進入 2020 年，新冠肺炎疫情襲擊中(zhōng)國各地，經濟不可避免受到沖擊。壓力之下(xià)，3 月中(zhōng)共中(zhōng)央政治局常務委員(yuán)會召開(kāi)會議，提出加快 5G 網絡、數據中(zhōng)心等新型基礎設施建設進度。

新基建，這一(yī) 2018 年被提出、2019 年被寫入政府工(gōng)作報告的概念，頓時成爲全民熱議話(huà)題。

它涵括了新能源汽車(chē)充電樁、特高壓、城際高速路和城際軌道交通、5G、大(dà)數據中(zhōng)心、人工(gōng)智能和工(gōng)業互聯網七大(dà)領域。這其中(zhōng)，後四項共同組成的數字化基礎設施，尤爲引人注目。

數字化基礎設施建設的本質是什麽?5G、大(dà)數據中(zhōng)心、人工(gōng)智能(以下(xià)簡稱 AI)和工(gōng)業互聯網之間，又(yòu)有什麽内在聯系?

數字基建的本質

傳統基礎設施主要是“鐵公雞”(鐵路、公路、機場)，爲中(zhōng)國實體(tǐ)經濟發展打下(xià)了汗馬功勞。

▲(圖片來自網易财經)

從實體(tǐ)經濟到數字經濟，數字化基礎設施接過了“鐵公雞”的基建大(dà)旗，成爲新一(yī)代經濟底層支柱。

疫情期間，數字化基礎設施已經展示了其影響力。

病原發現和藥物(wù)研發環節，AI 與大(dà)數據中(zhōng)心加速了基因檢測和蛋白(bái)質結構模拟的進程;疫情防控一(yī)線，基于 AI 和 5G 的機器人及設備在不少地方節省了人力，更高效更安全;複工(gōng)複産後，工(gōng)業互聯網幫制造業提升了效率。

種種應用場景背後，不難看出數字化基礎設施建設的本質，是通過通用的底層技術，把物(wù)理世界在線化、數字化和智能化，以提高數字經濟的生(shēng)産效率。

具體(tǐ)而言，5G 和工(gōng)業互聯網讓一(yī)切個人的、企業的設備在線化、數字化，生(shēng)成了大(dà)量的數據;大(dà)數據中(zhōng)心提供了算力支持，是一(yī)切計算的基礎;而 AI 作爲算法承擔了智能化的任務。

很多人都把數據比喻成數字經濟的石油，如果按照這個邏輯進一(yī)步類比，那算力就是燃料，算法就是煉油工(gōng)藝——原油必須經過一(yī)系列工(gōng)藝加工(gōng)過程，才能得到有用的各種石油産品。

正如煉油工(gōng)藝推動了石油時代的快速發展，AI 也代表了數字經濟時代的先進生(shēng)産力。

那麽，AI 的基礎設施又(yòu)是什麽?

手機的人臉識别，家裏的智能音箱，天上的無人機，路上的無人駕駛……新基建被提出的 2018 年，AI 産業已經在中(zhōng)國市場上蓬勃發展。

AI 産業鏈有三個層級：基礎層(計算基礎設施)、通用層(軟件算法及平台)和應用層(行業應用及産品)。

益于龐大(dà)用戶量産生(shēng)的數據紅利，以及豐富的應用場景，中(zhōng)國 AI 産業的發展更多集中(zhōng)于應用層。而在基礎層，依然缺少有競争力的技術和人才。主流芯片(比如 GPU)和算法框架(比如 TensorFlow)話(huà)語權都被國外(wài)巨頭占據。

對于這種情況，有專業知(zhī)乎用戶這麽比喻道，這隻是遊輪上的表面繁榮，水下(xià)是技術壟斷的冰山。一(yī)個被斷了電的遊樂場，即使别出心裁設計出再多新奇有趣的項目，又(yòu)有什麽意義?

政府力推新基建，必然是希望産業和學界深入到 AI 的基礎層，而不是隻停留在應用層的表面繁榮。

那麽，對于 AI 來說，基礎層的設施又(yòu)是什麽?

