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  近日,未来智库发布《人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望》,其中指出我国人工智能产业侧重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地丰富,但受限于创新难

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  近日,未来智库发布《人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望》,其中指出我国人工智能产业侧重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地丰富,但受限于创新难

  近日,未来智库发布《人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望》,其中指出我国人工智能产业侧重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地丰富,但受限于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,基础层短板突出,底层技术和基础理论缺乏标志性研究成果。事实上,随着人工智能的不断发展,旷视等中国人工智能企业正在基础层不断发力,从底层推进人工智能产业生态建设。

  在旷视看来,人工智能应用层的场景是无限的,因此对于算法的需求也是无限的,但目前人工智能产业算法生产具有局限性,只能维持AI产业短期的表面繁荣,真正影响产业长期发展的应该是从人工智能基础层发力。为此,旷视自2014年起便开始自主打造新一代AI生产力平台Brain++,包括深度学习框架天元(MegEngine)、深度学习云计算平台(MegCompute)、数据管理平台(MegData),能够协同优化数据、算法、算力,让研发人员获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力。

  图:旷视自主研发了新一代AI生产力平台Brain++

  具体来看,旷视Brain++不仅关注云上场景,对物联网等端上场景也进行了设计和优化,使得Brain++具有轻量化特点,可有效支撑云端、移动端和边缘端等不同计算平台的业务开展。同时,结合旷视自身优势,Brain++针对视觉类任务做出了定制优化,使处理图像与影像更为高效,非常适合海量图像及视频训练等复杂的视觉任务,如图像分类、物体检测、物体场景分割、影像分析等。此外,通过集成自研的自动机器学习(AutoML)技术,旷视Brain++使高效的半自动算法研发产线成为现实,帮助用户在AI生产过程中降本增效。

  基于多年的旷视研发实践积累,Brain++形成了强大的多任务、多用户调度能力,使算法训练效率显著提高,可智能地调度平台硬件基础设施的算力,同时支持数百名研究人员在数万个GPU芯片上执行多达数千个训练任务。

  在Brain++的基础上,旷视得以开发出大量部署于云端、移动端、边缘端等全计算平台的先进深度神经网络,实现了全栈式解决方案对个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大垂直场景的赋能,帮助实现降本增效,旷视也由此成为这些领域人工智能落地的领导者。

  图:旷视开源Brain++深度学习框架天元

  值得一提的是,在以Brain++作为基础支撑自身业务推进的同时,旷视还开源了Brain++深度学习框架天元,降低算法生产门槛,让更多开发者加入AI的网络,共同完善人工智能底层生态,在基础层面推进人工智能的发展。在未来,旷视将继续强化技术实力,并逐步开放算力和数据平台,与更多从业者一同推动我国人工智能的长期繁荣。

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责任编辑:马婕

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