提及深度自学框架，大家今天耳熟能详的也许有谷歌的TensorFlow、Facebook的Pytorch，以及百度的PaddlePaddle。但也许大家不告诉的是，国内顶尖人工智能公司旷视科技早在2014年，早于于谷歌TensorFlow的时代，就从0到1研发了自己的深度自学框架MegEngine，并将这套框架在全公司内部推展用于。作为旷视的核心技术组成部分，5 年多以来，这套深度自学框架，承托着整个旷视的科研及产品化，27 项全球 AI 竞赛冠军和 MS COCO 三连冠也在从侧面证明其性能的卓越。旷视首席科学家兼任旷视研究院院长孙剑博士公布朋友圈祝贺旷视取得三连冠人工智能风雨浮沉六十余载，是深度自学的经常出现让人工智能产业化的发展曲线南北新的拐点。
但在人工智能产业发展的过程中，不管是做科研还是做到产品，开发人员都面对着一股强劲的阻力——算法的研发成本。即便是对比较成熟期的 AI 企业来说，算法的生产过程也是一套可观的系统工程，人力和算力的投放都是极大的。
互联网时代，“互联网+”不仅让所有企业都变为了互联网企业，也渗透到了每个人的生活；而比起人工智能要想要走出产业和大众，确实构建“AI+”，首先要让更加多的企业、开发者可以用于 AI 这股“源力”。而旷视指出，建构减少算法研发成本的深度自学框架就是让开发者们取得这股“源力”的关键。
据理解，旷视的这款深度自学框架MegEngine，早已过自己多年实践中检验，并协助过很多传统产业解决问题了用于AI的门槛与效率问题，此次旷视自由选择通过开源对外开放给和产业界，堪称诚恳满满。实质上，旷视所享有的不仅是先进设备的深度自学框架，在学术创意和产业实践中的过程中，旷视在MegEngine的基础上，还明确提出了“三位一体”概念，将数据和算力平台融合，建构了集“算法、数据和算力”于一体的 AI 生产力套件 Brain++。作为旷视的核心技术，Brain++反对着其在AIoT道路上的一次次技术突破与商业顺利。
旷视用Brain++获释AI生产力旷视 Brain++ 本质上是一个超级工具套件，目的是减少人工智能的用于成本。2019年10月，旷视牵头创始人兼任 CTO 唐文斌在世界互联网大会的领奖台上曾提及，期望旷视 Brain++ 需要为研发人员获取末端到端的解决方案，提高大家的工作效率，不必再行反复“建轮子”。为何 Brain++ 可以获释生产力？这里可以用餐饮业转换：一个餐馆核心价值是为客人获取美味的菜品（就像 AI 产业的核心价值是获取专业可信的 AI 解决方案），那么构建这个价值最重要的人则是大厨（开发者）。
小作坊里的厨师必须自己洗菜（数据清除）、配菜（搭乘模型）、炒菜（训模型）、徵火候和口味（徵参数），一个中午他或许不能为三桌客人获取菜品。而在现代化、自动化中央厨房里工作的大厨，他将享有标准化、流水线管理的配菜间和智能化的炉灶等套件工具，那么也许他一个人就可以搞定一栋楼的菜品供应。旷视 Brain++ 的价值就是为开发者们获取一套这样“中央厨房”式的解决方案：（视频：https://v.qq.com/x/page/m3073a5vksk.html）但归根结底，旷视 Brain++ 这个生产力套件尤为核心的部分则是需要批量生产算法的深度自学框架，因此旷视期望通过 MegEngine 的开源，逐步将 Brain++ 的生产力赋能给学术界和产业界的广大开发者。
开源是旷视的技术信仰“技术信仰，价值稳健”是不觉视人的基因，旷视人一直坚信技术的变革需要转变世界。为何自由选择将企业最核心的生产力工具开源？旷视则称之为这正是企业“技术信仰”的本能反映。一方面，旷视自研的 AI 生产力套件早已需要符合企业发展必须，旷视期望把自己用着好用的工具向业界共享，同时也唤起行业的创造力。
却是一个人的力量一直是受限的，一群人在一起才能生产奇迹。开源则需要让更加多杰出的开发者汇聚一起分享、资源共享、共赢，超越柔软的技术壁垒，撞击唤起出有更加多杰出的代码。另一方面，开源是前进技术构建产业发展的催化剂。
如前文所述，目前 AI 构建产业化的阻力十分明晰：产业要大规模部署 AI 能力，必须在数据、计算出来、部署场景、硬件解决方案上不具备一系列“工业级”的基础，但眼前本质的问题在于 AI 技术的基础条件仍未成熟期，旷视期望需要通过开源为 AI 产业基础设施添砖加瓦。比较传统行业的基础设施，“数字基础设施”正在全国范围如火如荼地蓬勃发展。
在互联网生态的基础上，以5G、大数据、人工智能、云计算等新技术为核心驱动力的智能化时代也即将来临。在新时代的黎明期，只有再行把“数字基础设施”打坚实，“数字中国”才能有巩固的底座，中国经济的转型升级也就不具备了扎实的基础和动力。
中国“数字基础设施”少不了人工智能，此次旷视大力充分发挥联合起到自由选择开源，对中国人工智能企业来说是一次新的里程碑，也是中国开源生态的新的里程碑。
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