真核往往低調(diào),但總會(huì)一鳴驚人。
Brain++之于曠視,就是這樣的真核。而且名如其用,Brain++就是曠視賴以發(fā)展的大腦、中樞,甚至是曠視一切業(yè)務(wù)的基石。
就在第六屆烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)現(xiàn)場(chǎng),Brain++榮膺“世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果”。
這是Brain++為數(shù)不多站在聚光燈下的時(shí)刻。
相比讓曠視聞名天下的Face++,同樣自主研發(fā)的Brain++出鏡次數(shù)不多。
但忽視了Brain++,就無(wú)法真正了解AI第一股——曠視,更難以真正讀懂AI時(shí)代競(jìng)速比拼的核心所在。
如果說(shuō)農(nóng)業(yè)革命發(fā)生的關(guān)鍵在耕犁,工業(yè)革命的起源歸功于蒸汽機(jī),那AI變革的鑰匙,就掌握在Brain++一樣的基石工具平臺(tái)中。
一個(gè)時(shí)代有一個(gè)時(shí)代的工具
從人類社會(huì)生產(chǎn)大爆發(fā)的三個(gè)時(shí)代來(lái)看,規(guī)?;ぞ叩闹匾圆谎宰悦鳌?/p>
農(nóng)業(yè)文明時(shí)代的核心,是耕犁的使用,讓耕種有了規(guī)?;l(fā)展的可能。
工業(yè)革命的關(guān)鍵,是蒸汽機(jī)的啟用和推廣,讓機(jī)器真正可以規(guī)?;渴饝?yīng)用,替代手工作坊。
而信息時(shí)代中,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模化運(yùn)用和處理,成為競(jìng)爭(zhēng)力關(guān)鍵。
我們把技術(shù)作為第一生產(chǎn)力,但更多聚焦于技術(shù)本身而忽略了規(guī)?;\(yùn)用“技術(shù)”的工具。
然而如果回顧起來(lái),衡量每個(gè)時(shí)代真正的技術(shù)水平標(biāo)準(zhǔn),或許可以從生產(chǎn)工具角度管窺一二。
誰(shuí)掌握時(shí)代生產(chǎn)工具,誰(shuí)就有可能成為時(shí)代紅利的最大受益者,誰(shuí)就能在競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。
按照產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論,生產(chǎn)效率的本質(zhì),在于減少消耗、增大產(chǎn)出,從而利用結(jié)余推動(dòng)更進(jìn)一步的發(fā)展,并在每個(gè)增長(zhǎng)瓶頸中抓住產(chǎn)業(yè)變革奇點(diǎn),實(shí)現(xiàn)范式轉(zhuǎn)移和產(chǎn)能躍遷,從而真正穿越周期。
具體到AI當(dāng)下,打造人工智能的算法平臺(tái)就是在減少消耗,規(guī)?;疉I算法落地會(huì)推動(dòng)產(chǎn)出,各行各業(yè)將進(jìn)入一場(chǎng)新的能效變革戰(zhàn)爭(zhēng)。
而誰(shuí)會(huì)贏得這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)?誰(shuí)又會(huì)成為技術(shù)變革新時(shí)代里的紅利贏家?
給出定論并不容易。
但可以肯定的是:在生產(chǎn)力變革的時(shí)代里,誰(shuí)真正掌握高效處理生產(chǎn)資料的工具,誰(shuí)真正擁有制造這種工具的能力,誰(shuí)就具有真正的時(shí)代競(jìng)爭(zhēng)力。
而B(niǎo)rain++,就是曠視自主研發(fā)的時(shí)代性工具。
所以Brain++是什么?
