深（shēn）度学习推动人工智能发展，百度、华（huá）为旷视等高科技企业加入其中。

近年来，深度学习（xí）推（tuī）动着AI技术和产业发展浪潮迭起。然而，随着技术的不断前进（jìn）和应用的大（dà）规模增长，产业开发（fā）者们面临的挑战也日渐突出：数据量越（yuè）来越大，动辄上 TB；模型越（yuè）来越复杂，模型参数（shù）也越来越多……

而另（lìng）一方（fāng）面，随着国内产业互联网、产业智能化进程及“新（xīn）基建”的（de）步（bù）伐（fá）进（jìn）一步深（shēn）入，产业界对于（yú）AI的需求不断扩（kuò）张。

AI落地过程中必然会涉及到更多场（chǎng）景。这些场景或许和（hé）工业有关，或许和农（nóng）业有关，或许（xǔ）和交通（tōng）有关，或许还与智（zhì）能（néng）城市（shì）建设有关，但（dàn）都（dōu）需（xū）要（yào）企（qǐ）业和（hé）开（kāi）发者们深入其中，根据（jù）数（shù）据、计算、部（bù）署场景、硬件（jiàn）解决方案等不断调教（jiāo）算法。挑战越来越大，需求越来越多，称手的AI开源工具，特别是作为底层核心的开（kāi）源深度学习（xí）框架（jià）／平台，对于在AI落地应用（yòng）过程中冲在最前方的那些产业开发（fā）者而言，重要性再度（dù）凸显。本周之内，早（zǎo）已（yǐ）在AI开源领域（yù）深耕多年的百度（dù）打头，华为为代（dài）表的的（de）ICT企（qǐ）业、旷视为代表的AI初创企业跟进，在一周内先后升级或者开源（yuán）了自（zì）家的深度学习（xí）框（kuàng）架／平台，国产深度学习框架／平台（tái）迎来一轮密集爆发。越来越多的国产眼睛，正（zhèng）在凝视深度学习框（kuàng）架／平（píng）台开源的战场。

在这轮（lún）经济（jì）周期中（zhōng），每家企（qǐ）业都（dōu）是“新基（jī）建”的齿轮。各（gè）自（zì）的（de）深度学（xué）习框架／平台开源开放，共同推（tuī）动了国内（nèi）AI开源的（de）进（jìn）程（chéng）。毕竟，过去国内开源社（shè）区氛围和美国存在差距，缺乏这（zhè）种相互探讨、技术进步的社区气氛（fēn）。去看GitHub上谷歌（gē）、Facebook、百度等人工智（zhì）能前沿企业在深度（dù）学习（xí）框架这个战场（chǎng）的和谐交锋、友好博弈，你能发觉，国内需要走（zǒu）的路还是（shì）很（hěn）长。这也是国内开源（yuán）社区（qū）真正需要向太平洋东（dōng）岸学习的（de）地（dì）方。

一 “众声喧哗”的诞生

任何（hé）技（jì）术的交锋，都像是人与人之间（jiān）的互动，这是（shì）“众声喧哗”、“相互吸纳”的过程。各有所长各各有（yǒu）所（suǒ）短，竞（jìng）争和博（bó）弈，会带来行业整体进步。“新基建”背景下（xià），企业（yè）都是（shì）在（zài）为围绕着技术（shù）、商业、组织乃至对外赋（fù）能。尤其是疫情过（guò）后，企业一方面面临着（zhe）外部压力困扰（rǎo），另一方面也面临着内部协同诉（sù）求，于是一大批新的技术产品（pǐn）涌现出来。我（wǒ）们不妨先去观（guān）察，三者技（jì）术方案（àn）是（shì）怎样的。3月23日（rì）百度（dù）飞（fēi）桨（jiǎng）（PaddlePaddle）宣布在智能视觉领域（yù）得到了提升（shēng）。

PaddleCV全景图首度曝光，其底层框架与工具层得到了工（gōng）业级提升，这（zhè）种提升面向（xiàng）的是当下工业领域诉（sù）求。要（yào）知道，目标检测（cè）是（shì）计算（suàn）机（jī）视觉领（lǐng）域（yù）不（bú）可缺（quē）少的一环。深度（dù）学习往往（wǎng）需要对（duì）图像进行处理，3D视觉往往意味着（zhe）在工业领（lǐng）域会有更好的实践。仅仅是在2018年（nián）的工博会和2019年的（de）光博会上，工业（yè）视觉领域，多的是火爆的3D视觉引导（dǎo）。

