2020年，互聯(lián)網(wǎng)巨頭做社區(qū)團購引發(fā)了廣泛爭議?！度嗣袢請蟆钒l(fā)表評論稱，互聯(lián)網(wǎng)巨頭擁有雄厚的財力、大量的數(shù)據(jù)資源、領先的數(shù)字技術，人們期待巨頭們不僅能在商業(yè)模式上進行創(chuàng)新，更能承擔起推進科技創(chuàng)新的責任。
可以說，社會各界都在擔心這樣一個問題：科技與互聯(lián)網(wǎng)。
巨頭將大量資源與注意力放在商業(yè)模式上，一方面可能損害中小經(jīng)濟體的利益，另一方面也會放緩重要科技創(chuàng)新的推進速率，繼而為未來埋下隱患。
我們都明白“未來不受影響，只能在今天跑贏”的道理。秉持這份謹慎初心，我們再來看很多繁榮發(fā)展的領域，或許會察覺到不一樣的價值——比如說人工智能。
在今天，人工智能的發(fā)展已經(jīng)是”十四五規(guī)劃“和2035年遠景目標中優(yōu)先發(fā)展的”三駕馬車”之一。我們已經(jīng)很少見到科技與互聯(lián)網(wǎng)公司說他們沒有發(fā)展人工智能。從2017年進入高速發(fā)展期以來，中國人工智能產(chǎn)業(yè)可謂繁花似錦。但如果我們對照計算、數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會發(fā)現(xiàn)，中國人工智能依舊存在應用強于基礎，花果強于枝干的固有問題。
在上世紀80年代末開啟的信息革命中，硅谷科技公司普遍選擇了在一個領域獲得成功后，就持續(xù)深入其產(chǎn)業(yè)上游、開拓基礎技術的創(chuàng)新方式。這既讓硅谷保持了持續(xù)的核心技術領先，又讓創(chuàng)業(yè)公司得以不斷成長。我們很難想象，如果IBM拿到大量軍用和政府訂單后，沒有發(fā)力微型計算與家用電腦會怎樣;也很難設想如果谷歌的搜索引擎成功后，去做電商、電腦、汽車，而沒有發(fā)力安卓系統(tǒng)會如何。
今天的中國人工智能產(chǎn)業(yè)，或許需要更多元化的投入與關注，在應用層的持續(xù)繁榮之外，也需要對人工智能基礎層的“根技術”投以更多目光與支持。
人工智能花開
經(jīng)過幾年的高速發(fā)展與大力扶持，中國人工智能產(chǎn)業(yè)的市場規(guī)模達到了驚人的成就，并且持續(xù)保持高速增長。根據(jù)賽迪網(wǎng)發(fā)布的數(shù)據(jù)，2021年預計中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到2035.6億元人民幣，實現(xiàn)約為28.8%的增長率。
智能音箱、人工智能+智能手機、人工智能+互聯(lián)網(wǎng)應用、人臉識別等幾大基礎人工智能應用，已經(jīng)實現(xiàn)了家喻戶曉的接受程度。互聯(lián)網(wǎng)、IT、數(shù)據(jù)、通信、金融類公司普遍展開了廣泛的人工智能部署與研究，以機器視覺四小龍、科大訊飛為代表的人工智能算法公司開啟了上市潮。
如果對比中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展會發(fā)現(xiàn)，在應用層中國人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)基本沒有明顯劣勢，甚至大量應用表現(xiàn)實現(xiàn)了領先。2020年特朗普政府希望推動美國公司收購TikTok，卻因為APP中的人工智能核心技術而無法成型，足可見中國人工智能技術與人工智能應用的繁榮。