一言以蔽之,Brain++是曠視自主研發(fā)的端到端人工智能算法平臺(tái),是具備大規(guī)模算法研發(fā)能力的時(shí)代工具,也是AI公司核心競(jìng)爭(zhēng)力所系的AI中臺(tái)。
眾所周知,AI算法從研發(fā)到部署,是一套龐大的系統(tǒng)工程。
目前業(yè)界普遍把深度學(xué)習(xí)框架作為算法開(kāi)發(fā)工具——以降低開(kāi)發(fā)門檻,提高算法開(kāi)發(fā)效率。
但框架的學(xué)習(xí)和使用成本依然不低,難以規(guī)?;?。這也是AI人才供不應(yīng)求的瓶頸所在。
究其原因,在于只有深度學(xué)習(xí)框架還不夠,需要打通從數(shù)據(jù)到算力再到框架全流程,真正端到端的解決方案。
換而言之,就是一個(gè)從開(kāi)發(fā)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的AI操作系統(tǒng)。
于是從2011年感召于深度學(xué)習(xí)而創(chuàng)業(yè)開(kāi)始,曠視就看到了這種自身和產(chǎn)業(yè)將會(huì)面臨的挑戰(zhàn)。
在前3年積蓄勢(shì)能,證明AI商業(yè)化可行后,2014年開(kāi)始Brain++被提上議程,作為其研發(fā)重中之重。
曠視希望用端到端的人工智能算法平臺(tái)打造人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)底座,讓開(kāi)發(fā)者和企業(yè)獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術(shù)能力,從而推進(jìn)技術(shù)快速落地。
在烏鎮(zhèn)頒獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng),曠視聯(lián)合創(chuàng)始人及CTO唐文斌也介紹說(shuō):
Brain++的打造,實(shí)現(xiàn)了端到端的AI算法生產(chǎn),讓研發(fā)人員獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術(shù)能力,不用重復(fù)造輪子,也可以推進(jìn)AI快速落地。
而且更重要的是,數(shù)次迭代躍遷后的Brain++,還引入了AutoML技術(shù),可以讓算法來(lái)訓(xùn)練算法,讓AI來(lái)創(chuàng)造AI。
值得一提的是,Brain++打造并部署后,開(kāi)始成為曠視全員用來(lái)訓(xùn)練、部署算法的深度學(xué)習(xí)框架,完全自主,無(wú)需依賴第三方。
且實(shí)力也通過(guò)一個(gè)個(gè)冠軍和落地產(chǎn)品得到驗(yàn)證。
依托Brain++,曠視斬獲了22項(xiàng)全球AI競(jìng)賽冠軍,同臺(tái)比拼都是谷歌、微軟等全球豪強(qiáng)。
還開(kāi)發(fā)出了可部署在云端、邊緣側(cè)以及移動(dòng)端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),擁有自主原創(chuàng)的源源不斷生產(chǎn)能力。
在行業(yè)落地方面,曠視圍繞自己制定的戰(zhàn)略方向,實(shí)現(xiàn)了對(duì)個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大場(chǎng)景的賦能。
比如在個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)中,智能手機(jī)中知名的超畫(huà)質(zhì)使用:借助AI算法,讓手機(jī)僅通過(guò)軟件就可以完成原始圖像一系列優(yōu)化,解決夜晚和低光照環(huán)境拍攝痛點(diǎn),呈現(xiàn)高畫(huà)質(zhì)數(shù)碼相機(jī)成像水平。能用算法解決的問(wèn)題,就不再堆砌硬件。
而該技術(shù)方案從無(wú)到有、再到落地應(yīng)用,完全基于Brain++。
對(duì)于這樣的AI中臺(tái),曠視首席科學(xué)家、曠視研究院院長(zhǎng)孫劍博士也評(píng)價(jià)說(shuō):
Brain++讓規(guī)模化算法訓(xùn)練成為可能,并且可以針對(duì)不同垂直領(lǐng)域的碎片化需求定制出多元算法組合,避免重復(fù)造輪子的資源浪費(fèi)。
也就是說(shuō),在曠視這座生產(chǎn)靈丹妙藥的王國(guó)里,Brain++就是保證仙丹源源不斷被制造的煉丹爐。
那么問(wèn)題更進(jìn)一步:
Brain++究竟如何煉丹?
