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“流量池”和場景構(gòu)建能力,正讓二手電商格局趨于兩極化

 2020-11-03 13:36  來源: A5專欄   我來投稿 撤稿糾錯

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現(xiàn)在起,科技自立自強、自主可控,不再停留在企業(yè)或行業(yè)的層面。

在剛剛結(jié)束的五中全會上,“十四五”規(guī)劃(2021-2025年)和2035年遠景目標(biāo)出爐,很多人都注意到,五中全會公報首次提出“把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”,突出了創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位,更進一步強調(diào)了科技的自立自強,并明確提出到2035年關(guān)鍵核心技術(shù)要實現(xiàn)重大突破。

這表明了“十四五”期間,科技創(chuàng)新會被提升到一個更高的戰(zhàn)略位置,以改變當(dāng)前對美國技術(shù)依賴性強的被動局面,并成為拉動未來經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。

核心技術(shù)的范圍還是比較寬泛的,但作為互聯(lián)網(wǎng)、計算機相關(guān)的從業(yè)者,沒人會否認(rèn),人工智能時代的狂風(fēng)已經(jīng)吹起,AI給社會、給經(jīng)濟、給生活帶來的影響力將是前所未有。五中全會公報配合當(dāng)下“新基建”上馬的大潮,人工智能將迎來新一輪的發(fā)展契機,與此同時,能否將人工智能底層核心掌握在自己手中,某種程度上決定著中國科技競爭力的“天花板”。

一、中國發(fā)展人工智能為什么需要自主可控?

眾所周知,人類社會正處在第四次工業(yè)革命的開端,人工智能則正是其核心驅(qū)動力,引領(lǐng)社會進入智能經(jīng)濟時代。錯失了前三次工業(yè)革命機遇,我們自然不能再錯失第四次,大力發(fā)展人工智能已成共識。

從現(xiàn)實來說,在國家政策指引、相關(guān)科技企業(yè)以及科研機構(gòu)的共同努力下,我國已成為全球人工智能一極。

但在看到成績的同時,也需要認(rèn)識到:當(dāng)下,眾多中國企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用依舊嚴(yán)重依賴TensorFlow、PyTorch等國外企業(yè)提供的深度學(xué)習(xí)框架。

所謂深度學(xué)習(xí)框架,百度CTO王海峰的定位很精煉——“在智能時代,深度學(xué)習(xí)框架起到承上啟下的作用,下接芯片,上承各種應(yīng)用,具有重要價值,是‘智能時代的操作系統(tǒng)’。”

用更為通俗的話來解釋,深度學(xué)習(xí)平臺(框架)就猶如一棟房子的地基。但現(xiàn)實情況卻是,大部分的“房子”都建立在外國的地基上。

這會帶來很嚴(yán)重的問題:一是核心技術(shù)容易形成代差,因為外國不會開源最先進的技術(shù);二是存在重要數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險;三是技術(shù)封鎖帶來安全風(fēng)險。

特別是近幾年,復(fù)雜的國際形勢,為國家間科研、商業(yè)等方面的交流帶來很大的阻礙。而人工智能已經(jīng)被各國視為國家戰(zhàn)略,貿(mào)易保守主義的抬頭、“實體清單”的存在,使得人工智能技術(shù),尤其是深度學(xué)習(xí)框架,被蒙上一層隨時可能斷供的陰影。

(開源及私有代碼托管服務(wù)平臺GitHub突然限制了克里米亞、古巴、朝鮮、伊朗和敘利亞等國家用戶訪問就是個很典型的例子)

中國信息通信研究院政策與經(jīng)濟研究所副總工何霞表示,“我國高度重視信息安全,產(chǎn)業(yè)安全和國家安全。如何保障安全,需要有核心的技術(shù),安全的平臺和完善的管理。”中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院研究員、科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心副主任徐峰也表示:“在開源創(chuàng)新平臺方面,科技部有布局,國家政府持特別鼓勵的態(tài)度;產(chǎn)業(yè)政策方面,科技部會再對接實驗區(qū)建設(shè)和平臺建設(shè)做工作,搭建交流平臺,讓AI和經(jīng)濟社會做深度融合;更重要的是教育方面,需要將AI課程普及進校園,包括教材編寫等。”

所以,從技術(shù)迭代、數(shù)據(jù)安全等角度而言,實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)平臺(框架)自主可控的必要性已毋庸置疑,畢竟只有在自家牢固的“地基”上搭起的AI萬丈高樓才有安全感。

二、中國人工智能發(fā)展能否自主可控?

國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用高度依賴國外深度學(xué)習(xí)平臺的潛在風(fēng)險,很早就引起了業(yè)內(nèi)的警惕。近年來,一些企業(yè)也推出了國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架。

除了百度在2016年宣布飛槳深度學(xué)習(xí)平臺開源,還有DI-X、曠視天元、MindSpore、計圖等產(chǎn)品的推出,讓國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)平臺呈現(xiàn)整體崛起的態(tài)勢。

特別是飛槳,在經(jīng)歷多年產(chǎn)業(yè)實踐后,現(xiàn)已成長為開源開放、功能完備、生態(tài)繁榮的深度學(xué)習(xí)平臺,可作為國內(nèi)企業(yè)尋求安全可控、替代TensorFlow、PyTorch等美國產(chǎn)品的新選擇。

在此,我們可以從這樣幾個層面來一窺這道“飛槳”的實力。

從基礎(chǔ)能力層面來看:百度飛槳已經(jīng)集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺于一體,包含完整的開發(fā)、訓(xùn)練、推理的端到端深度學(xué)習(xí)AI模型開發(fā)工具鏈。截止目前,飛槳官方模型庫算法總數(shù)達到146個,預(yù)訓(xùn)練模型已達200多個。在深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、預(yù)測和部署等方面,已可比肩TensorFlow、PyTorch等國際主流框架。

