本次开源开放论坛作为中国人工智能产业发展联盟开源开放推进组一年一度的重大活动之一,重磅邀请了之江实验室副主任鲍虎军, Linux Foundation APAC大中华区总监杨轩,一流科技创始人袁进辉, 华为全场景AI计算框架首席架构师于璠,Google Brain 技术专家潘欣,滴滴数据科学部首席数据科学家谢梁,vivo AI 研究院系统中心负责人郝雄,中国信息通信研究院云计算与大数据所人工智能部工程师刘硕等产学研核心技术专家齐聚一堂,通过主题分享和圆桌对话等方式从学术、基金会以及企业的角度对人工智能开源工具如何赋能实际应用落地进行了深度的行业剖析。

之江实验室副主任鲍虎军作为计算机图形学和混合现实的领军专家之一,重点介绍了之江实验室在人工智能开源领域的布局与探索。他表示,近两年之江实验室主要在智能技术领域的智能计算、智能网络、智能感知、智能系统四个方向进行了比较完整的探索。之江实验室积极布局开源领域,优化了资源管理层、计算的架构层、开发层等,将重点核心放在算法层和应用层。在算法层方面,可提供智能视频分析的先进算法库,正在合作设立自然语音理解的算法库,另外处于布局中的是数据分析预测算法库以及三维视觉感知算法库。鲍虎军进一步透露了明年将要开源的三个项目,包括人工智能模型训练与计算框架,深度模型重组与炼知框架,以及视频智能分析平台。

Linux Foundation APAC大中华区总监杨轩发表了题为《开源新动力-Linux Foundation最新动态更新》的主题演讲。Linux基金会致力于围绕开源项目构建可持续的生态系统,以加速技术开发和行业采用。杨轩首先回顾了Linux基金会下的AI基金会的最新状况,如腾讯、中兴等知名新项目的加入,新成立的持续交付基金会(CD Foundation)。持续交付(CD)是一种软件工程方法,帮助开发团队在短时间内完成软件,确保软件随时可靠地发布,而CD基金会的使命就是维持和发展一个开放、持续的交付生态系统。最后他做了三点总结:第一,对于所有的电信网络,开源是一个趋势、一个标准;第二,边缘计算、网络、人工智能正在进行大融合;第三,所有的厂家、运营商、软件企业,都在共同参与开源软件的整个活动过程。

一流科技创始人袁进辉长期致力于打造全球最快深度学习框架及分布式深度学习平台的事实工业标准,本次论坛上他分享了经验之谈《探寻深度学习框架制胜道:OneFlow视角》。他表示,深度学习框架具有重要战略意义,在人工智能的技术体系中,深度学习框架处于硬件层和应用层之间,其作用相当于个人电脑时代的Windows和移动时代的Android/IOS,堪称智能时代的操作系统。袁进辉介绍了一流科技在深度学习框架方面的工作,以及在市场、技术、生态上的突破思路,最后他总结到:“时机、经费管理、团队等因素都是制胜方法之一,但是其中最关键的因素在于创新、技术和执行。”

随后,华为全场景AI计算框架首席架构师于璠介绍了华为在深度学习框架方面的技术进展。他说到:“华为人工智能的发展战略,是以持续投资基础研究和AI人才培养,打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础。” 基于该战略,华为在深度学习框架方面推出了MindSpore。它创新了编程范式、执行模式、执行方式,可满足终端、边缘计算、云全场景需求,能更好保护数据隐私,可开源形成广阔应用生态。

Google Brain 技术专家潘欣发表了题为《开源深度学习框架的商业落地》的演讲。他结合谷歌的发展故事和战略部署,表示深度学习框架应用于商业场景中关乎以下几个模块:一是怎样在智能云上进行商业落地,二是对内和对外的赋能,三是深度学习的最终形态是什么。对于深度学习框架未来的发展趋势,潘欣说到:“深度学习框架必然会随着AI的普及,延伸到每一个角度,无论是在服务器、手机还是传感器上,并且它的架构会更加细分,更加根据场景进行优化。未来,哪里有商业智能,哪里就会有深度学习框架。”

论坛上,滴滴数据科学部首席数据科学家谢梁分享了滴滴人工智能机器学习工具SQLFlow。这款工具是由滴滴DS团队和蚂蚁金服团队共同合作研发的,其目标是将SQL引擎和AI引擎连接起来,让没有建模背景的业务人员仅需几行SQL代码就能实现整个AI应用,让具备商业逻辑和最懂业务的同学都能无障碍地使用人工智能。他表示,SQLFlow旨在将AI算法以完整的形式赋能给不具备专业AI算法能力的分析师和运营人员,使其具备洞悉数据内在规律的能力。

接着,vivo AI 研究院系统中心负责人郝雄带来了关于vivo计算加速平台(VCAP)的主旨演讲。郝雄从VCAP的开发背景、软件架构、效果测评以及经典案例四个方面展开演讲。他表示,vivo综合考虑了开发者、用户的需求,致力于把VCAP打造成为一个全能力、高性能、跨平台的移动端AI计算加速平台。该平台主要助力开发者将算法快速部署、高效运行,使应用开发者在各个AI应用场景开发方向上得到全平台通用的适配支持,创造更优的用户体验。

深度学习框架是人工智能时代承上启下的关键枢纽,但尚未形成统一的事实工业标准。中国信息通信研究院云计算与大数据所人工智能部工程师刘硕分享了如何推动构建深度学习框架相关标准的思考,重点解读了深度学习框架评测,并从第三方研究机构的角度探讨深度学习框架的制胜之道。

对于深度学习框架评测,刘硕表示,第一轮的测试主要是从云侧的训练框架入手,一是选择一些典型的垂直行业领域的应用场景进行评测,包括视觉领域、自然语言处理、推荐业务等。二是重点关注深度学习框架分布式的性能,通过对比单机单卡、单机多卡、多机多卡,在不同硬件配置的方面下,体现深度学习框架分布式的性能。中国信息通信研究院在9月份前,已完成了最初的评估规范的制定,企业的沟通及第一轮评估的邀请,接下来将大力推进测评工作。

精彩的主题演讲之后,与会代表在圆桌讨论环节进一步展开深度的行业交流,交换了深度学习框架业务中的痛点,业内最常用的框架,国内外的行业差距等方面的看法,并悉心回答了现场观众的热情提问。

对于未来,众嘉宾表示目前业界开源对深度学习框架主要是哪个好用采用哪个,希望随着技术的重大颠覆和商务模式的重大突破,在不同的应用场景、不同的情况下都有相对应的深度学习框架。

开源开放,是全球人工智能发展的趋势之一。研究和发展技术领先、功能完备、自主可控的深度学习框架和平台,对于推动我国人工智能的技术创新、产业发展和人才培养,实现人工智能技术和产业的自主可控,加速各行各业智能化升级,具有至关重要的作用。本次开源开放论坛,展示了人工智能开源工具在人工智能领域创新和产业赋能的助推器作用,为以深度学习框架为核心的开源工具链如何赋能企业级AI系统建设提供了新思路,让开源开放促进人工智能行业创造出更大的价值,推动行业应用的变革与创新。