3月25日，國內人工智能領軍企業(yè)曠視科技舉辦線上發(fā)布會，曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌重新定義了人工智能底層的基礎設施，并正式發(fā)布了曠視AI生產力平臺Brain++，同時宣布開源其核心框架天元（MegEngine）。向上發(fā)展產業(yè)，向下發(fā)展AI算法基建。經過多年的內部磨練驗證，曠視希望基于此次開放的框架，賦能更多的企業(yè)可以更加低成本使用AI生成解決方案。

當前，人工智能技術發(fā)展和應用落地速度較快，但對于大多數公司而言人工智能技術發(fā)展所需要的人才、資金、時間成本仍然是瓶頸所在。深度學習框架是人工智能基礎設施中的基礎工具，是AI產業(yè)商業(yè)化的重要根基。如果沒有框架，傳統(tǒng)的研發(fā)異常艱苦，需要復雜的算法工程、漫長的研發(fā)周期、巨大的人力成本。曠視的加入，讓國產自主深度學習框架再添一員，使中國的人工智能開發(fā)工具可以在國際上與谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch對壘，相比國外的框架和平臺，誕生于中國應用場景的深度學習框架與中國產業(yè)轉型更適配，有望讓更多中國的企業(yè)更快捷的獲得AI研發(fā)能力。

在唐文斌看來，AI基礎設施應當被重新定義。芯片之外，能夠被稱為AI基礎設施的應當還有算法層面AI平臺級產品，來協(xié)同優(yōu)化數據、算法、算力。芯片和算法平臺對于人工智能來說，就像一個人的“心”和“靈魂”一樣，需要深度耦合才能有魅力。

于是曠視提出了“AI生產力平臺”的概念，并發(fā)布了曠視自研的AI生產力平臺——Brain++。目前曠視幾乎所有AI產品都基于它構建，這一次曠視決定將開發(fā)多年來的心血積累開放。更深層次的意義在于，曠視Brain++作為AI生產力平臺，本質是具備能夠批量生產算法的深度學習框架。另一方面，國產自主可控的深度學習框架，將是中國打造數字基建中AI核心能力的底座，釋放更多生產力。

普通企業(yè)AI研發(fā)的難

只需界定一些算法框架，計算機便能通過大量數據進行反復訓練，達到“自主思考”的能力，深度學習對于人工智能的發(fā)展是革命性的。人工智能激發(fā)的巨大想象空間，吸引眾多企業(yè)卷入這場科技浪潮中。

但回顧過去三四年AI行業(yè)的發(fā)展現狀，馬太效應聚集已經非常明顯?；ヂ?lián)網時代，一家傳統(tǒng)企業(yè)想要變成互聯(lián)網企業(yè)很容易，只要具備IT基礎設施，一根網線+一套App就能線下轉線上。但是“AI+”和“互聯(lián)網+”不一樣，傳統(tǒng)企業(yè)和沒有算法研發(fā)基礎的場景，想要和人工智能融合需要跨過諸多難關，初期工具東拼西湊、操作復雜上手難，還會擔憂數據外傳與隱私泄露問題，且模型效果持續(xù)難，以及定制開發(fā)難、周期長?！癆I+”提升的難度量級是跨越式的，因此大多數產業(yè)仍處在AI化轉型難的問題上。相比之下少數互聯(lián)網巨頭和AI明星企業(yè)占據資源優(yōu)勢或專業(yè)性，AI化更加迅猛。

曠視在成立之初也曾經歷這樣的陣痛時刻，這也促使曠視要做出改變。唐文斌認為，AI行業(yè)是分層的，曠視從早期的算法層向上生長結合行業(yè)需求形成了軟硬結合的全棧解決方案進入到了應用層，并構建了如機器人操作系統(tǒng)河圖、城市管理操作系統(tǒng)等數字化中臺或硬件中臺。但是曠視發(fā)現有限的算法在場景中具有局限性，場景中層出不窮的新的問題需要新的算法來解決?！八詮母旧蟻碚f，發(fā)展人工智能應該先解決基礎設施建設，才能讓AI應用擁有持續(xù)的動力?！?/p>