“隻有 AI 芯片平台和 AI 生(shēng)産力平台，能夠被稱爲 AI 基礎設施。”2020 年 3 月 25 日，在曠視一(yī)場線上發布會裏，曠視聯合創始人兼 CTO 唐文斌一(yī)針見血地指出。這場發布會的主題是，曠視開(kāi)源其深度學習框架“天元”(MegEngine)。深度學習框架通常被認爲是 AI 的操作系統，上承各種業務模型、行業應用，下(xià)接芯片、大(dà)型計算機系統。

芯片平台是 AI 的基礎設施，這一(yī)點毋庸置疑。就在曠視這場發布會幾天前，業界傳出了騰訊進軍芯片制造的消息。

更早之前，阿裏巴巴和百度已投入許久，前者依靠平頭哥造出了“含光 800”，後者推出了“昆侖”，覆蓋訓練和推理環節。就連一(yī)些靠算法起家的 AI 創業公司，也紛紛往産業鏈上遊走，自己研發 AI 芯片。

AI 芯片的重要性已經被業界看到，而 AI 生(shēng)産力平台依然缺少足夠的聚光燈。

怎麽樣的平台，才能被稱爲AI 生(shēng)産力平台?唐文斌是如此定義的：“算法研發和普通編程不同，是一(yī)個系統工(gōng)程，需要能夠協同優化數據、算法、算力的平台級産品，我(wǒ)們把它定義爲三位一(yī)體(tǐ)的 AI 生(shēng)産力平台。”

在他看來，曠視目前内部已經擁有了這樣的平台，它誕生(shēng)在 6 年前，叫做 Brain++。

Brain++ 由上述開(kāi)源的天元發展而來。天元負責的是 AI 算法部分(fēn)，它和 MegData(數據管理平台)以及 MegCompute(深度學習雲計算平台 )，一(yī)起組成了一(yī)個 AI 生(shēng)産力平台。

學術領域，曠視借助 Brain++ 在獲得了 27 個世界級的人工(gōng)智能競賽冠軍，其中(zhōng)包括 2017 年至 2019 年拿下(xià) COCO 三連冠。COCO 是人工(gōng)智能領域最具影響力的通用物(wù)體(tǐ)檢測挑戰賽，在計算機視覺領域享有很高聲譽。

而在産業方面，曠視依靠 Brain++ 布局了個人物(wù)聯網、城市物(wù)聯網和供應鏈物(wù)聯網三個領域，并且紮得足夠深入。比如，在個人物(wù)聯網領域，Face++ 已經是人臉識别領域的行業标杆。在供應鏈物(wù)聯網領域，曠視的客戶心怡科技，借助 Brain++，實現雙 11 當天拆零出倉八萬多箱貨物(wù)，刷新了單倉機器人集群作業的行業記錄。

小(xiǎo)作坊和中(zhōng)央廚房

爲什麽數據、算法和算力三位一(yī)體(tǐ)，就可以被稱之爲 AI 生(shēng)産力平台?AI 的發展，又(yòu)爲什麽需要生(shēng)産力平台作爲基礎設施?這要從 AI 算法的生(shēng)産效率說起。

之前算法生(shēng)産模式就像一(yī)個小(xiǎo)作坊，它特點是一(yī)個大(dà)廚在裏面要幹所有的事，而且全手工(gōng)操作，包括洗菜、配菜、調味。

對應到算法開(kāi)發者，洗菜就是洗數據，配菜相當于選模型，後面的烹制、調味和裝盤，相當于算法訓練、調參數和部署。

整個過程費(fèi)時費(fèi)力，小(xiǎo)作坊廚師一(yī)個中(zhōng)午也許隻能爲三桌客人提供菜品，而且炒出來的菜好不好吃，完全取決于大(dà)廚的廚藝造詣。

好廚師終歸稀少，小(xiǎo)作坊如果要做成連鎖店(diàn)，就需要雇傭大(dà)量優秀廚師，成本極大(dà)攀升。類似的，企業實現 AI+ 的共性難題，莫過于無法解決場景過小(xiǎo)而技術升級投入過大(dà)之間的矛盾，因此 AI 解決方案難以落地。

而 AI 生(shēng)産力平台好比一(yī)個中(zhōng)央廚房，廚師将擁有自動洗菜機、智能化爐竈和智能鍋等套件工(gōng)具，他一(yī)個人可以服務的桌數大(dà)大(dà)增加，而且味道有保證。