然而在一片繁花似錦下，或許我們也該向在其他基礎科技領域一樣，看到人工智能產(chǎn)業(yè)鏈底層存在的隱憂。人工智能繁花中的大部分枝椏，依舊生長在美國的人工智能根技術上。比如說大部分廠商都用以TensorFlow為代表的美國框架完成算法開發(fā)和模型部署;而在人工智能算力供給上，英偉達的GPU依舊是大量人工智能公司和開發(fā)者無法擺脫的基礎設施，甚至持續(xù)出現(xiàn)英偉達相關人工智能算力產(chǎn)品供不應求，經(jīng)年等待才能購買的情況。
這種情況給中國人工智能產(chǎn)業(yè)與中國人工智能開發(fā)者帶來了三個難題：
1、 很多美國公司的基礎產(chǎn)品優(yōu)先供給美國本土。供不應求的情況限制了眾多產(chǎn)業(yè)能動性;
2、 中美科技博弈的發(fā)生，為美國人工智能基礎設施的可持續(xù)與安全性打上了問號;
3、 美國人工智能基礎設施的發(fā)展與其應用相適配，但無法適配中國的人工智能發(fā)展速度，根技術會成為限制人工智能發(fā)展的瓶頸。
這些隱憂之下，我們或許應該在激賞人工智能花開之余，也意識到想要讓人工智能真正成為社會經(jīng)濟的核心拉動力，那就需要去一條少有人的路：沖向上游，擁抱根技術。
尋“根”之路
1999年，中國科技部部長徐冠華曾說：“中國信息產(chǎn)業(yè)缺芯少魂。”其中的“芯”指的是處理器，而“魂”則是指操作系統(tǒng)。如今這個判斷已經(jīng)成為了社會各界的共識。在信息時代，“缺芯少魂”是缺乏根技術的最直接表現(xiàn)。而當人工智能成為全新的發(fā)展機遇，中國也就注定要踏上一條智能時代的尋“根”之旅。
所謂根技術，是指那些能夠衍生出并支撐著一個或多個技術簇的技術。根技術是技術樹之根，持續(xù)為整個技術樹提供著滋養(yǎng)，在很大程度上決定著技術樹的榮枯。處理器和操作系統(tǒng)，是計算領域的根技術;而類似的邏輯應用到人工智能層面，我們會發(fā)現(xiàn)處理器和開發(fā)框架，組成了人工智能時代的根技術。
如今，科技自立成為從國家戰(zhàn)略到產(chǎn)業(yè)發(fā)展中反復提及的關鍵詞。人工智能產(chǎn)業(yè)首當其沖，在建立根技術的路途上不斷探索著科技創(chuàng)新的可能性。
在框架領域，百度在2013年推出了深度學習框架飛槳的原型Paddle，經(jīng)過長期演化成長為集深度學習核心框架、工具組件和服務平臺為的開源深度學習平臺。2018年，華為推出了自研人工智能框架MindSpore，其天然具備通用處理器及昇騰系列處理器的接入優(yōu)勢，可以提供端邊云多場景的統(tǒng)一API，為人工智能模型開發(fā)、模型運行、模型部署提供端到端能力。2020年，曠視推出了天元(MegEngine)深度學習框架，豐富了中國深度學習框架的產(chǎn)業(yè)構成。
時間來到2021年，MindSpore等框架已經(jīng)進入了生態(tài)化發(fā)展、軟硬件協(xié)同的新階段。在國產(chǎn)框架的努力下，TensorFlow、PyTorch、Caffe近乎壟斷人工智能軟件基礎的時代似乎已一去不返。
就像其他科技領域一樣，人工智能的核心依舊是專項算力。而與通用計算、圖形計算不同的是，人工智能算力作為一個全新領域，全球可以說處在相近的起跑線，而這也構成了中國計算產(chǎn)業(yè)突圍的全新方向。
可以看到的是，越來越多的人工智能相關企業(yè)開始向人工智能處理器的縱深領域探索。比如算法公司近兩年一個顯著變化是向硬件端靠攏，而寒武紀、地平線這樣的人工智能處理器企業(yè)也在不斷發(fā)展，拿出更多可量產(chǎn)、可商用方案。
互聯(lián)網(wǎng)巨頭也開始將人工智能處理器作為主要發(fā)力方向。2019年阿里就發(fā)布了人工智能處理器含光800。百度的人工智能處理器昆侖1在2020年實現(xiàn)了2萬片規(guī)模化部署，并且在2021年春節(jié)前宣布成立半導體子公司，加大人工智能處理器投入。
