2015-2016的机器学习平台开源大潮中，美国是当之无愧的引领者：无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM等互联网巨头，还是美国各大科研院所，为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影，比如开发出Caffe的贾杨清。

　　但在大陆这边，无论是BAT还是学界，在开源机器学习项目上始终慢了一拍，令人十分遗憾。这与我国世界最大AI研究者社区、占据AI科研领域半壁江山的江湖地位*颇为不符。让人欣喜的是，2016下半年，百度和腾讯先后发布了它们的开源平台战略。虽然姗姗来迟，但作为下半场入场的选手，它们的开源平台各自有什么意义？本文中，作为机器学习开源项目盘点的第三弹，我们将与你一起看看包括百度腾讯平台在内的国内四大开源项目。

　　注：据创新工场人工智能工程院王咏刚副院长统计，我国AI发文数与引用文章数居世界第一，占世界总数一半以上。

　　1.百度：希望获得开发者青睐的“PaddlePaddle”

　　

　　2016年9月1日的百度世界大会上，百度首席科学家吴恩达宣布，该公司开发的异构分布式深度学习系统PaddlePaddle将对外开放。这标志着国内第一个机器学习开源平台的诞生。

　　其实，PaddlePaddle的开发与应用已经有段时日：它源自于2013年百度深度学习实验室创建的“Paddle”。当时的深度学习框架大多只支持单GPU运算，对于百度这样需要对大规模数据进行处理的机构，这显然远远不够，极大拖慢了研究速度。百度急需一种能够支持多GPU、多台机器并行计算的深度学习平台。而这就导致了Paddle的诞生。自2013年以来，Paddle一直被百度内部的研发工程师们所使用。

　　而Paddle的核心创始人，当年的百度深度学习实验室研究员徐伟，现在已是PaddlePaddle项目的负责人。

　　

　　对了，从“Paddle”到“PaddlePaddle”的命名还有一个小插曲：Paddle是“ParallelDistributedDeepLearning”的缩写，意为“并行分布式深度学习”。而去年9月发布时，吴恩达认为“PaddlePaddle”（英语意为划船——“让我们荡起双~昂~桨，小船儿推开波浪……”）其实更郎朗上口、更好记，于是就有了这么个可爱的名字。

　　那么，PaddlePaddle有什么特点？

　　支持多种深度学习模型DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、RNN（递归神经网络），以及NTM这样的复杂记忆模型。

　　基于Spark，与它的整合程度很高。

　　支持Python和C++语言。

　　支持分布式计算。作为它的设计初衷，这使得PaddlePaddle能在多GPU，多台机器上进行并行计算。

　　相比现有深度学习框架，PaddlePaddle对开发者来说有什么优势？

　　首先，是易用性。

　　相比偏底层的谷歌TensorFlow，PaddlePaddle的特点非常明显：它能让开发者聚焦于构建深度学习模型的高层部分。项目负责人徐伟介绍：

　　“在PaddlePaddle的帮助下，深度学习模型的设计如同编写伪代码一样容易，设计师只需关注模型的高层结构，而无需担心任何琐碎的底层问题。未来，程序员可以快速应用深度学习模型来解决医疗、金融等实际问题，让人工智能发挥出最大作用。”

　　抛开底层编码，使得TensorFlow里需要数行代码来实现的功能，可能在PaddlePaddle里只需要一两行。徐伟表示，用PaddlePaddle编写的机器翻译程序只需要“其他”深度学习工具四分之一的代码。这显然考虑到该领域广大的初入门新手，为他们降低开发机器学习模型的门槛。这带来的直接好处是，开发者使用PaddlePaddle更容易上手。

　　其次，是更快的速度。

　　如上所说，PaddlePaddle上的代码更简洁，用它来开发模型显然能为开发者省去一些时间。这使得PaddlePaddle很适合于工业应用，尤其是需要快速开发的场景。

　　另外，自诞生之日起，它就专注于充分利用GPU集群的性能，为分布式环境的并行计算进行加速。这使得在PebblePebble上，用大规模数据进行AI训练和推理可能要比TensorFlow这样的平台要快很多。

　

　　说到这里，业内对PaddlePaddle怎么看？

　　首先不得不提的是Caffe，许多资深开发者认为PaddlePaddle的设计理念与Caffe十分相似，怀疑是百度对标Caffe开发出的替代品。这有点类似于谷歌TensorFlow与Thano之间的替代关系。

　　知乎上，Caffe的创始人贾杨清对PaddlePaddle评价道：

　　"很高质量的GPU代码"

　　"非常好的RNN设计"

　　"设计很干净，没有太多的abstraction，这一点比TensorFlow好很多"

　　"设计思路有点老"

　　"整体的设计感觉和Caffe‘心有灵犀’，同时解决了Caffe早期设计当中的一些问题”