對應到 Brain++ 上，數據管理平台 MegData 就是自動洗菜機，計算平台 MegCompute 就是智能化爐竈，而剛剛開(kāi)源的天元，就是一(yī)套集煎炒烹炸多功能爲一(yī)體(tǐ)的智能鍋。

在 TensorFlow 還沒開(kāi)源的 2014 年，曠視就開(kāi)始着手研發深度學習框架天元。叠代到現在，天元這口“智能鍋”已經覆蓋了從訓練到推理再到部署全流程，不僅自帶菜譜(曠視自己的模型中(zhōng)心 ModelHub)還支持自定義菜譜(模型導入)，并且配置了“動靜合一(yī)”的顯示屏。

所謂“動靜合一(yī)”，即動态圖和靜态圖兼容并包。“我(wǒ)們經常聽(tīng)說 TensorFlow 和 PyTorch 是兩個極端：PyTorch 采取動态圖，靈活方便好調試，适合學術科研;而 TensorFlow 采用靜态圖，利于部署，更适合工(gōng)業界使用。”曠視副總裁謝憶楠說，“但是，産學研自古不分(fēn)家，曠視想找到一(yī)個平衡點。”

因此，天元整合了動态圖與靜态圖各自的優勢，在充分(fēn)利用動态圖模型訓練優勢同時，通過動靜态一(yī)鍵轉換功能，以靜态圖的形式完成生(shēng)産和部署。此外(wài)，天元還支持動靜态的混合編程，靈活性更強。

借助天元，開(kāi)發者不再需要重複造輪子。有了這個“智能鍋”，AI 廚師可以把更多精力放(fàng)在配菜(選模型)和調味(調參數)上，而無需過多關注底層細節。

值得一(yī)提的是，在天元之後，Brain++ 的 MegData 和 MegCompute 後續也會逐步開(kāi)放(fàng)給企業級用戶。發布會上，曠視雲服務業務資(zī)深副總裁趙立威向業界展示了 Brain++ 商(shāng)業化的全景。“我(wǒ)們不僅将把深度學習框架開(kāi)源使用，也将開(kāi)放(fàng)數據能力、算力能力給企業級種子用戶，至少能夠先讓一(yī)部分(fēn)企業實現 AI+。”

回到上文提到的一(yī)個難題：如果采用傳統模式，小(xiǎo)作坊要做成連鎖店(diàn)，就需要雇傭大(dà)量的優秀廚師，成本極大(dà)攀升。

采用中(zhōng)央廚房模式，小(xiǎo)作坊能在成本可接受的情況下(xià)，開(kāi)成連鎖店(diàn)。類似的，借助 AI 生(shēng)産力平台，企業要實現 AI+，不再受制于場景過小(xiǎo)而技術升級投入過大(dà)的矛盾。

在上述發布會裏，曠視雲服務業務資(zī)深副總裁趙立威舉了一(yī)個例子：一(yī)家制造業領域的工(gōng)廠，在配電産品質量檢測中(zhōng)，會出現零部件顔色搭配錯誤、字符印刷殘缺等情況，靠人工(gōng)目檢費(fèi)時費(fèi)力效率低，靠機器視覺方案就需要在數據、算法和算力投入大(dà)量的人力、物(wù)力，且模型效果難以維持。

曠視爲客戶提供基于 Brain++ 平台的智能質檢解決方案後，工(gōng)廠實現了模型的快速選型、優化和封裝，極大(dà)地提升了質檢效率和生(shēng)産效率。

這個案例也正體(tǐ)現了數字化基礎設施建設的本質——通過通用的底層技術，把物(wù)理世界在線化、數字化和智能化，以提高數字經濟的生(shēng)産效率。

“MegEngine 中(zhōng)文名爲什麽叫‘天元’?”這是很多業界人士的疑問。

曠視研究院高級技術總監田忠博說，“天元”在圍棋中(zhōng)，是棋盤的正中(zhōng)心。曠視希望用這種方式，來表達出 MegEngine 是曠視技術戰略大(dà)圖最核心的 “布局”。同時也借“天元”之名指出，像 Brain++ 這樣的 AI 生(shēng)産力平台，作爲基礎設施對整個産業來說都是非常關鍵的點。

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