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天元、MindSpore、計圖、OneFlow……一連串國產開源深度學習框架的相繼問世，讓中國的開源AI迎來了遲到的“暖春”。

8月15日的“2019中國電子學會科學技術獎”頒獎儀式上，百度自主研發的“飛槳產業級深度學習技術與平臺”，更是榮獲2019年度中國電子學會科學技術獎科技進步一等獎。

國產開源深度學習框架開始得到行業的認可。

早在2016年的時候，國內的開源AI還只有百度飛槳一股力量，不少開發者被迫在Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch之間做選擇。特別是在“斷供華為”的陰影下，深度學習框架是否會被“斷奶”，一度成為外界熱議的焦點。在過度依賴國外開源框架造成的不確定中，“框架自由”成了國內不少開發者的夙愿。

2020年國產的深度學習框架逐漸填補了空白，可人工智能的“開源之戰”也愈演愈烈，早已上升為爭奪人工智能話語權的較量。中國需要的不僅是越來越多的參與者，還需要在世界舞臺上拼刀法的撒手锏。

01 開源的自由與國界

關于深度學習框架的價值，還要從算法開始說起。

在人工智能的三要素中，如果說數據是燃料、算力是發動機，算法就是催化劑，直接決定著發動機對燃料的利用率，也是深度學習研究中的基本功。在深度學習的初級階段，每位研究者都要花大量的時間寫算法。

深度學習框架的出現，大大降低了開發者入門的門檻，不再需要從零開始寫一套機器學習的算法，可以直接使用框架中已有的模型進行組裝，或者在已有模型的基礎上訓練自己的模型，讓算法的規模化生產成為可能。

打一個比方的話：優秀的深度學習框架給開發者的價值，可以讓開發者在項目訓練中告別手工時代，就像拖拉機之于農民，原先需要一鋤頭接著一鋤頭平整土地，自動化的拖拉機可以讓一個人完成原來數十人的工作。

其實業界對深度學習框架的價值早已形成了共識，爭議在于“開源”二字。無論是Google的TensorFlow，還是Facebook的PyTorch，無不披著開源的外衣，在“開源自由”的互聯網世界里，中國是否有必要推崇所謂的“國產”？

長江商學院經濟學教授、人工智能與制度研究中心主任許成鋼，曾經分享過這樣一組數據：中國關注人工智能開源軟件包的人數在2017年秋就超過了美國，但93％的中國研究者使用的是TensorFlow等美國企業提供的開源框架。

某種程度上說，這是一組相當恐怖的數據，芯片和開源框架分別代表了算力和算法，在芯片已經被國外卡脖子的局面下，倘若繼續高度依賴國外的開源框架，算力和算法兩大基石都受制于人，等同于徹底把游戲規則的制定權交到了美國手中。一旦游戲規則掌握在別人手里，中國永遠都是缺少話語權的弱者。

當然，國內仍然有不少理想主義者為開源唱贊歌，一群工程師、科學家、法學家為了開源自由對抗執法部門的故事，時常出現在國內的輿論場中。但現實終究拗不過強權，一向以開源社區自居的GitHub，屢屢傳出封禁伊朗、俄羅斯等國籍開發者的消息，開源背后的國界意識也是不爭的事實。

況且中國并不缺少過度信奉開源的教訓，典型的例子就是華為。在美國政府的封殺下，谷歌雖然照舊向華為開源了AOSP項目，可配套的GMS服務卻把華為拒之門外，直接影響了華為手機在海外市場的銷量。

開源深度學習框架是否存在同樣的隱憂？可能在槍響之前，我們永遠都不知道下一個陷阱在哪里。