飞桨突围背后的中国AI框架长征

云栖网 2022-05-24 09:25 来源：饭统戴老板

飞桨突围背后的中国AI框架长征

2012年12月，美国内华达州太浩湖旁，知名赌场Harrah 酒店的731 房间，一个由瘦弱老头和两个大学生策划的“皮包公司”的匿名线上拍卖收购现场厮杀正酣。

不久前，他们才刚刚成立这家“皮包公司”——名字是现取的，产品是没有的，生产计划为零，创始人之外的员工数量同样是零。不过，他们有一个大胆的计划，要将这家公司高价卖掉，而且还要卖给谷歌、微软在内全球最顶级的科技巨头。

1500万美金、1600万美金……2500万美金、3000万美金、3500万美金、4100万美金、4200万美金……

拍卖会现场，价格正在一轮轮被抬高，拍卖规则，也从一小时加价100万美金，一度上涨到半小时加价500万美金，直至4400万美金花落谷歌。

一个戏剧性的插曲是：最后一轮出价最高的，其实是一个报价4500万美金的中国科技巨头，却无奈老头从小脊柱不好，人在美国，坐不了飞机，而被动遗憾出局。

结果一出，各大科技媒体头版头条，立刻以震惊体外加大字刊登“谷歌4400万美金收购仅三名员工的创业公司。”

有人嗤笑谷歌，千金买马骨，向来擅长炒作。

却不知，年至花甲的老头，正是日后被誉为“神经网络之父”的Hinton。在他加入谷歌后不久，就在谷歌一个名叫DistBelief项目中小试身手，将原本算法友好度奇差的DistBelief进行一番改造，成为了如今AI领域如雷贯耳的TensorFlow，并一举奠定了其在全球人工智能领域的无冕之王地位。

那么问题来了，TensorFlow是什么，为什么具备如此大的魔力？

一句话概括，TensorFlow是目前全球最主流的开源深度学习框架之一。而所谓深度学习框架，你可以理解为是一个集合了所有主流AI算法模型，以及他们使用说明的大型软件仓库。有了深度学习框架，工程师们在工作时调试算法，就如同厨师有了预制菜做饭，简单又高效。

而在AI框架领域称王，无异于微软在PC时代发明Windows，谷歌在移动时代打造安卓。拥有了TensorFlow，谷歌也就拥有了能号令全天下AI群雄的无上权力与责任。

一万公里外的中国，随着TensorFlow的风靡，一场激烈的讨论正同步上演：TensorFlow，我们到底是用还是不用？

如果不用，在没有好用框架的情况下，想做好AI，巧妇也难为无米之炊。如果用，过去几十年，中国的科技产业因“缺芯少魂”而被卡脖子的沉痛回忆，难道在AI时代，又要任相似的剧情再次重演？

01AI时代，得框架者得天下

得框架者得天下，在AI领域，并不夸张。

我们常说，AI将带来人类历史上的第四次工业革命。更进一步，好用普惠的框架，则正是驱动AI普惠，缔造第四次工业革命的根本。

纵观第一次和第二次工业革命，其根本是以蒸汽机、电力为标志的生产工具向着工业大生产环节全面渗透，使生产力实现颠覆式、飞跃性发展。本质离不开更成熟的内燃机技术，也离不开已经发展至便宜且普惠的电力技术发展。

在AI工业革命中，谁将带动AI走向普惠？在2019年的WAVESUMMIT峰会上，百度CTO王海峰博士就曾前瞻性地提出观点：“深度学习的通用性特点，以及深度学习框架及平台的发展，正在推动人工智能标准化、自动化和模块化，进入工业大生产阶段。”

如何理解这句话？举个例子你就明白了：如果有现成的AI框架，那写一个算法，可能从模型开发，到应用部署，几十分钟就能搞定；但如果没有AI框架，那你得先花至少两个月写模型，然后训练调参数一个月，最后还得花一两个月根据具体的场景进行算法部署，时间一晃，小半年就过去了，结果还不一定尽如人意。因此，无论是从效率，还是从结果来看，框架是实现普惠AI，进入工业大生产的基础条件。

从国家角度出发，框架也是让中国从AI大国变身AI强国的根本。

经历了40余年的基础研究与探索，中国已经成为能与全球顶级水平齐头并进的AI大国。然而，大而不强，却始终是中国AI产业的心头之痛。

来自学界的数据也很好地证明了这一点：斯坦福大学发布的《2022年AI指数报告》中提到，2021年，中国AI专利申请量占全球总数的52%，专利申请数量居世界首位。但是，在该报告中，同样指出，在更检验质量的授权专利数量一项，排名全球第一的是美国。