AI核心離不開(kāi)三大要素:
數(shù)據(jù)、算法和算力。
所以Brain++總體框架,總共包含了AI數(shù)據(jù)平臺(tái)、AI訓(xùn)練框架,以及AI計(jì)算平臺(tái)三大部分,與三要素一一對(duì)應(yīng)。
其中,深度學(xué)習(xí)框架MegEngine,類于TensorFlowPyTorchCaffe,但Brain++完全自研,且揚(yáng)長(zhǎng)避短,比Caffe還更靈活,可定義的程度也更高。
Brain++因曠視需求而生,對(duì)需求適配也就更準(zhǔn)確,不必在TensorFlow等龐大代碼基礎(chǔ)上去修改和調(diào)整,效率反而更高。
數(shù)據(jù)管理平臺(tái)MegData,則可以實(shí)現(xiàn)算法與數(shù)據(jù)的相輔相成,從入手啟動(dòng)開(kāi)始,先用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練初級(jí)算法,然后再以此算法標(biāo)注數(shù)據(jù),可以用最小時(shí)間成本達(dá)到最高效數(shù)據(jù)標(biāo)注。
還有深度學(xué)習(xí)云計(jì)算平臺(tái)MegCompute,曠視開(kāi)發(fā)了一層軟件,對(duì)進(jìn)行計(jì)算資源的管理與調(diào)度優(yōu)化,可以在用戶空閑時(shí)臨時(shí)收回資源分配。
可以支持?jǐn)?shù)百名研究人員同時(shí)在上萬(wàn)個(gè)GPU上執(zhí)行從數(shù)百到數(shù)千個(gè)訓(xùn)練任務(wù),從而顯著提高算法訓(xùn)練效率。
在多次全球AI競(jìng)賽屠榜后,曠視的這個(gè)計(jì)算平臺(tái),還多次引起競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手感嘆:刀不如人炮不如人,沒(méi)有辦法。
2018年,曠視研究院還在CVPR上提出了“MegDet”的新型檢測(cè)方法, 從mini-batch角度加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。
該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了物體檢測(cè)訓(xùn)練新突破,可以用一個(gè)256多樣本的“大mini-batch”的檢測(cè)器,使用128張GPU卡訓(xùn)練任務(wù),最終把訓(xùn)練時(shí)間從33小時(shí)減少到4小時(shí)。
當(dāng)然,算法、數(shù)據(jù)和算力優(yōu)化,還只是Brain++的基本盤,作為一路引領(lǐng)中國(guó)AI創(chuàng)業(yè)的獨(dú)角獸,曠視在Brain++上傾注心血,還體現(xiàn)在獨(dú)特優(yōu)勢(shì)上:
針對(duì)視覺(jué)任務(wù)定制化優(yōu)化。
Brain++針對(duì)視覺(jué)任務(wù)做出了定制化的優(yōu)化,使處理圖像與影像更高效。
經(jīng)過(guò)優(yōu)化的Brain++特別適合大量圖像及視頻訓(xùn)練及完成復(fù)雜的視覺(jué)任務(wù),如圖像分類、物體檢測(cè)、物體場(chǎng)景分割、影像分析等。
配備AutoML技術(shù)。
Brain++將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、參數(shù)調(diào)整及設(shè)備適配等過(guò)程自動(dòng)化,可顯著降低人力成本并大幅提高開(kāi)發(fā)效率,幫助AI企業(yè)構(gòu)建出一條不斷自我改進(jìn)、不斷變得更加高效的半自動(dòng)算法研發(fā)產(chǎn)線。
而B(niǎo)rain++點(diǎn)滴,也在研發(fā)、落地中,成為曠視AI的高墻厚壁,是曠視勢(shì)能動(dòng)能不斷轉(zhuǎn)換的驅(qū)動(dòng)引擎。
以Brain++作為基礎(chǔ)設(shè)施,曠視開(kāi)發(fā)了可部署于云端、移動(dòng)端及邊緣端全計(jì)算平臺(tái)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
在商業(yè)化落地方面也產(chǎn)出赫赫,在個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)等不同垂直領(lǐng)域,都有多種高效的全棧式解決方案。
毫無(wú)疑問(wèn),對(duì)于曠視來(lái)說(shuō),Brain++就是根基所在、動(dòng)脈所系,力量之源。
現(xiàn)在及未來(lái),無(wú)論曠視之樹(shù)上長(zhǎng)出怎樣的算法之花、業(yè)務(wù)之果,一切都離不開(kāi)Brain++的強(qiáng)壯、穩(wěn)固和生長(zhǎng)。
而且在波詭云譎的大形勢(shì)中,也不存在任何卡脖子之憂。Brain++的完全自研,甚至能力上的國(guó)際領(lǐng)先,不僅意味著自主,也代表著自強(qiáng)和底氣。
時(shí)代決定性之戰(zhàn)
所以當(dāng)我們現(xiàn)在談?wù)揃rain++和AI規(guī)模化開(kāi)發(fā),意義就不會(huì)不止于曠視一家公司本身。
而且更有意思的是,產(chǎn)業(yè)潮水方向也正在印證這種趨勢(shì)。
AI發(fā)展至2019,競(jìng)爭(zhēng)和比拼來(lái)到了一個(gè)新武器時(shí)代,不再是精英大牛、不再是刷榜奪冠,也沒(méi)有了融資數(shù)額……
AI框架、AI平臺(tái),比以往任何時(shí)候都更受矚目,比以往任何時(shí)候都更劍拔弩張。
這不是一城一池的爭(zhēng)奪,這是一個(gè)時(shí)代的決定性戰(zhàn)役。
對(duì)了,還記得曠視招股書(shū)嗎?在“解決方案”、“技術(shù)”等之后,被提及最多的專有名詞:
正是Brain++。
本文來(lái)自量子位,圖片來(lái)自曠視微信號(hào),本文作為轉(zhuǎn)載分享。
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