近期，中央密集出臺(tái)相關(guān)政策，各省市陸續(xù)出爐2020年重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目，“新基建”成為當(dāng)前各界關(guān)注重點(diǎn)。3月4日，中共中央政治局常務(wù)委員會(huì)召開(kāi)會(huì)議，提出將加快推進(jìn)國(guó)家規(guī)劃的重大工程和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，其中明確提出將加快人工智能、5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度。

區(qū)別于傳統(tǒng)基建，“新基建”是指發(fā)力于信息數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，主要包括5G基站建設(shè)、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車(chē)充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)七大領(lǐng)域，其核心在于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化改造。

打破科技壟斷

在新基建提出之后，曠視也“碰巧”開(kāi)源了深度學(xué)習(xí)框架“天元”，表面上看起來(lái)是巧合，其實(shí)在曠視內(nèi)部，從去年開(kāi)始便已經(jīng)在推動(dòng)天元框架的開(kāi)源進(jìn)程，從框架技術(shù)的成熟度、生態(tài)環(huán)境的完善度，一直到未來(lái)發(fā)展的方向，經(jīng)過(guò)了多次討論才做出了這樣一個(gè)需要勇氣的決策。

總得說(shuō)來(lái)，深度學(xué)習(xí)框架有三個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，早在六年前Caffe便已經(jīng)開(kāi)放，此后2015年、2016年先后集中涌現(xiàn)了一批開(kāi)源框架，TensorFlow和PyTorch分別成為產(chǎn)業(yè)級(jí)和學(xué)術(shù)界非常受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架代表。

Caffe是一個(gè)清晰而高效的深度學(xué)習(xí)框架，也是一個(gè)被廣泛使用的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架，它的主要優(yōu)勢(shì)是上手容易，訓(xùn)練速度快，組件模塊化，可以方便的拓展到新的模型和學(xué)習(xí)任務(wù)上。但是Caffe最開(kāi)始設(shè)計(jì)時(shí)的目標(biāo)只針對(duì)于圖像，沒(méi)有考慮文本、語(yǔ)音或者時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。TensorFlow在2015年由谷歌公司正式發(fā)布，是一個(gè)使用數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的開(kāi)源軟件庫(kù)。靈活的體系結(jié)構(gòu)允許使用單個(gè)API將計(jì)算部署到服務(wù)器或移動(dòng)設(shè)備中的某個(gè)或多個(gè)CPU或GPU。

在國(guó)外開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架占據(jù)了主流框架之后，2020年，中國(guó)迎來(lái)了深度學(xué)習(xí)框架集中爆發(fā)之年。清華大學(xué)的計(jì)圖（Jittor）、曠視的天元（MegEngine）和華為推出的MindSpore先后問(wèn)世。

實(shí)際上，曠視天元早在2014年8月就在公司內(nèi)部誕生了，經(jīng)過(guò)實(shí)踐中的不斷改進(jìn)，終于在2020年3月開(kāi)源，雖然在開(kāi)源時(shí)間上晚于國(guó)外的幾家公司，但是曠視天元的優(yōu)勢(shì)仍然非常明顯。首先是框架與算法的協(xié)同，其次是高效與強(qiáng)大的性能，第三是很好地支持大數(shù)據(jù)、大規(guī)模訓(xùn)練。天元是為工業(yè)級(jí)、研究院規(guī)模的研發(fā)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的，它具備的一些核心特點(diǎn)都是用來(lái)解決現(xiàn)實(shí)研發(fā)過(guò)程中的痛點(diǎn)，例如一鍵切換訓(xùn)練推理，同時(shí)支持動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖等。

深度學(xué)習(xí)框架屬于AI的底層技術(shù)架構(gòu)，像谷歌這樣的大公司一直在積極的布局人工智能的底層技術(shù)發(fā)展，只有站穩(wěn)了軟件層，未來(lái)在算法層、服務(wù)層和應(yīng)用層上才能有更大的發(fā)展空間，而且不會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)受制于人。

從當(dāng)前人工智能技術(shù)在場(chǎng)景中應(yīng)用分析，人工智能應(yīng)用薄，算法能力與人工能力的差距大。對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，想要用人工智能解決當(dāng)下遇到的問(wèn)題，但是本身沒(méi)有技術(shù)，需要專(zhuān)門(mén)招聘相關(guān)的人才、投入資金設(shè)備研究，而且需要多長(zhǎng)時(shí)間能實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用也是未知數(shù)，成本太高但是預(yù)期又不確定，因此很多企業(yè)也就不愿意投入資源探索。對(duì)于身處人工智能領(lǐng)域的企業(yè)而言，很多企業(yè)一直扎根于技術(shù)的研發(fā)、升級(jí)，對(duì)于需求端的了解并不深入，因此在商業(yè)化方面略顯尷尬。

