从旷视开源自研深度学习框架 看旷视商业进化的底层逻辑

2020年3月25日，人工智能领军企业旷视举办线上发布会，旷视联合创始人兼CTO唐文斌重新定义了人工智能底层的基础设施，并正式发布了旷视AI生产力平台Brain++，同时宣布开源其核心框架天元（MegEngine）。发布会最后，旷视云服务业务资深副总裁赵立威介绍了Brain++商业化路线，和初步实践成果。

AI基础设施层决定产业跑速

一直以来，AI的生产力被高昂的算力成本、人才成本所掣肘，AI技术往往成为众多企业的成本中心而非价值中心。先进技术如何能真正带动传统产业发展，提高AI生产力的解在哪里？

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。作为全球最早用深度学习方法开展人工智能商业化探索的科技企业，旷视成立于AI 开发工具匮乏的早期人工智能时代，于是旷视靠自主研发，从0到1地解决了算法生产的问题。自公司创办以来，旷视一直奔跑在AI的主流赛道上，并形成了众多基于核心AI算法的硬件、软件、解决方案。但旷视唐文斌认为，真正影响产业跑速的不是算法、不是软件和硬件，也不是解决方案，而是AI的基础设施。

唐文斌指出：”AI的基础设施只有两部分组成—— 芯片平台和生产力平台。“ 其中，芯片平台承载AI的计算，那么AI生产力该如何理解？ 

”AI算法的生产与程序生产不同，是一个系统工程，需要能够协同优化数据、算法、算力的平台级产品。六年间，旷视打造了自己的基础设施Brain++，今天我们想与更多的企业、开发者开放，合作共赢，促进AI产业繁荣。“唐文斌正式宣布，开源这套旷视自用6年的AI生产力平台的深度学习框架——“天元”MegEngine，并在线正式邀请全球开发者参与共建这套中国自研的生产力平台核心部分。

唐文斌解释，天元命名的来源为棋盘核心，亦为万物本源，旷视希望越来越多的开发者基于天元可以加速算法从0到1的创新。

旷视推出三位一体AI生产力平台

开源发布会上，旷视联合创始人、首席技术官唐文斌用厨房来做比喻，解释旷视的三位一体生产力平台——Brain++。

“Brain++ 平台的意义是为了能像Visual Studio一样为用户提供更完善的集成开发环境，满足AI开发者从AI生产（输出算法模型）到应用（实现算法工程化封装）各环节中，一站式、全流程算法研发的切实需求，将产品从实验室原型到工业部署原本数周或数月的时间成本，缩短到小时级。”唐文斌介绍到。

简单来讲，算法研发过程就像炒菜。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。  

如果没有一套厨具和厨房，大厨就像在野外生存，不仅要逐兔追鸡，还得自己打铁铸锅、生火劈柴，菜品生产力很低。同样的，对于有一定的机器学习经验和框架基础的开发者来说，他们的开发工具往往需要东拼西凑，再强的学术造诣也无法加快算法的生产。

旷视认为，降低开发者的门槛，让AI变得平凡才能真正的释放AI生产力。因此，旷视希望通过开源、开放的方式逐步将AI生产力平台Brain++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，进而创造更大的价值。

开源天元 减低AI开发者开发门槛

发布会上，天元开源项目的产品负责人田忠博详细介绍了天元的技术细节。天元是一套训练推理一体化、动静态合一的工业级深度学习框架，架构上具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层。

怎样才能简单开发？在传统开发环境中，AI开发者们会根据方向不同选用不同的框架，但是从原型设计到部署还需要切换开发工具，就像厨师每炒一道菜还要换个锅，锅和灶眼也不见得适配。

天元对于AI开发者来说，就是一套从菜谱到美味的端到端一体化智能锅，覆盖从训练到推理再到部署装盘全流程。不仅自带菜谱（模型库）还支持自定义菜谱（模型导入），具备”动静合一“的显示屏，灵活可控、方便操作，特别适合既要求美味，又追求效率和体验的AI生产者。

而现在这口“好锅” Alpha版本的代码已经在新一代人工智能开源开放平台OpenI启智社区，以及全球最大的开源社区GitHub上实现开源。

旷视Brain++致力于让一部分企业先实现AI+

除了为解决开发者生产力而开源的天元，旷视还一同发布了Brain++的开放计划，以帮助企业实现AI+的升级和智能化转型。

发布会上，旷视云服务业务资深副总裁赵立威向业界展示了Brain++的商业化全景。“我们不仅将把深度学习框架开源使用，也将开放数据能力、算力能力给企业级种子用户，至少能够先让一部分企业实现AI+。”  

（编辑：源码网）

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