正所謂“得操作系統(tǒng)者得天下”，上可支配應(yīng)用，下可控制硬件，更重要的是操作系統(tǒng)是信息和知識(shí)的核心控制點(diǎn)，這是個(gè)出世界級(jí)企業(yè)的機(jī)會(huì)。當(dāng)年微軟正是依靠對(duì)PC操作系統(tǒng)的壟斷，成為了全球市值最高的科技企業(yè)，也正是失去對(duì)操作系統(tǒng)的控制而徹底喪失了在智能手機(jī)中的機(jī)會(huì)。

如今，蘋果和谷歌取而代之，在手機(jī)操作系統(tǒng)上占據(jù)著領(lǐng)先地位。調(diào)研公司Strategy Analytics去年11月份發(fā)布報(bào)告稱，去年第三季度蘋果公司攫取了全球智能手機(jī)利潤(rùn)的91%，創(chuàng)下歷史新高。BMO Capital Markets則預(yù)計(jì)去年第三季度蘋果攫取了全球智能手機(jī)行業(yè)103.6%的利潤(rùn)，而蘋果在智能手機(jī)市場(chǎng)的份額只有12%。為什么超越了100%?因?yàn)橛写罅繌S商在虧損。

(圖片來源: Strategy Analytics)

過去的歷史表明，有了操作系統(tǒng)這把屠龍刀，就能像微軟、蘋果那樣汲取產(chǎn)業(yè)鏈條上的的大部分利潤(rùn)，公司也能立于不敗之地，其它的都可能成為歷史的配角和過客。

那么在人工智能時(shí)代，新的“操作系統(tǒng)”會(huì)是什么呢?

要回答這個(gè)問題，先從計(jì)算角度來分析，從目前人工智能行業(yè)的發(fā)展情況來看，由于人工智能算法涉及大量的矩陣計(jì)算和并行數(shù)值計(jì)算，下一代計(jì)算已經(jīng)顯示出從串行遷移到并行計(jì)算的趨勢(shì)。過去的計(jì)算以CPU為代表，主要為串行指令而優(yōu)化;而未來的計(jì)算可能以GPU為代表， 為大規(guī)模的并行運(yùn)算而優(yōu)化。

軟件決定硬件的規(guī)律在歷史上反復(fù)出現(xiàn)，如果大規(guī)模的并行計(jì)算成為主流，那么支配這些計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)框架則可能發(fā)展成為一個(gè)計(jì)算的“操作系統(tǒng)”，一個(gè)好的機(jī)器學(xué)習(xí)框架背后是一套完整的開發(fā)者工具和一個(gè)龐大的開發(fā)者社區(qū)，上層直接和應(yīng)用層或者其他中間層交互，下面則是與計(jì)算設(shè)備交互。

援引《紐約時(shí)報(bào)》的說法，“人工智能時(shí)代利害攸關(guān)的不在于這些零零碎碎的創(chuàng)新，而是可能控制的一種全新的計(jì)算平臺(tái)。”

以TensorFlow為代表的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架就是一個(gè)很好的例子，Google很明顯在不斷地開源其深度學(xué)習(xí)算法，以推動(dòng)TensorFlow成為工業(yè)界的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。TensorFlow是核心，周邊的庫和框架比如TensorFlow Serving, TF-Slim等都是其生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。向上對(duì)應(yīng)用和算法，向下對(duì)硬件，都保持垂直整合的壓力和絕對(duì)的統(tǒng)治力，讓上下游的公司喪失戰(zhàn)略可差別性，并越來越多地依賴核心部件的提供者，成為附庸。

(TensorFlow是Google主推的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架)

而機(jī)器學(xué)習(xí)框架背后則是一條產(chǎn)業(yè)鏈，但是當(dāng)產(chǎn)業(yè)鏈中的某一環(huán)是壟斷時(shí)，它就會(huì)蠶食整條產(chǎn)業(yè)鏈的大部分利潤(rùn)。

理論上一個(gè)壟斷的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架可以左右硬件廠商的命運(yùn)。往嚴(yán)重說，假設(shè)有一天TenslorFlow在業(yè)內(nèi)獲得壟斷后決定漸漸放棄GPU支持，轉(zhuǎn)而或者傾向于支持TPU的優(yōu)化，那么英偉達(dá)等GPU廠商會(huì)面臨巨大威脅。

而更可能發(fā)生的事情是，如果Google真的用TeensorFlow主導(dǎo)了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，那么Google肯定不希望硬件廠商一家獨(dú)大，而希望他們成為無差別的硬件提供商。以芯片制造商英偉達(dá)為例，他們到時(shí)候會(huì)面臨兩個(gè)選擇，要么選擇和Google深度合作為其打工，要么選擇放棄這個(gè)方向做其他的芯片。