同時,飛槳的能力迭代也非???mdash;—去年11月全新發(fā)布和重要升級21個產(chǎn)品方向后,在今年5月召開的“WAVE SUMMIT202”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上又帶來了35項全新發(fā)布和重要升級,推出飛槳企業(yè)版,用以全面滿足不同規(guī)模企業(yè)的業(yè)務(wù)開發(fā)需求。在這次百度世界20*會上,飛槳又迎來“動靜統(tǒng)一、軟硬融合”的更新:硬件上適配22種芯片型號,覆蓋15家硬件廠商,對國產(chǎn)硬件的支持超過TensorFlow和PyTorch;軟件上,動態(tài)圖功能升級實現(xiàn)了動靜態(tài)的結(jié)合,讓用戶更容易開發(fā)模型,全面升級的API體系,則對于開發(fā)者更加友好。

從生態(tài)層面來看:公開數(shù)據(jù)顯示,飛槳已經(jīng)凝聚了超過230萬開發(fā)者,服務(wù)超9萬家企業(yè),基于飛槳平臺創(chuàng)造了31萬個模型,覆蓋了通信、典禮、城市管理、民生、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等眾多關(guān)乎國計民生的行業(yè)和領(lǐng)域。更與英特爾、英偉達、arm中國、華為、MediaTek、寒武紀(jì)、浪潮、中科曙光等啟動共建硬件生態(tài)合作圈。

從具體產(chǎn)業(yè)實踐來看: 百度飛槳的能力已經(jīng)在大工業(yè)生產(chǎn)中得到驗證。例如在消費類電子領(lǐng)域,OPPO在其多個業(yè)務(wù)線都上線了基于飛槳構(gòu)建的大規(guī)模分布式推薦系統(tǒng),覆蓋全球3.5億月活用戶;工業(yè)安全領(lǐng)域,通過飛槳研發(fā)的輸電線路通道隱患目標(biāo)圖像與視頻智能檢測系統(tǒng),實現(xiàn)了輸電線路通道隱患目標(biāo)的自動化識別和預(yù)警;環(huán)境保護領(lǐng)域,飛槳支撐的無人機自主飛行+應(yīng)用管理平臺,可以對森林進行自主巡邏、火情監(jiān)測、非法入侵、森林樹木砍伐監(jiān)測等功能……而這些只是百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)業(yè)實踐的冰山一角。

從市場地位來看:飛槳正日益展現(xiàn)出強大競爭力,成為中國人工智能抗衡國外TensorFlow、PyTorch等產(chǎn)品的絕對力量。據(jù)統(tǒng)計,飛槳在國內(nèi)深度學(xué)習(xí)市場份額穩(wěn)居第三,僅次于Google TensorFlow。在第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上,飛槳入選了世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果,可見其在行業(yè)和市場中的地位。

綜上:從技術(shù)實力、生態(tài)規(guī)模以及產(chǎn)業(yè)落地實踐來看,百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺已然具備承接大量中國企業(yè)由國外到國內(nèi)平臺轉(zhuǎn)移的足夠能力。

三、產(chǎn)學(xué)研攜手共建,筑牢人工智能地基

雖然飛槳當(dāng)下已成長為國內(nèi)唯一開源開放、功能完備的深度學(xué)習(xí)平臺,在市場份額發(fā)展上也展出了迅猛勢態(tài),但也需要客觀承認(rèn)的是,其在整體市場份額層面,距離TensorFlow、PyTorch等主流平臺仍有差距。

如何抹平中國與外國的差距?在我看來,需要從政策扶持、產(chǎn)學(xué)研三方共建入手,以共同實現(xiàn)發(fā)展繁榮,筑牢中國人工智能地基。

特別是政府、產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)界需要更多地“打配合”,來集中力量辦大事,促進百度飛槳、曠視天元、MindSpore等國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)平臺進一步成長,進而最大程度降低未來國際環(huán)境惡化帶給國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的損失。

此外,國內(nèi)大部分的深度學(xué)習(xí)平臺在構(gòu)建底層平臺所需的技術(shù)門檻高、周期長、投入大的現(xiàn)實下,這些平臺的基礎(chǔ)功能完備性、產(chǎn)業(yè)具體實踐以及生態(tài)構(gòu)建等層面,都還處于非常稚嫩的狀態(tài),離飛槳尚有距離,更別說對標(biāo)TensorFlow、PyTorch等成熟產(chǎn)品。

因此,無差別“大水漫灌”可能不是一個好的選擇,從投入產(chǎn)出比的角度來看,重點扶持百度飛槳等優(yōu)勢產(chǎn)品,做到“力出一孔”,可能是應(yīng)對國際形勢變化、把握超車時機的最好選擇。

寫在最后:

飛槳已經(jīng)在技術(shù)上取得大量升級突破,并在工業(yè)大生產(chǎn)中得到充足驗證,許多國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架的出現(xiàn),也證明了中國人工智能的整體實力 。中國擁有世界上最多的AI開發(fā)者,算法層與應(yīng)用層也領(lǐng)先世界,只要合理進行政策扶持引導(dǎo),加強產(chǎn)業(yè)橫向與縱向的合作,打造良性的生態(tài)集合,必然能實現(xiàn)“國貨自強、掌握核心科技、自主可控”的最終目標(biāo)。

文|鄰章

作者:鄰章【微信號:ZLxgic,公眾號:TMT317】系獨立撰稿人,專注科技互聯(lián)網(wǎng)評論,致力傳遞有價值的思考。

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