自主、開(kāi)源、開(kāi)放是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域被提及的高頻詞匯，這也透露出擁有自己的深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架對(duì)中國(guó)AI發(fā)展極為重要。近日，百度開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛槳曝光PaddleCV全景圖，視覺(jué)技術(shù)能力三方面重磅更引起開(kāi)發(fā)者的廣泛關(guān)注。百度飛槳經(jīng)過(guò)多年的開(kāi)源開(kāi)放積累，已在國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域全面領(lǐng)先。曠視天元深度學(xué)習(xí)框架也緊跟飛槳腳步，首度開(kāi)源。不難看出，國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)熱度高漲，業(yè)內(nèi)人士深知只有原創(chuàng)才能引領(lǐng)，開(kāi)放才能繁榮。

深度學(xué)習(xí)框架的火熱始于2010年前后，基本上與人工智能行業(yè)爆發(fā)的節(jié)奏吻合。百度CTO王海峰曾說(shuō)，在智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)框架向下對(duì)接芯片指令集，向上承接各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用，起到承上啟下的作用，是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。

由于深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)源的屬性，產(chǎn)品好不好用，開(kāi)發(fā)者一看代碼便知。而經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，開(kāi)發(fā)者對(duì)于深度學(xué)習(xí)框架產(chǎn)品的要求越來(lái)越苛刻：用戶(hù)希望框架更易用上手，如友好易用的編程接口，清晰完善的培訓(xùn)教程，更豐富的功能，如覆蓋視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域，更好的性能，如大規(guī)模分布式技術(shù)，更全面的部署方案，如支持全硬件平臺(tái)，更領(lǐng)先的技術(shù)，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，這些對(duì)于框架產(chǎn)品都不是一蹴而就，需要長(zhǎng)時(shí)間的積累與持續(xù)打磨。

而除了產(chǎn)品本身以外，對(duì)于深度學(xué)習(xí)框架的產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)，如何持續(xù)把握技術(shù)熱點(diǎn)并轉(zhuǎn)化成領(lǐng)先、易用的產(chǎn)品持續(xù)服務(wù)用戶(hù)，如何能找到切實(shí)有效的路徑長(zhǎng)期穩(wěn)定積累開(kāi)發(fā)者，如何以合作務(wù)實(shí)的角度發(fā)展上下游生態(tài)合作伙伴，這些也都是非常難的挑戰(zhàn)。而能夠堅(jiān)持這么做下來(lái)的公司和團(tuán)隊(duì)，在全球范圍內(nèi)，真的并不多。

無(wú)論是上述對(duì)于A(yíng)I綜合技術(shù)實(shí)力的要求，亦或是對(duì)于開(kāi)發(fā)資源需要常年持續(xù)投入，這些對(duì)于一般創(chuàng)企而言都是巨大挑戰(zhàn)。此外，深度學(xué)習(xí)框架的持續(xù)迭代，需要高度豐富的內(nèi)外部業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求進(jìn)行持續(xù)的全AI場(chǎng)景打磨，這點(diǎn)對(duì)于只有單一場(chǎng)景的創(chuàng)企也是困難重重。實(shí)際從現(xiàn)狀來(lái)看，目前全球也僅谷歌、Facebook和百度等幾大AI巨頭在該方向上持續(xù)投入。

因此，一款深度學(xué)習(xí)框架產(chǎn)品要被廣大開(kāi)發(fā)者認(rèn)可，只有在全面技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)上，長(zhǎng)期持續(xù)緊貼用戶(hù)需求打磨，圍繞框架建立上下游生態(tài)，進(jìn)而建立具備高度壁壘的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。而這，是一條沒(méi)有捷徑的道路。

當(dāng)前疫情防控和經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的大背景下，各行各業(yè)正在廣泛應(yīng)用AI進(jìn)行產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。而開(kāi)源開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)框架能夠有效降低深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用門(mén)檻，開(kāi)發(fā)者和企業(yè)可以避免重復(fù)造輪子，更快速、便捷地開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程。

在深度學(xué)習(xí)開(kāi)源路上，·百度飛槳始終保持著高頻升級(jí)迭代。目前飛槳具有開(kāi)發(fā)便捷的核心框架、支持超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多端多平臺(tái)部署的高性能推理引擎和產(chǎn)業(yè)級(jí)開(kāi)源模型庫(kù)等領(lǐng)先技術(shù)，媲美海外主流框架，并在多項(xiàng)技術(shù)上有著更優(yōu)表現(xiàn)。

例如3月23日飛槳重磅升級(jí)的PaddleCV新增了聚焦視覺(jué)能力的15種算法和35個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型并全新支持3D圖像任務(wù)，目前PaddleCV庫(kù)中高質(zhì)量算法已達(dá)到73個(gè)，預(yù)訓(xùn)練模型達(dá)203個(gè)。除了視覺(jué)領(lǐng)域外，飛槳還擁有包含NLP、語(yǔ)音、推薦在內(nèi)的龐大官方模型庫(kù)，相比 TensorFlow或PyTorch其數(shù)量、質(zhì)量都是最優(yōu)的。

核心技術(shù)的優(yōu)勢(shì)及不斷貼合開(kāi)發(fā)者真實(shí)需求的高頻迭代，也映射在開(kāi)發(fā)者的選擇中。 此前IDC發(fā)布的《中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額調(diào)研》顯示，深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)形成谷歌、Facebook、百度三強(qiáng)態(tài)勢(shì)，三者占據(jù)了國(guó)內(nèi)超過(guò)一半的市場(chǎng)份額。目前，飛槳已累計(jì)服務(wù)超過(guò)150萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等很多關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的領(lǐng)域，都有飛槳在發(fā)揮作用。

這樣經(jīng)過(guò)時(shí)間累積和沉淀的龐大開(kāi)源社區(qū)，為自下而上的創(chuàng)新涌現(xiàn)提供了土壤。如新冠疫情期間，就有大量人工智能應(yīng)用高效產(chǎn)出并在各個(gè)防疫領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。2月13日，飛槳開(kāi)源了業(yè)內(nèi)首個(gè)口罩人臉檢測(cè)及分類(lèi)模型，隨后，包括中石油、北京地鐵在內(nèi)的百余家試用企業(yè)紛紛應(yīng)用落地，覆蓋全產(chǎn)品形態(tài)的口罩檢測(cè)相關(guān) AI 能力已在百度大腦全面開(kāi)放。

在診療一線(xiàn)，位于北京的腫瘤數(shù)據(jù)平臺(tái)和醫(yī)療數(shù)據(jù)分析企業(yè)連心醫(yī)療，基于飛槳開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)了中國(guó)首個(gè)用于肺炎CT影像分析的開(kāi)源人工智能模型?；谠撃Ｐ偷姆窝自u(píng)估篩查系統(tǒng)已首先在湘南學(xué)院附屬醫(yī)院投入使用，并陸續(xù)落地多家醫(yī)院。

在疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)中，人工智能已經(jīng)顯現(xiàn)出服務(wù)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的重要價(jià)值。在國(guó)內(nèi)疫情趨于穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的當(dāng)下，企業(yè)廣泛接入AI服務(wù)成為浪潮。以飛槳為代表的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，已經(jīng)成為智能時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施，正在幫助國(guó)家社會(huì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的同步提升。

珠玉在前，后繼興起。人工智能領(lǐng)域“新基建”愈加堅(jiān)實(shí)，AI已然邁入工業(yè)大生產(chǎn)時(shí)代。人工智能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化、改變生產(chǎn)方式、變革包括教育、交通、醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)的時(shí)刻，正在發(fā)生。