PaddlePaddle的荣耀瞬间,隐藏着大时代的中国式AI需求


摘要:成立专门部门进行打造,毫无疑问意味着PaddlePaddle的战略地位进一步提升。从一个技术平台到一个独立部门,这个中国深度学习框架史上的首次操作,应该可以看做AI产业的一次飞跃。

以前看一部战争片的时候,对一位军工厂领导的台词印象深刻。他是这么说的:前方的战士看见我们运过去的炮弹,心里比看见麻花都甜。

在一项事业或者工程进行当中,从业者对核心生产资源的那种期待,是外人难以估量和理解的。无论是战争、医疗还是工程,在现代工业体系中,毫无疑问资源就是一切。这种对基础资源的期待,如今也发生在AI产业当中。

AI的核心资源当然有很多。但毫无疑问,深度学习框架是其中之一。毋庸讳言,中国的深度学习框架发展比欧美要晚,起步阶段的失位和整个产业的高速发展,造成了中国AI开发者和创业公司们某种程度的“框架饥渴症”。

好在这种情况正在被积极“治疗”中。近两年我们可以看到百度PaddlePaddle不断进行重大升级。而刚刚传来消息,百度宣布成立深度学习技术平台部,其隶属AI技术平台体系(AIG),由两位AI技术专家于佃海、马艳军分任总架构师和部门负责人。

成立专门部门进行打造,毫无疑问意味着PaddlePaddle的战略地位进一步提升。从一个技术平台到一个独立部门,这个中国深度学习框架史上的首次操作,应该可以看做AI产业的一次飞跃。

这次起跳意味着什么?有什么前因和后果?

让我们把PaddlePaddle的幸福时刻定格在这里,看一看深度学习框架的中国之旅,背后都有怎样的辛秘。

一个巨大的需求

PaddlePaddle之所以不断上升,从技术资源、人才资源,再到今天的企业架构资源,相继往这个有点萌的名字上倾斜,背后的道理很简单:PaddlePaddle卡住了一个巨大而且必需的市场需求。

百度于2013年成立深度学习实验室,并推出自主研发的深度学习平台,即PaddlePaddle的前身;2016 年 8 月,PaddlePaddle正式开源。该平台对标谷歌TensorFlow,是中国首个、也是当前国内唯一开源开放的深度学习框架。而这个首个,也映射着当时中国AI开发者三个难以搞定的真实需求:

一、中文需求

TensorFlow、caffe这样的框架,当然是没有中文文档和训练数据的。但是语言又是AI世界中的重中之重。总不能让中国市场上的AI系统都说英语吧?在PaddlePaddle开源之前,还有个更痛苦的情况是,如果中文AI开发者训练的算法出问题了,他就必须越洋电话和邮件去找欧美的客服。这其中的沟通成本和效率可想而知。

所以当PaddlePaddle开源,百度开始大规模为开发者提供中文训练文档,以及中文客服,并不断共享百度在语音交互这个强势领域的数据与算法技术,这对于中国AI开发者当然是雪中送炭。仅仅靠这一点,在AI开发的兴起时刻,PaddlePaddle就确立了存在的意义与必要性。

二、大规模应用需求

据说开发PaddlePaddle,最早在百度内部的目的就是应对TF等框架,不适应大规模训练的问题。由于TF这样的框架更偏于学院化和深层开发,这就导致企业级AI应用非常难适应。而中国恰恰是一个流量大、数据多、用户存量大的市场,欧美的小而精模式当然水土不服。于是当PaddlePaddle高举大规模应用的旗帜出现,中国AI开发者,甚至不少欧美开发者当然蜂拥而至。如今PaddlePaddle在持续升级下,系统稳定性已经可以支持工业界服务的规模,这在业界中也是首屈一指的,更加适合了中国市场AI与传统行业结合、大规模互联网AI应用的真实情况。

三、国家安全需求

中兴事件已经可以看出,底层技术掌握在其他国家手中是相当可怕的一件事。一言不合就给你掐断上游,简直没地方讲理去。

试想一下,安防、军事等领域的AI应用,假如用欧美框架训练那是多么可怕的一件事?这种情况下,完全自主掌握的AI框架变得格外重要。

而到目前为止PaddlePaddle已经完成了从芯片到文档,从框架到应用工具的全面自主化。其还在NLP、知识图谱、语音图像等领域进行了深度布局,能够满足从产业界到社会服务的不同AI开发需求,这也就让整个国家经济体的AI发展安全系数大为飙升。所谓最适合中国国情的深度学习框架,并不只是说说而已。

占领了这些核心需求,PaddlePaddle开始了不断积累升级,并在适当时刻准备冲刺与跳跃。这次百度成立深度学习技术平台部,可以看做PaddlePaddle产业根基来到了全新阶段。

日渐稳固的根基

想要赢得未来,就必须稳固住现在的优势与地位。而PaddlePaddle来到可独立成为部门的节点上,实际也标志着百度对PaddlePaddle目前产业根基与身位优势的判断。

可以看到,三方面的领先优势支撑了PaddlePaddle可以独立出来,扩大招兵买马规格,走上产业快速迭代的快车道:

