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GitHub、Red Hat纷纷被斥巨资收购,腾讯的开源之路怎么走?

更新时间  2022-07-11 22:01 阅读
本文摘要:近日,在2018年伙伴大会的前夕,马化腾明确提出了探讨建构“两张网”的战略措施:一方面耕耘消费互联网,另一方面大力亲吻产业互联网。这一战略的背后实质只不过是一以贯之的相连人与人、人与物、物与物的人联网、物联网和智联网的“三联”之路。 在人工智能领域,的目标是攻下AI终极难题-标准化人工智能。那么标准化人工智能是什么呢?“人工智能之父”图灵指出,当机器享有人类智慧时,就沦为了标准化人工智能。

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近日,在2018年伙伴大会的前夕,马化腾明确提出了探讨建构“两张网”的战略措施:一方面耕耘消费互联网,另一方面大力亲吻产业互联网。这一战略的背后实质只不过是一以贯之的相连人与人、人与物、物与物的人联网、物联网和智联网的“三联”之路。

在人工智能领域,的目标是攻下AI终极难题-标准化人工智能。那么标准化人工智能是什么呢?“人工智能之父”图灵指出,当机器享有人类智慧时,就沦为了标准化人工智能。

在第一天论坛上,副总裁姚星回应:“将扎根脚下,利用好人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud Computing),即ABC科技,建构新型基础设施,做到‘数字化助手’的标配,构成科技创新与产业应用于相互促进的良性循环,这在医疗、安防、零售、交通与娱乐行业早已有所反映。”四大实验室加码AI研究,开源新项目助力AI发展目前共计四大人工智能实验室,分别为深圳AI Lab、西雅图AI Lab、优图实验室和微信人工智能实验室。其中,深圳AI Lab主要注目四大研究+四大应用于;西雅图AI Lab主要注目语音与NLP;优图实验室主要注目计算机视觉、AI+行业应用于;微信人工智能实验室则主要研究AI语音。在论坛上,姚星重点讲解了在AI赋能医疗和安防领域的研究:在AI医疗方面,享有了“觅得影”AI影像筛查,需要展开食道癌、乳腺癌、肺癌等病症的早期筛查。

此外,在此次论坛上,发售了智能显微镜,需要融合AR和AI,让显微镜能已完成智能识别、检测、定量计算出来和报告分解等系列工作。在AI安防方面,过去两年,优图实验室打造出了天眼智能安防平台和天眼智能交通平台,需要展开检测、追踪、分析,为涉及部门获取协助。此外,AI实验室还在三大前沿技术领域展开了探寻:AI驱动的Siren虚拟人、在虚拟世界中训练建模成真实世界的TRobot机械臂、以及用AI打星际争霸。

论坛当天,AI实验室月宣告开源“Pocket Flow”项目。该项目是一个自动化深度自学模型传输与加快框架,可以统合多种模型传输与加快算法并利用增强自学自动搜寻适合传输参数,解决问题传统深度自学模型由于模型体积过于大,计算资源消耗低而无法在移动设备上部署的痛点,同时很大程度的减少了模型传输的技术门槛,赋能移动末端AI应用于研发。

这次大会上宣告开源的PocketFlow框架项目,在内部正在为多项移动末端业务获取模型传输与加快的技术支持。例如,在手机照片APP中,人脸关键点定位模型是一个常用的预处理模块,通过对脸部的百余个特征点展开辨识与定位,可以为先前的人脸识别、智能美颜等多个应用于获取适当的特征数据。基于PocketFlow框架,对人脸关键点定位模型展开传输,在维持定位精度恒定的同时,大幅地减少了计算出来支出,在本身早已十分精简的网络上获得了1.3 ~ 2倍平均的加快效果,传输后的模型也早已在实际产品中获得部署。

这对于其他科技企业而言,是一个不俗的有一点糅合的框架。各大科技企业入局,开源魅力确有?在所有的项目中,亿欧最感兴趣的是其开源项目。比尔盖茨在1976年就回应过对自由软件的赞成,在《致爱好者的公开信》一文中,他说:“有谁不会在没任何报酬的情况下来做到这些专业的工作?怎样的爱好者才不会投放三年的时间研发,找到所有的错误、撰写文档并且免费公布产品?事实上,只有我们大量投资来为个人电脑做到软件”。