工业企业在（zài）疫（yì）情袭来（lái）时，面临安全生产（chǎn）和停工风险。工业企业（yè）对AI需求（qiú）迅速增长，很多企（qǐ）业甚至刚刚才开始学（xué）习使用深度学（xué）习（xí），也（yě）缺乏必要的人才储备，甚至还（hái）需要（yào）让人才远（yuǎn）程学（xué）习，和互联网（wǎng）、AI大厂的（de）相（xiàng）关领域负责人“陪练（liàn）”。工业企业需要3D视觉的分析，用于自家（jiā）业（yè）务（wù）的改（gǎi）进。还需要更多经（jīng）过成（chéng）熟验证的算法做支撑。所（suǒ）以（yǐ）你可以看到（dào），PaddleCV新增了15个在（zài）产业实践中广泛应（yīng）用的算法，整体（tǐ）高质（zhì）量（liàng）算（suàn）法数量达到（dào）73个，35个高精度（dù）预训练模（mó）型，总（zǒng）数达到203个。算法重（chóng）要（yào）性无（wú）需多言。工（gōng）业（yè）企业（yè）一般没有太多时间和经验投入算法研究，使用（yòng）现成的算法，往往（wǎng）可以节约（yuē）人力和（hé）成本。为这（zhè）些企业提供更好的算法，恰（qià）当其实。

除了对智能视觉进行升级之（zhī）外，百度飞桨还在近期新增适配比特大陆最新算丰系列AI芯片、两者（zhě）的融合，体现在芯片利用率、性能功耗比等指（zhǐ）标上，相比传（chuán）统GPU更适合深（shēn）度学（xué）习（xí）推理。这（zhè）对产业开发者运用AI开源底层工具推动应用落地（dì）而言，无疑又（yòu）是一大福音。百度对飞桨（jiǎng）深度学习平（píng）台的（de）不断（duàn）升级改进是值得关注的。

在AI开源、特别（bié）是深度学（xué）习框架／平台方面（miàn）深耕多（duō）年，百（bǎi）度深谙技术开源之道，飞（fēi）桨已经具备了（le）兼具灵活和效率的开（kāi）发机制、工业级应用效果的模型、超大规模分布（bù）式训（xùn）练能力、推理引擎一（yī）体（tǐ）化（huà）设计以（yǐ）及系统（tǒng）化的服务支持等（děng）等特点，解决（jué）了诸多（duō）实际开发（fā）和应用过（guò）程中的刚（gāng）需，让产业开发（fā）者用（yòng）着更称手。而对于AI开源领域的后来者而言，飞桨也塑造了一个样板（bǎn）。

我们再看看旷视。旷视在3月25日正式发布了旷视AI生产力平台Brain＋＋，还开源了其深度学习框架（jià）天元（ MegEngine）。

追溯（sù）MegEngine的诞生，它在2014年由（yóu）旷视自主开发形成，在这个基础上则（zé）是（shì）将数据和算力平台融（róng）合（hé），构建（jiàn）了集“算法、数据和算力”于一体的AI生产力套件。对旷视这（zhè）样一家创业企业而言（yán），此（cǐ）时（shí）开源自家（jiā）深度（dù）学习框架可能有着非常复杂的内（nèi）外因素。

从内部视角看，旷视这（zhè）几年（nián）针对城市、供（gòng）应链、智能设备等领域发布了一（yī）系列解（jiě）决方案，的（de）确积累（lèi）了一（yī）定（dìng）的行业经验，它也到了可以尝试（shì）对（duì）外输出自身（shēn）解决方案的时刻。这种（zhǒng）对外输出（chū）的（de）能力，是当下所有（yǒu）产业互联网（wǎng）领域（yù）耕耘到一定程度（dù）公（gōng）司都会做（zuò）的事（shì）情。从外部（bù）视角看，创（chuàng）业企（qǐ）业在当下的环境中（zhōng）普遍面临考验，一批企业面临（lín）现（xiàn）金流断（duàn）裂（liè）的危（wēi）机。旷视（shì）可能并（bìng）不存在这方面的问（wèn）题，但后疫情关口通过对标一线巨（jù）头的方式去（qù）“秀肌肉（ròu）”，一方面是在提振内部士（shì）气，另一方面也是在吸引行业关注（zhù）。当（dāng）然，它恐怕还有向上管（guǎn）理的（de）考量。不过，旷视发（fā）布（bù）深度学习框架的时间节（jiē）点，和百度、华（huá）为深度学习框架（jià）改进或发布的时间节（jiē）点靠的太近（jìn），这种“近（jìn）”，其实有（yǒu）着某种讨巧和暧昧的因素——毕竟（jìng）一家创业公（gōng）司在面对巨（jù）头（tóu）的时候，必须要懂得使用“巧劲”才（cái）能寻（xún）找到自己的位置（zhì）和空（kōng）间（jiān）。几乎是同时，华（huá）为在3月28日的华为开发者大（dà）会（huì）2020上也推出（chū）了自家全场景AI计算框架MindSpore。

