「人工智能」AI企业开源，助力新基建向前迈进一大步丨亿欧问答( 二 ) |技术|深度学习|算法|

除百度开源PaddlePaddle外，还有脸书Torch、蒙特利尔理工学院Theano、谷歌Tensorflow、腾讯Angel、阿里X-DeepLearning等。据悉，目前，全球市场被脸书Torch、谷歌Tensorflow占据了90%以上的开发者市场。
笔者查询资料获悉：此前，百度相关人士曾对媒体介绍道“深度学习框架就像智能时代的操作系统，它向下连接芯片、大型计算机系统，向上承接各种业务模型、行业应用，在生态中处于核心位置，如果一直基于海外谷歌和Facebook的框架，等着别人开放功能，会丧失率先打开未知领域的机会” 。
同时，如果只偏重在上层应用、忽视了底层技术，国内底层人才将空心化。
亿欧智库产业互联网研究副总监薄纯敏也向笔者表示：“目前，国内研发开源深度学习框架的企业比较少，而且也没有非常核心的开源深度学习框架，市场几乎被谷歌与脸书占据” 。
她分析，国内企业开发开源框架主要有两个原因：第一、大公司想要通过开源框架建立企业生态化；第二、大公司建立完生态化后，希望通过技术或产品的开源，去获取想要的数据资源，然后对这些数据进行分析与整合，再利用。
开源的本质是开放，而目前开源是被大多数企业当作战略来发展的，因为所有行业最终的目标就是通过开放实现生态化。就拿腾讯来说，第一步，它是通过开放来进行企业生态化；第二步，则是通过生态来给社会、企业等提供开源框架的解决方案。
除此之外，开源框架对初进入AI行业的初创公司而言，可以很好降低最开始的研究基础门槛；对于本身就对AI技术比较感兴趣的爱好者而言，他们不一定会商业化，他们可以会通过开源框架做一些小的系统研发。不仅如此，开源框架还可以构建全社会技术共享的大生态。
在笔者看来， AI作为新基建中的一部分，开源深度学习框架进一步加速了AI技术落地，这对于最近大家比较关注的新基建项目也有很大促进作用， AI 加速落地在一定程度上，也可加快新型基础设施建设的步伐。旷视科技表示：“通过开源、开放的方式，可以让每一个AI开发者都有能力快速实现算法从0到1的创造，进而创造更大的价值” 。
小结：
不过，从目前的现实情况来看，开源深度学习框架确实可以给AI行业技术落地带来促进作用，但是也会导致一些底层技术研发的滞后。薄纯敏称， “这就好比现在大家用的手机一样，大部分都局限于Android与IOS系统，这些系统本身很好，大家都可以用，但是却不利于行业底层技术的多元化发展” 。
开源框架的使用也一样，当开源框架开放后，大家就会拿来即用，会停留在一些开源框架中，而不去思考、不去进行更深层次的多元化开源底层技术研发。