CSDN|GitHub 标星 20000+，国产 AI 开源从算法开始突破 | 专访商汤联合创始人林达华
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作者 | 阿司匹林出品 | CSDN（ID：CSDNnews）作为已经有4000多名员工的AI独角兽 ， 商汤的一举一动备受关注 。 从2018年开始 ， 奔着“开源、统一、可复现”的目标 ， 商汤开始建设人工智能算法的开源体系 。 当时 ， 商汤联合创始人林达华教授则主导发起了OpenMMLab项目 ， 今年商汤将其升级为商汤的算法开放体系 。经过两年的发展 ， OpenMMLab在GitHub上累计收获了超过20000 Star ， 覆盖10多个研究方向、100多种算法和700多种预训练的模型 ， 可提供开放的基础技术支持、接口标准和算法框架 ， 逐渐形成了完整的体系和组织架构 。
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然而在自主可控的号召下 ， 作为底层的深度学习框架更受关注 。2020年初 ， 旷视、华为等先后开源 MegEngine 和 MindSpore ， 商汤 SenseParrots 的下一步动向立即成为业界关注的焦点 。 实际上 ， 商汤从创立第一天开始就自主研发深度学习平台 SenseParrots ， 经过这几年连续三代的迭代 ， 已经形成了非常完整的工业级的深度学习平台 。 然而为何商汤选择先开源 OpenMMLab ， 而不是 SenseParrots ， 背后是出于什么考虑？会有开源的规划吗？ 8月 ， 在苏州举行的全球人工智能产品应用博览会上 ， CSDN 与林达华教授一起聊了聊商汤的开源规划 ， 以及产学研结合的那些事 。
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开源框架如何才能发挥更大的价值 CSDN：为什么选择 OpenMMLab 作为切入点？SenseParrots 是否有开源的计划呢？林达华：商汤有底层的超算平台 ， 有自主研发的深度学习框架 ， 也有上层的各种算法和应用平台 ， 这些是商汤自主研发和原创积累下来的技术体系 。 为了响应国家的号召和社会的期待 ， 各个 AI 企业都开始有自己的开源战略 ， 商汤也有自己的思考 ， 我们理解开源的一个最重要的目的就是要能够为科研和产业服务的开放技术生态 。开源切入点的选择非常关键 。 现在在深度学习框架领域 ， 虽然已经有了不少开源框架 ， 但是目前被广泛应用的主要就是 PyTorch 和 TensorFlow ， 而且已经形成了非常巨大的生态 。不管是每年数以千计的论文 ， 还有各个企业所积累的各种各样的产品 ， 它们背后的代码都是基于这两个框架 。 人工智能领域发展到现在 ， 已经形成了一个丰富的体系 。 一个人工智能应用的建立不仅依赖深度学习框架 ， 还需要多层次的算法、工具、以及各种工程环境的支撑 。 因此 ， 单纯开放一个训练框架 ， 没有生态的牵引与配合 ， 是很难形成较大的影响力的 ， 也很难给整个业界带来很大的价值 。我们做开源 ， 就是要真正建立一个有影响力的开源生态 。 我们选择现在相对空白的领域——视觉深度学习领域的开放算法体系OpenMMLab 。 即使有 PyTorch、TensorFlow 这些底层的深度学习框架 ， 开发者要建立起来一个完备的上层应用 ， 依然需要大量的算法和工程开发工作 ， 而这一块的开源体系还是处在相对初级的阶段 ， 这也是为什么 OpenMMLab 开源了一部分算法库 ， 比如 mmdetection 已经取得了巨大的影响力 ， OpenMMLab 旗下的其它开源项目的影响力也在持续增长 。 目前 OpenMMLab 体系在 GitHub 已经有超过20000颗星 。有了生态影响力之后 ， 我们以此为切入点 ， 就可以规划下一步 。 未来我们会在合适的时机开放更底层的深度学习框架 SenseParrots ， 它提供了跟 PyTorch 等主要框架兼容的表达层 ， 因此跟OpenMMLab的生态是连接在一起的 。 只要各种上层应用都是基于 OpenMMLab 来构建 ， 那么我们开源 SenseParrots 等基础设施之后 ， 开发者的迁移成本就会大幅降低 ， 真正带动生态发展 。这是商汤在开源策略上的思考 ， 也是我们朝着真正建立一个有影响力的开源生态而努力的目标 。CSDN：OpenMMLab 的主要优势在哪？林达华：商汤在计算机视觉和深度学习领域有着非常深厚的技术积累 。 每一个算法的开发都是一个非常复杂的过程 ， 除了大量的算法设计 ， 还需要大量的工程实践 ， 里面任何一个参数设计错误 ， 就会导致精度达不到应有的水平 。比如 ， 一个简单的检测算法 ， 理解其原理其实不是很花时间 ， 但真正要实现出来 ， 并达到预期的结果 ，即使是一个受过专门训练的博士 ， 也会花费大量时间 。 就像设计一架飞机 ， 虽然基本的物理原理大家都懂 ， 但是要设计出符合性能要求的飞机 ， 需要很长时间的沉淀 。商汤在过去几年里沉淀了大量的设计细节和经验 ， 因此其他人在使用商汤开源的算法时 ， 不需要把同样的坑再踩一遍 。 对于企业和科研来说 ， 具有非常巨大的价值 。CSDN：商汤开源的目的是什么？OpenMMLab 有商业化的规划吗？？ 林达华：商汤开源的目的更多是构建人工智能未来的产业生态 。 一旦建立起生态 ， 整个行业发展起来 ， 大家都会认识到商汤在这个过程中能够提供平台的能力 ， 就会有越来越多的伙伴和企业愿意跟商汤合作 ， 把 AI 推到到更多的行业中 。 生态的构建给商汤所带来的长远的战略利益是非常的巨大的 。
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