华为更是如此（cǐ）。这（zhè）样一家ICT企（qǐ）业一直被视为中国数字化转（zhuǎn）型领导（dǎo）者（zhě）。过去它一直以“硬”的形象示人，但是（shì）现在却在（zài）愈加往（wǎng）“柔软（ruǎn）”的方（fāng）向发展。

从内部视角去看（kàn），华为（wéi）此时推出开源框架，是华为云Cloud＆AI BG成立（lì）后的重要一步。尤其是这（zhè）次在华为开发者大（dà）会2020上推出这个产品，用意更是明显。它很大一部（bù）分因素在于汇聚（jù）起（qǐ）一批开（kāi）发者。从2017年华为成立（lì）Cloud＆AI产品与服务BU开始，这（zhè）家企业（yè）就一直在试图摆脱“卖盒子（zǐ）”的形象，我（wǒ）在（zài）去年一篇文章中就曾戏言“华为云变得更（gèng）坚（jiān）硬也更柔软（ruǎn）了”。今年1月时（shí），华为（wéi）又将“Cloud＆AI产（chǎn）品与（yǔ）服务（wù）BU”提升成了“Cloud＆AI BG”，成为（wéi）华为第四（sì）大BG（事业群）。从BU到BG就会发现（xiàn），云的地位再次提高了。云和开（kāi）源几乎是（shì）同一个问题的两个方（fāng）面（miàn），云（yún）的进化必（bì）然会带来开源这个行（háng）为。

从外部（bù）视角（jiǎo）去看（kàn），华为云（yún）一直（zhí）面（miàn）临（lín）着阿里云、腾讯云（yún）、百度智能云等厂（chǎng）商的竞争，百度也早早开（kāi）源了飞桨（PaddlePaddle）。华为云也（yě）到了关键的对外开放（fàng）的（de）窗口期，这种开放其实（shí）也是（shì）在适应竞争环境。

二，争鸣和博弈的来临

华为和旷视的（de）入局，让国（guó）产深度学习框（kuàng）架／平台市场展（zhǎn）现出了争鸣和博弈的态势（shì）。产（chǎn）业互联网（wǎng）、产业（yè）智（zhì）能化的（de）进程（chéng）行至今日（rì），已不可阻挡，疫（yì）情还（hái）加速了这个过程。这次（cì）华（huá）为、旷视（shì）接连宣布开源深度学（xué）习框架，更是这种环境下的产物。一些后（hòu）发厂商需要（yào）在后（hòu）疫情的“窗口期（qī）”中抢（qiǎng）占位置。

这种（zhǒng）抢占位（wèi）置的（de）姿态，不仅仅是向上管理，也（yě）是横向竞争，更是对合作伙（huǒ）伴（bàn）的吸引。我们不（bú）能（néng）简单（dān）用“零和”视角（jiǎo）去思（sī）考当下市场的变化，市场不是（shì）几家企业在简单切蛋糕。如果你从（cóng）国内AI、产（chǎn）业互联网步伐前进的宏观背景（jǐng）去思考，就会知（zhī）道，无（wú）论是百度（dù）、华为、旷视，其实都是中国这轮“新基（jī）建”带（dài）来的又一轮数字化转型浪潮中（zhōng）的参与（yǔ）者。

我们（men）甚至可以这么理解，“新（xīn）基建”这个机器中有一个个转向产业（yè）互联网、产业智能（néng）化的（de）“齿轮”，这些（xiē）中又有一个个“弹簧”，保（bǎo）持着“齿轮”之间互动平衡。大机器的轰鸣前行，会（huì）引（yǐn）发（fā）所有企业的连锁反（fǎn）应。不管怎样（yàng）说，这样的争鸣（míng）和（hé）博弈都（dōu）将集体降低（dī）算法研（yán）发成本，为接下来AI能力的大规模工业化（huà）普及创造条（tiáo）件（jiàn）。事实上（shàng），这（zhè）也将进一（yī）步（bù）推动AI技（jì）术和智能（néng）经济（jì）实（shí）现批量生（shēng）产。