　　最后，贾表示PaddlePaddle的整体架构功底很深，是下了功夫的。这方面，倒是赢得了开发者的普遍认同。

　　总结起来，业内对PaddlePaddle的总体评价是“设计干净、简洁，稳定，速度较快，显存占用较小”。

　　但是，具有这些优点，不保证PaddlePaddle就一定能在群雄割据的机器学习开源世界占有一席之地。有国外开发者表示，PaddlePaddle的最大优点是快。但是，比TensorFlow快的开源框架其实有很多：比如MXNet，NervanaSystem的Neon，以及三星的Veles，它们也都对分布式计算都很好的支持，但都不如TensorFlow普及程度高。这其中有TensorFlow庞大用户基础的原因，也得益于谷歌自家AI系统的加持。

　　百度的AI产品能够对普及PaddlePaddle产生多大的帮助，尚需观察。我们获知，它已经应用于百度旗下的多项业务。百度表示：

　　“PaddlePaddle已在百度30多项主要产品和服务之中发挥着巨大的作用，如外卖的预估出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别（OCR）、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等领域。”

　　最后，我们来看看对于自家推出的PaddlePaddle，李彦宏怎么说：

　　

　　“经过了五六年的积累，PaddlePaddle实际上是百度深度学习算法的引擎，把源代码开放出来，让同学们、让社会上所有的年轻人能够学习，在它的基础上进行改进，我相信他们会发挥出来他们的创造力，去做到很多我们连想都没有想过的东西。”

　　2.腾讯：面向企业的“Angel”

　

　　2016，鹅厂在AI领域展开一系列大动作：

　　9月，成立AI实验室。

　　11月，获得SortBenchmark大赛的冠军

　　12月18日，在腾讯大数据技术峰会暨KDDChina技术峰会上对外公开“Angel”的存在，并透漏它就是拿下SortBenchmark冠军背后的天使。

　　（即将）在2017年一季度，开放Angel源代码。

　　Angel将成为PaddlePaddle之后、BAT发布的第二个重磅开源平台。那么，它到底是什么？

　　简单来说，Angel是面向机器学习的分布式计算框架，由鹅厂与香港科技大学、北京大学联合研发。腾讯表示，它为企业级大规模机器学习任务提供解决方案，可与Caffe、TensorFlow和Torch等业界主流深度学习框架很好地兼容。但就我们所知，它本身并不算是机器学习框架，而侧重于数据运算。

　　上个月18日的发布会上，腾讯首席数据专家蒋杰表示：

　　“面对腾讯快速增长的数据挖掘需求，我们希望开发一个面向机器学习的、能应对超大规模数据集的、高性能的计算框架，并且它要对用户足够友好，具有很低的使用门槛，就这样，Angel平台应运而生。”

　

　　这其中的关键词，一个是“大”规模数据，另一个是“低”使用门槛。

　　“大”方面，企鹅表示Angel支持十亿级别维度的模型训练：

　　“Angel采用多种业界最新技术和腾讯自主研发技术，包括SSP（StalesynchronousParallel）、异步分布式SGD、多线程参数共享模式HogWild、网络带宽流量调度算法、计算和网络请求流水化、参数更新索引和训练数据预处理方案等。这些技术使Angel性能大幅提高，达到Spark的数倍到数十倍，能在千万到十亿级的特征维度条件下运行。”

　　“低”方面，Angel并没有采用机器学习领域标配的Python，而使用企业界程序猿最熟悉的Java，以及Scala。企鹅声明：“在系统易用性上，Angel提供丰富的机器学习算法库及高度抽象的编程接口、数据计算和模型划分的自动方案及参数自适应配置。同时，用户能像使用MR、Spark一样在Angel上编程，我们还建设了拖拽式的一体化的开发运营门户，屏蔽底层系统细节，降低用户使用门槛。”

　　总的来讲，Angel的定位是对标Spark。蒋杰宣称，它融合了Spark和Petuum的优点。“以前Spark能跑的，现在Angel快几十倍；以前Spark跑不了的，Angel也能轻松跑出来。”

　

　　其实，Angel已经是鹅厂的第三代大数据计算平台。

　　

　　第一代是基于Hadoop的深度定制版本“TDW”，它的重点是“规模化”（扩展集群规模）。

　　第二代集成了Spark和Storm，重点是提高速度，“实时化”。

　　第三代自研平台Angel，能处理超大规模数据，重点是“智能化”，专门对机器学习进行了优化。

　　这三代平台的演进，从使用第三方开源平台过渡到自主研发，涵盖了从数据分析到数据挖掘、从数据并行到模型并行的发展。现在Angel已支持GPU运算，以及文本、语音、图像等非结构化数据。自今年初在鹅厂内部上线以来，Angel已应用于腾讯视频、腾讯社交广告及用户画像挖掘等精准推荐业务。另外，国内互联网行业开口闭口就要打造“平台”、“生态”的风气，鹅厂也完美继承：“Angel不仅仅是一个只做并行计算的平台，更是一个生态”——这种话虽然不耐听，但腾讯的大数据野心可见一斑。