同樣如果TensorFlow優(yōu)先或者深度優(yōu)化某些Google Cloud的機(jī)器學(xué)習(xí)云計(jì)算相關(guān)的API，Google在這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)云領(lǐng)域也會(huì)取得巨大的優(yōu)勢(shì)。事實(shí)上，Google內(nèi)部版的TensorFlow就和Google Cloud深度綁定優(yōu)化，其他廠商用的開源的TensorFlow在性能上處于劣勢(shì)。再到應(yīng)用層，壟斷的TensorFlow也有權(quán)決定優(yōu)化某些特性，從而讓Google在應(yīng)用層面上獲得優(yōu)勢(shì)。

再往嚴(yán)重點(diǎn)說，個(gè)人、公司甚至國(guó)家在人工智能領(lǐng)域的自主發(fā)展都可能被壟斷的機(jī)器學(xué)習(xí)框架所控制。

這個(gè)擔(dān)憂并不是危言聳聽，地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人&CEO、百度深度學(xué)習(xí)研究院( IDL )創(chuàng)始人、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜矣鄤P也對(duì)硅谷密探表示了同樣的憂慮，“放任TensorFlow成為世界上占統(tǒng)治地位的人工智能開發(fā)平臺(tái)對(duì)世界是危險(xiǎn)的。盡管這個(gè)平臺(tái)目前是開源的，但是隨著時(shí)間的推移，人工智能變得越來越強(qiáng)大，這個(gè)系統(tǒng)會(huì)變得極端復(fù)雜到失去透明性，而且會(huì)很可怕的變成全世界數(shù)據(jù)，計(jì)算，硬件，編譯器等的標(biāo)準(zhǔn)制定者。這樣會(huì)導(dǎo)致一個(gè)不健康的生態(tài)，阻礙年輕人掌握技術(shù)的自由，讓個(gè)人，公司甚至國(guó)家在人工智能領(lǐng)域的自主發(fā)展，最終被一家商業(yè)公司所控制。”

分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域可能誕生世界級(jí)企業(yè)

如果我們認(rèn)同人工智能是未來的發(fā)展方向，相信人工智能將進(jìn)入未來的日常生活，那么未來的設(shè)備會(huì)有具有從感知、交互、理解到?jīng)Q策的智能，這也必將伴隨誕生大量基于人工智能算法的芯片、系統(tǒng)和軟硬件平臺(tái)，這是一塊數(shù)千億美元的市場(chǎng)。

互聯(lián)網(wǎng)的上半場(chǎng)已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，接下來，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)將在人工智能領(lǐng)域展開競(jìng)爭(zhēng)。而分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架是可能是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的皇冠。擁有領(lǐng)先的分布式學(xué)習(xí)框架，將網(wǎng)羅一大批開發(fā)者，也將掌握分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)，將影響計(jì)算，硬件，編譯器等的標(biāo)準(zhǔn)的制定。更重要的是圍繞分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架將有巨大的生態(tài)圈紅利，這是一個(gè)誕生世界級(jí)企業(yè)的機(jī)會(huì)。

一個(gè)可能的例子就是芯片行業(yè)，從內(nèi)部結(jié)構(gòu)上來看，CPU內(nèi)控制單元等模塊的存在都是為了保證指令能夠一條接一條的有序執(zhí)行。通用性結(jié)構(gòu)對(duì)于傳統(tǒng)的編程計(jì)算模式非常適合，但無法滿足不需要太多的程序指令卻需要海量數(shù)據(jù)運(yùn)算的深度學(xué)習(xí)的計(jì)算需求，所以人工智能芯片成為一個(gè)巨大市場(chǎng)，如果擁有領(lǐng)先的分布式學(xué)習(xí)框架，這將為給芯片企業(yè)帶來巨大的優(yōu)勢(shì)。

另一個(gè)可能的例子則是云計(jì)算領(lǐng)域，隨著人工智能的發(fā)展，人工智能技術(shù)必然改造云平臺(tái)，未來的云平臺(tái)是智能云，如同網(wǎng)絡(luò)的大腦，IBM、谷歌、微軟、亞馬遜都推出了自己的基于云計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。無論是網(wǎng)絡(luò)安全公司、金融企業(yè)、智能家居廠商還是傳統(tǒng)企業(yè)都在利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大幅改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)。而從這個(gè)角度，掌握分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，擁有深度性能優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)，再結(jié)合生態(tài)圈紅利，這甚至將決定云計(jì)算的下半場(chǎng)。

中國(guó)曾經(jīng)錯(cuò)失各種機(jī)會(huì)

在過去，我們的高校和公司由于種種原因錯(cuò)失了PC操作系統(tǒng)，錯(cuò)失了手機(jī)操作系統(tǒng)，也沒有搞出Hadoop和Spark這樣的系統(tǒng)，或者后來我們做出了自己的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但是也沒能夠?qū)⑦@個(gè)標(biāo)準(zhǔn)推出去。

