我国AI基础层短板突出旷视Brain++夯实人工智能底层基础
近日，未来智库发布《人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望》，其中指出我国人工智能产业侧重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地丰富，但受限于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，基础层短板突出，底层技术和基础理论缺乏标志性研究成果。事实上，随着人工智能的不断发展，旷视等中国人工智能企业正在基础层不断发力，从底层推进人工智能产业生态建设。
在旷视看来，人工智能应用层的场景是无限的，因此对于算法的需求也是无限的，但目前人工智能产业算法生产具有局限性，只能维持AI产业短期的表面繁荣，真正影响产业长期发展的应该是从人工智能基础层发力。为此，旷视自2014年起便开始自主打造新一代AI生产力平台Brain++，包括深度学习框架天元（MegEngine）、深度学习云计算平台（MegCompute）、数据管理平台（MegData），能够协同优化数据、算法、算力，让研发人员获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力。
图：旷视自主研发了新一代AI生产力平台Brain++
具体来看，旷视Brain++不仅关注云上场景，对物联网等端上场景也进行了设计和优化，使得Brain++具有轻量化特点，可有效支撑云端、移动端和边缘端等不同计算平台的业务开展。同时，结合旷视自身优势，Brain++针对视觉类任务做出了定制优化，使处理图像与影像更为高效，非常适合海量图像及视频训练等复杂的视觉任务，如图像分类、物体检测、物体场景分割、影像分析等。此外，通过集成自研的自动机器学习（AutoML）技术，旷视Brain++使高效的半自动算法研发产线成为现实，帮助用户在AI生产过程中降本增效。
基于多年的旷视研发实践积累，Brain++形成了强大的多任务、多用户调度能力，使算法训练效率显著提高，可智能地调度平台硬件基础设施的算力，同时支持数百名研究人员在数万个GPU芯片上执行多达数千个训练任务。
在Brain++的基础上，旷视得以开发出大量部署于云端、移动端、边缘端等全计算平台的先进深度神经网络，实现了全栈式解决方案对个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大垂直场景的赋能，帮助实现降本增效，旷视也由此成为这些领域人工智能落地的领导者。
图：旷视开源Brain++深度学习框架天元
值得一提的是，在以Brain++作为基础支撑自身业务推进的同时，旷视还开源了Brain++深度学习框架天元，降低算法生产门槛，让更多开发者加入AI的网络，共同完善人工智能底层生态，在基础层面推进人工智能的发展。在未来，旷视将继续强化技术实力，并逐步开放算力和数据平台，与更多从业者一同推动我国人工智能的长期繁荣。
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