2010 年前后，國內(nèi)眾多討論集中于為什么中國造不出自己的操作系統(tǒng)。在 IT 行業(yè)，操作系統(tǒng)可謂王冠上的明珠，它控制了硬件和應(yīng)用軟件之間的聯(lián)系，也控制了智能設(shè)備的整個生態(tài)。

正所謂"得操作系統(tǒng)者得天下"，上可支配應(yīng)用，下可控制硬件，更重要的是操作系統(tǒng)是信息和知識的核心控制點，這是個出世界級企業(yè)的機會。當(dāng)年微軟正是依靠對 PC 操作系統(tǒng)的壟斷，成為了全球市值最高的科技企業(yè)，也正是失去對操作系統(tǒng)的控制而徹底喪失了在智能手機中的機會。

如今，蘋果和谷歌取而代之，在手機操作系統(tǒng)上占據(jù)著領(lǐng)先地位。調(diào)研公司 Strategy Analytics 去年 11 月份發(fā)布報告稱，去年第三季度蘋果公司攫取了全球智能手機利潤的 91%，創(chuàng)下歷史新高。BMO Capital Markets 則預(yù)計去年第三季度蘋果攫取了全球智能手機行業(yè) 103.6% 的利潤，而蘋果在智能手機市場的份額只有 12%。為什么超越了 100%？因為有大量廠商在虧損。

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( 圖片來源 : Strategy Analytics )

過去的歷史表明，有了操作系統(tǒng)這把屠龍刀，就能像微軟、蘋果那樣汲取產(chǎn)業(yè)鏈條上的的大部分利潤，公司也能立于不敗之地，其它的都可能成為歷史的配角和過客。

那么在人工智能時代，新的"操作系統(tǒng)"會是什么呢？

要回答這個問題，先從計算角度來分析，從目前人工智能行業(yè)的發(fā)展情況來看，由于人工智能算法涉及大量的矩陣計算和并行數(shù)值計算，下一代計算已經(jīng)顯示出從串行遷移到并行計算的趨勢。過去的計算以 CPU 為代表，主要為串行指令而優(yōu)化；而未來的計算可能以 GPU 為代表， 為大規(guī)模的并行運算而優(yōu)化。

軟件決定硬件的規(guī)律在歷史上反復(fù)出現(xiàn)，如果大規(guī)模的并行計算成為主流，那么支配這些計算的機器學(xué)習(xí)框架則可能發(fā)展成為一個計算的"操作系統(tǒng)"，一個好的機器學(xué)習(xí)框架背后是一套完整的開發(fā)者工具和一個龐大的開發(fā)者社區(qū)，上層直接和應(yīng)用層或者其他中間層交互，下面則是與計算設(shè)備交互。

援引《紐約時報》的說法，"人工智能時代利害攸關(guān)的不在于這些零零碎碎的創(chuàng)新，而是可能控制的一種全新的計算平臺。"

以 TensorFlow 為代表的分布式機器學(xué)習(xí)框架就是一個很好的例子，Google 很明顯在不斷地開源其深度學(xué)習(xí)算法，以推動 TensorFlow 成為工業(yè)界的事實標(biāo)準(zhǔn)。TensorFlow 是核心，周邊的庫和框架比如 TensorFlow Serving, TF-Slim 等都是其生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。向上對應(yīng)用和算法，向下對硬件，都保持垂直整合的壓力和絕對的統(tǒng)治力，讓上下游的公司喪失戰(zhàn)略可差別性，并越來越多地依賴核心部件的提供者，成為附庸。

( TensorFlow 是 Google 主推的分布式機器學(xué)習(xí)框架 )

而機器學(xué)習(xí)框架背后則是一條產(chǎn)業(yè)鏈，但是當(dāng)產(chǎn)業(yè)鏈中的某一環(huán)是壟斷時，它就會蠶食整條產(chǎn)業(yè)鏈的大部分利潤。

理論上一個壟斷的分布式機器學(xué)習(xí)框架可以左右硬件廠商的命運。往嚴(yán)重說，假設(shè)有一天 TenslorFlow 在業(yè)內(nèi)獲得壟斷后決定漸漸放棄 GPU 支持，轉(zhuǎn)而或者傾向于支持 TPU 的優(yōu)化，那么英偉達(dá)等 GPU 廠商會面臨巨大威脅。

而更可能發(fā)生的事情是，如果 Google 真的用 TeensorFlow 主導(dǎo)了分布式機器學(xué)習(xí)框架，那么 Google 肯定不希望硬件廠商一家獨大，而希望他們成為無差別的硬件提供商。以芯片制造商英偉達(dá)為例，他們到時候會面臨兩個選擇，要么選擇和 Google 深度合作為其打工，要么選擇放棄這個方向做其他的芯片。

