“飞桨”直上九万里,人工智能领域传来好消息

信海光 2020-05-21

有了飞桨之后,中国的企业和开发者在进行AI生产的时候将不必再借助于国外的AI操作系统,也无需从头学习难度高、迭代快的前沿科技,避免重复“造轮子”,应用AI的门槛更低、成本更低、效率更高。

中国进入创新型国家行列了吗?权威回应

临近两会,各种重磅新闻发布逐渐频繁。5月19日下午,国务院新闻办公室举行新闻发布会,又公布一个重磅消息:中国宣布已经迈入创新型国家行列!

5月19日这个新闻发布会应该也是两会前哨的一部分,主要聚焦中国一年来在科技领域取得的重要进展,介绍加快建设创新型国家、支撑引领高质量发展有关情况,到场多位领域内重量级官员。

面对媒体,科技部部长王志刚称:按照一般说法,创新能力指数达到前15位就进入了创新型国家。世界知识产权组织(WIPO)评估显示,中国创新指数位居世界第14位;中国科学技术发展战略研究院发布的国家综合创新能力指数,我国排在第15位。“这是进入创新型国家的一个重要标志。”

王志刚并披露了一系列指标数字:

2019年,中国发明专利授权量居世界首位;国际科学论文被引用数位居世界第二。

2019年,全社会研发支出达到了2.17万亿元,比2006年增长6倍以上,占GDP的比重达到了2.19%,大体上和欧盟的平均水平相当。

2019年中国科技进步贡献率达到59.5%,有望在今年实现60%的目标。

2019年,中国的集成电路实现14纳米工艺产业化,这是未来中国摆脱被外部卡脖子的重要一步。

2019年,中国169个高新区生产总值达12万亿元,经济总量占全国的十分之一以上。

2019年,中国高新技术企业达到22.5万家,科技型中小企业超过15.1万家。

2019年,全国技术交易额达到2.2万亿,超过了2019年度全社会研发支出总额。

相关的数字还有很多,篇幅所限不能一一列举,但所有的数字,都指向一个事实,那就是,现在中国,实际上与我们平时想象的已经大不一样。她要更科技,更创新。

这几天美国加大力度打杀遏制华为的新闻被炒的沸沸扬扬,似乎离了美国技术,中国的科技企业就要面临灭顶之灾。

而从这些公布的数字看,中国实际上没有必要那么害怕,中国的科技实力确实比美国要弱,但也要看到,中国追赶的速度,已是远超想象。

或许,正是这样快的赶超速度让特朗普害怕,所以他才不得不放出狠招。但这对2020年的中国来说,似乎已经晚了。

正如王志刚所说:“科学技术本身是无止境的,创新也没有止境,创新型国家建设也一直在路上。”

但以中国的体量,只要已经开始在这条路上奔跑,将没有人可以阻止。

人工智能领域加大布局,拒绝“扼喉”

在19日的发布会上,如果按内容占比看,就单个科研领域而言,谈及最多的其实还是“人工智能”,以至于在所有的新闻通稿中,关于人工智能的部分都占了三分之一左右。

科技部高新技术司司长秦勇介绍,中国在2019年在四大方面进行了人工智能的国家战略部署:一是组织实施了新一代人工智能重大项目,目前,重大项目已经启动实施了两批研究项目,中央财政投入约10个亿;二是布局建设了一批新一代人工智能开放创新平台;三是设立了一批新一代人工智能创新发展的试验区。四是积极推进人工智能伦理治理工作。

在这些措施的推动下,中国人工智能技术开发和应用得到了快速发展,正处于大爆发的前夜,而未来,科技部将进一步加快规划任务的落实,加大对人工智能技术发展的支持力度。

为什么人工智能受到特别青睐,原因有两点:

其一,媒体注意到,在这次疫情防控期间,发挥最大作用的其实正是人工智能,所以特别关心下一步国家将在人工智能方面有什么新的部署;

其二,在目前所有领域中,人工智能是中国与欧美差距最小、甚至可以说能够相互抗衡的一个领域。人工智能战略不但关系到中国未来的科技发展,而且也是必须防止芯片被卡脖子悲剧重演的重点领域。

这并非杞人忧天!

因为尽管中国现在以在AI技术上的领先为豪,同时也造就了商业上取得成功的大批AI公司。但中国的优势只是在应用专利上,在人工智能的基础研究领域,与西方比仍有短板。

中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁去年发表在《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》一文中曾提到一个严峻问题:越是人工智能上层(算法层、应用层)的研究,中国研究者对世界作出的贡献越多;越是底层(系统层、芯片层),中国研究者的贡献越少。

去年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从更具体的层面指出了这个问题:依赖美国的深度学习框架是中国AI生态系统存在的一大缺口,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平台,作者认为,中国需要开发一种流行的机器学习框架或加强现有的机器学习框架,以防止AI领域出现世界末日的情形。

所谓深度学习框架,简单说就是人工智能时代的操作系统,是AI时代最基础的底层核心AI技术,它上承各种应用、下接芯片等硬件,长期以来,各国开发者依赖的深度学习框架主要是谷歌TensorFlow、脸书PyTorch、亚马逊MxNet等。

已有报道显示,美国政府曾考虑对更关键的技术领域,包括人工智能系统和量子计算技术等,实施出口禁令。

芯片已经被美国卡了脖子,智能手机操作系统也被谷歌所掌握,但那都是历史,现在,在人工智能深度学习框架研发上,中国有所准备吗?