發(fā)布會上，唐文斌重新定義了AI的基礎設施。他認為只有AI芯片平臺和AI生產力平臺能夠被稱為AI基礎設施。其中業(yè)內對AI芯片的定義和界限已經很清楚了：作為AI的硬件計算平臺毫無疑問芯片能夠被稱為基礎設施。但他認為行業(yè)里還沒有人能夠解釋或推出AI底層的平臺級產品。

“算法研發(fā)和普通編程不同，是一個系統(tǒng)工程，所以就需要一個能夠協(xié)同優(yōu)化數據、算法、算力的平臺級產品。”唐文斌進一步闡述，“我們認為AI底層的平臺產品應該是三位一體的，我們稱它為‘AI生產力平臺’，而且曠視已經擁有了這樣的平臺——Brain++?！睋Q，曠視Brain++包括數據層面的平臺MegData，用于算法訓練的一套框架MegEngine，以及彈性管理算力的平臺MegCompute，可覆蓋數據、算法和算力全流程、一站式的AI研發(fā)。

曠視Brain++的出現，就是為企業(yè)用戶提供AI生產全流程的服務，從專業(yè)咨詢、到數據生產、模型優(yōu)化，再到私有化AI平臺的建設運維，滿足各行業(yè)在“AI+”的過程中降本增效、自主安全和商業(yè)創(chuàng)新的訴求。讓AI學習模型從“手工”時代步入“自動化”時代，這是業(yè)界一直所努力奮斗的，而曠視Brain++也是為此而生的。此次發(fā)布會，曠視宣布將把Brain++最為核心的深度學習框架代碼開源，本意是將創(chuàng)造無限算法的能力賦能給大眾，發(fā)動集體的力量去解決無限場景中的無限問題。

釋放更多生產力

曠視于2013年左右開始專注于深度學習，在2014年完成了自研框架的搭建，幾乎跟谷歌同一時間點來做這件事情。跟TensorFlow、PyTorch等平臺不同的是，曠視是一家主業(yè)全部為AI的公司，天元深度學習框架天然地帶有實踐性，不同場景下的解決方案天然就具備內外統(tǒng)一性。

曠視的這種AI應用實踐獨特性，讓其深度學習框架的開源更具有實際可操作意義，進而大幅度降低其他開發(fā)者的學習成本。開源框架和生產力平臺的作用就是為開發(fā)者提供一個良好的開發(fā)環(huán)境，如果把算法研發(fā)比做炒菜的過程，有無框架和平臺的區(qū)別就是，現在就不需要廚師自己去造鍋、生火和洗菜，直接炒菜就可以了。讓研發(fā)人員獲得從數據到算法產業(yè)化的一攬子技術能力，不用重復造輪子也可以推進AI快速落地。

這種人工智能對于生產力的升級與新基建的內在邏輯不謀而合，“新基建”7大板塊中，拋開電力、交通和新能源垂類的基建領域，最核心的是以5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網和大數據中心為代表的數字基建。其本質上是信息數字化的基礎設施，戰(zhàn)略意義是通過更為先進的數字化技術釋放生產力。

無論是對于國內經濟發(fā)展，還是賦能產業(yè)升級、數字化轉型，人工智能技術的應用都處在核心位置上。更深層次方面，數據、算力、算法構建了人工智能發(fā)展的基本要素。其中算力與數據代表的硬件基礎，更考驗的是各類AI算法，而深度學習框架構建了AI算法的核心，“芯”“魂”并重，這樣才是建設好人工智能的基礎層。

有了類似曠視Brain++這樣的AI生產力平臺，猶如擁有了AI水電站級別的設施，未來人工智能才有可能像“自來水”一樣無處不在，且即開即用。作為AI領域的獨角獸企業(yè)，曠視為行業(yè)樹立了一個很好的榜樣，用開源AI底層的深度學習框架，與行業(yè)共享創(chuàng)新成果提升AI行業(yè)整體效能。