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旷视奠基

| 2020-07-20


人工智能产业按下快进键,AI基础设施该从哪里起步?

文丨猎云网 ID:ilieyun

作者| 吕梦

编辑|林文龙
疫情期间,AI在疫情监测、防疫检疫、疾病诊断、药物研发等方面发挥了重要的作用,AI产品在各场景的落地也开始加速。
《人工智能助力新冠疫情防控调研报告》显示,智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别(温测)产品在疫情应用中数量居前三,计算机视觉、智能语音、大数据等人工智能技术成熟度相对较高,使用场景丰富。
作为第四次工业革命的核心驱动力,人工智能在我国已经发展了十年,在交通、医疗、教育、安防等领域,也做了很好的探索。
2018年,在中央经济工作会议上,我国提出要加强人工智能等新型基础设施建设。
2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会强调,加快人工智能等新型基础设施建设进度。
人工智能的发展,被按下了“快进键”。
数据显示,2019年中国人工智能市场规模达到489.3亿元,增长率27.5%。预计未来三年中国人工智能市场将稳步向前,人工智能的场景落地以及市场开拓将在各行各业中稳定展开。预计到2022年,中国人工智能市场规模将超过千亿元。
国家发展要搞新基建,发展新基建要搞人工智能,那么人工智能的基建要从何建起?
旷视联合创始人&CTO唐文斌认为,只有AI芯片平台和AI生产力平台能够被称为AI基础设施。
在AI生产力平台中,深度学习框架则是基础设施中的基础工具,相当于智能设备里的Android操作系统或者芯片领域的ARM IP核,提供了一个底层操作系统或类似IP授权的功效——如果没有框架,企业的AI化转型将异常艰难。
事实上,受限于算法研发的人才、资金、时间投入,绝大部分传统企业都被拦在AI转型、商业创新的红利之外。
唐文斌表示,AI生产力平台的价值在于为传统产业提供普惠全面的AI基础资源共享服务,以降低AI算法研发的门槛,以期让有志于学习AI、用AI改变世界的开发者们,可以更加简单高效地用AI去创造——通过“AI+产业”实现降本增效、释放生产力,加速传统产业转型升级。
成立于2011年的旷视,是中国最早用深度学习方法开展人工智能应用研发的科技企业之一。3月25日,旷视科技推出新一代AI生产力平台Brain++,并开源其核心组件——深度学习框架天元(MegEngine)。
这为“AI+”时代的到来,又添了一把猛火。
传统企业掌握着生态系统中的关键资源,对行业、用户需求有更深刻的理解,但缺乏高效系统的AI研发能力。天元(MegEngine)的开源以及Brain++的开放,则能很大程度降低企业连接AI的能力,极大简化算法的研发流程。
图源:旷视科技
“这套生产力平台相当于给中小企业提供了往硬件里‘内置’算法的能力,让更多企业更便捷高效地获得AI研发能力,实现智慧化改造。”旷视科技副总裁谢忆楠介绍,天元平台兼容性很强,比如,天元对多种硬件平台如CPU、GPU、ARM的支持,实现了推理框架与训练框架的一体化。避免了AI方案落地过程中经常遇到的部署环境和训练环境差异大、难部署的问题。
与此同时,天元在结构上对不同来源的开发者也非常友好。开发者以往使用不同框架进行编程的模块,都能方便地移植和引入到天元框架的开发项目中,极大地节省了开发时间、降低了开发难度和迁移成本。
此外,天元针对不同的硬件架构还进行了深度适配和优化——开发项目能够在计算设备种类多、数量大的繁杂生产环境下,能够快速适配、迅速实现交互。
图源:旷视科技
AI基础设施的意义在于激发市场的创新活力,让原本用不上AI的企业能够用AI解决问题。就像互联网时代的CPU芯片和PC、移动操作系统,如今承载了无数互联网企业的繁荣。但人们在享用互联网带来的便捷之果时,却往往忘记了其根本。
过去几年是移动互联网的黄金时代,网购、高铁、移动支付、共享单车被称为新四大发明。
但在腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾看来,这些还都只是科技应用,回归到基础的科学研究来说,整个中国的基础还是非常薄弱,“移动支付再先进,背后如果没有手机终端,没有了芯片,没有了操作系统,就完全像沙滩上建立起的楼房一样,别人一推你就倒了。”
相比互联网,人工智能将给人类带来的冲击和影响会更大,而越要建高楼就越要打深桩——中国AI企业不能在沙滩上盖楼,我们要找到自己的一片深厚的土地,也要盖自己的高楼。”谢忆楠在接受「猎云网」采访时表示,“在即将到来的AI时代,旷视希望做中国人工智能产业的奠基者。”

