旷视深度学习框架 MegEngine 3 月底开源，开源生态将迎新变量

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开源成为人工智能下一阶段发展新趋势

2012 年后，深度学习的发展带动人工智能进入拐点，前者拥有高于传统机器学习十倍、百倍的神经网络参数，在人工智能最先落地的语音识别、图像识别领域，深度学习都是不可或缺的重要工具。商业落地中的数据反哺，也带动了算力、框架上的不断升级。开发者口中通用的深度学习开源框架基本不出这几种：TensorFlow、 PyTorch、Caffe、CNTK、ONNX 等，这背后又分别站着谷歌、Facebook、微软等巨头。

在国内，业内的共识近几年不断被强化，即人工智能给了中国企业、产业弯道超车的机会，但如果在人工智能发展中重要的深度学习中一直处于被动，前者的概率也将被大大压缩。

而除去开发工具的语言问题，安全性、适用性等需求也在倒逼中国企业在深度学习框架上建立自己的领地，国内头部企业已在此做出不少投入：

比如2016 年 8 月底，百度在宣布 “All in AI ” 的前一年，开源了自研深度学习平台 PaddlePaddle；2018 年 10 月，华为发布了自研深度学习框架 MindSpore ，虽然没有官宣，但关于其开源的消息已经出现不少雨点。

有头部公司的示范效应，起家于AI 的旷视，相比大厂在AI 人才、数据、算法上有更深的积淀，要在开源上出一份力也不足为奇。鉴于开源在企业人才贡献、代码维护、企业文化、技术影响力等方面的正面效应，势必也将有越来越多的互联网和科技企业加入中国开源生态的建设中来。

旷视 MegEngine 亮点前瞻

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