百度飞桨升级旷视华为开源，国产AI基建密集爆发[2020-5-21]

产业智能化快速深入推进，人工智能基础设施的建设不可或缺。5月20日，深度学习技术及应用国家工程实验室、百度联合主办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，中国首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台百度飞桨，宣布对全平台进行35项全新发布和重要升级。

据悉，飞桨开源深度学习平台部分，包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。同时，随着企业应用需求越来越强烈，飞桨升级产品架构后推出的飞桨企业版，包含零门槛的AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML，助力各个企业进行AI创新，为开发者、企业节省时间、降低门槛。

百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰介绍，作为国内最早开源的自主研发深度学习平台，飞桨目前累计吸引开发者数量194万，服务企业数量8.4万家，基于飞桨平台产生了23.3万模型，覆盖通信、电力、城市管理、民生、工业、农业、林业、公益等众多行业和领域。

被行业视为人工智能重要基础设施，深度学习平台，究竟有何神通？

“简单来讲，算法的研发过程就像炒菜。在’美味算法’的研发中，数据就是各种各样的食材，需要清洗，分类管理，是’炒制’算法的原材料；而算法的训练和推理就像是烹制的过程，需要锅具（深度学习框架）来承载；算力则是一灶猛火，火候到位才能烧得好菜。”3月底，旷视开源其自研、自用了6年的工业级深度学习框架“天元”时，旷视联合创始人兼CTO唐文斌解释道。

一个产业的发展，离不开一套能用、好用的基础设施，降低生产成本，提高生产效率，吸引更多人参与。

为加速“AI大生产平台”生态建设，飞桨20日宣布启动百度“星辰计划”开发者探索基金的参与机制，将以100亿流量、1000万基金、1000万算力支持广大开发者和百度一起参与到用AI技术解决社会问题的实践中。

此前，旷视也表示，希望通过开源、开放的方式逐步将其AI生产力平台的能力传递给业界广大开发者，让每一个AI开发者都有能力快速实现算法从0到1的创造。

近年来，中国在AI从业者数量和AI应用方面走在世界前列，但底层基础设施此前仍存在空缺。

一年来，企业、高校、政府产业部门争相发力布局。除最早涉及这一领域的百度飞桨外，清华大学主导的深度学习框架计图Jittor、旷视开源的天元（MegEngine），以及华为3月底公布的开源自研深度学习框架MindSpore均是国产自研深度学习框架近几个月来的密集探索。

5月18日，中关村科学城北区发展行动计划公布，其中的“AI生态雨林”——北京人工智能公共算力平台项目，就与AI基础设施建设有关。平台计划投资5亿元，基于公有云模式，汇聚金山云等算力资源，搭载百度飞桨、旷视天元、寒武纪芯片等国产基础软硬件，集成智源研究院算法研究成果及行业数据集等基础资源，为全市500多家中小AI企业及高校院所、事业单位等创新主体提供算力、测试及软硬件适配等服务。