文 | 曾響鈴

來源 | 科技向令說（xiangling0815）

科技自強從口號變成國家戰略只在一夜之間。

剛剛結束的十九屆五中全會上，首次提出“把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”。

與十八屆五中全會公報相比，十九屆五中全會公報更加突出了創新在現代化建設全局中的核心地位，更進一步強調了科技的自立自強，并明確提出到2035年關鍵核心技術要實現重大突破。

這表明，“十四五”期間，科技創新會被提升到一個更高的戰略位置，以改變當前對美國技術依賴性強的被動局面，并成為拉動未來經濟發展的重要力量。

十九屆五中全會與十八屆五中全會公報比對（科技部分）

在技術創新的眾多選項中，深度學習框架作為AI時代的“操作系統”，是AI向更深層次發展必經的技術壁壘，也是科技巨頭轉型角逐AI時代的核心內容，因而，深度學習框架的自主自立在科技強國戰略中意義非凡。

警惕，技術依賴的困境不要在深度學習領域重演

自2018年開始，美國商務部不斷拋出“實體清單”，對中國企業實施技術封鎖以來，有關中國科技產業“缺芯少魂”的討論從來就沒停止過。

比如，由于缺乏高端芯片供應，華為最近發布的Mate 40成為余承東嘴中的“絕版”。

再比如，PC時代的Windows、移動互聯網時代的Andriod，這兩個龐大消費市場的軟件生態被國外底層操作系統廠商牢牢攥在手中，牽一發而動全身，科技霸權之下，中國企業進退維谷。

然而，我們不應只看到當前的桎梏，還必須看到，關于未來的壓力。

AI到底有多重要，已不用再做贅述。“深度學習框架”作為連接AI技術與現實世界的樞紐，其作用至關重要。

通俗地說，深度學習框架如同一個培養皿，它搭載在芯片、大型計算機系統上，承接各種業務模型、行業應用的“生產”，通過它，大量AI應用得以訓練和成型，它就是“智能時代的操作系統”。

“得框架者得AI”。

誰占領了深度學習框架，誰就擁有了AI時代應用“生產”的“話語權”，誰就能構建一個因為約定的深度學習規則而排他的開發者生態，這個生態一旦到了一定規模，就會形成與Windows、Andriod類似的群聚效應，其他深度學習框架將很難有市場突破的機會。

可是根據IDC去年發布的《中國深度學習平臺市場份額調研》顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架，其中Google、Facebook和百度占據了國內絕大部分市場份額，但位列前兩位的Google和Facebook的深度學習平臺的領先優勢還是比較大。

IDC《中國深度學習平臺市場份額調研》各家排名

雖然目前包括TensorFlow、PyTorch在內的深度學習框架都是開源的，但若“智能時代的操作系統”最終還是在他人手中成了氣候、壟斷了市場，在未來波云詭譎的國際產業競爭中，誰也不知道其所有者會使出什么方法來鉗制我們的AI產業、繼續卡我們的脖子！

我們不能等到事到臨頭才想到要怎么去應對，現在就要行動起來了，自主可控的深度學習框架對于中國來說，不但重要，而且必要。

火種，百度飛槳扛起深度學習技術自強的大旗

面對TensorFlow、PyTorch等國外深度學習框架的圍堵，好在百度飛槳站了出來。

作為中國首個開源開放、功能完備的端到端深度學習平臺，飛槳在核心框架（類似操作系統內核）、工具組件（類似于操作系統讓你更方便使用的各種功能）和服務平臺（類似于操作系統與你交互的界面）上，都進行了完整的體系化覆蓋。

飛槳深度學習平臺全景圖

例如，在開發環節，飛槳已開源70多個經過真實業務場景驗證的官方模型，涵蓋視覺、NLP、推薦等AI核心技術領域，成為官方支持模型最多的深度學習平臺。比如視頻識別工具包，能為開發者解決視頻理解、視頻編輯、視頻生成等一系列任務，可實現一鍵式的高效配置來做訓練和預測；

