最近，美国推动的一系列科技封锁政策让人瞠目结舌。我们习以为常的世界科技秩序，毫无疑问正在以肉眼可见的速度被改变甚至重构。
在这样的话语氛围下，底层技术自主可控开始成为社会各界的共识与推动方向。而在科技产业进程里，半导体与计算机操作系统代表着过去有亏欠、今天急于填补的技术门类，也就是我们在今天能够清晰感受到被“卡脖子”的那些技术。而另一类则是中美大体处在齐头并进阶段，需要积极发展的“未来技术”。所谓昨日因今日果，如果我们不希望未来再次被卡脖子，那么今天这类技术也必须保持独立可控，甚至高速发展反超欧美——AI技术就是这个领域的代表。
（去年GitHub就突然限制克里米亚、古巴、朝鲜、伊朗和叙利亚等国家用户访问）
在发展AI技术的进程里，最关键的开发底座相信读者已经很熟悉，那就是 学习框架。在几年前，我们就专门讨论过 学习框架独立自主的战略意义，今天来看已经一一应验。而国产 学习框架发展到今天这个阶段，又出现了很多新的动向。在这个阶段我们需要的可能就不仅是简单的中美框架对标与扶持，而是更具有智慧、有策略，有合理产业节奏的方式去推动技术底座良性发展。
在此过程中，盲目执行平均主义的资源分配和产业推动，可能是最大的问题。进入 学习框架发展新阶段，合适的产业策略应该是既期待和推动百花齐放，又能找到成为栋梁之材的佳木。
皆木皆花不是景。只有内在系统完善，发展机制合理的生态系统，才能培育起茁壮的中国AI丛林。
名实陷阱： 学习框架发展新阶段需要警惕什么？
在产业AI不断发展的今天，AI底层技术工具和平台受到了社会各界，乃至世界各国的普遍重视。但在相关产业成果不断涌现的过程里，也势必因为AI技术是全新事物，缺乏产业通行的判断标准，导致政府、资本、媒体、产业，各领域的话语表达方式不一致，彼此理解差异很大，这导致后续行动的依据也不同。
举个例子，众多技术平台和工具进入大众视野，基本都会冠以首个、独家、突破这类的字眼。搭配上看似强大的资本与团队背景，很容易让行业外人士产生过高的心理预期。无论在芯片、操作系统，还是AI、大数据领域，我们已经见过太多类似的问题，甚至闹剧。这类现象可以称之为自主科技产业上的“名实陷阱”。
这就像铁和金都是金属，但价值显然不同。但由于大众层面缺乏对科技产业的专业认知，就很难辨别名称相近平台的实际差异。
这一点在 学习框架的发展中，也已经开始体现。今年以来，不仅谷歌TensorFlow、Facebook的PyTorch、亚马逊的MXNet三大美国框架不断更新，国内很多 学习框架也宣布向业界开源开放。比如一流科技自研的Oneflow 学习框架、旷视科技的 学习框架天元（MegEngine）等等。当然，每个框架背后都充斥着开发者的梦想和心血，也会在一些训练任务上展现出独特的优势。但如果我们横向对比这些新框架，会发现它们在核心技术、工具完整性、生态布局上有些参差不齐的缺失，甚至达不到国内老大哥“飞桨”的标准。那么如果从政策、资本、产业合作等层面都给予同样的赋能，显然会造成无差别大水漫灌的问题。
（飞桨全景图体现了全面的核心技术与完整的工具集）
事实上，到底如何定义什么是完整的 学习框架，是一个非常专业化的产业问题。比如早在2018年，阿里开源了旗下的X-Deep Learning，称其为“业内首个面向高维稀疏数据场景的 学习开源框架”。而事实上XDL只能面向高维稀疏数据场景这一种需求，能力范围狭小，很快也就在开发者中不见了踪影。
同样的窘境在新近开源的 学习框架中体现的尤为明显，像Oneflow这类技术轻骑兵，往往只针对单一的产业需求，会出现能力范围和工具性、生态性、产业特性的欠缺。而 学习框架作为AI时代的操作系统，又恰恰是需要聚少成多、长期积累的领域。如果引导产业和开发者无差别入驻，那么显然会造成内部凝聚力失衡，无法形成有效生态的问题。
那么是否有办法，在产业周期中建立一个关于 学习框架的判断机制呢？
三维模型：如何建立AI产业的价值判断机制？
我们当然不会认为 学习框架一定就是老的好、新的差，或者强者恒强，大者通吃。也不认为新型 学习框架就没有出现的必要，或者缺乏产业机遇。恰恰相反，百花齐放的产业形态是业界开始兴旺的表现。只是我们认为无论在产业政策、资本扶持，抑或产业合作上，都应该建立标准化、多元化的价值评判机制，引领 学习框架向合理性、高效率发展。避免平均主义造成资源浪费，也避免大众听到创新和独立字样都等而视之，造成公共情绪的错误引导。
回归到 学习框架领域，一个健康的价值判断模型，需要检测多个维度来审视一款产品或者平台的发展：
首先，在当前的科研大环境下，核心技术自主权和底层技术自主可控的价值已经非常明显。政策制定者、产业各界与媒体，应该坚定支持国产框架发展，甚至推动AI产业生态从美国框架向国产框架迁移，毕竟在目前的局势下，谁也无法判断下一个断供的是不是TensorFlow。
然而，仅仅下载使用来支持是不够的，就像操作系统一样， 学习框架本身难度很大，但更具挑战性的是生态的发展和汇集。相关政策与产业标准，也应该更加关注AI开发者生态，围绕生态需求制定针对性推动策略。在这方面，一个显著的指标就是开发者的数目，这能直观地体现生态繁荣程度，就拿飞桨举例，它已经凝聚超过210万开发者，而且正在通过自己的生态化规模将AI能力拓展到各行业，在产业阶段，理应得到更高的重视。