也许在很多人眼里,开源项目很难赚。明明是自己以及团队辛辛苦苦研究出有的成果却要免费共享出来,这毫无疑问是件可笑的不道德。这么一想要,你就拢了。我先来举两个例子:上周,IBM以334亿美元的价格并购开源的企业软件制造商红帽公司(Red Hat),Red Hat也将要沦为IBM混合云部门的一部分。

对于Red Hat 的并购是IBM公司迄今为止规模仅次于的一笔交易,也是美国科技史上仅次于的一笔交易。IBM则期望这笔交易能协助其在全球快速增长快速增长的云业务中跟上亚马逊、谷歌等巨头。在今年国庆期间,基于彭博社一篇关于中国“黑客芯片”的报导,中美两国科技股板块一片哀嚎,涉及个股大幅度暴跌。在科技股暴跌的形式下,以Elastic之名展开交易的开源的数据搜寻软件初创公司Elasticsearch在上市当日,股价一路走高,涨幅多达90%,超过大约70美元,并在收盘时之后维持了这样的势头。

今天相结合开源赚的产品早已很广泛了,况且开源一词的问世就是为了拒绝接受免费。如今的企业早已某种程度只是靠卖产品盈利了,它必须获取的更好是服务。这从侧面也许也可以展现出开源软件享有的极大的分销优势。据资料表明,自2016年首次在GitHub上公布开源项目,目前已积累开源覆盖面积人工智能、移动研发、小程序等领域的57个项目。

此外,为更进一步贡献开源社区,陆续重新加入了Hyperledger、LF Networking和对外开放网络基金会,并沦为LF深度自学基金会首要创立成员及Linux基金会白金会员,这一系列的开源不道德刚好与此次的大会主题“对外开放,共生”互为与众不同。在AI的圈子里,各大科技公司都能深深意识到数据的重要性,都争相创建了仅有面向其内部的大型数据集,例如谷歌的JFT-300M和Facebook的Instagram数据集。但这些数据集及其训练获得的模型都没公开发表,对于一般的科研机构和中小企业来说,这些人工智能基础能力具有很高的门槛。

实质上,今年9月份,AI Lab之后宣告开源了另一个与AI涉及的项目-Tencent ML-Images,该项目由多标签图像数据集ML-Images,以及业内目前同类深度自学模型中精度最低的深度残差网络ResNet-101包含,还包括了1800万训练图像和1.1万多少见物体类别。这大自然为人工智能领域的科研人员和工程师获取了充裕的高质量训练数据,从另一方面增进人工智能行业的发展。

虽然的技术累积较为很深,然而开源的跟上毕竟十分艰苦。因为由业务和产品驱动的研发模式,使得它在开源之路上回头得并不平缓,从业务和产品,到 KPI,再行到部门之间的壁垒,这些因素都包含了开源路上的“拦路虎”。姚星在本次会议完结后,拒绝接受媒体专访时回应,目前内部正在推展多个技术团队去建构公用的技术模块,去做到更加多开源的贡献,展开优化上云,把更好内部组件与框架对外开放给云上的客户。

小结各大科技公司对开源项目只不过贡献不少,如百度、阿里、谷歌,甚至连一度抛弃开源的微软公司也不愿退出Windows时代的意味著掌控,转而投身到开源社区的贡献中,并于一周前以75亿美元并购GitHub。关于人工智能的的开源项目只不过也不少,如贪吃蛇游戏的人工智能、教AI打游戏的框架、为线稿上色的AI项目等。

正是这些开源项目的发布,才让更加多的人有机会在前人的研究基础上探寻出有更加多有意思的AI。亿欧曾多次专访过新西兰理工学院的教授,他回应,从技术层面上来讲,目前国内外的AI水平只不过差不多。但是从出发点来看,国外的企业研究AI大多抱着探寻不得而知的目的,而国内的企业更好的是由利益驱动。援引上述嘉宾的观点,笔者只是想要传达,这种开源分享的不道德,实质上更加能增进AI这项技术的变革。

一方面,它让后来者能站在巨人的肩膀上更进一步的深入研究,借此提供启发,探寻出有更加多的应用于;另一方面,在开源的同时,贡献者本身也能获得更加多可以完备该项目的对系统。


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