2020年3月25日，人工智能领军企业旷视举办线上发布会，旷视联合创始人兼CTO唐文斌重新定义了人工智能底层的基础设施，并正式发布了旷视AI生产力平台Brain ，同时宣布开源其核心框架天元(MegEngine)。发布会最后，旷视云服务业务资深副总裁赵立威介绍了Brain 商业化路线，和初步实践成果。
AI基础设施层决定产业跑速
一直以来，AI的生产力被高昂的算力成本、人才成本所掣肘，AI技术往往成为众多企业的成本中心而非价值中心。先进技术如何能真正带动传统产业发展，提高AI生产力的解在哪里？
一个产业的发展，离不开一套能用、好用的基础设施，降低生产成本，提高生产效率，吸引更多人参与。作为全球最早用深度学习方法开展人工智能商业化探索的科技企业，旷视成立于AI 开发工具匮乏的早期人工智能时代，于是旷视靠自主研发，从0到1地解决了算法生产的问题。自公司创办以来，旷视一直奔跑在AI的主流赛道上，并形成了众多基于核心AI算法的硬件、软件、解决方案。但旷视唐文斌认为，真正影响产业跑速的不是算法、不是软件和硬件，也不是解决方案，而是AI的基础设施。
唐文斌指出：“AI的基础设施只有两部分组成—— 芯片平台和生产力平台。“”其中，芯片平台承载AI的计算，那么AI生产力该如何理解？
“AI算法的生产与程序生产不同，是一个系统工程，需要能够协同优化数据、算法、算力的平台级产品。六年间，旷视打造了自己的基础设施Brain ，今天我们想与更多的企业、开发者开放，合作共赢，促进AI产业繁荣。“唐文斌正式宣布，开源这套旷视自用6年的AI生产力平台的深度学习框架——“天元”MegEngine，并在线正式邀请全球开发者参与共建这套中国自研的生产力平台核心部分。
唐文斌解释，天元命名的来源为棋盘核心，亦为万物本源，旷视希望越来越多的开发者基于天元可以加速算法从0到1的创新。
旷视推出三位一体AI生产力平台
开源发布会上，旷视联合创始人、首席技术官唐文斌用厨房来做比喻，解释旷视的三位一体生产力平台——Brain 。
“Brain 平台的意义是为了能像 Visual Studio 一样为用户提供更完善的集成开发环境，满足AI开发者从AI生产（输出算法模型）到应用（实现算法工程化封装）各环节中，一站式、全流程算法研发的切实需求，将产品从实验室原型到工业部署原本数周或数月的时间成本，缩短到小时级。”唐文斌介绍到。
简单来讲，算法研发过程就像炒菜。在“美味算法”的研发中，数据就是各种各样的食材，需要清洗，分类管理，是“炒制”算法的原材料；而算法的训练和推理就像是烹制的过程，需要锅具（深度学习框架）来承载；算力则是一灶猛火，火候到位才能烧得好菜。
如果没有一套厨具和厨房，大厨就像在野外生存，不仅要逐兔追鸡，还得自己打铁铸锅、生火劈柴，菜品生产力很低。同样的，对于有一定的机器学习经验和框架基础的开发者来说，他们的开发工具往往需要东拼西凑，再强的学术造诣也无法加快算法的生产。
旷视认为，降低开发者的门槛，让AI变得平凡才能真正的释放AI生产力。因此，旷视希望通过开源、开放的方式逐步将AI生产力平台Brain 的能力传递给业界广大开发者，让每一个AI开发者都有能力快速实现算法从0到1的创造，进而创造更大的价值。
开源天元 减低AI开发者开发门槛
发布会上，天元开源项目的产品负责人田忠博详细介绍了天元的技术细节。天元是一套训练推理一体化、动静态合一的工业级深度学习框架，架构上具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层。
怎样才能简单开发？在传统开发环境中，AI开发者们会根据方向不同选用不同的框架，但是从原型设计到部署还需要切换开发工具，就像厨师每炒一道菜还要换个锅，锅和灶眼也不见得适配。
天元对于AI开发者来说，就是一套从菜谱到美味的端到端一体化智能锅，覆盖从训练到推理再到部署装盘全流程。不仅自带菜谱（模型库）还支持自定义菜谱（模型导入），具备”动静合一“的显示屏，灵活可控、方便操作，特别适合既要求美味，又追求效率和体验的AI生产者。
而现在这口“好锅” Alpha 版本的代码已经在新一代人工智能开源开放平台OpenI启智社区，以及全球最大的开源社区GitHub上实现开源。
旷视Brain 致力于让一部分企业先实现 AI
除了为解决开发者生产力而开源的天元，旷视还一同发布了Brain 的开放计划，以帮助企业实现 AI 的升级和智能化转型。
发布会上，旷视云服务业务资深副总裁赵立威向业界展示了Brain 的商业化全景。“我们不仅将把深度学习框架开源使用，也将开放数据能力、算力能力给企业级种子用户，至少能够先让一部分企业实现 AI 。”
“从目前的现实情况来看，产业实现AI 的共性难题莫过于无法解决场景过小而技术升级投入过大之间的矛盾，因此AI解决方案难以落地。以一家制造业领域的客户为例，工厂在配电产品质量检测中，会出现零部件颜色搭配错误、字符印刷残缺等情况，靠人工目检费时费力效率低，靠机器视觉方案就需要在数据、算法和算力投入大量的人力、物力，且模型效果难以维持。”赵立威在介绍现有Brain 方案时介绍到，“旷视为客户提供了基于Brain 平台的智能质检解决方案，综合统筹数据、算力的能力，帮助客户实现了模型的快速选型、优化和封装。工厂在Brain 的助力下，极大地提升了质检效率和生产效率。”
赵立威表示，旷视可以为企业用户打造专属的Brain 平台，为合作伙伴提供AI生产全流程的服务，从专业咨询、到数据生产、模型优化，再到私有化AI平台的建设运维，满足各行业在”AI “的过程中降本增效、自主安全和商业创新的诉求。
旷视开源天元 用AI创造更大价值
由Eric Raymond撰写的《大教堂与集市》一度被奉为开源圣经，他指出：”好的程序员知道写什么。伟大的程序员知道改写（和重复使用）什么“
生产力发展，本质是更多的人能够参与到世界的协作网络。AI产业发展，同样是需要更多的人、企业参与，但需要一个循序渐进的过程。
“天元就像是旷视的孩子，今年 6 岁了 ，她有很多的优点，我们非常喜欢她。她在旷视研究院算是小有所成，” 孙剑表示， “而今天，是她走出房间去迎接阳光，想为这个社会去做更多事情的时候。我们希望产学研各界的朋友对她有更多的呵护，帮她一起更快地成长。”
开源是一个循序渐进的过程。唐文斌在开源介绍开源计划时强调，“代码自己用和拿出来与人分享，会有巨大差距需要渐进式的升级，这次我们诚实地向大家宣布，当前开源的天元是 Alpha 版本，在向 Beta 版本和正式版本演进期间，我们希望更多优秀的开发者，以及院校以及企业能够参与进来，一起贡献代码，提出建议，共建更好的天元。”
天元的开源，使旷视成为全球首个将底层框架开源的人工智能企业，相信无论是人工智能产业界还是学术界都在期待它的表现。希望天元和Brain 也能像旷视所说的，真正缩短算法的研发周期，提升人工智能与产业融合的效率，为产业和社会发展创造更多价值。