在過去，我們可以有理由說是因?yàn)槲覀內(nèi)被A(chǔ)研發(fā)實(shí)力，我們?nèi)备叨思夹g(shù)人才，我們?nèi)鄙鷳B(tài)圈，或者我們錯(cuò)過了合適的時(shí)間。

如今國(guó)內(nèi)技術(shù)發(fā)展迅猛，近年開始華人已經(jīng)處于人工智能研究的領(lǐng)先地位，占據(jù)了人工智能科研世界的半壁江山。

(圖片來源：digitopoly.org)

國(guó)內(nèi)圍繞人工智能行業(yè)的投資也如火如荼，BAT和華為等大公司也在人工智能領(lǐng)域廣泛布局，人工智能生態(tài)圈已經(jīng)初見雛形。

我們?nèi)タ碈affe、TensorFlow、MXNet、Torch、 Theano、Poseidon等深度學(xué)習(xí)框架，背后也有大量華人的身影，比如Caffe主要作者賈揚(yáng)清，MXNet主要開發(fā)者李沐，Poseidon背后則是邢波(Eric Xing)。

推出中國(guó)主導(dǎo)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，我們具備天時(shí)地利人和。

中國(guó)的智能產(chǎn)業(yè)不容樂觀

理論上而言，中國(guó)現(xiàn)在有能力主導(dǎo)一個(gè)世界級(jí)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架的開發(fā)和推廣，但是我們依舊要清楚的看到，目前并沒有中國(guó)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)或者公司推出一個(gè)全世界范圍內(nèi)有影響力的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架并建立完整的生態(tài)圈。

推出一個(gè)框架或者標(biāo)準(zhǔn)其實(shí)不難，我們?cè)?jīng)做過的龍芯、WAPI和TD-SCDMA，都曾經(jīng)掌握了一些技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但是都無法建立完整的生態(tài)圈。

一方面，國(guó)內(nèi)公司和科研機(jī)構(gòu)需要有對(duì)這些核心技術(shù)平臺(tái)的持續(xù)投入的決心。對(duì)這種沒有短期效益，但是長(zhǎng)期會(huì)成為一個(gè)公司核心競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)方向必須要有足夠的耐心。

另一方面也需要我們擺脫單打獨(dú)斗的思維模式，要走出去，與全球眾多的科研人員、開發(fā)者、硬件廠商、應(yīng)用軟件廠商、集成商一起合作，形成良性的生態(tài)圈。

20世紀(jì)以來，汽車、化學(xué)制造、航空航天、新能源、通訊、物流、計(jì)算機(jī)軟硬件、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算這些產(chǎn)業(yè)都是歐美國(guó)家催生的，率先創(chuàng)造一個(gè)產(chǎn)業(yè)，自然居于這個(gè)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)先地位，我們也長(zhǎng)期處于追趕狀態(tài)。隨著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的發(fā)展，至少在人工智能領(lǐng)域，我們已經(jīng)沒有太多先例可以抄襲或者借鑒。

我們?nèi)缃褚呀?jīng)和其他國(guó)家站在了統(tǒng)一起跑線上，而我們能否搶占新一輪科技革命制高點(diǎn)，中國(guó)在智能時(shí)代能否崛起，這將關(guān)乎國(guó)家和民族的命運(yùn)。

對(duì)于個(gè)體公司而言，或許選擇任何框架都差異不大，但是對(duì)整個(gè)國(guó)家和民族產(chǎn)業(yè)而言，這卻是涉及到巨大的產(chǎn)業(yè)利益分配。

在此我們呼吁國(guó)家人工智能戰(zhàn)略層面上應(yīng)當(dāng)看到分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架的重要性，通過各種手段來支持分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架的自主研發(fā)和推廣。

此外，由于開源軟件的發(fā)展，中國(guó)深受其惠，但長(zhǎng)期以來缺乏對(duì)開源社區(qū)的回饋，過去在操作系統(tǒng)上我們沒有突破，而如今在人工智能領(lǐng)域，或許我們也可以對(duì)開源社區(qū)有所貢獻(xiàn)，主導(dǎo)或者重度參與世界級(jí)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，讓中國(guó)創(chuàng)新走向世界。

也呼吁更多有識(shí)之士重視分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游的公司聯(lián)合起來，風(fēng)險(xiǎn)和投資機(jī)構(gòu)也參與進(jìn)來，主導(dǎo)屬于中國(guó)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，摘取這顆王冠上的明珠。

特別鳴謝衛(wèi)岸(現(xiàn)任Samsung美國(guó)AI研究實(shí)驗(yàn)室技術(shù)戰(zhàn)略總監(jiān))和丁險(xiǎn)峰(華為傳感器實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家)。本文由對(duì)他們以及其它硅谷深度學(xué)習(xí)從業(yè)人員訪談的整理和創(chuàng)作而成。

來源：環(huán)境監(jiān)控 動(dòng)力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng) http://qdlanhai.cn/solution/  本文采集于網(wǎng)絡(luò)，如有問題有聯(lián)系刪除