中國科技界再次向基礎軟體領域發起衝擊。
這次他們瞄準的是人工智慧核心技術：AI框架。
6月16日，中國人工智慧迎來一個歷史性的時刻，我國首個AI框架聯合倡議在上海人工智慧框架生態峰會2023上發布。
如果不是業內人士，可能對於AI框架沒啥概念，實際上它對於中國人工智慧產業非常關鍵。
有多重要呢？
作業系統大家知道吧？中國缺芯少魂裡面的「魂」指的就是它。
AI框架就是「AI領域的作業系統」，幾乎所有的人工智慧算法和應用，都要通過它才能完成訓練和部署。
比如前段時間號稱革命性產品的ChatGPT，它就是在AI框架的基礎上開發的。
可以說：AI框架越成熟，中國人工智慧發展得就越快速，所以業內又將它稱為人工智慧的「根」技術。
沒有「根」，中國的人工智慧就無法茁壯成長。
在這種背景下，中國科學院軟體研究所、上海大學、上海白玉蘭開源開放研究院、昇思MindSpore開源社區等18家國內頂尖AI學會、企業、高校與科研院所，共同發表了「共建人工智慧框架生態，繁榮中國人工智慧產業」的聯合倡議。
目的就是希望藉助產學研的共同努力，打造中國自己的AI框架生態，從而帶動中國人工智慧前進。
那麼，AI框架到底是啥？為啥我們一定要有自己的AI框架生態？這和我們普通人有啥關係嗎？
大家好呀，我是熊貓，本期就來說說被普通人忽略的AI框架。
將AI框架比作Windows或者安卓等操作軟體是有道理的。
比如我們手機里有各種APP軟體和晶片，但是APP是不能直接在晶片上應用的，它需要作業系統做支撐平台，作業系統可以調用晶片的能力，然後為APP提供基礎，起到承上啟下的作用。
AI框架也是如此，它下連接AI硬體，上又支撐起各種AI應用。
它AI框架裡面有標準接口、特性庫和工具包等等工具，開發者通過它們就可以高效開發一款AI應用。
我舉個例子大家應該更清楚一點。
比如開發一款可以智能識別的攝像頭。
如果開發者沒有AI框架，那麼他就要從底層開始，需要在程序中寫入各種人像數據、智能算法等等，然後還要去反覆訓練這個算法。
對於開發者來說，這個過程不僅枯燥無比，而且還耗時耗力。
但是有了框架，開發者就可以直接調用AI框架里的接口、工具和算法模型等等，輕鬆開發出一款智能攝像頭。
AI框架越好用，功能越豐富，AI的開發者就越能快速產出更多的人工智慧應用，它就像人工智慧的土壤和源泉一樣，可以讓一個國家的AI技術水平快速提高。
因此，中美歐日韓等國家都有大量的企業在加快布局AI框架。
誰能率先突圍，誰就能在人工智慧上領域占據主導優勢，甚至藉此在數字經濟和智能經濟上也搶先一步。
這並不是我在誇大它的作用，而是因為數字經濟實在太關鍵了。
在國務院發布的《「十四五」數字經濟發展規劃》中，就明確提出要推動數位化轉型。
在國家的規劃中，2025年時，中國數字經濟核心產業將達到13.8萬億元，並且這些核心數字產業還將滲透進其他產業，帶動中國整體產業進行數位化轉型。
預計在2025年時，中國數字經濟整體規模將達到80萬億，占中國GDP的55%；2030年時，中國數字經濟規模將超過百萬億。
換句話說：數字經濟已經成為中國最主要的收入形式，未來占比將會越來越高，甚至影響我們每一個普通人。
但是，想要實現數位化轉型卻並不容易。
數據是冷冰冰的，它不能直接被人類利用，需要多種先進的技術做支撐，比如5G通信、雲計算技術、人工智慧、物聯網等等新興技術，它們就像人體神經和血管一樣，將數據給串聯和利用起來。
其中，人工智慧就是充當了產業數位化轉型「樞紐」，具有「頭雁效應」，能改變產業模式。
比如智能物流，它可以讓72小時的快遞送到率提升80%，物流效率越高，中國電商等生意就越好。
還有智能醫療，它可以提高疾病的診斷效率。以新冠肺炎來說，一款先進的人工智慧，可以提高50%的診斷率。
除此之外，在交通和金融領域，使用AI框架開發的人工智慧算法，可以幫助他們精準識別違章車輛，事故警報以及降低借貸風險等等。
總之，人工智慧已經在製造業、零售業、消費電子甚至國家政務等等行業，發揮著重要的作用。
重要到什麼程度呢？
這麼說吧，就算是全球任何一家科技巨頭都無法忽視它的存在。
