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5月25-26日，由中国人工智能学会主办，京东云和南京市麒麟科技创新园管理委员会联合承办的“2019全球人工智能技术大会”在南京紫金山庄举办。作为战略合作媒体进行支持报道。
26日下午，在人工智能开放平台与产业发展论坛上，中科院自动化所研究员程健，北京大学教授、北京智源人工智能研究院院长黄铁军，百度机器人与自动驾驶实验室主任、三维视觉首席科学家、肯塔基大学终身教授杨睿刚，腾讯 AI Lab 机器学习中心高级研究员吴家祥，苏宁科技集团人工智能研发中心总监助理秦榛分别发表了主题演讲。中科院自动化所所长、中国科学院大学人工智能学院院长徐波担任本场论坛的主席兼主持人。
TensorFlow遥遥领先，中国该如何构建自主开放平台？
近些年来深度学习逐渐为大家所关注，而且在图像和语音识别等场景应用率很高。如今，深度学习模型越来越复杂，训练也更加困难，因此构建深度学习框架的呼声也越来越高。
程健在“人工智能开放平台发展现状和趋势”的主题演讲中讲到：“在没有框架前，我们是非常痛苦的。专家水平的人员写一个简单的模型需要几个月的时间。但在Caffeine、TensorFlow出现后，一般水平的技术人员写ResNet 模型只需2到3天就可以写完。”
中科院自动化所研究员程健
目前，国内外纷纷建立了众多开源平台。以深度学习平台为例，据GitHub上统计的深度学习框架流行度分析得知，TensorFlow 的流行度遥遥领先，而且对过去六年4.3万篇机器学习论文进行统计，提到的各种深度学习框架概率排在前十名的无一例外都是国外平台。
程健指出：“国内深度学习平台蓬勃发展、百花齐放、各有特色，但与国外的平台相比还存在着差距。”总体来说，国内深度学习平台存在开源少、碎片化、影响力小、持续性较差的问题。在开源开放性方面中国做得还不够好。例如，百度的PaddlePaddle是开源开放的，但阿里巴巴的PAI平台只开放,腾讯PocketFlow平台只开源。
然而，AI平台作为连接底层硬件和上层AI应用之间的重要纽带，对AI产业应用有着决定性影响。因此，建立自主开放平台变得至关重要。程健认为：“在构建自主开放平台的时候从谷歌TensorFlow平台得到了一些启示。为此，我认为AI平台的三要素为：基础创新是根本，开源开放是关键，应用驱动是核心。”
除此之外，构建开放平台要瞄准技术发展趋势，提前部署；更要拆除藩篱，联合企业和学术界共同打造建立在第三方环境下的AI平台。
OpenI承诺永远开放，不为利益所动
在2018年10月31日召开的中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习中，习近平总书记强调，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，在短板上抓紧布局，加快推动我国我国新一代人工智能健康发展！
黄铁军在“新一代人工智能开源开放平台”的主题演讲中讲到：“我国人工智能基础理论和原创算法与国外相比差距较大，高端芯片、关键部件、高精度传感器等基础薄弱，而且尚未形成具有国际影响力的人工智能开源开放平台。”
北京智源人工智能研究院院长黄铁军
2017年，为了配合《新一代人工智能发展规划》落地实施，在科技部的指导下，新一代人工智能产业技术创新战略联盟（AITISA）成立，首批成员单位由来自行业内的顶尖企业、高校和科研院所、资本机构、服务机构和创新型企业组成。联盟成立以后便开始了着手构建新一代开放创新平台。
今年1月份，OpenI启智平台的搭建拉开序幕，直到4月18日OpenI代码正式对外开放。目前，OpenI启智平台面向全球发布了四个基础设施和框架技术平台：启智章鱼、启智珊瑚、启智Trustie和启智VisualDL。
启智平台的使命是成为支撑中国AI研究的顶尖科研平台和国家前三的AI开源社区。黄铁军强调，通过构建OpenI的技术链、创新链和生态链，可以推动人工智能产业健康快速发展及其在社会经济领域的广泛应用。同时，黄铁军还在演讲中承诺：“这个平台没有与任何一家公司和商业利益捆绑在一起，我们承诺永远开放免费，便不会因为某个公司的商业取向而改变政策。”
AI平台是连接底层硬件和应用的重要纽带，推进AI开源平台的构建有助于构建健康的AI生态。但谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch仍占据主要市场，而且这些平台在科研领域也占据垄断地位，这并不利于国内开源平台的推广。因此，国内开源平台的构建在吸引企业的技术人员使用外，让更多的学生可以在平台上练习从而不断扩大平台稳定的用户群，进而构建和谐稳定的AI生态。
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