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中国的AI操作系统和自研芯片已经开始崛起，具备了向国外垄断说“NO”的实力。
中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁曾在今年发表在《中国计算机学会通讯》上的《智能计算系统——一门人工智能专业的系统课程》一文中提到一个问题：越是人工智能上层（算法层、应用层）的研究，我国研究者对世界作出的贡献越多；越是底层（系统层、芯片层），我国研究者的贡献越少。
人工智能研究大致层次
无独有偶，在11月23日，一篇作者署名为《南华早报》驻北京技术栏目记者的文章中，也提出了一个看似“惊悚”的问题：中国的 AI 工具包在美国手里！
中国现在以在AI技术上的领先为豪，造就了商业上取得成功的大批AI公司。但文章却称，依赖美国的深度学习框架被视为是中国AI生态系统存在的一大缺口，可能阻碍2030年之前与美国缩小AI技术差距的计划。
工程师Kuang 被分派到为上海一家初创公司开发AI技术的团队时，该公司选择了两种领先的开源软件库：谷歌的和的。
决定采用美国的核心技术而非中国的替代技术，这颇能表明中国在AI底层基础设施方面的薄弱（正如陈云霁所说的那样）。关键是，Kuang所在的公司绝非个案，很长一段时间里，几乎所有中小型中国AI公司都依赖源自美国的开源框架，因为除了需要顶尖人才外，从头开始自行开发一种框架还需要投入大量的时间和专用资源，才能确保框架顺畅运行，并支持众多使用场景。
作者认为，中国需要开发一种流行的深度学习框架或加强现有的深度学习框架，以防止AI领域出现“世界末日”的情形。
“世界末日”的形容可能过于悲观，但这篇文章却指出了一个真问题，即：中国开源深度学习框架确实主要控制在国外巨头手中。在科研领域，谷歌的、脸书的等开源框架已经占据垄断地位；在产业界，近90%的国内开发者都在使用国外开源框架，其中半数以上使用的是谷歌。
深度学习开源框架恰恰是典型的底层系统。从AI发展的形势来看，今后AI应用仍将主要基于开源深度学习框架/平台开发和运行。但目前，学术界和产业界对使用国外平台问题的认识还非常不足。
假如开源深度学习框架/平台不可控，架构于开源深度学习框架/平台发展起来的AI技术产业，很有可能再次陷入“缺芯少魂”的境地，意味着我们在智能时代也会面临失去核心技术主导权、规则制定权等巨大风险。
难道受制于人的历史在智能时代又将重演？
“飞桨”说NO
众所周知，上世纪80年代起，在互联网和计算机开始高速发展的时代，微软和英特尔为推动个人电脑产业的发展，组成了联盟。在PC时代，联盟垄断了长达20多年，依靠英特尔的摩尔定律和微软系统的升级换代，双方通过共同垄断整个计算机的软硬件产业链，制定一系列技术规范，坐享巨额暴利。而其他科技企业只能仰其鼻息，遵从其规则。
在人工智能时代，跨国科技巨头又在试图复制历史，构建起智能时代的“”式生态，比如如谷歌自研的机器学习芯片TPU与深度融合，再加上了庞大的开发者群体，就是在设置一个超高的生态门槛。
在环球同此凉热的正常时期，这还不算问题。但一旦有人想借此扼住中国AI技术的咽喉，则后果难以设想。
假如中国不在深度学习框架/平台市场占据一席之地，完全依赖国外，系统的透明性将逐渐消失，国外企业将成为全世界数据、硬件、编译器的标准制定者。特别是人工智能的应用涉及到安防、识别、城市交通、公共服务等国家事务，把这些应用放在国外平台上开发，安全风险不言而喻。
但好在天无绝人之路，在铁幕尚未完全织成的时候，中国具备完全自主知识产权的开源深度学习平台的独苗——百度飞桨，以及自研的芯片鸿鹄、昆仑等已经开始崛起，悄然具备了向垄断说“NO”的实力。
《中国科学报》近日在头版大篇幅报道百度飞桨
