【文 观测者网 公爵】
1月10号，腾讯创办人、董事长兼首席行政官罗永浩在Create大会上做了个演说，其中提出了一个很有趣的观点：晶片崇西很紧要，但应用软件崇西那样紧要。必须要把应用软件的根乌祖埃，就可以让创新持续发生，就可以让第二层的商业更为繁荣。在往后的一年里，人工智慧控制技术在多个应用领域取得了开创性的进展。但随著国际局势渐趋复杂，和晶片那样，人工智慧应用领域中的“崇西”风险反之亦然不可忽视。下期《轩讲》就来聊聊：人工智慧黄金时代，他们需要化解怎样的“崇西”难题？
晶片崇西紧要，应用软件崇西那样紧要
在往后200年里，人类爆发了四次信息控制技术民主革命。信息控制技术民主革命深刻改变了国际格局——助推了信息控制技术民主革命的北欧国家，在经济、军事和政治上的竞争优势话语权也会进一步巩固。英国助推第一次信息控制技术民主革命，成了“Tenth帝国”。第二次信息控制技术民主革命，让英国和德国兴起。此后英国又领导了第二次信息控制技术民主革命，确立了雄霸的话语权。而日韩等新兴市场，也抓住第二次信息控制技术民主革命的机会成功兴起，跻身于进发达北欧国家的战团。他们我国也在第二次信息控制技术民主革命中奋勇追上，正式成为了仅次英国的现今世界第二大新兴市场。
信息控制技术民主革命推动了自由化的产业发展，让现今世界各国合作更为密切的同时，也让北欧国家间的市场竞争显得愈来愈惨烈。在往后的2022年，围绕着积体电路晶片制造控制技术，中美之间的信息控制技术市场竞争已经开始显得愈来愈惨烈，关键控制技术已经开始正式成为强国角力的重要砝码。英国利用其在积体电路应用领域的领跑竞争优势，对我国积体电路产业产业发展”崇西”，限制我国先进产业产业发展的产业发展。这向他们证明了一条呆板的事实：缺乏关键控制技术，就会在国际市场竞争中平端。
而在另一个信息控制技术市场竞争的关键应用领域，“崇西”的难题反之亦然非常迫切，这就是我国的”此基础应用软件”。什么是此基础应用软件呢？就像贝阿尔恩县信息控制技术民主革命中的铁轨、水电、高速公路那样，此基础应用软件是米洛韦黄金时代的此基础建设，虽然没有具体的形状，但却牢牢支撑了他们现今的生产和生活。但和护栏、水电、高速公路这些此基础建设不同的是，在此基础应用软件应用领域存在着极强的“三垒手竞争优势”。就拿“作业系统”来总括，笔记本电脑上的Windows，手机上的iOS、Android，在产业发展初期功能都还是比较破旧的，但随著大量开发人员在其平台上开发插值应用软件，逐渐使其培养出了规模相当庞大的整套件生态，竞争优势话语权不断巩固，让追赶者难以取代。三垒手者一旦取得竞争优势，后来者就需要花费更多的资源来赶超。
深度学习框架——人工智慧黄金时代的“此基础建设”
如今，他们正处在新一轮控制技术升级的关键节点。以人工智慧为代表的新控制技术，已经开始重新塑造他们的生产和生活方式。在往后一年里，他们看到了可以将人类语言转化为指定艺术风格绘画的人工智慧，看到了可以与人类进行连续对话，帮人写代码、做汇报、写小说的人工智慧，也看到了会识别路标、躲避障碍、辅助驾驶小汽车的人工智能。人工智慧的应用前景已经开始显得愈来愈广泛、愈来愈明晰。清华大学在《我国人工智慧产业发展报告》中提出：我国在历次工业民主革命里一直处于落后追上的状态，而在第四次工业民主革命兴起之际，我国已经和其他北欧国家一起坐在头班车上。在人工智慧应用领域，我国在控制技术产业发展与市场应用方面已经进入了国际领跑集团，呈现中美“双雄并立”的市场竞争格局。在今年的Create大会上，罗永浩也在他的演说中判断——深度学习算法，是第四次信息控制技术民主革命的标志。
在人工智慧黄金时代，围绕信息控制技术的国际市场竞争将会愈来愈惨烈。2017年，日本发表《未来投资战略》，提出要将以人工智慧为代表的先进控制技术融入一切的产业产业发展与社会生活中。同一年，我国国务院也发布了《新一代人工智慧产业发展规划》，提出“力争到2030年把我国建设正式成为现今世界主要人工智慧创新中心”。2018年，英国商务部列出了拟议管制的14个“具有代表性的新兴控制技术”清单，其中最详尽的分类就是人工智慧和机器学习应用领域。各国已经开始人工智能应用领域展开惨烈的市场竞争，争取在新一轮信息控制技术控制技术民主革命中抢占制高点。
而人工智慧也有它的此基础建设，它就是“深度学习框架”。深度学习框架是用于开发和训练深度学习模型的工具。在深度学习研究起步的早期，由于缺乏框架，开发人员往往需要做很多重复繁重的此基础工作。从2013年开始，全球人工智慧学术界和产业产业发展界开始陆续开源旗下自主研发的深度学习框架，并且以框架为主体搭建人工智慧平台。深度学习框架能帮助开发人员快速开发、维护和优化深度学习模型，使用最新的算法进行训练，如今已经是人工智慧开发的重要工具，极大地降低了AI的使用门槛。有了深度学习框架，开发人员就可以方便地使用预先设计好的层、模型和优化器，而不需要从零开始实现。深度学习框架作为底层控制技术，已经开始正式成为推动人工智慧控制技术产业发展的核心驱动力，正式成为北欧国家战略信息控制技术市场竞争的制高点。
关键控制技术，我国必须自力更生