在訓練環節，飛槳在提升協同訓練效率的同時，還大幅度放松訓練所需求的軟件、硬件、帶寬環境，通俗理解就是在各種學習條件下都能“好好學習”；

在部署環節，飛槳在軟硬一體的思路下，推出了針對多硬件支持的底層加速庫和推理引擎Paddle Mobile以及Paddle Serving等，打個比方就是，除了教會學生知識，還給他們快速適應環境、實踐上手的能力。

以上可以看到，飛槳在想方設法降低深度學習的門檻，讓“用戶”快速上手，實現生產力；讓產業無縫進入AI時代，完成變革。

這對于中國的AI發展而言，無疑起到了至關重要的作用。飛槳的成功，將使我們在未來AI時代手中多了一個籌碼，至少在AI的底層框架上能夠做到自主自強。

其實，飛槳并不是技術上的“紙上談兵”，而是已經大量落地，賦能百業，正在我們身邊發揮著價值。

有學校用飛槳做出了一套林業蟲情監測系統，可以遠程監測病蟲害情況，將原本需要兩周的檢查任務縮短至1小時，大大提升災害防治的效率；氣象局利用飛槳對遙感氣象圖像進行語義分割，識別積雪，獲取氣象信息；還有企業用飛槳構建機器學習框架，做出了一套手勢翻譯臂環，可以用在工業領域，還能在醫療甚至我們生活中使用……

以上案例或許離普通人的生活較遠，那么飛槳與華為的合作則讓深度學習技術的價值發生在我們身旁。雙方在硬件底層打通后，為端側AI提供強勁算力，輸入法應用因此可以得到25%的性能提升、節省22%的內存，降低50%的功耗，并且表現更加穩定，不會受到CPU的負載影響。

百度飛槳與華為的合作在輸入法上體現很明顯

在一定程度上來說，飛槳代表的不光是百度的技術成就和商業成績，站在技術強國的戰略語境下，飛槳還代表著中國深度學習的旗幟和高度。在飛槳所有的落地案例中，應用價值都通過數字可視化明明白白展示了出來，這既是飛槳的能力，也是飛槳能夠成為“中國旗幟”的底氣。

崛起，科技強國戰略下的時代利器

響應科技強國戰略，站在第四次產業革命的起點，飛槳責無旁貸的承擔起中國在AI時代的產業基座，既是中國技術自強的代表，也是中國破局深度學習框架自主可控的一柄利器。

雖然目前飛槳與TensorFlow和PyTorch這兩個深度學習框架在通用能力上還有一些差距，但飛槳通過開放大規模深度學習模型訓練技術，在訓練規模和訓練效率上（支持萬億級規模參數的模型訓練）具有一定優勢，特別是針對中國國情，推出無需代碼編寫的AI建模工具EasyDL，大大加快了AI產業化的普及速度。

不久前結束的百度世界2020大會上，飛槳進行了再次進化，其能力又獲得了大幅提升。

作為百度大腦“軟硬一體AI大生產平臺”的“軟”的層面，飛槳動態圖功能升級，實現了動靜態的結合，讓用戶更容易開發模型；全面升級的API體系，對于開發者更加友好。同時在硬件上適配22種芯片型號，覆蓋15家硬件廠商，對國產硬件的支持超過TensorFlow和PyTorch。

百度世界2020大會上百度CTO王海峰公開了飛槳最新升級

在“硬”的層面，百度自研的AI芯片百度昆侖2在大會上預發布，相比2018年發布的中國首款云端通用AI處理器“百度昆侖1”，百度昆侖2的性能大幅提升，能夠更好地滿足各種場景的AI計算需求。百度飛槳，加上百度昆侖，軟硬一體，使得中國在AI操作系統和AI芯片兩大AI核心底層技術上擁有了自主知識產權。

今天，我們有了強大的經濟背景和領先世界的互聯網環境，早已不是當年那樣一窮二白，對未來力不從心。

在錯過了芯片和操作系統之后，深度學習框架應該獲得更多的鼓勵與支持，在飛槳帶領中國深度學習框架走向更高巔峰之前，我們唯有送上祝福：

為了國之AI的未來，百度加油！飛槳加油！

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