深度學(xué)習(xí)框架是新一輪人工智能跨越發(fā)展的核心引擎，也是全球科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前沿陣地。近年來，各國競相布局深度學(xué)習(xí)框架，力爭搶占該領(lǐng)域的制高點�，F(xiàn)階段，我國人工智能發(fā)展存在深度學(xué)習(xí)框架面臨國際戰(zhàn)略缺位、核心技術(shù)缺失的“雙缺”難題。對此，應(yīng)加快整體布局，推動核心技術(shù)攻關(guān)，壯大產(chǎn)業(yè)實力，營造創(chuàng)新發(fā)展環(huán)境。

　　隨著人工智能時代的來臨，深度學(xué)習(xí)框架已成為一個核心突破口和科技前沿陣地，依托深度學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建人工智能生態(tài)正成為未來發(fā)展方向。

　　深度學(xué)習(xí)框架是人工智能跨越發(fā)展的核心引擎

　　深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的統(tǒng)稱，旨在將復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)應(yīng)用在數(shù)據(jù)建模上，從而帶來前所未有的準確性，目前已在計算機視覺、語音識別、無人駕駛等眾多領(lǐng)域取得突破性進展。深度學(xué)習(xí)框架能夠提供進行深度學(xué)習(xí)的底層架構(gòu)、接口，以及大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，減少重復(fù)編程的時間和精力，提高深度學(xué)習(xí)效率。深度學(xué)習(xí)框架+應(yīng)用場景，已成為當(dāng)今的主流發(fā)展模式，成為人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)和核心，也是人工智能向下一個階段跨越的關(guān)鍵。

　　全球科技巨頭，是布局深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)開源的主要力量。作為人工智能實現(xiàn)跨越發(fā)展的重要突破口，深度學(xué)習(xí)框架引起了科技界、產(chǎn)業(yè)界的高度重視。全球科技巨頭紛紛布局，目前該領(lǐng)域的主要競爭者有谷歌、亞馬遜、微軟等。其中，谷歌開發(fā)并開源了分布式深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，已應(yīng)用于谷歌的搜索、郵件、語音助手、機器翻譯等。大型科技公司通過開源的方式，一方面吸引了更多開發(fā)者，加快了框架更新迭代的速度；另一方面，也降低了開發(fā)門檻，吸引了用戶，擴大了深度學(xué)習(xí)的市場規(guī)模。

　　科研機構(gòu)、創(chuàng)業(yè)公司，是深度學(xué)習(xí)框架研究的主要力量。隨著深度學(xué)習(xí)框架研究開發(fā)過程中的要求和需求不斷增加，開發(fā)快速、高效的深度學(xué)習(xí)框架成為國際權(quán)威科研機構(gòu)及團隊的追求目標。一方面，科研領(lǐng)域研究工具型深度學(xué)習(xí)框架層出不窮，大大推動了深度學(xué)習(xí)框架研究的進程；另一方面，具有商業(yè)前景的深度學(xué)習(xí)框架，不斷涌現(xiàn)，在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都具有深遠影響。此外，部分創(chuàng)業(yè)公司也研發(fā)了性能優(yōu)越的服務(wù)型深度學(xué)習(xí)框架。它們在提供框架的同時，還提供第三方商業(yè)支持服務(wù)。

　　我國深度學(xué)習(xí)框架存在“雙缺”問題

　　與發(fā)達國家相比，我國對核心技術(shù)的預(yù)見性較為滯后，深度學(xué)習(xí)框架的國際戰(zhàn)略缺位、核心技術(shù)缺失的“雙缺”問題尤其突出。

　　一是深度學(xué)習(xí)框架研究國際戰(zhàn)略缺位，嚴重依賴國外開源框架。近年來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，在特定領(lǐng)域已處于世界先進水平。但在人工智能核心環(huán)節(jié)即深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域的國際發(fā)聲卻較少、戰(zhàn)略缺位明顯，特別是在開發(fā)、開源方面仍遠遠落后于歐美國家。目前，我國比較知名的深度學(xué)習(xí)框架僅有百度2016年8月開源的Paddle，由于缺乏資源支持和正面反饋，在國際開源社區(qū)的活躍度一般，國際影響力十分有限。此外，我國深度學(xué)習(xí)框架的國際戰(zhàn)略缺位，還表現(xiàn)為嚴重依賴國外開源框架。

　　二是深度學(xué)習(xí)框架核心技術(shù)缺失，核心生態(tài)圈尚未建立。經(jīng)過多年積累，我國在人工智能若干技術(shù)領(lǐng)域已取得重要突破。但在深度學(xué)習(xí)框架方面，卻一直處于跟隨階段，創(chuàng)新引領(lǐng)能力十分有限，尤其是在核心技術(shù)方面。究其原因，一是基礎(chǔ)研究無法支撐深度學(xué)習(xí)框架核心技術(shù)的研發(fā)，特別是對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可用性、穩(wěn)定性、運行效率等基礎(chǔ)問題探索不足；二是缺乏對深度學(xué)習(xí)框架的超前設(shè)計和開發(fā)，包括跨平臺移植、分布式學(xué)習(xí)、模型模塊化等核心部件的研究滯后；三是尚未開發(fā)出適用特定場景的深度學(xué)習(xí)框架和服務(wù)型產(chǎn)品，缺乏對其應(yīng)用場景的探索。

　　深度學(xué)習(xí)框架作為決定人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)，是人工智能核心生態(tài)圈建立的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。核心技術(shù)缺失，將直接影響到深度學(xué)習(xí)框架生態(tài)圈關(guān)聯(lián)的深度學(xué)習(xí)芯片、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)軟硬件平臺等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，可能造成巨大的生態(tài)圈紅利損失，甚至阻礙我國人工智能的跨越發(fā)展。