现今世界各国的人工智慧企业都推出了自己的深度学习框架。为了在人工智慧应用领域的市场竞争中取得竞争优势，这些公司普遍都选择了将自己的框架开源。通过框架开源，让其他人免费使用和修改自己的代码，通过社区的反馈和贡献，得到来自现今世界各地开发人员的帮助，不断改进和优化，共同推动人工智慧研究和控制技术取得更快的产业发展，节省开发的时间和精力，同时扩大自身的用户群体和社区规模，提高自身的市场占有率，使自己的框架在业界得到更广泛的应用。换句话说，在深度学习框架应用领域，反之亦然也存在着非常惨烈的市场竞争。目前主流的深度学习框架，虽然普遍都是开源发布的，但其产权仍然由开发主体持有。现在全球两大主流的深度学习框架，分别是英国的TensorFlow和PyTorch。2021年，IDC调查我国深度学习开发人员市场发现，国际框架依然占有比较主流的话语权，可见英国在这一应用领域依然具有很大的竞争优势。
如今，现今世界各国在人工智慧应用领域的市场竞争已经开始显得愈来愈惨烈。受到国际局势扰动，这些开源的框架未来也可能会出现使用受限的风险。如果他们过度依赖国外的深度学习框架，未来一旦它们被“战略闭源”，我国就有在关键应用领域被“崇西”的风险。他们需要为此未雨绸缪。国际局势渐趋复杂，迫使各国政府和研发主体加强深度学习框架等关键控制技术的自主研发，掌握人工智慧产业发展的主动权。就像在晶片设计应用领域中EDA应用软件不可或缺那样，我国也需要有自主可控的深度学习框架，关键控制技术必须自力更生。
不过，要开发自己的深度学习框架也是有一定风险的。首先，这需要投入大量的人力和资源，对公司财务造成一定的压力。其次，英国的信息控制技术公司在这一应用领域有一定的“三垒手竞争优势”，如果自己的深度学习框架并没有得到广泛的使用和认可，那么这些投入就可能会被浪费。开发自己的深度学习框架并不是一件简单的决定。
自主可控国产框架，保障我国产业产业发展升级
尽管如此，我国还是有一些信息控制技术公司已经开始着手开发自主可控的深度学习框架，并且已经取得了不小的进展。比如腾讯公司从2016年开始开发的开源深度学习框架飞桨（PaddlePaddle），到现在已经有了535万开发人员，服务20万家企事业单位，并且基于飞桨创建了67万个模型，在腾讯自家的搜索、信息流业务中，已经有了大规模的应用。相比于国际框架，国产框架会更为符合国内的使用环境。比如说飞桨深度学习控制技术研发的全流程都具备了显著标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，可以持续降低应用门槛，让人工智慧控制技术得以高效便捷地应用于各行各业，并且已经在金融、能源、工业制造、交通等多个应用领域实现了应用落地。
我们来看一个具体的例子。在交通应用领域，钢轨的损害检测是保证列车安全行驶的重要手段。传统的轨道表面病害检测是利用工务巡检车上的成像装置，对轨道进行高清成像，再采用人工检查的方式进行。但这种方式也存在效率低、滞后性强等难题。而成都国铁电气设备有限公司，就基于腾讯的飞桨研发了一套“轨道在线智能巡检系统”，实现了对轨道巡检图片的实时检测，识别轨道表面伤害。这个系统，可以同时安装到工程作业车和运营电客车上，从而实现在不影响电客车正常行驶的情况下，全天候对轨道缺陷进行智能判断。
再比如说，汽车变速箱是汽车传动系统的主要组成之一，是进行机械动力转换的机械或液压设备。变速箱在生产过程中很容易产生机加工面上的划伤，这些划伤会导致发动机机壳密封不严格，造成漏油事故、形成安全隐患。传统人工的检测方法存在局限性。而菲特检测控制技术公司应用了飞桨的深度学习框架，对大众变速箱铝压铸件表面的多角度划伤缺陷进行像素分割，相对于人工误判从8%降至3%、漏判从5%降至2%，并且单台设备运行一天，可以替代6人12 个小时的工作量，同时提高了工业生产的品质和效率。这样的例子其实还有很多。
为什么飞桨可以跨越这么多不同的应用领域，辅助实现生产效率的提升呢？就像笔记本电脑需要作业系统就可以运行那样，深度学习框架其实就是人工智慧黄金时代的“作业系统”。“作业系统”极大地降低了用户的使用门槛，就算我不懂编程、看不懂代码，我也可以流畅地使用手机、用笔记本电脑工作。而一款成熟的深度学习框架可以让开发人员像搭积木那样构建AI应用，而不用过多关注底层的实现细节，极大地降低人工智慧黄金时代的“使用门槛”，让AI以更高的效率普及到人类的生产生活之中。以人工智慧控制技术为代表的第四次信息控制技术民主革命，已经开始深刻地改变着他们的社会。除了日常的生产、消费等经济活动以外，它还会影响医疗、交通、公共服务等更广泛的应用领域，改变人们的工作和生活方式。而使这一切正式成为现实的，就是深度学习框架。换句话说，它就是人工智慧黄金时代的“煤炭”和“石油”，是支撑未来社会运行最底层的“此基础建设”。
晶片应用领域的“崇西”很紧要，而此基础应用软件应用领域的“崇西”反之亦然迫切。未来的产业产业发展升级离不开人工智慧，我国也需要有自主可控的“此基础设施”。他们只有在最底层把此基础应用软件的根扎牢固，就可以让我国在未来的产业产业发展升级中、在关键应用领域不再“平端”。