“飞桨”直上九万里,人工智能领域传出的好消息

是无独有偶,也或许是巧合,就在5月19日国务院新闻办公室举行新闻发布会后的第二天,答案来了。

5月20日,由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会在线上召开,峰会向外界公布了中国目前具有完全自主知识产权的全功能性产业级深度学习平台——“飞桨”在过去一年取得的最新进展。

飞桨称,截至目前,飞桨已经凝聚了194万开发者,服务8.4万家企业,创造了23.3万模型,是国内最领先、服务开发者规模最大、功能最完备的开源开放深度学习平台。继2019年11月的WAVE SUMMIT秋季峰会后,短短半年时间,飞桨全平台带来35项全新发布和重要升级,其中包括8大新产品和27项升级。

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在峰会上指出,深度学习平台是产业智能化的基础技术底座,也是新型基础设施的重要一环。

飞桨同时发布量子机器学习开发工具Paddle Quantum量桨,这使得飞桨成为国内首个、也是唯一支持量子机器学习的深度学习平台。

飞桨发布了最新的飞桨全景图,由飞桨开源深度学习平台和飞桨企业版两大版块构成。

飞桨开源深度学习部分,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,随着企业应用的需求越来越丰富和强烈,飞桨升级了产品架构,推出飞桨企业版,助力各个企业进行AI创新。

飞桨企业版则基于飞桨开源深度学习平台,包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

上述内容看起来非常晦涩而黑科技,但简单说就是:有了飞桨之后,中国的企业和开发者在进行AI生产的时候将不必再借助于国外的AI操作系统,也无需从头学习难度高、迭代快的前沿科技,避免重复“造轮子”,应用AI的门槛更低、成本更低、效率更高。

飞桨最初只是百度深度学习实验室于2013年创建的一个代号为“Paddle”的内部工具,但随着人工智能的崛起,在2016年9月百度正式宣布“Paddle”开源,飞桨也成为中国具备完全自主知识产权的开源深度学习平台的独苗。

而四年之后,这棵独苗已经成长为大树,使中国拥有了继谷歌、Facebook、IBM后第四家将AI技术开源的公司,世界AI竞争格局也因飞桨而改观。

假如没有自己的深度学习平台,中国的AI研发完全依赖国外的话,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。

当然,飞桨的意义不止在于安全。它实际上相当于AI开发者进入AI时代的水电煤气。基础设施铺好之后,产业智能化的新工业革命才能加速展开。飞桨打下的是中国AI产业的根基,象征着“新基建”给中国“产业智能化”带来的新引擎。

不妨以正发生着的实例加以说明:某公司是做无人机的,但它的长处只是在硬件,实际上没有为各行各业量身定做的能力。但借助于飞桨深度学习技术,公司专门为森林巡检行业定制开发了一款无人机自主飞行+应用管理平台,可实现大范围森林的自主巡逻、火情监测、非法入侵、森林树木砍伐监测等功能,目前已阻止10余起非法砍伐。

飞桨携手国家电网和山东信通打造电网智能巡检方案,分析准确率达到90%,报警响应速度从小时级提升为秒级;OPPO基于飞桨的大规模分布式训练技术研发的推荐系统,训练速度提升8倍,模型扩大20倍,效果提升4%-5%,内存节省90%,为OPPO应用商店业务带来了巨大价值。凡此种种。

从这个角度讲,飞桨就是智能经济的技术底座。

底座和后浪

飞桨代表了中国在科研领域“底座”上的努力与突破。

“底座”就是基础领域的突破,而基础研究是科技创新的总开关。

在5月19日的国务院发布会上,“底座”进展也被重点强调。科技部部长王志刚介绍,在2019年,中国取得了像三维量子霍尔效应、非常规新型手性费米子、原子级石墨烯可控折叠等基础研究上的突破。

“过去一年我们在前沿基础研究和应用基础研究方面加大了投入,这个投入相对于其他技术创新和应用转化等方面来讲增长更快,达到了10%以上的增长。”

对基础研究投入大幅增加,不止是因为中国的基础研究比较薄弱,还因为越是接近基础领域的研究往往越是费劲、费钱、费时间。

但没办法,为了长远利益,中国必须在这些方面下苦功夫,无论是飞桨还是麒麟,中国企业要实现赶超,只有时间+资金堆砌,没有任何讨巧之路。

这也是值得的,因为这才是中国未来几十年国力崛起的真正“后浪”,它们将和中国的年轻一代一起,合力成为“巨浪”,把中国推向世界之巅。

此外,在人工智能技术已经向产业渗透普及的当下,全流程的AI人才梯队建设已成为紧迫需求。百度飞桨已面向开发者的学习、实践、比赛、认证、就业全周期服务,也是目前业界最完整的开发者成长体系,并公布晨曦计划、PPDE计划、星辰计划等有关人才建设、科技公益的新举措。 其中,百度“星辰计划”设立开发者探索基金,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理想和实践中,用科技的力量让世界变得更美好。

最后说句题外话,最近在张家界不幸失事的翼装飞行女生遭遇不少非议,有“作死”等各种指责。

但在内参君看来,她却展现了中国年轻一代与“历代人”全然不同的面貌,当我们许多人在安稳、平淡,在别人的眼里,在消磨意志中度过一生的时候。她却用短暂的烟火来诠释如何为自己而活。

拥抱新生事物和冒险精神绝不是作死,只有不断挑战极限,不断拓展自身边界,人类的世界和视界才会越来越宽广。

人有选择苟且的自由,但那只是你个人的选择。

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