　　從四方面入手推動我國深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展

　　當(dāng)前，我國只有關(guān)注并盡快破解“雙缺”難題，才有可能搶占人工智能的戰(zhàn)略制高點。

　　第一，整體布局，搶占戰(zhàn)略制高點。深度學(xué)習(xí)框架作為承載人工智能各種硬件設(shè)備和軟件應(yīng)用的基礎(chǔ)平臺，是人工智能生態(tài)中替代難度最大、系統(tǒng)要求最高的部分，為此各國已經(jīng)和正在加快技術(shù)創(chuàng)新和戰(zhàn)略布局。我國也必須加緊整體布局，搶占深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域的戰(zhàn)略制高點。一是制定《深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展指南》，確定發(fā)展方向和重點任務(wù)，明確深度學(xué)習(xí)框架研究和應(yīng)用推廣的時間表和路線圖。二是建立以研發(fā)深度學(xué)習(xí)框架為核心任務(wù)的人工智能創(chuàng)新中心，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)大型科技公司和科研機構(gòu)，推動深度學(xué)習(xí)框架關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和成果產(chǎn)業(yè)化。三是設(shè)立深度學(xué)習(xí)框架研究重大科技項目，支持研發(fā)并開源一批有國際影響力的深度學(xué)習(xí)框架。四是引導(dǎo)社會資本關(guān)注深度學(xué)習(xí)框架方向的創(chuàng)業(yè)企業(yè)和創(chuàng)業(yè)項目。

　　第二，自主創(chuàng)新，推動核心技術(shù)攻關(guān)。要解決我國深度學(xué)習(xí)框架核心技術(shù)缺失、依賴國外框架的問題，必須積極推動自主創(chuàng)新，推出由我國主導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)框架。一是以深度學(xué)習(xí)算法框架協(xié)同攻關(guān)為基礎(chǔ)，形成芯片、平臺、應(yīng)用協(xié)同的集成創(chuàng)新平臺，加快深度學(xué)習(xí)算法框架的核心技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用創(chuàng)新，夯實技術(shù)基礎(chǔ)；二是支持科研團隊開發(fā)用于科研、教學(xué)和測試的深度學(xué)習(xí)框架，特別是針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型穩(wěn)定性、運行效率、可用性等方面進行重點研究，強化高性能深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)支撐能力；三是支持大型科技公司開發(fā)商業(yè)級和工業(yè)級的深度學(xué)習(xí)框架，重點突破深度學(xué)習(xí)框架跨平臺移植、跨系統(tǒng)運行、分布式學(xué)習(xí)等核心技術(shù)，利用所擁有的海量數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，形成開放式、模塊化、可重構(gòu)的訓(xùn)練模型；四是支持科技企業(yè)對框架語言、接口、性能等應(yīng)用問題進行研究，開發(fā)針對特定領(lǐng)域的專用深度學(xué)習(xí)框架。

　　第三，研用結(jié)合，壯大產(chǎn)業(yè)實力。人工智能應(yīng)用的高轉(zhuǎn)化水平能夠帶動關(guān)鍵技術(shù)的集成應(yīng)用。針對深度學(xué)習(xí)框架，我國應(yīng)統(tǒng)籌利用理論研究方面的優(yōu)勢，推動研用結(jié)合，壯大以深度學(xué)習(xí)框架為核心的人工智能產(chǎn)業(yè)實力。一是引導(dǎo)科研機構(gòu)與產(chǎn)業(yè)界積極合作，借鑒國際先進科研機構(gòu)開發(fā)深度學(xué)習(xí)框架的成功經(jīng)驗，堅持理論研究與應(yīng)用模式結(jié)合，研發(fā)先進的、高可用性的深度學(xué)習(xí)框架；二是鼓勵科研資源開放共享，為科研人員提供平臺設(shè)施、數(shù)據(jù)資源和計算資源，用以訓(xùn)練和改進深度學(xué)習(xí)框架；三是建立政產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合的創(chuàng)新型組織，聯(lián)合涉及芯片、軟件、硬件、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的企業(yè)及科研機構(gòu)，打造研用結(jié)合、廣泛參與、合作共贏的生態(tài)系統(tǒng)，壯大產(chǎn)業(yè)整體實力；四是鼓勵企業(yè)積極探索深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用場景，創(chuàng)新在制造業(yè)、金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的應(yīng)用，在應(yīng)用中加速技術(shù)的迭代創(chuàng)新。

　　第四，開放開源，營造創(chuàng)新環(huán)境。開放開源是深度學(xué)習(xí)框架快速發(fā)展的重要推動力，我國應(yīng)遵循開放開源原則，營造良好的深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展環(huán)境。整合國內(nèi)科技界、產(chǎn)業(yè)界的研發(fā)力量，聯(lián)合建設(shè)國家主導(dǎo)的開源社區(qū)；組織制定開源社區(qū)發(fā)展指南，制定社區(qū)技術(shù)和數(shù)據(jù)共享規(guī)范，指導(dǎo)企業(yè)、高校和開發(fā)者積極參與開源社區(qū)的管理、建設(shè)和維護；建立以深度學(xué)習(xí)框架研發(fā)為核心，深度學(xué)習(xí)芯片、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)軟硬件平臺研發(fā)布局為支撐的科技創(chuàng)新體系，促進創(chuàng)新主體互動，協(xié)同推進發(fā)展，完善人工智能核心生態(tài)圈。(許亞倩）