　　12月18日晚，马化腾在微信朋友圈写道：“AI与大数据将成为未来各领域的标配，期待更多业界同行一起开源携手互助。”

　　但对于机器学习社区，Angel开源的意义是否如同鹅厂宣称的那样大？

　　对此，机器学习界的“网红”、微软研究员彭河森说道：

　　“对于小一点的公司和组织，Spark甚至MySQL都已经够了（为了政治正确我提一下PostgresQL）；而对于大一点真的用得上Angel的企业，如阿里巴巴等，早就自主开发了自己的大数据处理平台。”

　　因此，他总结Angel的发布是一个“很尴尬的时间和市场定位”。

　

　　与百度PaddlePaddle相比，Angel有一个很大的不同：它的服务对象是有大数据处理需求的企业，而不是个人开发者。可惜的是，由于Angel尚未正式开源，大数据、机器学习同行们无法对其进行一番评头论足。目前所有的信息都来自于鹅厂的官方宣传。关于Angel开放源代码后能在业界引发多大反响，请关注后续报道。

　　最后，我们来看看蒋杰对Angel开源意义的官方总结：

　　“机器学习作为人工智能的一个重要类别，正处于发展初期，开源Angel，就是开放腾讯18年来的海量大数据处理经验和先进技术。我们连接一切连接的资源，激发更多创意，让这个好平台逐步转化成有价值的生态系统，让企业运营更有效、产品更智能、用户体验更好。”

　　3.阿里巴巴：犹抱琵牌半遮面的DTPAI

　

　　但凡说到平台，就不能不提阿里。

　　与百度比起来，阿里的AI战略布局看上去更“务实”：主要是依托阿里云计算、贴近淘宝生态圈的一系列AI工具与服务，比如阿里小蜜。而基础研究起步较晚，相对百度和鹅厂也更低调。2016年阿里AI战略的大事件是8月9日的云栖大会，马云亲自站台发布了人工智能ET，而它的前身是阿里“小Ai”。综合目前信息，阿里想要把ET打造成一个多用途AI平台：应用于语音、图像识别，城市计算（交通），企业云计算，“新制造”，医疗健康等等领域，让人不禁联想起IBMWatson。用阿里的话来说，ET将成为“全局智能”。

　

　　但是，在开源项目方面，阿里有什么布局（马云最喜欢用这样的词）？

　　答案有惊喜也有失望。

　　好消息是，阿里早在2015年就宣布了数据挖据平台DTPAI（全称：Datatechnology，thePlatformofAI，即数据技术—人工智能平台）。

　　坏消息是，那之后就没动静了。

　　当时，也就是2015年的八月，阿里宣布将为阿里云客户提供付费数据挖掘服务DTPAI。当然，对它的发布免不了大谈特谈一通“生态”、“平台”——宣称DTPAI是“中国第一个人工智能平台”。格调定得相当高。

　　它有什么特点？

　　首先，DTPAI将集成阿里巴巴核心算法库，包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等等。其次，与百度、腾讯一样，阿里也很重视旗下产品的易用性。阿里ODPS和iDST产品经理韦啸表示，DTPAI支持鼠标拖拽的编程可视化，也支持模型可视化；并且广泛与MapReduce、Spark、DMLC、R等开源技术对接。

　　若仅仅如此，一个阿里云的付费数据挖据工具还不会出现在这篇文章中。我们真正感兴趣的是：阿里表示DTPAI“未来会提供通用的深度学习框架，它的算法库将在后期向社会开放”。

　　嗯，有关DTPAI的信息到此为止。Seriously，2015年之后它就再也没消息了。阿里云是耍猴还是在憋大招？我们只有走着瞧。

　　4.山世光：大陆学界硕果仅存的SeetaFace

　　

　　盘点了BAT的开源平台规划，再来看一个始于学界的项目。与国外AI学界百花齐放的现状不同，大多数人从未听说过始于国内学界的机器学习开源项目，这方面几乎是空白一片——说是“几乎”，因为有中科院计算所山世光老师带领开发的人脸识别引擎SeetaFace。

　　山老师是我国AI界的学术大牛之一，2016年下半年已经下海创业，创业后不久就公开了SeetaFace。山老师的研究团队表示，开源SeetaFace是因为“该领域迄今尚无一套包括所有技术模块的、完全开源的基准人脸识别系统”。而SeetaFace将供学界和工业界免费使用，有望填补这一空白。

　　SeetaFace基于C++，不依赖于任何第三方的库函数。作为一套全自动人脸识别系统，它集成了三个核心模块，即：人脸检测模块（SeetaFaceDetection）、面部特征点定位模块（SeetaFaceAlignment）以及人脸特征提取与比对模块（SeetaFaceIdentification）。

　　该系统用单个英特尔i7CPU就可运行，成功降低了人脸识别的硬件门槛。它的开源，有望帮助大量有人脸识别任务需求的公司与实验室，在它们的产品服务中接入SeetaFace，大幅减少开发成本。

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