那么解决办法在哪里？国家战略已经很清晰的为我们指明了方向：最新的十四五规划中，我们国家特地将深度学习框架和AI芯片作为新一代人工智能的前沿科技发展方向重点关注。中国要从AI大国变身AI强国，AI框架强大，是一切的根本。

从更具体一些的产业角度看，我们会发现，好的框架不仅将带动AI产业不断向前发展，同时也是关联产业——国产芯片崛起的必备条件。

关于框架与芯片的关联，百度CTO王海峰博士，同样做过一个科普“在智能时代，深度学习框架起到了承上启下的作用，下接芯片，上承各种业务模型、行业应用。”一个好的AI框架，与芯片互相配合，可以最大限度的“榨干”芯片的算力，发挥其最高效用。

因此，我们不难发现，PC时代，CPU的普及与Windows的发展紧密相关；移动时代，高通处理器总是与安卓架构升级同步完成；AI时代，框架与AI芯片同样如此：过去十多年中，AI的滚滚向前，GPU产业也随之一日千里的飞跃，而谷歌也同样凭借着TensorFlow带动着其自身的芯片TPU妄图在一统天下。

只不过，AI市场之大，一个谷歌吃不下，曾在PC时代、移动时代满眼辛酸的我们，也不会允许中国AI产业的根本，再次被卡脖子。

[b]02

[/b]从两强瓜分，到PPT格局，为什么框架的竞争还在继续？

事实上，早在TensorFlow出现之前，AI框架领域就已经硝烟弥漫。

其中最具代表性的是2007年加拿大蒙特利尔大学科学家研发的theano框架；在此之后，又有伯克利大学研发的Caffe框架面世，它们都曾成为红极一时的主流框架。

只可惜，theano出现太早太古老，是业内一个犹如远古化石般的存在，也因此随着2012年，深度学习代替传统算法成为AI显学，theano随之成为过去式。

caffe出现时间上，倒是恰逢其时，只可惜，相比后来的一众主流框架，caffe是个典型的“高玩产品”。如果你是个AI菜鸟，那么打开caffe，2013年前后，你看到的，是大神们一行又一行精妙绝伦的源代码。可到了2015年前后，ResNet为代表的大型神经网络出现，算法层数已经152层起步，别说想拿开源代码修改，就是看得懂，也得费好一番功夫。

因此，当TensorFlow带着计算图与可视化理念，通过在业界疯狂营销培养生态杀入AI框架后，很快就凭借着低门槛特性赢得了一众业内同仁的高度认可。国内不少有识之士却也在此时不免默默扼腕，TensorFlow开源框架的出现，是产业之幸，但对于中国来说，国外框架的垄断，无异于在AI领域，重新上演中国PC时代的操作系统之殇。

不过，就在谷歌左拥AI芯片届元老TPU芯片，右抱全球最大AI框架TensorFlow开源框架，志得意满地以为以为天下AI开发者尽归我有之时，却未曾想到，对手早已杀至家门前。

复盘前面的历史，我们不难发现，世界范围内，AI框架都是在沿着低门槛，以及生态路线不断发展迭代，要想打破TensorFlow的一统神话，秘诀同样如此。

尽管有大神压阵，TensorFlow也并非没有缺点。比如，诞生伊始，TensorFlow就将场景瞄准了工业领域，极度追求框架中算法在实际使用中的高效，代价则是灵活性的损失。就像一把好用的玄铁菜刀，无法像一把瑞士军刀一样还可以当牙签剔牙。而偏偏，AI的另一大应用场景——学界，探索的正是“刀具的108种”使用方法，需要算法实现更灵活，以方便算法研发过程中，不断的调整修改与调优。

我们都知道，一项技术的发展，一定是从理论，到技术，再到实际应用，而对应的人群，则是科学家、高校教授与学生，再到业界工程师。因为TensorFlow对学界的忽视，框架领域的又一次战争再次被埋下伏笔。

谷歌的第一个竞争对手，是2017年正式开源的AI框架PyTorch，通过与本就具备相当用户规模的caffe2合并，PyTorch诞生伊始，就凭借其巨大的灵活性优势受到了学界的广泛欢迎。更值得一提的是，它的背后站着的是Meta，也就是Facebook，因此，无论是做技术，还是花钱搞生态，Meta的实力都不弱于谷歌。

