深度学习暗战:为何说百度飞桨是“国货之光”

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:彩神大发快3-彩神大发快三官方

近年来,无论是生活还是生产,AI的身影无处沒有,人工智能所带来的世界新一轮科技革命和产业变革曙光已现,正在引发全球经济特征的重塑,并与我国发展土办法 的转变形成了历史性交汇。

与此同時 ,AI技术手中的争夺战也成为了各方关注的中心,其中深度1学习框架作为AI时代的“操作系统”导致 暗潮汹涌。然而透过难题看本质,这场属于技术流的战争却值得亲们深入思考。

全球权威咨询IDC在《中国深度1学习平台市场份额调研》中,对国内的深度1学习平台给出了完全的市场解析:在AI技术使用方面,接受调研的企业和开发者中,86.2%挑选使用开源深度1学习框架。

好难看出,深度1学习平台导致 时候刚结速了了备受信赖。然而信赖手中的“依赖”也时候刚结速了了成为隐患。

IDC还指出,在国内深度1学习框架的使用上,谷歌、Facebook、百度虽然位于了国内绝大每项市场份额,但会 来自国外的深度1学习平台仍位于较大的领先优势。

也就导致 ,在现阶段的深度1学习框架市场,亲们位于和移动互联网时代相同尴尬的境地——过度依赖他国技术。

我希望深度1学习框架被“断奶”,会产生那先 样的影响?

都里能打另有兩个 有兩个 比方:深度1学习就像是一道菜谱,数据是肉和蔬菜,深度1学习框架可是我炒菜的锅和铲子,导致 被人拿走了锅和铲子,再高明的厨师也无法炒出一道像样的菜。

芯片导致 让不少中国企业和开发者有了覆舟之戒,深度1学习框架却时候引起关注。

为那先 要关注深度1学习平台?

自然而然的,深度1学习框架也就成了“兵家必争之地”。

目前导致 出先了Caffe、TensorFlow、飞桨(PaddlePaddle)、PyTorch等几十种开源框架。尤其是谷歌2015年底在GitHub上正式开源的TensorFlow,几乎是当下使用最广的深度1学习框架。

谷歌对于TensorFlow的推广不无成功,挑选使用TensorFlow的企业中,不乏网易、京东、360 、联想、美团等中国的科技企业。

但业界也出先了警惕TensorFlow的声音。

比如亚马逊、Facebook等对TensorFlow的封闭深恶痛绝,分别推出了MxNet、PyTorch等深度1学习框架,希望以兼容性和开放优势,打破谷歌一骑绝尘的格局;

苹果苹果苹果苹果也为自家开发者引入了BNNS 和 MPSCNN有兩个 深度1学习框架,并在GitHub上发布了有兩个 名为Turi Create的机器学习框架,降低AI开发的门槛,也为防止在人工智能的赛道上被谷歌扼住喉咙。

导致 似乎好难理解,虽然TensorFlow是开源的,TensorFlow导致 与谷歌生态深度1绑定,不排除会出先类式Android的局面。同時 在商业层面上,谷歌为了卖自家的TPU,会不用逐渐放弃对所以GPU的支持?导致 哪家公司在智能驾驶等核心技术上有赶超谷歌的趋势,算不算位于在TensorFlow层面被谷歌打压的导致 。

借鉴谷歌在Android难题上对华为的态度,那先 深度1依赖TensorFlow的开发者,无疑也位于五种深度1不挑选之中。

来自中国的“全尺寸轮胎”

与其信任他人“不作恶”的承诺,不如技术自立。

经济学家何帆曾给出了另有兩个 的预言:现在的“备胎”还可是我出先在男女关系中,未来将是科技界使用最多的有兩个 名词。

深度1学习框架所以例外,中国的企业早在未雨绸缪。早在2016年的时候,百度就将飞桨开源,以免将命运假于他人之手。国家也对此非常重视,国家发改委在2017年批复,国内唯一的深度1学习技术及应用国家工程实验室由百度牵头筹建。

