抢占AI时代操作系统高地，支持国产“百度飞桨”才是关键

时下最热门的科技名词，大概就是\"5G\"了。这一年来，围绕5G等核心关键技术，中美之间的科技暗战逐渐摆到台面上来。随着国际局势的变化，技术发展也正在成为大国之间博弈的重要资本，在核心能力上缺乏自主权的国家势必将在这场角逐中受制于人。其中，AI作为未来技术的重要组成，已经被誉为\"下一代信息技术革命\"的桥头堡。全球在不停探索商业模式创新的同时，对核心技术的关注也达到了前所未有的高度。

但是一个严峻的现实就是，在AI开发的基础领域——也就是深度学习框架上，目前处于主导地位的，依然是美国公司，这里面尤其以Google的Tensorflow为代表。在全球程序开源社区GitHub上，最为被广泛使用的（星标的），也就是Tensorflow。然而，如果我们仔细看Github官方网站的话，你会赫然发现有这样一句话：\"Github.com，Github Enterprise Server以及您上传到任一产品的信息可能受美国出口管制法律的约束，包括美国出口管理条例（EAR）。\"也就是说，必要的时刻，Tensorflow乃至Github的内容，都可能面临对华出口的限制。

换句话说，中国软件行业对Tensorflow的高度依赖带来了很大的风险。在国际知名第三方数据分析公司IDC发布的《中国深度学习平台市场份额调研》中，多达86.2%的企业和受访者都在使用开源的深度学习框架。同时， 2019年第一季度中国深度学习市场上，份额前三只有一家中国企业——百度，另外两家是Google、Facebook。

这样的风险不言自明，如果中国软件行业过于依赖国外深度学习框架，那么一旦它们被战略性闭源，对中国的人工智能发展而言将是釜底抽薪。多年积累有可能轰然倒塌，后果不堪设想。

因此，就人工智能的发展而言，以深度学习平台为主的核心技术必须靠自力更生。事实上，我国的许多科技企业已经意识到这一点，并正在着手完成这一伟业。以百度为例，目前，百度研发的开源深度学习框架飞桨（PaddlePaddle）已经逐步崛起——除了更加适合中国的深度学习研究者以外，它在支持工业级的应用方面功能也相当完备。

飞桨具备五大核心优势：在核心框架层面，同时支持动态图与静态图，兼顾了灵活性与效率；提供了70多个官方的、达到工业级应用效果的模型；支持大规模的分布式训练以及端到端的部署；为中国开发者提供系统的深度学习技术服务，有非常全面的中文支持。这些优势让飞桨在中国的深度学习平台市场中，占据了非常重要的地位。

同样根据IDC《中国深度学习平台市场份额调研》，百度深度学习平台被越来越多的企业与开发者所熟知，在中国深度学习平台领域的综合市场份额排名前三，也是唯一进入市场前三的中国平台。

也就是说，即便国外框架对中国禁用，中国的企业和开发者也不用担心没有深度学习框架可用。当然，这只是解决了最为急迫的问题。技术上的自主可控只是基本门槛，可以预想的是，一旦AI领域开始竞赛，这种对抗的一个分支，就会演化到深度学习层面的竞争。谁的开发者社区生态越丰富，谁的功能越完备，谁的应用场景越广，谁的生命力就更强。这种竞争可能是长期的，会是整个生态的较量。

可喜的是，虽然是后来者，但在功能方面，国产深度学习平台发展的速度足够快，如今的飞桨已经集成所有主流算法，支持海量数据训练、CPU/GPU单机和分布式并行运算，丝毫不亚于国外平台，而其特有的中文编程环境也为其带来更广泛的用户基础，这也使得飞桨成为全球开发热度（用Github pull request数量衡量）增速最高的开源深度学习平台。

人工智能的发展终究离不开与各产业的高度融合，我们拥有雄厚的市场丰度、世界上最完整的工业体系支撑，我们拥有全球最丰富、最多元的科技自主场景。因此应用场景方面，我们的民族企业同样没让我们失望，如今，越来越多的企业和开发者在用飞桨改变着生产生活。

比如在钢铁熔炼生产工艺优化过程中，精诺数据接住飞桨打造的智能熔炼解决方案，不但有效避免了因人为原因造成的用量不当、原料添加混乱等问题，更重要的是通过自有专利模型发现最优配比方案，快速、准确地提供数据驱动的生产辅助决策，有效帮助企业降低成本、保证质量、增产增效.

而在产品检测方面，借助飞桨平台，广东松发陶瓷股份有限公司的瓷器生产质检线上，实现了90%检出率，比传统人眼识别效率提升了20%。

决定产业变革进程的第一资源是人才。因此加深对深度学习框架的教育同样重要，这一点，百度也走在了前面。在百度的全国高校深度学习师资培训班上，就有老师表示迫不及待地想把飞桨深度学习开源框架教给学生，来解决实际中遇到的问题。教育领域对国产深度学习框架的认可和应用，也将是未来飞桨普及的基础。

可以说，深度学习框架将是关系到国家安全、产业发展、技术可控、教育深入普及等多层次的必须引起高度重视的大问题。

更何况，在AI领域目前中美站在同一起跑线，在局部甚至中国略有领先。在个人电脑、智能手机时代，我们起步比较晚，在底层架构／操作系统上有些落后，落后就要就要奋起直追。那么在AI领域，我们完全有可能在起跑线上就开始加速的条件下，更没有理由不及早准备，支持和发展自己的操作系统。

相信决策层也已经看到了这一点。最近，不管是在北京，还是上海，地方政府都将新一代人工智能列入了重点扶持的支柱产业。在深度学习框架上面，我们也许会看到进一步的支持动作。就像国家在核高基（核心电子元器件、高端通用芯片及基础软件产品）的大力投入一样，在深度学习框架上面，我们也许也能看到如同半导体一样的关键技术和产品的突破。

深度学习框架作为AI的\"操作系统\"，对行业的发展起着重大的支撑作用。自主创新的深度学习框架的不断突破，不仅将产生可观的经济效益，还能繁荣我国AI产业生态，创造更多的就业机会，创造大量具备国际竞争力的AI领军企业，这才是中美AI竞争的底气。

希望不管是我们的决策层，企业界、民众，都能意识到这一点，深度学习框架不仅仅是技术工具、操作系统，更是科技竞争的关键点、战略点——在这个点上，绝对不能因为战略疏忽让人家再一次卡住脖子，打断我们的科技进步。