同樣如果 TensorFlow 優(yōu)先或者深度優(yōu)化某些 Google Cloud 的機器學(xué)習(xí)云計算相關(guān)的 API，Google 在這個機器學(xué)習(xí)云領(lǐng)域也會取得巨大的優(yōu)勢。事實上，Google 內(nèi)部版的 TensorFlow 就和 Google Cloud 深度綁定優(yōu)化，其他廠商用的開源的 TensorFlow 在性能上處于劣勢。再到應(yīng)用層，壟斷的 TensorFlow 也有權(quán)決定優(yōu)化某些特性，從而讓 Google 在應(yīng)用層面上獲得優(yōu)勢。

再往嚴(yán)重點說，個人、公司甚至國家在人工智能領(lǐng)域的自主發(fā)展都可能被壟斷的機器學(xué)習(xí)框架所控制。

這個擔(dān)憂并不是危言聳聽，地平線機器人技術(shù)創(chuàng)始人 &CEO、百度深度學(xué)習(xí)研究院 ( IDL ) 創(chuàng)始人、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜矣鄤P也對硅谷密探表示了同樣的憂慮，"放任 TensorFlow 成為世界上占統(tǒng)治地位的人工智能開發(fā)平臺對世界是危險的。盡管這個平臺目前是開源的，但是隨著時間的推移，人工智能變得越來越強大，這個系統(tǒng)會變得極端復(fù)雜到失去透明性，而且會很可怕的變成全世界數(shù)據(jù)，計算，硬件，編譯器等的標(biāo)準(zhǔn)制定者。這樣會導(dǎo)致一個不健康的生態(tài)，阻礙年輕人掌握技術(shù)的自由，讓個人，公司甚至國家在人工智能領(lǐng)域的自主發(fā)展，最終被一家商業(yè)公司所控制。"

分布式機器學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域可能誕生世界級企業(yè)

如果我們認(rèn)同人工智能是未來的發(fā)展方向，相信人工智能將進(jìn)入未來的日常生活，那么未來的設(shè)備會有具有從感知、交互、理解到?jīng)Q策的智能，這也必將伴隨誕生大量基于人工智能算法的芯片、系統(tǒng)和軟硬件平臺，這是一塊數(shù)千億美元的市場。

互聯(lián)網(wǎng)的上半場已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，接下來，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)將在人工智能領(lǐng)域展開競爭。而分布式機器學(xué)習(xí)框架是可能是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的皇冠。擁有領(lǐng)先的分布式學(xué)習(xí)框架，將網(wǎng)羅一大批開發(fā)者，也將掌握分布式機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)，將影響計算，硬件，編譯器等的標(biāo)準(zhǔn)的制定。更重要的是圍繞分布式機器學(xué)習(xí)框架將有巨大的生態(tài)圈紅利，這是一個誕生世界級企業(yè)的機會。

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一個可能的例子就是芯片行業(yè)，從內(nèi)部結(jié)構(gòu)上來看，CPU 內(nèi)控制單元等模塊的存在都是為了保證指令能夠一條接一條的有序執(zhí)行。通用性結(jié)構(gòu)對于傳統(tǒng)的編程計算模式非常適合，但無法滿足不需要太多的程序指令卻需要海量數(shù)據(jù)運算的深度學(xué)習(xí)的計算需求，所以人工智能芯片成為一個巨大市場，如果擁有領(lǐng)先的分布式學(xué)習(xí)框架，這將為給芯片企業(yè)帶來巨大的優(yōu)勢。

另一個可能的例子則是云計算領(lǐng)域，隨著人工智能的發(fā)展，人工智能技術(shù)必然改造云平臺，未來的云平臺是智能云，如同網(wǎng)絡(luò)的大腦，IBM、谷歌、微軟、亞馬遜都推出了自己的基于云計算的機器學(xué)習(xí)服務(wù)。無論是網(wǎng)絡(luò)安全公司、金融企業(yè)、智能家居廠商還是傳統(tǒng)企業(yè)都在利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)大幅改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)。而從這個角度，掌握分布式機器學(xué)習(xí)框架，擁有深度性能優(yōu)化的優(yōu)勢，再結(jié)合生態(tài)圈紅利，這甚至將決定云計算的下半場。

中國曾經(jīng)錯失各種機會

在過去，我們的高校和公司由于種種原因錯失了 PC 操作系統(tǒng)，錯失了手機操作系統(tǒng)，也沒有搞出 Hadoop 和 Spark 這樣的系統(tǒng)，或者后來我們做出了自己的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但是也沒能夠?qū)⑦@個標(biāo)準(zhǔn)推出去。

在過去，我們可以有理由說是因為我們?nèi)被A(chǔ)研發(fā)實力，我們?nèi)备叨思夹g(shù)人才，我們?nèi)鄙鷳B(tài)圈，或者我們錯過了合適的時間。