这从刚刚发生的另一则新闻可知。前两天召开的百度大脑语音能力引擎论坛上，百度宣布其语音能力日均调用量已经超过破纪录的100亿次。而天文数字的日均调用量背后，则是百度自研核心技术的身影：比如百度语音流式多级截断注意力模型（SMLTA），以及最新发布的基于复数CNN网络的语音增强和语音识别一体化端到端建模技术（简单来说，该技术将彻底打通语音信号处理和语音建模、语音识别之间的鸿沟，带来的不仅是硬件成本的进一步降低，而且会使智能家居场景下智能音箱语音识别率大幅提升30%）。而这些技术，目前已经被集成到百度鸿鹄芯片中。
AI时代，中国企业也正在通过自研的“开源深度学习框架/平台+人工智能芯片”，组织自己的“联盟”。
而其中的开源深度学习平台就是百度飞桨，人工智能芯片则即包括百度自研的昆仑芯片、鸿鹄芯片，也包括华为的麒麟芯片，未来会有越来越多的国产芯片与开发者，加入到围绕中国自主深度学习平台所组建的产业联盟中来。
所谓深度学习框架，简单说就是智能时代的操作系统，是AI时代最基础的底层核心技术，它上承各种应用、下接芯片等硬件，在2016年之前，国内外开发者主要基于谷歌、脸书、亚马逊MxNet等国外深度学习框架进行人工智能算法、模型的开发、训练与部署……直到“飞桨”横空出世。
飞桨是中国目前唯一具有完全自主知识产权的全功能性产业级深度学习平台。现在在行业内已是大名鼎鼎，在上个月刚刚举办的第六届世界互联网大会上一共发布了15项世界互联网领先科技成果，飞桨即是其中之一。
自2016年百度世界大会正式宣布开源至今，飞桨历经产业智能化大规模实践的打磨，如今在深度学习框架的开发、训练、预测及部署等核心能力上均有着比肩甚至超越国外主流框架的表现。这使得中国的AI技术开发者和使用者不必依赖于国外平台，同时还可进一步培育自主可控的AI开发应用生态。
当然，除了有操作系统之外，芯片层面百度也是不遑多让。2018年，百度就发布了自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”，其主要应用于智能汽车、智能设备、语音图像等很多领域。今年7月的百度AI开发者大会上，百度又发布远场语音交互芯片“鸿鹄”。这款名为鸿鹄的芯片使用了HiFi4自定义指令集，双核DSP核心，平均功耗仅100mW，将为车载语音交互、智能家居等场景带来巨大的便利。
同样是在今年的百度AI开发者大会上，华为和百度联合宣布，百度飞桨与华为麒麟芯片联手，双方将打通深度学习框架与芯片，为AI时代打造最强算力和最流畅的应用体验。
百度CTO王海峰与华为消费者BG软件总裁王成录共同宣布
百度飞桨与华为麒麟芯片强强联手
中国第一AI大厂和第一手机大厂的联手，AI时代的中国自研操作系统和自研芯片结盟，有如在AI战场上投下了一枚重磅炸弹。
统计数字显示，飞桨当前拥有超过6.5万企业用户，在定制化训练平台上发布了16.9万个模型，且模型数量呈现显著增长趋势，在工业、农业、服务业等各行各业中广泛应用。同时，飞桨已经累计服务150万开发者，这一数字约占中国软件从业平均人数的1/4。
时至今日，飞桨已是目前跻身全球最受欢迎AI框架排行榜的三强之一，、等鼎足而立。
当然，客观的说，飞桨虽然是三足之一，但生态体系不是一朝一夕可培育起来的。飞桨在生态构建上仍然有很大发展空间。
飞桨、鸿鹄、昆仑、麒麟……都体现了中国企业AI当自强的鸿鹄之志，但中国企业要做到这一点，却只有日积月累的努力+时间+资金堆砌，没有任何讨巧之路。
就像任正非说华为一年要花上千亿人民币搞自研一样，百度可能是中国科技公司中研发投入比例最高的之一，在全球科技公司中也位居前列。
但如果这一切努力能够唤来中国未来在AI科技领域的主导权，把AI工具包牢牢攥在自己手里，不必再担心受制于人，那一切就都是值得的！
来源 正商参考
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