提到深度學習框架，大家今天耳熟能詳的或許有谷歌的TensorFlow、Facebook的Pytorch，以及百度的PaddlePaddle。但或許大家不知道的是，國內頂尖人工智能公司曠視科技早在2014年，早于谷歌TensorFlow的時代，就從0到1研發了自己的深度學習框架MegEngine，并將這套框架在全公司內部推廣使用。

作為曠視的核心技術組成部分，5 年多以來，這套深度學習框架，支撐著整個曠視的科研及產品化，27 項全球 AI 競賽冠軍和 MS COCO 三連冠也在從側面證明其性能的卓越。

曠視首席科學家兼曠視研究院院長孫劍博士發布朋友圈祝賀曠視獲得三連冠

人工智能風雨沉浮六十余載，是深度學習的出現讓人工智能產業化的發展曲線走向新的拐點。但在人工智能產業發展的過程中，不管是搞科研還是做產品，開發人員都面臨著一股強大的阻力——算法的研發成本。即便是對相對成熟的 AI 企業來說，算法的生產過程也是一套龐大的系統工程，人力和算力的投入都是巨大的。

互聯網時代，“互聯網＋”不僅讓所有企業都變成了互聯網企業，也滲透到了每個人的生活；而相比人工智能要想走進產業和大眾，真正實現“AI＋”，首先要讓更多的企業、開發者可以使用 AI 這股“源力”。

而曠視認為，構建降低算法研發成本的深度學習框架就是讓開發者們獲得這股“源力”的關鍵。據了解，曠視的這款深度學習框架MegEngine，已經過自己多年實踐驗證，并幫助過很多傳統產業解決了使用AI的門檻與效率問題，此次曠視選擇通過開源開放給和產業界，可謂誠意滿滿。

實際上，曠視所擁有的不僅是先進的深度學習框架，在學術創新和產業實踐的過程中，曠視在MegEngine的基礎上，還提出了“三位一體”概念，將數據和算力平臺融合，構建了集“算法、數據和算力”于一體的 AI 生產力套件 Brain＋＋。作為曠視的核心技術，Brain＋＋支持著其在AIoT道路上的一次次技術突破與商業成功。

曠視用Brain＋＋釋放AI生產力

曠視 Brain＋＋ 本質上是一個超級工具套件，目的是降低人工智能的使用成本。2019年10月，曠視聯合創始人兼 CTO 唐文斌在世界互聯網大會的領獎臺上曾提到，希望曠視 Brain＋＋ 能夠為研發人員提供端到端的解決方案，提升大家的工作效率，不用再重復“造輪子”。

為何 Brain＋＋ 可以釋放生產力？這里可以用餐飲業類比：一個餐館核心價值是為客人提供美味的菜品（就像 AI 產業的核心價值是提供專業可靠的 AI 解決方案），那么實現這個價值最重要的人則是大廚（開發者）。小作坊里的廚師需要自己洗菜（數據清洗）、配菜（搭模型）、炒菜（訓模型）、調火候和口味（調參數），一個中午他也許只能為三桌客人提供菜品。而在現代化、自動化中央廚房里工作的大廚，他將擁有標準化、流水線管理的配菜間和智能化的爐灶等套件工具，那么或許他一個人就可以搞定一棟樓的菜品供應。

曠視 Brain＋＋ 的價值就是為開發者們提供一套這樣“中央廚房”式的解決方案：

但歸根結底，曠視 Brain＋＋ 這個生產力套件最為核心的部分則是能夠批量生產算法的深度學習框架，因此曠視希望通過 MegEngine 的開源，逐步將 Brain＋＋ 的生產力賦能給學術界和產業界的廣大開發者。

開源是曠視的技術信仰

“技術信仰，價值務實”是曠視人的基因，曠視人始終相信技術的變革能夠改變世界。為何選擇將企業最核心的生產力工具開源？曠視則稱這正是企業“技術信仰”的本能體現。一方面，曠視自研的 AI 生產力套件已經能夠滿足企業發展需要，曠視希望把自己用著好用的工具向業界分享，同時也激發行業的創造力。畢竟一個人的力量始終是有限的，一群人在一起才能制造奇跡。開源則能夠讓更多優秀的開發者凝聚起來共享、共建、共贏，打破堅硬的技術壁壘，碰撞激發出更多優秀的代碼。

另一方面，開源是推進技術實現產業發展的催化劑。如前文所述，目前 AI 實現產業化的阻力非常清晰：產業要大規模部署 AI 能力，需要在數據、計算、部署場景、硬件解決方案上具備一系列“工業級”的基礎，但眼前本質的問題在于 AI 技術的基礎條件尚未成熟，曠視希望能夠通過開源為 AI 產業基礎設施添磚加瓦。

相對傳統行業的基礎設施，“數字基建”正在全國范圍如火如荼地興起。在互聯網生態的基礎上，以5G、大數據、人工智能、云計算等新技術為核心驅動力的智能化時代也即將來臨。在新時代的黎明期，只有先把“數字基建”打扎實，“數字中國”才能有穩固的底座，中國經濟的轉型升級也就具備了堅實的基礎和動力。

中國“數字基建”少不了人工智能，此次曠視積極發揮牽頭作用選擇開源，對中國人工智能企業來說是一次新的里程碑，也是中國開源生態的新的里程碑。

作者：億歐