如今國內(nèi)技術(shù)發(fā)展迅猛，近年開始華人已經(jīng)處于人工智能研究的領(lǐng)先地位，占據(jù)了人工智能科研世界的半壁江山。

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（圖片來源：http://digitopoly.org">digitopoly.org）

國內(nèi)圍繞人工智能行業(yè)的投資也如火如荼，BAT 和華為等大公司也在人工智能領(lǐng)域廣泛布局，人工智能生態(tài)圈已經(jīng)初見雛形。

我們?nèi)タ?Caffe、TensorFlow、MXNet、Torch、 Theano、Poseidon 等深度學(xué)習(xí)框架，背后也有大量華人的身影，比如 Caffe 主要作者賈揚清，MXNet 主要開發(fā)者李沐，Poseidon 背后則是邢波（Eric Xing）。

推出中國主導(dǎo)的分布式機器學(xué)習(xí)框架，我們具備天時地利人和。

中國的智能產(chǎn)業(yè)不容樂觀

理論上而言，中國現(xiàn)在有能力主導(dǎo)一個世界級的分布式機器學(xué)習(xí)框架的開發(fā)和推廣，但是我們依舊要清楚的看到，目前并沒有中國的學(xué)術(shù)機構(gòu)或者公司推出一個全世界范圍內(nèi)有影響力的分布式機器學(xué)習(xí)框架并建立完整的生態(tài)圈。

推出一個框架或者標(biāo)準(zhǔn)其實不難，我們曾經(jīng)做過的龍芯、WAPI 和 TD-SCDMA，都曾經(jīng)掌握了一些技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但是都無法建立完整的生態(tài)圈。

一方面，國內(nèi)公司和科研機構(gòu)需要有對這些核心技術(shù)平臺的持續(xù)投入的決心。對這種沒有短期效益，但是長期會成為一個公司核心競爭力的技術(shù)方向必須要有足夠的耐心。

另一方面也需要我們擺脫單打獨斗的思維模式，要走出去，與全球眾多的科研人員、開發(fā)者、硬件廠商、應(yīng)用軟件廠商、集成商一起合作，形成良性的生態(tài)圈。

20 世紀(jì)以來，汽車、化學(xué)制造、航空航天、新能源、通訊、物流、計算機軟硬件、互聯(lián)網(wǎng)、云計算這些產(chǎn)業(yè)都是歐美國家催生的，率先創(chuàng)造一個產(chǎn)業(yè)，自然居于這個產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)先地位，我們也長期處于追趕狀態(tài)。隨著中國互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的發(fā)展，至少在人工智能領(lǐng)域，我們已經(jīng)沒有太多先例可以抄襲或者借鑒。

我們?nèi)缃褚呀?jīng)和其他國家站在了統(tǒng)一起跑線上，而我們能否搶占新一輪科技革命制高點，中國在智能時代能否崛起，這將關(guān)乎國家和民族的命運。

對于個體公司而言，或許選擇任何框架都差異不大，但是對整個國家和民族產(chǎn)業(yè)而言，這卻是涉及到巨大的產(chǎn)業(yè)利益分配。

在此我們呼吁國家人工智能戰(zhàn)略層面上應(yīng)當(dāng)看到分布式機器學(xué)習(xí)框架的重要性，通過各種手段來支持分布式機器學(xué)習(xí)框架的自主研發(fā)和推廣。

此外，由于開源軟件的發(fā)展，中國深受其惠，但長期以來缺乏對開源社區(qū)的回饋，過去在操作系統(tǒng)上我們沒有突破，而如今在人工智能領(lǐng)域，或許我們也可以對開源社區(qū)有所貢獻(xiàn)，主導(dǎo)或者重度參與世界級的分布式機器學(xué)習(xí)框架，讓中國創(chuàng)新走向世界。

也呼吁更多有識之士重視分布式機器學(xué)習(xí)框架，在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游的公司聯(lián)合起來，風(fēng)險和投資機構(gòu)也參與進(jìn)來，主導(dǎo)屬于中國的分布式機器學(xué)習(xí)框架，摘取這顆王冠上的明珠。

特別鳴謝衛(wèi)岸（現(xiàn)任 Samsung 美國 AI 研究實驗室技術(shù)戰(zhàn)略總監(jiān)）和丁險峰（華為傳感器實驗室首席科學(xué)家）。本文由對他們以及其它硅谷深度學(xué)習(xí)從業(yè)人員訪談的整理和創(chuàng)作而成。

本文為硅谷密探旗下《AI 嚴(yán)肅說》專欄文章

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作者：嚴(yán)肅

"硅谷密探聯(lián)合創(chuàng)始人 & 主筆，麻省大學(xué)人工智能方向研究生畢業(yè)，與通用汽車合作過為期兩年的無人駕駛科研項目，在 IJCAI 等學(xué)術(shù)會議上發(fā)表過多篇論文，在寫一系列 AI 的文章"