这次（cì）值得（dé）注（zhù）意的是两个玩家，一个是百度，一个是华（huá）为。百度飞桨当前在社区（qū）、技术、生态都是最完整的。

先看组数据，飞桨累（lèi）计（jì）服务超过150万开发者，有超过6．5万企业用户，在定制化训（xùn）练（liàn）平台（tái）上发布（bù）了16．9万个模型，且模型数量（liàng）呈现（xiàn）显著增长趋势（shì），在工业、农业、服务业等各行各业中得到了的广泛（fàn）应用（yòng）。飞桨的（de）深度（dù）学习模型开发能力、训练能（néng）力（lì）、预测和部署能力一直在持续提升，可比肩TensorFlow、PyTorch等国际主流框架，甚（shèn）至不少技术还更强。飞桨也是中国（guó）首个（gè）全面（miàn）开源开（kāi）放、功能完备的产业级深度学习（xí）平台。2019年底IDC行业（yè）市（shì）场调（diào）研报告中（zhōng），国内整体市场形成TensorFlow、PyTorch、飞桨（PaddlePaddle）三（sān）强争（zhēng）霸的局面。

总的来说，百度飞桨处在国（guó）内领头羊的位置，甚至可以认为，飞桨是国内（nèi）目前功（gōng）能最完备的端到端开（kāi）源深度学习平台。

用百度CTO王（wáng）海峰的话来说，在智能时代（dài），深度学（xué）习框架向下对（duì）接芯片指（zhǐ）令集，向上（shàng）承（chéng）接各种业（yè）务模（mó）型、行（háng）业应用，起（qǐ）到承上启下的作用，是“智能（néng）时代的操作（zuò）系统”。

华为目（mù）前则是强（qiáng）在硬件。华为（wéi）自身在ICT领域对技（jì）术和（hé）能力（lì）有所积（jī）淀，尤（yóu）其是“鲲（kūn）鹏＋昇（shēng）腾”的算力（lì）充（chōng）沛，它的实力不可小觑。华为在硬（yìng）件（jiàn）开发者生态这块的聚合的（de）确也处在相对领先的位置，尤其是在政企市场，很多（duō）客户要求私有（yǒu）化部署。华为在ICT领域（yù）的积（jī）淀，容易（yì）在（zài）政企（qǐ）客户隐私的情况下实现跨场景协同（tóng）。旷视的体量相对百（bǎi）度和华为小一些，它（tā）要在自身的优势领域（yù）进行发挥。在各家的争鸣和博弈中，很大程度要看社区的建设——毕竟（jìng）从漏（lòu）斗模型（xíng）来（lái）说，社区开发者（zhě）规模，几乎决定了客（kè）户规模（mó）。

国外典型开源商业模式是，社区－产品－利润（典型的包括Spark，MySQL，Hadoop等等都是如此（cǐ）），这个模（mó）式（shì）已经被国外成功验证。也就是说，在社区（qū）内提供开源、免费的产品（pǐn），为开（kāi）发（fā）者提（tí）供新的模块，商业版则是会提供Bug修复、性能优（yōu）化 、增值功能（néng） 、技术支持等能（néng）力。

深（shēn）度学习框架／平台的开源（yuán）商业（yè）模式和其他领（lǐng）域的开源（yuán）经典（diǎn）模式略有不同，并非所有的开源厂商都会免费（fèi）提供产品，开源不等于免（miǎn）费（fèi），企（qǐ）业级用户在获得（dé）可修改的（de）算（suàn）法（fǎ）的同时依然有义（yì）务支付授权费用。开源（yuán）框架／平台能够（gòu）节（jiē）省设计和开发的时间，但选择任何一个（gè）开源平台（tái）都需（xū）要客户对这（zhè）个平台充分熟悉（xī）。任何一个开发（fā）平台都不可能提供完全自由的设计空（kōng）间，应用的（de）实现受制于开源框（kuàng）架／平台和（hé）特性基础。百度（dù）飞桨的社区建设，起步早，规模（mó）已经很大，可以说“社区”这道护城河已经又宽又深。旷视、华为等的产品，则需要从无到有去（qù）走社区－产品－利润的路（lù）。虽然说，百度和华（huá）为都在芯片、云、深度学习平台三者之间构建起了智能硬件到（dào）算法软件再到算力供给的智能制造解决方案大闭环（huán），具备端到端（duān）软硬（yìng）一体的能力。