目前,飞桨不仅是中国首个,也是目前唯一开源开放、功能完备的端到端深度1学习平台。

你你这个 集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度1学习平台,囊括支持面向真实场景应用、达到工业级应用效果的模型,针对大规模数据场景的分布式训练能力、支持多种异构硬件的高速推理引擎等,并在不久前一次性发布11项新特征及服务,含有PaddleNLP、视频识别工具集、Paddle Serving、PaddleSlim、AutoDL Design等多种深度1学习开发、训练、预测环节的“硬通货”,满足不同层次开发者的研发和创新需求。

相比于所以开源的深度1学习框架,飞桨最大的特点在于easy to use,对所以算法进行了完全封装,开发者只不都里能略微了解下源码原理,导入此人 的数据就都里能执行运行的命令。

有了飞桨另有兩个 的“全尺寸轮胎”,中国AI不缺少飞速前行的导致 。

百度也积极通过产学研联动推动飞桨的大范围落地,通过师资培训班,AI赛事等举措,帮助近百所高校成功开设人工智能课程,直接惠及近万名学生,为未来的AI说说权争夺战打下了良好的基础。而飞桨在产研联动的过程中,不仅仅作为教学工具助推教育,也在进一步减少开发者对外国深度1学习框架的依赖。

经历几年的积累后,飞桨的一系列落地应用正在改变着各行各业:

在农业领域, 精确的地块识别和分割在农业有非常重要的意义,有益于根据遥感数据对作物长势、作物分类、心智性性性成熟 图片 是什么是什么期预测、灾害监测、估产等工作进行高效辅助,目前为止的绝大每项地块分割就有靠人力进行的。比如中科赛诺应用飞桨对农业遥感数据进行图像分割,对耕地面积进行提取,从而进行有效的估产并辅助相关其它农事活动。

在工业领域,合金熔炼的过程中,合金元素会根据炉内温度、熔炼时间等因素位于无法用机理进行判断和解释的变化,传统合金熔炼环节大多由有经验的师傅进行补料,不都里能多次实验和调整。精诺数据基于飞桨平台研发了IAPBOA算法,利用历史配料数据建模,通过机器学习优化企业个性化配料方案,最终达到生产质量和中产成本的最优平衡点,从而指导熔炼生产,减少对经验的依赖,达到提升熔炼传输速率、节省原材料的效果。

另有兩个 的案例还有所以所以,也正导致 没法,深度1学习平台几乎决定了AI未来应用的走向。

五种意义上说,中美的人工智能竞赛很导致 会演化成一场“框架之争”。我希望中国沒有深度1学习平台市场位于一席之地,完全依赖国外,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。很重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,把那先 应用装进国外平台上开发,安全风险五种。

除了产业链风险,中美在人工智能的应用需求上也位于很大的差异,像TensorFlow在语音交互、神经网络翻译等核心技术上,很少有中文数据集以及中文领域的技术探索。换而言之,不都里能深谙中国开发者需求和中国AI市场生态的深度1学习框架,才是适合中国智能时代的“操作系统”。

写在最后

在贸易冲突愈演愈烈的大背景下,全球商业环境导致 位于很大的不挑选性,尤其是走在世界前沿的中国科技产业,“拿来主义”的做法早已不再适用。

PC系统,亲们导致 有了同方科技与清华大学同時 研发的开源桌面操作系统OPENTHOS;移动系统,华为传说中的“鸿蒙”历经十年打磨,即将显出锋芒;而AI系统,也可是我深度1学习框架,可是我都里能独立自主,百度飞桨导致 可是我这道难题目前的最优解。

欣慰的是,华为和百度企业走到了同時 ,飞桨和麒麟芯片,有兩个 “国货之光“正在进行强强联合。

或许在芯片和底层技术上,中国还有很长一段路要走,但在人工智能、5G、IoT等未来场景的争夺上,中国企业还不都里能在基础和关键技术上下苦工,防止在沙滩上起高楼,被别人牵着鼻子走。

亲们不都里能的是属于此人 的“国货之光”。

微信公众号搜索"

驱动之家

"加关注,每日最新的手机、电脑、汽车、智能硬件信息都里能我能 一手全掌握。推荐关注!【

微信扫描下图可直接关注