不从掉队，中国的AI领域保持着饥饿感

2017-09-30 13:31

自从今年国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，国家层面发展人工智能产业，以此促进民生经济的战略可以说十分清晰。
而伴随着中国对人工智能产业的重磅投入，越来越多的声音开始将中美两国的人工智能实力进行比较。无数智库和数据机构，接连发布以两国人工智能工程化、商业化、科研指数为为分析对象的报告。得出的结论各有不同，但中国的人工智能发展水准已经达到国际化水平却是不争的事实。
虽然在谈及顶尖的人工智能技术时，我们更多讨论的是Deepmind、OpenAI以及各大学的AI实验室。但要知道，虽然AI领域的科研与产业关系密切，但学术水准终究不完全等同产业水平。
或许可以用另一个视角来看待中国的AI格局：AI产业化的关键因素中，中国企业一个也没有遗漏。
让我们从几个维度梳理一下，以大数据+机器学习为主要特征的AI第三次次黄金周期中，AI的业态简史与中国企业的表现。从更广阔的视角看去，或许我们会认同，AI是一个中国没有错过，也不能错过的技术拐点。
生态之源：深度学习框架
人工智能是一个标准的众创型技术，每一个巧妙的算法、每一种灵光乍现的逻辑，都可能解开困扰整个人类的问题。所以带给开发者、研究者工具和环境，让他们施展自己的才华，就成为了AI企业最主要的任务之一。
最早提起深度学习平台的时候，还是以加州大学伯克利分校推出的Caffe为主。其创造性地将卷积神经融入开发环境，构建了相对高效清晰的深度学习框架。
而在2015年底，谷歌开源了此前在内部使用的TensorFlow。随着数次版本更新，一举打破了Caffe的垄断地位，成为了最活跃的深度学习框架。尤其随着DeepMind全面使用，其社区资源得到了广泛认可。
为了争夺开发者生态Facebook、微软、OpenAI等公司相继推出了深度学习的开发平台，重新试图颠覆谷歌的霸主地位。目前世界上主流的深度学习平台依旧有十几个之多。
开发者环境有多重要，从Facebook凭借PyTorch在AI界得到的话语权提升就能知道。拥有良性的深度学习架构，是堆积AI开发生态的基础。
这一点国内的企业也并未落后。比如百度最先推出了PaddlePaddle，宣布了国内企业进入这一领域。今年阿里云推出了PAI，主打与主流框架的环境友好度与便捷迁移。
目前来看，国内深度学习框架正在凭借开发环境、社区资源和企业激励计划，逐渐对欧美主流开

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