AI系统化风潮渐显，PaddlePaddle如何应对开发者争夺战

    最近很多海外企业之中在发生一种很有趣的改变，那就是AI正在脱离其他部门附属品的角色，成为一个独立的部门或事业部。
    先是CEO纳德拉对微软大动干戈地进行了重组，将原Windows部门重组成“设备与体验”和“云计算与人工智能平台”。很快谷歌也宣布将原来的人工智能及搜索部门一分为二，将人工智能部分独立出来，归由原来谷歌大脑的负责人Jeff Dean领导。不久苹果又挖角了谷歌前人工智能及搜索部门主管John Giannandrea，任命其领导机器学习和人工智能战略并直接向Tim Cook汇报。
    （苹果雇用谷歌前人工智能主管John Giannandrea）
    对于AI行业来说，这显然是好消息。谷歌和微软一样，原本将AI与自身最核心的业务归拢在一起，如今将两者区分开来，无疑是一种提升对AI重视程度的表现。未来的风向或许是，深度学习不再是某一项业务的衍生品或附庸，甩掉原生根系的纠缠，走向独立发展、高频竞争的快车道时代。
    而在整个AI快道比拼当中，硬件算力、数据算法等等元素无一不处于白热化的竞赛之中，几乎每天都有新的论文、新的产品问世。可隐藏在快道底层的，却是一个极易被忽视，但却实际至关重要的问题——深度学习开发框架。
    每位AI开发者每天都会使用它，可外界对它的关注却少之又少。但深度学习开发框架绝非一滩死水，悄然之中谷歌、Facebook、百度三大AI巨头，正在围绕深度学习框架展开一场新的“三国杀”。
    AI要冲：深度学习正在变成一件更专注、更系统的事
    在谷歌原来的业务结构中，谷歌大脑本是一个偏重于研究的团队，在深度学习、NLP、CV等等领域的国际期刊和学术上发表了大量论文，并且将开发框架TensorFlow归拢到自己旗下。
    随着近一两年间AI相关技术的应用性增强，谷歌大脑的上述研究结果也开始有机会进一步投入产业。谷歌这一次提升AI业务的重要性，或许是在谋划AI业务独立开发和系统性业务布局的可能——AI与工业、AI医疗影像……当技术前景越来越广阔时，就进一步展现出了深度学习开发框架在产业关系中的战略要冲地位。深度学习开发框架可以圈定开发者和应用，从而释放谷歌在AI方面的技术能力和未来TPU的计算能力。
    巨头们纷纷开始调整架构，意味着深度学习正在走向系统化和专注化，这以数据、感知与运算的深度缠绕的产业领域，开发以及开发者生态自然成为了产业活跃度的基石，有关开发生态的竞争则直接体现在了深度学习开发框架的发展中。
    比如，Facebook就不愿让谷歌独享深度学习开发平台带来生态收益，在去年年初推出了针对意味十足的开发平台PyTorch。并且在去年9月联手微软旗下的CNTK和Caffe2，推出了一套开放的神经网络交换格式，为的是在谷歌生态愈发封闭时，提升场内其他选手之间框架格式的互通性。
    而在中国，百度的PaddlePaddle也在不断发展，凭借本土化特色吸引了国内的开发者，综合GitHub pull request的数据来看，PaddlePaddle已经成为了全球开发热度增速最高的开源深度学习平台。同时随着百度在斯坦福、加州伯克利等海外高校频繁开展技术交流活动，PaddlePaddle甚至在逐步走向世界舞台。
    不知不觉间，这三大科技巨头专属的深度学习框架，正在展开一场新的三强争霸。
    
    
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