guò)無(wú)數(shù)人的完善后逐漸成為神作。

微軟就曾是閉源的典型代表，早期它采用軟件授權(quán)的模式，為其商業(yè)軟件建立起一整套完整定價(jià)。Windows操作系統(tǒng)正是微軟典型的閉源商業(yè)力作之一。盡管開(kāi)源之光Linux操作系統(tǒng)沒(méi)能在商業(yè)戰(zhàn)場(chǎng)上干過(guò)微軟，但長(zhǎng)期站在開(kāi)源對(duì)立面的微軟，最終還是選擇了擁抱開(kāi)源。

2009年，微軟向Linux貢獻(xiàn)2萬(wàn)行設(shè)備驅(qū)動(dòng)代碼；2011年，微軟一度躋身Linux 3.0五大公司貢獻(xiàn)者之一；2014年，“重塑”微軟的CEO納德拉喊出著名的“微軟愛(ài)Linux”；2016年，微軟推出了兼容 Linux 的 SQL 服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)軟件；2017年，微軟成為GitHub上貢獻(xiàn)代碼最多的公司，這一寶座蟬聯(lián)至今。

截至2018年，GitHub上，聚集了約2800萬(wàn)開(kāi)發(fā)者、高達(dá)8500萬(wàn)代碼庫(kù)，僅是在去年，70％的全球財(cái)富50強(qiáng)公司均使用Github為開(kāi)源做出貢獻(xiàn)，包括微軟在AI時(shí)代的主要對(duì)手，蘋(píng)果、谷歌、亞馬遜等科技巨頭。而在當(dāng)下的人工智能時(shí)代，AI框架和引擎上承應(yīng)用、下接芯片，堪稱(chēng)智能時(shí)代的核心軟件支柱。

TensorFlow，當(dāng)前AI開(kāi)源框架的扛把子，承載了“業(yè)界開(kāi)源典范”谷歌在AI時(shí)代的野心。憑借一個(gè)開(kāi)源手機(jī)操作系統(tǒng)“安卓”，谷歌占據(jù)全球80-90%的智能手機(jī)，坐擁超過(guò)40萬(wàn)的開(kāi)發(fā)人員和十多億用戶(hù)，據(jù)說(shuō)憑借廣告、應(yīng)用、授權(quán)及付費(fèi)內(nèi)容等收入，一年能給谷歌賺30億美元。

“贏者通吃”的價(jià)值在安卓身上發(fā)揮的淋漓盡致，如今其在智能手機(jī)界的地位早已穩(wěn)如泰山，令其他未入局的大公司屢屢扼腕。連微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨都公開(kāi)表示，自己犯下最大的錯(cuò)誤就是“因?yàn)楣芾聿簧?，?dǎo)致微軟沒(méi)有推出像安卓那樣標(biāo)準(zhǔn)化的、非蘋(píng)果的手機(jī)操作平臺(tái)”。

2015年11月，谷歌第二代深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow橫空出世。背靠谷歌這座開(kāi)源大山，TensorFlow強(qiáng)勢(shì)崛起，借助于英特爾、NVIDIA等硬件平臺(tái)的配合打法，向全球開(kāi)發(fā)者免費(fèi)供給AI庫(kù)與工具，成為Github上最受開(kāi)發(fā)者歡迎的平臺(tái)之一。

去年4.6萬(wàn)個(gè)項(xiàng)目依賴(lài)于這一平臺(tái)，貢獻(xiàn)人數(shù)從2238位直接貢獻(xiàn)者增長(zhǎng)到25166位社區(qū)貢獻(xiàn)者。開(kāi)發(fā)人數(shù)、貢獻(xiàn)人數(shù)、受歡迎程度（star數(shù)）、谷歌搜索量都碾壓其他一眾開(kāi)源AI框架。

2017年1月，F(xiàn)acebook推出機(jī)器學(xué)習(xí)框架PyTorch。近兩年來(lái)，PyTorch持續(xù)大舉收割A(yù)I學(xué)術(shù)開(kāi)發(fā)者，并且今年在視覺(jué)、語(yǔ)言、通用機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)頂會(huì)的論文流行度碾壓TensorFlow，成為AI學(xué)術(shù)界新的王者。