AI融合更多生活場(chǎng)景，提高生產(chǎn)力

在新基建的背景下，算法能力的短板正在被補(bǔ)齊，人工智能技術(shù)將會(huì)參與到更多的場(chǎng)景中。曠視科技便是在這個(gè)背景下不斷地推動(dòng)人工智能技術(shù)賦能各行各業(yè)的企業(yè)。曠視科技是早期入行的企業(yè)，經(jīng)過(guò)多年的摸爬滾打，在技術(shù)上已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)的佼佼者。

曠視內(nèi)部自主研發(fā)的AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++在融入生活場(chǎng)景方面發(fā)揮著獨(dú)特的作用。在這次突發(fā)的新冠疫情中，Brain++就幫助曠視在非常短的時(shí)間內(nèi)打造出了智能測(cè)溫系統(tǒng)，包括明驥和Koala兩款產(chǎn)品。

其中，曠視Koala的智能測(cè)溫系統(tǒng)主要應(yīng)用在疫情期間的通行場(chǎng)景，由面板機(jī)形態(tài)的前端硬件與后臺(tái)體溫管理系統(tǒng)組成。前端的硬件組合非常簡(jiǎn)單、安裝靈活，但是后臺(tái)的體溫管理系統(tǒng)性能強(qiáng)勁。據(jù)了解，曠視正是因?yàn)閾碛蠦rain++這樣的AI基礎(chǔ)設(shè)施，才能用兩三天就完成新場(chǎng)景的算法模型升級(jí)，使得系統(tǒng)可以結(jié)合紅外熱成像技術(shù)，精準(zhǔn)確定額頭位置進(jìn)行測(cè)溫，并且在0.3-1米遠(yuǎn)距離快速測(cè)溫，0.5秒即可返回結(jié)果，快速完成測(cè)溫，而且精度在0.3攝氏度以?xún)?nèi)。

目前，曠視Koala智能測(cè)溫通行系統(tǒng)已經(jīng)在北京191家大中型超市廣泛落地，實(shí)現(xiàn)無(wú)停留過(guò)檢，原本需要2-4名工作人員的出入口，如今只需要1名工作者配合維持秩序就可以完成店面的防疫需求管理，有效減少超市防疫的人力投入，實(shí)實(shí)在在的提升企業(yè)生產(chǎn)效率，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。

這種生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率的提升并不是取代了人的工作，而是最大限度放大了機(jī)器的優(yōu)勢(shì)，并釋放出了人的生產(chǎn)力。比如零售小店，人工智能化的零售小店可以通過(guò)對(duì)每天商品的進(jìn)銷(xiāo)、顧客的往來(lái)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而直接發(fā)現(xiàn)該零售小店附近顧客的喜好、人流量高峰低谷期等，進(jìn)而輔助店長(zhǎng)管理決策，提升零售店的生產(chǎn)力和效率。如果沒(méi)有人工智能的輔助，則需要依靠人的經(jīng)驗(yàn)積累，但是對(duì)于流動(dòng)性比較大的崗位和變化快的行業(yè)而言，很難做到高效應(yīng)對(duì)。

不管是曠視Koala智能測(cè)溫通行系統(tǒng)，還是智能化的零售小店，對(duì)比之下不難發(fā)現(xiàn)，人工智能之所以受到重視，不僅是因?yàn)榧夹g(shù)本身的先進(jìn)性，更重要的是，未來(lái)的社會(huì)發(fā)展并不需要所有人懂得人工智能技術(shù)，但一定會(huì)用到人工智能，因此人工智能正在成為未來(lái)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的底層技術(shù)，成為了新基建的關(guān)鍵領(lǐng)域。

人工智能贏在底層技術(shù)

AI生產(chǎn)力平臺(tái)究竟是指什么？為何會(huì)有如此高效的生產(chǎn)力？曠視的AI生產(chǎn)力平臺(tái)又叫Brain++，它是由已經(jīng)開(kāi)源的天元發(fā)展而來(lái)，天元負(fù)責(zé)AI的算法部分，它和MegData（數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）以及MegCompute（深度學(xué)習(xí)云計(jì)算平臺(tái)）一起組成了AI生產(chǎn)力平臺(tái)。