最重要的是， 学习框架要体现出对国家经济转型升级的推动力，按现在的政策，就是 学习框架是否能够负载今天新基建周期中，产业智能化带给 学习框架的工业级承载需求。这个标准又包含几个部分，比如核心技术的完整、领先，能够负载大规模 学习；另一方面是平台体系与技术能力对于工业化大生产领域的支撑能力。但大部分的 学习框架交出来的成绩单都还没达到要求，要么是覆盖面狭窄，要么是企业不满意。如果向飞桨看齐，它已经覆盖通信、电力、城市管理、民生、工业、农业、林业、公益等众多行业和领域，在疫情期间也落地大显身手，目前已有9万家企业通过飞桨创建了超过29.5万个模型， 这些产业指标，显然是 学习框架价值的最好判断标准，也是后来者亟需突破的方向。
在 学习框架走向百花齐放的当口，我们希望能够避免眉毛胡子一把抓，达成重点分明、产业逻辑清晰的扶持策略与产业引导行为。
产业策略：推动AI底座整体发展的当务之急
对于AI基础设施来说，百花齐放的产业形态，甚至开发者纯粹兴趣式的创造都非常具有价值。但如果我们的目标是发展符合社会经济需求的工业化AI底座，通过新基建推动产业智能整体发展，那么就需要制定详实、完整的产业策略，推动 学习框架与众多AI基础设施一道，向AI工业化大生产发展。在这样的目标下，有几件当务之急值得多加重视：
首当其冲的是，重点发展一个体系，有策略进行平台、数据、开发生态的打通。最佳方案是以发展度最好的 学习框架为依托，有效整合再创新，与产业沟通，避免重复发明轮子，防止政策扶植、资本、社会舆论的资源错置或浪费。同时积极推动国产化、自主可控的 学习框架发展。当然不是说要刻意规避美国优秀技术成果，但在目前阶段和国际形势下，积极推动甚至政策推动 学习框架国产化、自主化，似乎已经是题中应有之义。
（国务院印发的《新一代人工智能发展规划》也提到了扶持 学习框架的目标）
其次，技术评判标准的建立，是细化核心技术发展目标的关键一步。将 学习框架拆解为更为详细的产业维度，厘清各平台的优劣势与发展所处阶段，是目前政府和业界需要共同完成的任务。例如 学习框架能否保持高频升级迭代节奏，来解决产业不断涌现的新问题？核心框架的开发能否变得越来越便捷，让开发者和企业更容易上手？更别说需要大量具有突破性的新技术，来满足产业智能化转型过程中面临的门槛与痛点。在这些问题上，飞桨做的比较好，他们具备突出优势，核心技术发展方向也很明确，可以有效帮助产业快速发展，让社会资源对平台的价值判定更具标准化方案。
而且从另一个方向上看，不同的框架处在不同的发展周期，自然也需要不同的发展推动力。比如飞桨在产业核心能力上的特性、开发生态与产业应用上的积累，目前是其他框架所不具备的。建立关键技术的评判标准化体系，可以避免“大小班同上”，让发展领先的 学习框架向下一个产业阶段进行探索，承担更重的社会价值。
而最关键的还是， 学习框架必须要融入产业生态，建立起对社会经济的灌溉体系，否则就会为技术而技术，沦为空中楼阁。 学习框架之所以重要，完全建立在AI技术可以赋能产业，提升社会生产力的基础上。那么发展 学习框架自主化、国产化，也建立在技术平台与产业需求的高效对接与产业适配上。从这个角度看，在检验 学习框架的价值与发展潜力时，也必须将其与行业结合的案例、效率、平台可行性纳为基础评判准则。比如说，飞桨推动大工业生产的可行性，正体现在对产业的适配和大量案例上。新冠疫情期间，就有大量AI应用高效产出并在各个防疫领域发挥作用。2月13日，飞桨开源了业内首个口罩人脸检测及分类模型，随后，包括中石油、北京地铁在内的百余家试用企业纷纷应用落地。
（飞桨开源的口罩人脸检测及分类模型，助力复工复产）
此外，根据报道，百度与OPPO的合作中，提供了飞桨大规模分布式训练等技术能力，将OPPO推荐系统业务模型训练速度提升了8倍，模型扩大了20倍，推荐场景效果提升了4%-5%，节省了90%的内存，对于OPPO覆盖全球3.5亿用户的移动互联网服务起到了很大助推作用。
还有一个走出国门的案例是，基于飞桨打造的一款无人机自主飞行平台，已经在东南亚某国提供自主巡逻、火情监测、非法入侵、森林树木砍伐监测等功能方案，相比人工巡检效率提高200%，森林覆盖面积从40%提升到100%，对当地森林防火工作提供了肉眼可见的助益。
在互联网、科技行业，以及工业、农业、能源、金融，乃至公共卫生与社会服务等领域的广泛落地，也是市场选择 学习框架的一种体现，此前IDC发布的《中国 学习平台市场份额调研》显示， 学习市场形成谷歌、Facebook、百度三强态势，三者占据了国内超过一半的市场份额，由此可见一斑。从这些角度看，在国产 学习平台自主可控创新的最佳契机与平台化底座的选择上，飞桨已经建立起了较为明显的优势。
当然，这只是对国产 学习框架主流平台选择及扶持的一种思路，这也体现出，在我们重新审视AI产业发展周期与 学习框架发展赋能时，或许需要更加体系化、生态化、产业指向的目光，来审视不同平台的差异化战略价值。
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