旷视开源自研AI框架助力传统行业数字化转型

开源，正逐步成为驱动全球人工智能技术创新的核心引擎。从底层芯片到操作系统，从软件框架到算法模型，几乎每个技术层级都能看到开源的身影。作为新一轮产业变革的关键驱动力，人工智能领域的开源生态与产业发展，自然成为了业界关注的焦点。

前不久，一场以“开源共享·融金服产”为主题的2021中关村论坛开源创新发展论坛在北京成功举办。该论坛由中国科学技术协会与北京市人民政府共同主办，核心议题围绕开源技术创新、开源基金筹建和开源文化形成展开。中国科协党组书记张玉卓、世界工程组织联合会主席龚克、北京市政协副主席燕瑛，以及多位国际组织嘉宾和行业专家悉数到场，共同探讨开源创新与科技产业的发展路径。旷视联合创始人兼资深副总裁杨沐也出席了这场论坛，分享了旷视在开源生态建设方面的思考与实践。

AI演进，更加强调应用与价值落地

过去十年，人工智能技术的发展有目共睹。如今，AI正在加速融入各行各业，成为传统行业数字化转型和智能化升级的关键推手。杨沐在论坛主旨演讲中指出，回顾这十年，AI行业其实一直在回答三个问题：AI有没有用、AI在哪里用、以及AI是否容易用。到了现阶段，要让AI发挥更大的价值，关键在于让它变得好用、易用。而AI基础设施的建设，恰恰是降低算法生产门槛、让AI走向更多实业场景的根本途径。

开源开放，构筑中国AI产业核心竞争力

谈到AI基础设施，最核心的无疑是深度学习框架。它上承应用、下接芯片，重要性堪比Windows之于PC、安卓之于智能手机。据IDC调研，86.2%的企业和开发者都在使用开源深度学习框架。在开源框架领域，虽然国外的TensorFlow和PyTorch仍占据主流，但近两年中国AI企业纷纷开源自研框架，力图构筑中国AI产业的核心竞争力——这既是机遇，也是更大的使命。

旷视从2014年就开始自研深度学习框架——旷视天元MegEngine，并于2020年3月正式开源。这款框架拥有三大特性：训练推理一体化、全平台高效支持、动静结合的训练能力，旨在帮助开发者实现“深度学习，简单开发”。从开源至今，旷视天元一直在持续优化迭代，致力于为开发者带来更出色的使用体验。今年4月，它首次引入了动态图显存优化技术，大幅降低显存占用，让开发者能用更有限的硬件资源训练出更大的模型，从而节省可观的硬件成本。

除此之外，旷视还开源了MegFlow流式计算框架，它提供一套可快速完成AI应用部署的视觉解析服务方案。以往冗长的算法交付流程，被简化为三步：模型训练、业务集成、交付验收。基于MegFlow的图像和视频解析服务，开发者最快15分钟就能完成客制化功能，例如发片扫描、明火检测、电瓶车进电梯检测等场景。以旷视天元为核心，旷视开源了覆盖图像分类、图像检测、图像分割、关键点、自然语言处理、生成对抗网络等多种模型和工程项目，与产业共建开源生态，推动行业AI技术的整体发展。

坚持长期主义，打造开源生态

“无生态，不AI”这句话一点不夸张。生态对科技创新尤其是AI产业的重要性，怎么强调都不过分。过去几年，国内的开源环境取得了长足发展，中国已经成为全球开源体系的重要力量。据不完全统计，中国开发者贡献的代码数量已占全球的40%左右。

在生态构建层面，旷视通过开源竞赛、培训、高校课程合作等多种方式，不断完善对开发者的支持体系。打造开源生态并非一蹴而就，需要业界伙伴长期共同努力。正如杨沐所说，开源生态的培养需要坚持长期主义。作为AI行业的一员，旷视将继续拥抱和支持开源，为行业开源生态的建设贡献力量。

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