可以做一個(gè)形象的比喻，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)MegData 就是自動(dòng)洗菜機(jī)，計(jì)算平臺(tái) MegCompute 就是智能化爐灶，而開(kāi)源的天元就是一套集煎炒烹炸多功能為一體的智能鍋，AI 生產(chǎn)力平臺(tái)好比一個(gè)中央廚房，有了這樣的智能化中央廚房，便可以大大增加廚師的生產(chǎn)力，而且味道有保證。

“生產(chǎn)力平臺(tái)”的概念在國(guó)內(nèi)很少有人提及，這樣的稱(chēng)呼也是因?yàn)锽rain++在學(xué)術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)方面對(duì)提高生產(chǎn)力方面做出了突出的貢獻(xiàn)。

學(xué)術(shù)領(lǐng)域，曠視借助 Brain++ 在獲得了 27 個(gè)世界級(jí)的人工智能競(jìng)賽冠軍，其中包括 2017 年至 2019 年拿下 COCO 三連冠。COCO 是人工智能領(lǐng)域最具影響力的通用物體檢測(cè)挑戰(zhàn)賽，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域享有很高聲譽(yù)。

而在產(chǎn)業(yè)方面，曠視依靠 Brain++ 布局了個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三個(gè)領(lǐng)域，并且扎得足夠深入。比如：在傳統(tǒng)的制造領(lǐng)域，曠視借助 Brain++幫助一家電氣制造企業(yè)打造了自有的AI底層平臺(tái)，能夠用深度學(xué)習(xí)快速訓(xùn)練、部署算法，滿(mǎn)足生產(chǎn)線(xiàn)中不斷生出的質(zhì)檢問(wèn)題。

當(dāng)下，人工智能呈現(xiàn)深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放、自主操控等新特征，正在對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、全球治理等方面產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。而曠視作為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，正在用自己的實(shí)際行動(dòng)證明，人工智能是真正可以造福人類(lèi)的新技術(shù)，它可以解決更本質(zhì)的效率提升問(wèn)題。

自從改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，得益于“引進(jìn)來(lái)”、“走出去”的戰(zhàn)略實(shí)施，引進(jìn)來(lái)的是國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，走出去的是技術(shù)含量相對(duì)較低的中國(guó)制造產(chǎn)品。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，盡管中國(guó)很多互聯(lián)網(wǎng)公司借機(jī)大展宏圖，但是本質(zhì)上很多底層的技術(shù)卻受限于美國(guó)。中美貿(mào)易戰(zhàn)就很好的說(shuō)明，正在崛起的中國(guó)已經(jīng)開(kāi)始動(dòng)了美國(guó)人的“奶酪”。人工智能作為基礎(chǔ)建設(shè)的規(guī)劃就是要布局下一個(gè)百年，突破自第一次工業(yè)革命以來(lái)的科技?jí)艛啵瑥闹袊?guó)制造走向中國(guó)智造。

馬化騰作為人大代表曾在兩會(huì)提交建議書(shū)，呼吁頂層關(guān)注核心技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，他說(shuō)：沒(méi)有基礎(chǔ)的核心技術(shù)是沙灘上的城堡，根基不穩(wěn)，很有可能一推就倒。因此樓越建得越高，越要關(guān)注底子、根子是不是牢靠。

而曠視認(rèn)為，人工智能的布局要贏在未來(lái)百年的底層技術(shù)上，所以需要更深厚的地基。對(duì)于曠視而言，本身的目標(biāo)就是打造屬于中國(guó)的人工智能產(chǎn)品方案和平臺(tái)，而且研發(fā)和使用真正能夠自主可控、代表中國(guó)的安全技術(shù)。

當(dāng)然，想要打造堅(jiān)實(shí)的“AI地基”，且能夠讓各行各業(yè)能夠用的上，真正承載起AI產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的需求也并不容易。這其中最大的挑戰(zhàn)在于需要降低非AI企業(yè)連接數(shù)據(jù)、算法與算力的門(mén)檻。但是以Brain++為代表的基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)產(chǎn)品的出現(xiàn)，或許為企業(yè)CIO們和各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可參考的線(xiàn)索和路徑。

雄關(guān)漫道真如鐵，而今邁步從頭越。在人工智能技術(shù)不斷發(fā)展的今天，期待中國(guó)在人工智能領(lǐng)域更快、更高、更好的完成基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，打破國(guó)外的科技?jí)艛啵瑸槲磥?lái)一百年的高速發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

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