用全球晶片市值最高的英偉達創始人黃仁勛的話說：AI正在引領一場數字革命；微軟創始人比爾蓋茨同樣認同這句話，他說：人工智慧革命的重要性，不亞於網際網路的誕生。
特斯拉創始人馬斯克更誇張，他在社交媒體上發出靈魂拷問：在 AI 殺光我們之前，我們還能活多少年？
毫無疑問，人工智慧正在重新塑造全球的產業模式。
不管我們是否承認，它都將改變我們未來的生活模式，而人工智慧中最核心的兩大部件就是算力硬體和AI基礎軟體。
算力硬體其實就是AI晶片等基礎設施，至於AI基礎軟體中AI框架就是主要的核心技術，它們一定程度上決定了人工智慧產業未來的技術路線。
因此，有人甚至給AI框架喊起了口號：人工智慧時代，得AI框架者得天下。
中國在人工智慧領域發展的的非常快，但在AI框架上還不夠完善。
根據統計，在《全球人工智慧創新指數》中，中國排在全球第二，在AI論文發表數量及引用頻次以及AI專利數量三大方面，中國更是登頂全球第一。
中國人工智慧蓬勃發展，但其中不是沒有隱患，中國很大一部分AI應用是建立在其他國家的AI框架上。
根據《中國人工智慧框架市場調研報告》顯示，在中國主流人工智慧框架使用率中，前兩名都是美國谷歌（TensorFlow）和Meta旗下（PyTorch）的AI框架，而國產昇思MindSpore和飛槳排在第三和第四位，但是距離前兩者還有一定距離。
為啥會這樣呢？
難道是國產AI框架不夠好？有一點關係，但不是主要問題。
因為在調研報告中，開發者對於昇思MindSpore和飛槳的口碑和使用感受都很不錯，尤其是昇思MindSpore，它在部分功能上的體驗已經超過Meta旗下PyTorch框架。
最主要的原因還是我們起步比較晚，AI框架的生態還不夠完善。
AI框架屬於一項新興的技術，但是它的發展卻非常快，僅僅在二十多年時間，就經歷了四個發展階段。
AI框架是幫助工程師開發人工智慧應用的，因此它和人工智慧的發展密切相關。
在人工智慧早期，工程師們對於AI框架的需求比較少。
2000年左右，AI框架才逐漸興起，但是由於當時的算力硬體還不行，人工智慧也並不發達，AI框架只是提供少部分的工具，比如數據的分類和歸納，以及簡單的推理等等。
這個階段屬於AI框架萌芽期，因此參與的人員比較少，主要以高校、科研機構以及少數企業作為研究使用。
2012年時，加拿大計算機科學家亞歷克斯（Alex Krizhevsky）提出一種全新的深度神經網絡架構，並且撰寫了一款AI深度學習框架。
這款AI框架它可以調用GPU晶片的算力，來訓練人工智慧的算法模型，極大地提高了開發者效率。
AI的訓練和規模，由此掀起了人工智慧研究的熱潮。
因為規模變大了，對於AI框架的各種工具的需求也增加了，AI框架開始搭建起初步的體系。
有了AI框架的幫助，人工智慧開始極速狂飆，AI框架也進入快速成長期。
三年後（2015年），神經網絡深度學習就成為業內共識，越來越多的模型和框架開始出現，其中就有谷歌，Meta（原Facebook）、微軟等國外網際網路巨頭。
2016年，谷歌用AI框架研發了「阿爾法狗（Alpha Go）」打敗了圍棋世界冠軍李世石以及一眾圍棋頂尖高手，將人工智慧和AI框架熱度推向了新的高潮。
AI框架也步入了第三個階段：穩定期。
中國不少科技企業也是在這個時期開始布局AI框架，但是由於國外在人工智慧上積累比較久，因此他們的AI框架成長得更快。
美國谷歌的TensorFlow 框架和Meta的PyTorch很快就壟斷了市場，就連中國也不例外，大量的AI從業者在使用它們的產品。
但這還不是最關鍵，人工智慧的核心是人才競爭，尤其是高層次的AI學者數量，中國落後美國非常多，就連開設人工智慧研究的大學都比美國少。
沒有人才，中國人工智慧發展就會後繼乏力。
尤其是2019年後，AI框架已經進入了第四個階段：高速發展期。
人工智慧在AI框架的幫助下，不斷湧現出各種各樣的AI產品，可以自動識別人像的攝像頭、可以和人對話的機器人，甚至可以自動寫程序的軟體等等。
2022年還誕生一款革命性產品： ChatGPT，它不僅能聊天，還能寫文案和程序代碼，驚艷了全球。