但真正值得注意的是（shì），还是百度和（hé）华为这样体量较大的公司（sī），它们（men）的（de）未来空间的（de）想象（xiàng）力，主要（yào）在于两（liǎng）块。

一（yī）块是复杂场（chǎng）景（jǐng）的考验（yàn），想要真正部署（shǔ）落（luò）地，往（wǎng）往需要（yào）全面能力，其中包括Serving、服务器端集（jí）成、移动／边缘（yuán）／AI芯片等多种芯片上的集成，Web端集成（chéng）等，这是一个系统工程。另一块是系（xì）统工程的（de）整（zhěng）合，供应链体系需要ARM这类提供CPU和GPU的（de）国外厂商配（pèi）合支撑。系统工程（chéng）对大厂而言会（huì）显得相对（duì）游刃（rèn）有余，对创业（yè）公司来（lái）说（shuō），需（xū）要多多（duō）观察（chá）。

当然，我（wǒ）们可以（yǐ）预（yù）料到（dào），百度会进一步增强软硬结合能力，华为则是会加强社区的建设，旷视则（zé）要在（zài）巨头之间舞动长袖寻找自己的空间。至于哪家会（huì）取得优势，我们暂时不（bú）好判断（duàn）。但是这种生态与生态（tài）之间的竞争，往往（wǎng）取决于社区自下而上（shàng）的创新涌现（xiàn），而不是自（zì）上而下的主动（dòng）建构。另外一点值得注意的是，国内（nèi）深（shēn）度学习框（kuàng）架／平台的集中（zhōng）涌（yǒng）现，它（tā）接下（xià）来可能会（huì）带（dài）来的变化是（shì），谷歌的Tensorflow目前在国内的（de）地位会极大遭受蚕食（shí）和（hé）挑战（zhàn）。

三，野心、格局和胸怀（huái）

开源社区的（de）协同模式改变和颠（diān）覆了软件业的工作方式，可以创造（zào）出高（gāo）质量的软件产品。

在过往RedHat、MySQL、Asterisk都是非（fēi）常成功的开（kāi）源公（gōng）司。当然（rán）最重（chóng）要的是（shì），开源软件真正释（shì）放了（le）软件开发人员的创造力（lì）和生产力，但实际（jì）上，中国的开源（yuán）相比（bǐ）海外依旧不（bú）足。直至（zhì）今（jīn）日，国内（nèi）都没有构建起像GitHub这样大影（yǐng）响力、成（chéng）规模而（ér）且在世（shì）界范围和（hé）企业内部具备认可度的开源（yuán）社区。,原因有三点：：1，语言（yán）障碍，中国软（ruǎn）件开发（fā）人（rén）员在国际开（kāi）源社区很难（nán）有大规模的参与；,2，中国软件开发发展的时间还不长，核心（xīn）开发（fā）人员积（jī）累还不够；,3，大学教育（yù）在（zài）开源（yuán）领域严重不足（zú），教（jiāo）师也缺乏了解。

相（xiàng）比于GitHub这种环境，国内社区氛（fēn）围依旧不足，企业虽然对开源深（shēn）度学习框架（jià）／平（píng）台的使用（yòng）火热，但是开发（fā）氛围依（yī）旧不浓。在（zài）过去，百度的飞桨，一直是（shì）国内（nèi）首个也是唯一一个自研的开（kāi）源（yuán）开放的深（shēn）度（dù）学习平台，被视（shì）为（wéi）“智能时代的操（cāo）作系统”。现在华为（wéi）和旷视的（de）加入，也（yě）将对（duì）开发者群体有一些影响。我们可以期待的是这（zhè）个市场的百花齐放。我们不妨去看看（kàn）埃里（lǐ）克·史（shǐ）蒂文·雷蒙（méng）德在他（tā）那（nà）本《大教堂（táng）与集（jí）市》中提出的观点。他把（bǎ）软件开发分（fèn）成（chéng）了两种最为经（jīng）典且截然不（bú）同的（de）模式：大教（jiāo）堂模（mó）式和集市模式。