另一个对手，则来自中国。还记得那个因为Hinton老教授坐不了飞机，而在拍卖中遗憾出局的中国巨头吗？当年无奈错失Hinton老教授，并没有影响到这家巨头开发自主AI框架的决心。广泛招纳全球AI人才的同时，这家企业早在2012年已经在内部立项，开始了AI框架的自研工作，并在2016年放出大招，带来了第一个国产AI框架的正式面世。

看到这里，不少了解AI的朋友肯定已经猜到，这个巨头就是国内的AI龙头百度；而这个第一个国产AI框架，则正是已经比肩TensorFlow、PyTorch，成为全球前三、中国第一大AI框架的飞桨（英文名PaddlePaddle）。

不过与TensorFlow过于注重工业，PyTorch专注学界不同，飞桨的特性在于工业学界两手抓，通过动态图自动解析编译静态图的技术，兼顾了学界的灵活，同时也实现了产业界希望的高效。

当然，能够同时俘获学界与产业界认可，飞桨所依靠的，绝不仅仅是动态图自动解析编译静态这一个技术突破就能实现的。AI框架的两大宝典，无论是生态建设，还是在低门槛适用，百度无疑都走在前面。

先说生态。众所周知，一个好的AI框架与操作系统一样，离不开广大开发者的参与。

尽管AI的落地场景，无非计算机视觉、语音语义、搜索推荐等等，但具体到应用，究竟是用在超算中心，还是用在儿童手表；是安全要求极高的金融，还是效率为王的工厂，需要针对具体情况，对算法进行专门的定制。而面对数不胜数的长尾场景，哪怕强如谷歌、百度，也无法以一己之力全覆盖；这时候，开发者生态的重要性就体现出来了。

国内的AI框架界，一度流传着这样一个八卦：2018年前后，飞桨发展最迅猛的一段时间里，为了维护国内开发者生态，飞桨团队众多工程师常常深入开发者社区，潜入开发者QQ群中，一层层爬楼参与讨论，收集一众开发者对飞桨的吐槽，然后再第一时间悄悄加班解决。

除了线上第一时间回应开发者诉求，在线下，针对学界，飞桨已经开展了全国四千位多高校教师的AI培训；针对业界，飞桨则结合实际需求，在全国多地建设“百度飞桨人工智能产业赋能中心”，通过整合百度的AI技术、AI解决方案以及百度的生态资源，对开发者以及企业客户进行线下展示，增加开发者对飞桨的了解。

飞桨突围背后的中国AI框架长征

更重要的是，相较TensorFlow与PyTorch，飞桨无疑更懂中国开发者的实际需求。举个简单的小例子，2020年疫情最严重的时候，国内一众AI开发者，都因为疫情而被关在了家里，但飞桨的线上直播课却一直没停，反而通过密集的线上的开发者培训，不仅极大加速了飞桨在国内开发者中的普及，甚至还有开发者们在家基于飞桨，做出了戴口罩人脸识别、肺炎CT影像分析等助力抗疫的AI模型和应用。

当然，仅仅凭借更懂国内开发者，并不足以让飞桨真正成为一个世界范围内的主流AI框架，低门槛，是飞桨能够迈出中国，在世界舞台上与TensorFlow，与PyTorch一较高下的根本秘诀。

关于低门槛。TensorFlow与PyTorch，尽管相较前一代caffe，已经有了很大改进，但依旧需要使用者至少看得懂算法，也具备一定的编程基础才能使用。而飞桨，则通过推出Easy DL，让普通人在即使没有任何AI基础的情况下，也能在5分钟时间内，上传标注好的数据，来训练出诸如简单的图片识别、动作识别等基础的算法。

至此，全球范围内，AI框架的PPT格局初显。凭借着飞桨（PaddlePaddle）在学界、业界齐发，技术、生态共建，以及低门槛、对中国开发者的极大友好，曾一度在操作系统时代落后的中国，这一次，终于在AI框架上，扳回了一城。

中国的AI框架，走到了哪一步？

从无到有只是国产AI框架走完的第一步；从有到强，才是国产AI框架的真正使命。那么，多年发展，飞桨如今走到了哪一步？

我们先看看来自第三方机构的统计结果：2021，知名市场调研机构IDC曾公布了一份中国深度学习框架平台市场份额的报告，在中国深度学习领域，百度综合市场份额已经成为为中国第一。前不久，国际市场调研机构弗若斯特沙利文发布的《中国深度学习软件框架市场研究报告（2021）》分析了影响中国深度学习软件框架市场的三大关键要素——产品能力、生态能力、应用能力后，也显示，百度飞桨竞争力综合排名第一，其次是Meta的PyTorch和谷歌的TensorFlow。

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