華為發(fā)力人工智能的核心根技術，2018年發(fā)布了昇騰系列處理器，構筑了推理、訓練兼?zhèn)洌芡瓿稍?、邊、端各場景人工智能處理的算力解決方案。并且基于華為的全ICT產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，賦能到了各個領域，走進了大量行業(yè)的智能化需求。
人工智能根技術的縱深之路上，我們將看到更多企業(yè)與產(chǎn)品的涌現(xiàn)。其中可以重點關注三個領域的持續(xù)突破：
1、 處理器與框架、開發(fā)工具的軟硬件結合，是構筑人工智能開發(fā)底層生態(tài)的基礎。從人工智能算力層到框架層，再到開發(fā)層的“一體化”根技術，正在成為當前階段的發(fā)展關鍵，也是人工智能持續(xù)發(fā)展的核心。
2、 對云、端多場景的適配，是加強人工智能可用性的關鍵。人工智能根技術的發(fā)展驅動力在于產(chǎn)業(yè)應用價值，這就需要算力與框架不是單純停留在實驗室與數(shù)據(jù)集中，必須與云計算、邊緣計算、端側場景等產(chǎn)業(yè)耦合，發(fā)揮人工智能根技術的真實價值。
3、 相關解決方案與行業(yè)場景、行業(yè)需求的融合，是探索人工智能新價值的核心。再向上看，人工智能技術的長期產(chǎn)業(yè)效力是與行業(yè)知識、產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗深度融合，通過智能化升級解鎖新的生產(chǎn)關系，持續(xù)解放生產(chǎn)力，這也是中國人工智能產(chǎn)業(yè)打造獨有優(yōu)勢的核心通道。
不難看出的是，只有補完框架和處理器的高地，打造堅實的人工智能軟硬件基礎，我們才能更愉悅地欣賞應用層的人工智能花開。
因為我們會知道，那是風雨飄搖也吹不散的花海。
花開固然好，根固花常在
相信我們有個共識：中國人工智能的上限絕不能被其他國家所定義。
因此中國人工智能的核心發(fā)展目標，在于利用人工智能技術的智能化升級價值，融合中國的全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，大范圍促進各行業(yè)的普遍生產(chǎn)力，繼而推動社會經(jīng)濟進入高速發(fā)展周期。
以這個目標向上游推演，中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展目標，在于突破已經(jīng)探索過的產(chǎn)業(yè)模式，建立自立且全新的人工智能底座，支撐工業(yè)級、社會共用的智能化體系。而這也就需要打造全?；⒍嘣瘓鼍斑m配、行業(yè)深度融合的人工智能基礎設施。
這就需要建立一個良性的人工智能根技術與應用層、開發(fā)層的產(chǎn)業(yè)聯(lián)動。估計所有企業(yè)去開發(fā)處理器與框架，當然既不現(xiàn)實也不經(jīng)濟;但如果沒有人去做這些探索，人工智能的繁榮終究不夠安全和穩(wěn)定。
或許接下來人工智能產(chǎn)業(yè)的重點在于，重點扶持一批骨干企業(yè)發(fā)揮頭部作用，向信息革命中的幾大硅谷公司一樣，建立有效的根技術環(huán)境;同時鼓勵廣大軟件企業(yè)和開發(fā)者采用中國自己的根技術，避免出現(xiàn)一招不慎，從技術底層被釜底抽薪的難題。
好在我們可以看到，越來越多國產(chǎn)框架的開發(fā)者數(shù)量、使用次數(shù)、工業(yè)級支撐力在飆升;也可以看到人工智能處理器的玩家越來越多。
中國人工智能應該去的道路，是向下扎到根，實現(xiàn)軟硬件全棧的自立自強與領先;向上捅破天，探索人工智能技術未知的，沒有參照物可言的價值可能性。
花開固然好，根固花常在，智能中國的繁華，應該有自己的底座、底氣和底蘊。
文章來源：風辭遠 腦極體
（轉載）