免去研发人员重复“造轮子”的工作

Brain++本质上是一个超级工具套件,能够为AI开发者提供从数据到算力,再到算法的一站式解决方案,用谢忆楠的话说,就是“免去了研发人员重复‘造轮子’的工作”,降低人工智能的使用成本。Brain++同时集成了自动机器学习(AutoML)技术,可以形成算法研发流程的高度自动化,加强批量生产算法的能力。
Brain++的早期设想源于2013年底,旷视时任研发负责人曹志敏提出的一套能够打通数据、训练和业务的自动化算法研发系统Cycle++,尽可能在减少人力投入下,实现算法从研发到应用的自循环。
2014年中旬,天元的雏形——MegEngine初版深度学习框架诞生。一年后,MegEngine在旷视内部完成了和所有业务的接轨,其业务线上的模型也都更换成自研框架训练出来的版本。
图源:旷视科技-旷视研究院
在旷视投入MegEngine研发的几年间,国际主流的深度学习框架也陆续浮出水面。2015年底,亚马逊开源MXNet;2016年初,微软发布了深度学习工具包CNTK;2017年初,Facebook开源PyTorch。
不同于互联网时代,AI时代,中国在深度学习框架方面的研究并不落后于西方国家。相比国外的开源框架和平台,诞生于中国应用场景的深度学习框架反而更适用于我国AI产业转型的需要,符合中国AI开发者的使用习惯。
2016年,百度率先开源了PaddlePaddle。2020年3月,旷视和华为也相继开源了各自打磨许久的深度学习框架。
不同于百度、华为等大厂,旷视作为全球唯一一家以AI为本业的科技企业,其开源的深度学习框架是由AI研究员们边用边写出来的,具备独特的训练和推理一体化技术架构,框架的每一处细节改动和优化都来自于旷视6年间真实的、丰富的场景经验。
“我们自己就是做AI解决方案的,经历过算法在各种场景下的‘阵痛’,更清楚以什么样的形式与产业结合,我们把自己在解决各领域的问题的工具开源出来,能收到更理想的效果。”在谢忆楠看来,大公司都有自己的主营业务,旷视则在AI转型变革的一线,有多年来在各个场景聚集起来的合作伙伴与客户。
图源:旷视科技
旷视以算法起家。从近两年的一系列动作中,就能看到它从底层算法向上生长,结合行业需求进入应用层聚合场景,再到AI基础设施的布局轨迹。
2019年初,旷视启用了全新Logo“MEGVII旷视”,正式完成“1+3”的战略升级。其中,“1”为深度学习框架Brain++,“3”代表其面向三大领域即个人物联网、城市物联网和供应链物联网推进商业落地。
此外,旷视还发布了面向智慧物流领域的软件平台“河图(Hetu)”,用于机器人与物流、制造业务的快速集成,实现智能设备在仓储作业下的统一控制、调度。同时投入20亿,和生态伙伴共同加速机器人的场景落地。
2019年10月,旷视推出了面向城市管理核心应用场景的物联网操作系统CityIoT OS,将公共安全、智慧交管、城市管理和智慧园区全局管理能力整合。
这些产品厚度都是基于旷视在底层的建设上有深厚的积淀。但旷视认为,一家企业的力量终究是有限的,产业的共同繁荣需要让更多的企业拥有“AI+”的创造力。

授人以鱼不如授人以渔

过去几年,AI技术逐渐渗透企业运营的各个方面。
根据Gartner2019年CIO调查显示,20116~2019年间,企业部署人工智能的数量增长了270%,并在2018年增长了两倍。Gartner预测,2021年70%的企业将通过AI来帮助员工提高工作效率,同时,管理者也在考虑加速部署AI在企业整体运营和核心业务流程当中。
但大多数传统企业缺乏算法研发的基础,想要快速完成AI转型需要跨越诸多关卡此外,没有一个算法是通用的,每个场景下的具体问题就需要一个算法,如何结合业务场景找到合适的算法,这对企业来说也是一大挑战。
唐文斌曾在天元开源的发布会现场这样类比,算法研发就像“炒菜”,没有食材、厨具和厨房,菜品推出的效率会大大降低,Brain++的价值就在于为开发者提供一个良好的开发环境,厨师不用再去东拼西凑找做菜工具、生火、洗菜,直接烹饪就可以了。
图源:旷视科技-旷视科技联合创始人&CTO唐文斌
以零售业为例,过去,传统零售商大都凭借经验管理货架,哪些产品做促销、哪些要做清退,都由人工来进行判断和取舍。加上消费者碎片化的消费行为,店员很难根据商品销量、店铺库存等数据打通,进行业务调整。
通过天元开源框架和Brain++生产力平台,零售商则能快速实现智能化转型。谢忆楠表示,“通过与测算人流量的摄像头连接、测算SKU取用的移动货架相连接,AI可以将用户行为、产品销售情况都转化为数据,帮助零售商降本增效、增加客户体验,快速推出一套AI零售解决方案。”
又比如在养鸡场,谢忆楠告诉「猎云网」,之前养鸡户要通过人工计算每个鸡笼里公鸡和母鸡的比例,效率非常低。在AI的改造下,公鸡、母鸡进入鸡笼到达一定比例后,门就会自动关闭——这一系列流程都实现了智能化管控。
因此,面对各行各业,仅靠过去“软硬结合“的业务模式一个一个突破需要耗费大量资源,原本“授人以鱼”的旷视则选择“授人以渔”,让企业根据自身的业务需求产生相应的智能化解决方案。
一个深度学习框架是不是好用、有生命力,就要看基于这个深度学习框架发展起来的人工智能生态是否拥有足够的规模。
随着更多企业的加入,框架在各行各业中的使用也会更加广泛,并形成一个完整的AI生态,继而再支持深度学习框架的完善,以提供更优质的服务,形成正向循环。
可见,旷视选择开源AI框架,除了推进AI快速规模化落地,也是其在战略升级后面临的一个新契机——通过“AI生产力平台”聚合更多中小企业和开发者,把AI落地的这张网做大、做牢,打开一个AI生态和产业链紧密结合的新局面。
“在所有制造边缘计算端到端这些设备厂商里,旷视都有可能和他们去产生合作,”谢忆楠表示,单体的设备不能实现智能化,产业的繁荣要基于标准化、规模化的连锁反应,以此带动新基建下每一个参与者的能力。
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