許多研究人員表示，相比TensorFlow，PyTorch的集成方式、API都設(shè)計(jì)的更好，而且業(yè)界有傳聞?wù)fPyTorch的速度要比TensorFlow更快。甚至相傳谷歌內(nèi)部許多人員也希望使用TensorFlow之外的框架，這意味著谷歌早早鋪路的AI生態(tài)建設(shè)并不如安卓那般一帆風(fēng)順，相反危機(jī)四伏。

目前唯一躋身Github全球最受歡迎AI框架排行榜，能與TensorFlow、PyTorch等相提并論的是百度飛槳。

百度飛槳源自于百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室于2013年創(chuàng)建的內(nèi)部工具“Paddle”，2016年9月正式宣布開(kāi)源。這使得百度成為繼谷歌、Facebook、IBM后第四家將AI技術(shù)開(kāi)源的公司，同時(shí)也是打造國(guó)內(nèi)第一個(gè)且唯一中文開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的公司。

飛槳根據(jù)本土化特點(diǎn)將開(kāi)源框架與應(yīng)用層面做了更好的結(jié)合，比許多現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架更快、更好用。賈揚(yáng)清曾評(píng)價(jià)它在簡(jiǎn)潔、靈活、快速等領(lǐng)域功力不俗，且解決了Caffe早期存在的一些遺留問(wèn)題。

今年8月，百度還對(duì)外發(fā)布了面向終端和邊緣設(shè)備的端側(cè)推理引擎Paddle Lite Beta版，不僅支持飛槳，還支持TensorFlow、PyTorch和ONNX模型格式。

目前飛槳在Github上的star數(shù)達(dá)1.02萬(wàn)，fork數(shù)達(dá)2700，有264位貢獻(xiàn)者，提交超過(guò)2.5萬(wàn)commits。而Apollo比飛槳還要受歡迎，star數(shù)達(dá)到1.53萬(wàn)，fork數(shù)超5200。

就現(xiàn)在來(lái)看，國(guó)內(nèi)自主研發(fā)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架的企業(yè)還屬于“稀缺物種”。

目前有苗頭成為新成員的是華為和曠視，華為預(yù)告將在明年第一季度開(kāi)源其全場(chǎng)景AI計(jì)算框架MindSpore，曠視的人工智能平臺(tái)Brain++也已經(jīng)在計(jì)劃開(kāi)源，此前曠視研究院的原創(chuàng)ShuffleNet Series算法已經(jīng)開(kāi)源在Github上。

MindSpore是端邊云全場(chǎng)景按需協(xié)同的華為自研AI計(jì)算框架，提供全場(chǎng)景統(tǒng)一API，為全場(chǎng)景AI的模型開(kāi)發(fā)、模型運(yùn)行、模型部署提供端到端能力，具有開(kāi)發(fā)態(tài)友好、運(yùn)行態(tài)高效、部署態(tài)靈活等特點(diǎn)。

MindSpore采用端-邊-云按需協(xié)作分布式架構(gòu)、微分原生編程新范式以及AI Native新執(zhí)行模式，實(shí)現(xiàn)更好的資源效率、安全可信，同時(shí)降低行業(yè)AI開(kāi)發(fā)門(mén)檻、釋放昇騰芯片算力，助力普惠AI。

由曠視自主研發(fā)的人工智能算法平臺(tái)Brain++正是這樣一個(gè)端到端的人工智能操作系統(tǒng)，具備算法大規(guī)模、自動(dòng)化開(kāi)發(fā)能力，其核心的深度學(xué)習(xí)框架具備獨(dú)特的訓(xùn)練和部署一體化技術(shù)架構(gòu)。

同時(shí)，Brain++還集成了行業(yè)領(lǐng)先的AutoML技術(shù)，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)自動(dòng)化，在減少人員參與而不犧牲訓(xùn)練質(zhì)量的條件下，大幅程度提高算法生產(chǎn)效率。

曠視依靠全員使用的Brain++訓(xùn)練、部署算法，而無(wú)需依賴(lài)第三方深度學(xué)習(xí)框架，累計(jì)斬獲27項(xiàng)全球AI競(jìng)賽冠軍，開(kāi)發(fā)出大量部署于云端、移動(dòng)端、邊緣端全計(jì)算平臺(tái)的先進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大場(chǎng)景的賦能。

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