近日，未來智庫發(fā)布《人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告:格局、潛力與展望》，其中指出我國人工智能產(chǎn)業(yè)側重于技術層和應用層，尤其是終端產(chǎn)品落地豐富，但受限于創(chuàng)新難度大、技術和資金壁壘高等特點，基礎層短板突出，底層技術和基礎理論缺乏標志性研究成果。事實上，隨著人工智能的不斷發(fā)展，曠視等中國人工智能企業(yè)正在基礎層不斷發(fā)力，從底層推進人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設。

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在曠視看來，人工智能應用層的場景是無限的，因此對于算法的需求也是無限的，但目前人工智能產(chǎn)業(yè)算法生產(chǎn)具有局限性，只能維持AI產(chǎn)業(yè)短期的表面繁榮，真正影響產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展的應該是從人工智能基礎層發(fā)力。為此，曠視自2014年起便開始自主打造新一代AI生產(chǎn)力平臺Brain++，包括深度學習框架天元（MegEngine）、深度學習云計算平臺（MegCompute）、數(shù)據(jù)管理平臺（MegData），能夠協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)、算法、算力，讓研發(fā)人員獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術能力。

圖：曠視自主研發(fā)了新一代AI生產(chǎn)力平臺Brain++

具體來看，曠視Brain++不僅關注云上場景，對物聯(lián)網(wǎng)等端上場景也進行了設計和優(yōu)化，使得Brain++具有輕量化特點，可有效支撐云端、移動端和邊緣端等不同計算平臺的業(yè)務開展。同時，結合曠視自身優(yōu)勢，Brain++針對視覺類任務做出了定制優(yōu)化，使處理圖像與影像更為高效，非常適合海量圖像及視頻訓練等復雜的視覺任務，如圖像分類、物體檢測、物體場景分割、影像分析等。此外，通過集成自研的自動機器學習（AutoML）技術，曠視Brain++使高效的半自動算法研發(fā)產(chǎn)線成為現(xiàn)實，幫助用戶在AI生產(chǎn)過程中降本增效。

基于多年的曠視研發(fā)實踐積累，Brain++形成了強大的多任務、多用戶調(diào)度能力，使算法訓練效率顯著提高，可智能地調(diào)度平臺硬件基礎設施的算力，同時支持數(shù)百名研究人員在數(shù)萬個GPU芯片上執(zhí)行多達數(shù)千個訓練任務。

在Brain++的基礎上，曠視得以開發(fā)出大量部署于云端、移動端、邊緣端等全計算平臺的先進深度神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)了全棧式解決方案對個人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)三大垂直場景的賦能，幫助實現(xiàn)降本增效，曠視也由此成為這些領域人工智能落地的領導者。

圖：曠視開源Brain++深度學習框架天元

值得一提的是，在以Brain++作為基礎支撐自身業(yè)務推進的同時，曠視還開源了Brain++深度學習框架天元，降低算法生產(chǎn)門檻，讓更多開發(fā)者加入AI的網(wǎng)絡，共同完善人工智能底層生態(tài)，在基礎層面推進人工智能的發(fā)展。在未來，曠視將繼續(xù)強化技術實力，并逐步開放算力和數(shù)據(jù)平臺，與更多從業(yè)者一同推動我國人工智能的長期繁榮。

新聞名稱：我國AI基礎層短板突出曠視Brain++夯實人工智能底層基礎
文章分享：http://weahome.cn/article/cjpjsj.html