传统大型软件（jiàn）公司的（de）开发（fā）模式（shì）就像是（shì）艰难（nán）而缓（huǎn）慢的大（dà）教（jiāo）堂建造（zào）工程，它有着严密的管理和封闭的集（jí）中式结（jié）构（gòu），但在创新上、生产力上和（hé）Bug控（kòng）制上却（què）落（luò）后于集市模式。集市（shì）模式是一（yī）种并行（háng）的、对等的扁平（píng）化开发结构（gòu），其（qí）参与者大多来自（zì）于志（zhì）愿者，结构松散，来去自由，就（jiù）像是一个乱（luàn）糟（zāo）糟（zāo）的集市，但就是这样的组（zǔ）织（zhī）形式，却取得了像（xiàng）Linux这样令（lìng）人惊叹（tàn）的（de）成功。

反观（guān）今（jīn）日深度学习框架／平台市场（chǎng），一定是选择“集市”的（de）模式，才能获得自下而上的创新。依旧是，埃里（lǐ）克（kè）·史蒂文·雷蒙德那个观点——足够多的眼睛，就可让所有问题浮现。过去深度学习框架／平台使用（yòng）有（yǒu）限，但随着华为、旷视（shì）的加入，凝视BUG的眼睛（jīng）变得更多（duō）了——对百度飞桨来说（shuō），其实也是（shì）利好消息，因为（wéi）这意味着将来（lái）市场会变得更（gèng）大、环（huán）境会变得更（gèng）好（hǎo），飞桨的商业化进（jìn）程（chéng）也将进一（yī）步（bù）加快。

华为有（yǒu）华为的问（wèn）题，旷（kuàng）视有（yǒu）旷视的（de）苦恼 ，百度（dù）在华为（wéi）和旷（kuàng）视入（rù）场（chǎng）的（de）大背景下，其实面（miàn）临更多利好。

很多事情，要跳出原有框（kuàng）架（jià）去（qù）解决现存（cún）问题。不然永远都是（shì）格（gé）局低、零和博弈的死局，企业也是如此。一方面需要有（yǒu）上帝视角，另一（yī）方面也（yě）需要有个体理解。每一家（jiā）企业身（shēn）处市场，必然会有自（zì）己（jǐ）的思量、无奈和妥协。企（qǐ）业在舆论场上相对（duì）输出自己的观（guān）点固然可以理解，但因为向上管理的因（yīn）素，一（yī）些企业还是会做出超（chāo）出事实的观点，这对不明就（jiù）里（lǐ）的观众而言，不过（guò）是（shì）搏一搏（bó）眼球。

深度学习（xí）框架／平台（tái）这个市（shì）场，虽说有竞争，但其实（shí）当下来（lái）看，还是相（xiàng）对稳定。不管怎样，企业的（de）入场会（huì）带来（lái）市场的变化，AI从研究（jiū）到（dào）生产一直存在一定的距离，缩（suō）短距离显得极（jí）为重要（yào）——毕竟一切都是为了开发者。市场上虽然也的确存（cún）在（zài）一（yī）定（dìng）的（de）泡沫，但啤酒有泡沫才（cái）会香甜，开发者（zhě）面临泡沫，才会多几个选择，从中得（dé）到最适合自家的深度学习框架（jià）／平台。你去看2019年上海谷歌开发者大会期间，TensorFlow全球（qiú）产品总监 Kemal Moujahid面（miàn）对竞争时对 DeepTech说过的一段话就很有意思：

我（wǒ）们非常乐于（yú）看到行业取得（dé）发展。现在，全球范围来看，虽然（rán）机器（qì）学习（xí）和AI的普及度还处在初期阶段，但（dàn）是我（wǒ）们不能忘了（le）最终的目（mù）标，在全球推广普及（jí）机器（qì）学习（xí）和AI。所以，我们现在（zài）能（néng）做的就是（shì）提供最好的（de）应用和最好的技术平台，让整个应用场景可能性更多（duō），普及速度（dù）更快。谷歌（gē）其实是站在全球AI发展的视角去思考这个（gè）问题，对国内企业而言，也（yě）需要站在国（guó）内AI工业化大生产的（de）环境以（yǐ）及“新基建”的（de）背景去思考这个问题。我们甚（shèn）至可（kě）以畅想，随着华（huá）为、旷视（shì）的入场（chǎng），一（yī）些领头厂商是否能够牵头建设（shè）起中国的GitHub。当然这种想法有些不切（qiē）实际，但我真正想（xiǎng）表达的意（yì）思是（shì）：

中国企业应该有（yǒu）更大的野心和胸怀。因为最后拼的，其实还是企业格局和内在实力。