一、技术已经积累充足

深度学习框架的好坏,除了开发基础之外,主要有几个方面的技术来评定:工具是否健全而充足;颗粒精细程度能否满足深度开发需求;社区建设与数据资源的建设水平。这些领域,中国的深度学习框架是一个必须快速追赶欧美,必须在紧迫时间完成连续升级的过程。好在PaddlePaddle基本已经证明了技术建设速度可以被信任。

2016年开源之后,2017 年 11 月,百度发布更细粒度的新一代深度学习框架——PaddlePaddle Fluid;2018年7月的百度AI开发者大会(Baidu Create 2018)上,百度发布PaddlePaddle 3.0,包括完整的核心框架,以及AI Studio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取顶尖AI能力的组件。

到目前为止,PaddlePaddle已经组成了数据、工具、框架上的全面技术优势,可以与欧美一线框架看齐。

二、人才优势不断扩大

这次成立深度学习技术平台部,据说PaddlePaddle将一举成为40人的研发团队。而且两位领头人都在百度AI业务最前线奋战多年,不仅对深度学习的理论和算法有深刻理解,还具有超强的产品和工程能力。

资料显示,早在2010年,于佃海作为核心成员之一推动了百度搜索使用机器学习的排序算法;2012年,百度开始深度学习的研究,于佃海是第一批研究人员,他带头研发的深度学习技术被百度多个产品广泛应用。马艳军曾获国家科技进步奖,并曾经负责百度信息流内容的技术研发,大幅提升了信息流的用户体验,支撑了百度信息流实现高速增长。

两位T10级别业界领军人物带队,展现出了百度豪华的AI人才储备。围绕PaddlePaddle,无论是人才成长还是人才吸引力,都已经达成了国际水准。

三、身位优势不断加强

在AI产业发展上行到新局面,AI与IoT结合不断加深、传统行业应用AI潜力被释放、无人驾驶等领域风口来临的时候,AI基础设施的价值也相应地被放大。但是就国内市场而言,想要在短期内再出现可开源,并且工具化相应完善的深度学习框架,基本已经是极小概率事件。而且社群建设与生态建设更是需要时间。早投入早回报,已经开始让PaddlePaddle呈现出产业周期红利。

战略资源不断升级,百度体系内的地位不断明晰,国际影响力与吸引力不断增强。等等优势让PaddlePaddle值得被加大投入力度,达成更高水准的产业聚合。而与此同时,PaddlePaddle的未来要走向哪里,似乎也再愈发的明晰了起来。

已然清晰的方向

成立专门部门之后,PaddlePaddle会走向何方,这或许是一个大众比较关心的问题。但是就PaddlePaddle的过往发展历程而推断,其发展方向其实一直非常明确。所做的是在推动产业迭代速率,为已经清晰明确的方向添柴加火。

从过往分析,“两化一目标”似乎可以被视作PaddlePaddle的未来。

一、基础设施化

PaddlePaddle自诞生之日起,到不断的重大升级和产业迭代,都是以成为中国AI产业与广大开发者的基础设施为目标。而在今天的独立特性确立,生态化基础牢固之后,PaddlePaddle势必将进一步加强自身成为AI产业基础设施的优势,与产业深度结合,不断向开发者开放新的资源与产业优势。伴随着百度在无人驾驶、对话式AI,以及AI技术综合应用领域的扩展,PaddlePaddle也将持续加深行业下沉力,完成其成为基础开发必经之路的产业使命。

二、生态化

AI不能闭环,必须无功利地开放和共享,造就持续有生命力的AI开发环境,这是已经在世界AI开发舞台上得到印证的判断。但中国的AI开发生态仅刚刚起步,必须有更强的生态赋能方案出台,催化开发生态的成熟。

这是PaddlePaddle的第二个目标,也是其成立专门部门的核心支撑因素:提高生态赋能能力,建设纵深度和生命力更强的AI开发群落。

目前我们看到PaddlePaddle对开发者的全方位扶持已经不仅局限于技术框架。公开课、AI大赛、与高校合办师资培训班等等方式都成为常态。而稳固的生态会堆积成雪球效应,这也是AI产业的必须要求。

在百度AI开发者大会上,我们已经看到PaddlePaddle生态化的成果。比如北京工业大学的四位学生利用PaddlePaddle制造了一台智能桃子分拣机,实现桃子的自动分拣;援藏医生陈静飞借助基于PaddlePaddle的定制化训练与服务平台EasyDL,进行显微镜下寄生虫虫卵识别。这些能够改变产业效率,甚至承担社会责任的AI开发,都是从PaddlePaddle的生态化进程中汲取而来。

三、目标专精于工业应用

AI的未来在于与经济体结合,成为工业体系换发活力的再生药水。那么对深度学习开发框架的最高要求,就是能够全面赋能工业体系,提高工业级应用AI的可能性,降低准入门槛。

厉兵秣马的PaddlePaddle,已经将目标对准了工业级应用。目前PaddlePaddle已经开放近20种工业级模型,各项AI技术被广泛应用于生产中。

从PaddlePaddle的明晰目标中可以看出,中国AI开发的大任只是刚刚开始而已。有了基础,还需要有不断的投入和社会意愿的激发。但无论怎么说,PaddlePaddle都是一种开始。


美妙的开始,是一切想象力与恢弘故事的源头。


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