创新与发展，是国家、企业、社会永恒关注的话题。当以人工智能为核心驱动力量的的第四次工业革命风起云涌，人工智能领域从底层核心关键技术创新到落地应用突破，就一直是各界关注的焦点。
而放眼全球，世界范围内的人工智能竞争正呈现出日益深入的态势。上月底，美国能源部公布了一项新的投资计划，预计在未来5年斥资6.25亿美元，支持人工智能和量子计算研究中心，以保持领先地位。据推测，未来四年，全球人工智能支出将翻番，从2020年的501亿美元增长到2024年的1100亿美元以上。大规模投入增长，显示出各实体都焦虑于在人工智能领域被甩在后面，最终丧失在数字经济中的竞争力。
中国在人工智能领域的投入也在迅速增加中，尤其是国内处于短板的深度学习框架领域，各界都已经意识到其重要性。在近期召开的2020中关村论坛、百度世界2020等一系列行业会议中，也都在探讨深度学习平台开源这一话题。除了2016年就已开源、目前影响力排名世界前三的百度飞桨深度学习平台之外，今年以来，华为、清华等企业和高校也逐步在此领域加大布局。
但资源与资本的大量入局，也有令人担忧之处。即如何使这些投入都更高效地落在“刀刃”上，如何使这些中国力量能够抱团作战，形成合力，最终在国际级竞争中取得整体性优势，而不是因为陷入低水平重复投入而最终失于内耗。
近二十年来，这方面的教训已有不少惨痛教训，比如可作为参考的是中国工程院院士倪光南，当年他对中国为什么没有自主智能终端操作系统的反思，今天在深度学习平台领域，依然值得借鉴。
他总结了四点原因：首先，中国企业实力不够强。第二，中国企业的科技创新能力还不够强。第三，没有形成国家意志，缺乏顶层设计；第四，攻坚者各自为战，不能形成合力。比如当时做桌面操作系统的就有15家，但都是百人左右的小公司，最终都没做成。
客观说，今时今日，中国发展人工智能的环境，比当年研发芯片和操作系统时情势要好得多，至少前两条问题已基本不存在，百度等中国AI企业实力已足够强，科研创新能力也大幅增强。比如百度目前全球AI专利申请量已经超过一万件，AI技术和应用层面，都已经处于业界领先水平。飞桨深度学习平台也在深度学习模型开发能力、训练能力、预测和部署能力等层面，比肩TensorFlow、PyTorch等国际主流框架，在多项技术上有优于后者的表现。
但倪光南提到的后两条原因却依旧存在，值得重视。
就像芯片和操作系统是数字化时代的基础底座一样，在AI时代，深度学习框架至关重要。一直在为建设、扶持自主研发深度学习平台奔走的百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰博士曾说，深度学习框架相当于“智能时代的操作系统”。它是产业智能化的基础底座。
但遗憾的是，深度学习框架却正是中国在AI领域的短板之一。目前，从世界范围看，居于垄断地位的是来自美国的两大框架：谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch，即便在中国，这两大美国框架也占有主要市场份额，中国目前最先进的深度学习框架是百度飞桨，技术上已经与美国框架不相上下，也已服务于230万开发者，但市场份额等方面依然还有很大的提升空间。
当深度学习框架这一AI底座无法实现自主可控，带来的危害可能有三：第一，核心技术形成代差。由于国外最先进的技术并不开源，我们在这一技术领域会持续落后：第二技术封锁带来的安全危害，深度学习框架/平台的应用会渗透很多行业，一旦被国外切断，将严重危及科技和产业安全；第三则是重要数据的泄露风险，在数据成为重要生产要素的当下，依托国外框架/平台开展相关研究和应用工作，数据泄露的危害性一目了然。
有芯片、手机操作系统的教训在前，鉴于人工智能的应用涉及到制造、交通、能源、金融、公共服务等关系国计民生的社会经济各领域，中国拥有先进、自主可控深度学习框架的需求迫在眉睫。
百度、华为等企业投入深度学习框架领域，正是看到了这一战略需求。但这仅仅是个良好开局，要真正打破垄断，把自主可控的深度学习框架掌握在手中，仍需多方面要素配合，尽量少犯错，尤其是避免重复犯错。
因此，基于过往经验和教训，结合目前的国际国内新形势，在深度学习框架攻坚过程中，有四点尤应注意：
其一，鉴于自主可控深度学习框架对国家利益和国家安全的重要性，有关部门应及早介入调研了解相关产业现状，立足现实，着手从顶层设计和国家意志角度，对深度学习框架攻坚提出指导意见。
其二，国家可出台更有力度的扶持政策，比如参照国家集成电路产业投资基金的运营模式，扶持自主可控的深度学习框架发展。
其三，积极进行市场引导工作，建立市场上各深度学习框架的评估体系，集中力量支持领头雁做大做强，参与主战场竞争。同时引导新入场者更准确定位，避免低水平重复，进行差异化发展。组成雁形阵列，最终国家之间的人工智能竞争，靠的是集团军作战。
值得一提的是，尽管目前国内市场上仍是国外深度学习框架市场占优，但自主阵营增速却最快。如百度飞桨目前市场份额世界第三、中国第一，而其他平台的涌现则体现了中国阵营的集体实力。当务之急，是如何让“头雁”飞桨形成标杆模式，引导其他平台差异互补形成发展合力。
其四，引导建立纵横两个协调的产业联盟，以形成合力。纵的一方面是产业链上下游的相互协同，横的方面是鼓励开源开放，扶持本土产品，尽快在形成围绕自主可控深度学习框架的生态圈，发挥生态效用。与芯片业发展不同，深度学习框架具有生态效应，用户越多，参与者越多越强大。国产智能芯片和深度学习框架都是构建我国自主AI生态的关键，智能时代深度学习平台一定要和AI芯片对接，不仅要做软件的优化，还要软硬一体，跟芯片一起联合优化。
同时，中国发展自主可控的深度学习框架其优势也很明显，最典型的就是制度优势和规模优势。当前打好关键核心技术攻坚战，要充分发挥我国社会主义制度能够集中力量办大事的显著优势，打好关键核心技术攻坚战，要依托我国超大规模市场和完备产业体系，创造有利于新技术快速大规模应用和迭代升级的独特优势。
中国的自研深度学习框架本身起步并不晚，技术上不存在短板，中国的AI整体实力在算法层和应用层甚至领先于世界。中国还有世界上最多的AI开发者，他们都是深度学习框架的基础人群，目前百度等企业也在着力培养产业+AI的复合型人才，以及跟高校联合培养AI人才。未来，产业和人才的生态正循环一旦形成，自主可控的深度学习平台离大成也就不远了。
（结束）