無數的例子已經證明AI已經如同星星之火一般，具備了燎原之勢，但是擺在我們面前也有一個很大的問題。
人工智慧發展必須依靠AI框架，中國如果用國外好用的AI框架，那麼我們的人工智慧體系就成了「無根之木」。
如果我們不用它們的AI框架，中國人工智慧發展就有可能落後，一步落後，步步落後，後果就是拖累了中國數位化轉型速度。
以前我們在PC時代和移動網際網路時代也面臨過這樣的抉擇，在PC時代，中國要發展網際網路經濟，所以在作業系統上選擇了Window系統；在移動網際網路時代，中國要發展移動網際網路經濟，因此手機作業系統也是以安卓和蘋果為主。
如今，智能化轉型的關鍵時期，中國「AI作業系統」當然也要主動破局？
想要破局，那麼只有一個辦法，那就是中國AI框架企業必須承擔起歷史的重任。
好在中國雖然長期處於跟隨階段，但是也積累了足夠多的經驗，有部分企業堅定的站出來，其中昇思MindSpore深度學習框架就是典型的代表。
它起步晚，但是發展卻非常快速。
2019年8月23日，昇思MindSpore才正式發布；2020年，它就對外開源，中科院、高校、AI科技企業等等大量的開發者都加入進來。
如今三年時間過去，昇思MindSpore的成績非常出色。
根據昇思官方數據顯示（截止2023年5月底）：在學術研究和人才方面，昇思MindSpore與240家科研院所展開合作，共同研發AI框架技術和人才培養。
在研究成果方面，昇思MindSpore的頂級會議論文已經超過900篇，放在全球都可以排到第二的位置。
在AI框架的生態中，基於昇思MindSpore技術的大模型超過10個，開源模型更是達到400多個。
昇思已經成為國內最活躍的AI框架開源社區，社區貢獻者1.3萬，下載量突破474萬，而且還在快速增長中。
這麼簡單的數據總結，可能大家還不太理解昇思MindSpore好在哪裡。
我們舉兩個例子：
2021年時，廣東鵬城實驗室發布了基於昇思AI框架的AI大模型：鵬程.神農。
當時正是新冠病毒肆虐期，病毒一直在發生變異，因為變異方向太多了，如果單靠人來研究是無法準確預測的，但是鵬程.神農大模型卻可以每天篩選變異體高達1000億條。
最終研究人員用了兩天，就實現了主流新冠毒株的變異模擬。
2022年11月，鵬程.神農入圍了戈登貝爾新冠特別獎，此前這個獎項被美日壟斷了近30年。
除了鵬程.神農，還有東方.御風模型，它也是基於昇思框架研發的業內首個工業級的流體仿真大模型，用它來仿真大飛機的風洞的實驗，單次仿真從10分鐘降到了25秒，效率提高了數十倍。
不管對中國大飛機還是戰鬥機都有很大的幫助。
除了這兩個，昇思還與南方電網合作，將昇思AI框架用到電網智能巡檢里，原本20天的巡檢，現在只需要2小時就能搞定，效率整整提高了80倍。
可以說，昇思MindSpore不僅僅在研究方面成績出色，在行業應用方面也可以勝任，至今為止昇思MindSpore服務企業數量已經超過5500家，涉及醫療、製造、交通、工業機器人等眾多領域。
從落後開始追趕，昇思MindSpore確實做的不錯。
那麼，昇思MindSpore已經很優秀了，他們為啥還要發出呼籲大家共同建設AI框架生態呢？
答案其實並不複雜。
主要是因為AI框架擁有虹吸效應。
開發者為了更快開發出AI軟體，通常會本能傾向於選擇性能好，好用的AI框架，而這些都是AI框架生態的一部分。
生態越豐富，越好用的AI框架越能吸引開發者，而開發者越多，又能反哺AI框架，讓它的生態越完善。
比如我們上面說的2019年以前，AI框架就是百家爭鳴，相互競爭的狀態，但是到了2022年，AI框架市場的前四就占據了86%以上，其他的最多才3%，而大部分AI框架連1%都不到。
因此，昇思MindSpore必須朝著對開發者更有利的方向發展，也就是更開放、多元、包容的AI框架生態體系。
因此他們才會邀請更多的業內人士參與進來，我們也相信昇思MindSpore只要堅持下去，他們就能越來越出色，最終打造出具有全球競爭力的國產AI框架。
熊貓也祝願它能成功。