曠視Brain++核心深度學習框架開源，3月25日線上見！

　　人工智能風雨沉浮六十余載，是深度學習的出現讓人工智能產業化的發展曲線走向新的拐點。但在人工智能產業發展的過程中，不管是搞科研還是做產品，開發人員都面臨著一股強大的阻力——算法的研發成本。即便是對相對成熟的 AI 企業來說，算法的生產過程也是一套龐大的系統工程，人力和算力的投入都是巨大的。

　　互聯網時代，“互聯網+”不僅讓所有企業都變成了互聯網企業，也滲透到了每個人的生活；而相比人工智能要想走進產業和大眾，真正實現“AI+”，首先要讓更多的企業、開發者可以使用 AI 這股“源力”。

　　2014年，曠視從 0 到 1 地開發了自己的深度學習框架 MegEngine，并將這套算法框架在公司內部推廣使用，這甚至比久負盛名的 TensorFlow 還要早半年。曠視認為，深度學習框架正是解決企業使用 AI “源力”的關鍵。

　　5 年多以來，這套深度學習框架被全員使用，支撐著整個曠視科研及產品化， 27 項全球 AI 競賽冠軍和 MS COCO 三連冠也在證明其性能的卓越。在框架的基礎之上，曠視研究院還提出了“三位一體”概念，將數據和算力平臺融合，構建了集“算法、數據和算力”于一體的 AI 生產力套件 Brain++。

　　今天，為了讓更多的開發者、企業使用 AI “源力”，真正可以用人工智能造福社會，曠視決定將這套自家的深度學習框架 MegEngine 向全球開發者開源，希望人人都可以用 AI 去創造。

　　用 Brain++ 釋放 AI 生產力

　　曠視 Brain++ 本質上是一個超級工具套件，讓人工智能的使用成本大大降低。2019年10月，曠視聯合創始人兼 CTO 唐文斌在世界互聯網大會的領獎臺上曾提到，希望曠視 Brain++ 能夠為研發人員提供端到端的解決方案，提升大家的工作效率，不用再重復“造輪子”。

　　為何 Brain++ 可以釋放生產力？我們可以用餐飲業類比：一個餐館核心價值是為客人提供美味的菜品（就像 AI 產業的核心價值是提供專業可靠的 AI 解決方案），那么實現這個價值最重要的人則是大廚（開發者）。小作坊里的廚師需要自己洗菜（數據清洗）、配菜（搭模型）、炒菜（訓模型）、調火候和口味（調參數），一個中午他也許只能為三桌客人提供菜品。而在現代化、自動化中央廚房里工作的大廚，他將擁有標準化、流水線管理的配菜間和智能化的爐灶等套件工具，那么或許他一個人就可以搞定一棟樓菜品供應。

　　曠視 Brain++ 的價值就是為開發者們提供一套這樣“中央廚房”式的解決方案。

　　但曠視 Brain++ 這個生產力套件最為核心的部分則是能夠批量生產算法的深度學習框架，因此曠視希望通過 MegEngine 的開源，逐步將 Brain++ 的生產力賦能給學術界和產業界的廣大開發者。

　　開源——是一件很有“技術信仰”的事兒

　　技術信仰是曠視人的基因，曠視人始終相信技術的變革能夠改變世界。對于曠視來說，自研的 AI 生產力套件已經能夠滿足企業發展需要，但一個人的力量始終是有限的，一群人在一起才能創造奇跡。只有開源才能讓更多優秀的開發者凝聚起來共享、共建、共贏，打破堅硬的技術壁壘，碰撞激發出更多優秀的代碼。

　　另一方面，開源是推進技術實現產業發展的催化劑。如前文所述，目前 AI 實現產業化的阻力非常清晰：產業要大規模部署 AI 能力，需要在數據、計算、部署場景、硬件解決方案上具備一系列“工業級”的基礎，但眼前本質的問題在于 AI 技術的基礎條件尚未成熟，曠視希望能夠通過開源為 AI 產業基礎設施添磚加瓦。

　　相對傳統行業的基礎設施，“數字基建”正在全國范圍如火如荼地興起。在互聯網生態的基礎上，以5G、大數據、人工智能、云計算等新技術為核心驅動力的智能化時代也即將來臨。在新時代的黎明期，只有先把“數字基建”打扎實，“數字中國”才能有穩固的底座，中國經濟的轉型升級也就具備了堅實的基礎和動力。

　　中國“數字基建”少不了人工智能，作為人工智能領域的前沿企業，曠視愿意發揮牽頭作用，將自己的成果和行業共享，我們相信1+1＞2的力量，相信中國優秀的技術貢獻者們可以讓它變得更好。

　　3月25日14：00，我們不見不散。

責任編輯：石秀珍 SF183