谷歌人工智能算法框架（谷歌人工智能算法框架下載）

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本文目錄:

• 1、谷歌發(fā)布的人工智能服務(wù)工具AutoML如何使用？

• 2、人工智能是需要學(xué)代碼嗎？

• 3、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告：格局、潛力與展望

• 4、谷歌推出新系統(tǒng)Imagen，人工智能對語言有了更深刻理解

一、谷歌發(fā)布的人工智能服務(wù)工具AutoML如何使用？

在加入谷歌一年后，1月18日凌晨，谷歌云負責(zé)人、首席科學(xué)家李飛飛通過自己的推特賬號和博客宣布了谷歌云取得的里程碑進展：可自動設(shè)計、建立機器學(xué)習(xí)模型的服務(wù)——AutoML Vision。

“我很榮幸地宣布AutoML Vision面世。這是一款能讓每個人都有能力構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，卻無需機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的產(chǎn)品。這是“人工智能民主化”的重要進展！也是令人振奮的團隊合作結(jié)果?！崩铒w飛在自己的推特賬號上寫道。

這款面向公眾的產(chǎn)品，意味著谷歌正在努力讓人工智能成為每個人都會使用且容易上手的工具，也降低企業(yè)開發(fā)人工智能的門檻。除了在自己的推特上介紹此款新產(chǎn)品外，李飛飛還與谷歌人工智能研發(fā)負責(zé)人李佳共同撰寫了博客，詳細介紹了新產(chǎn)品。

AutoML Vision是一款提供自定義圖像識別系統(tǒng)自動開發(fā)的服務(wù)。用戶只需要將自己的數(shù)據(jù)上傳，就可以直接在谷歌云上訓(xùn)練和管理模型。也就是說，即使是沒有機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的的人，只需了解模型基本概念，就能借這項服務(wù)輕松搭建定制化的圖像識別模型。但目前谷歌并未透露該服務(wù)如何收費。

谷歌的cloud_auto_ml如何使用？

目前，迪士尼已通過AutoML建立圖片分類模型，依據(jù)角色、種類和顏色等分類標(biāo)示產(chǎn)品，并導(dǎo)入搜尋的功能中，讓消費者搜尋商品更加方便且準確。另外，美國流行服裝零售商Urban Outfitters也通過AutoML來分類商品。除了圖像識別，谷歌未來還計劃將AutoML服務(wù)拓展到翻譯、視頻和自然語言處理等領(lǐng)域。

在博客中，兩位女科學(xué)家認為谷歌這款產(chǎn)品的優(yōu)勢在于以下三點：一是即使用戶的機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識有限，也可以獲得更準確的模型。二是能更快速的建立模型，用戶可以在幾分鐘內(nèi)或者在一天內(nèi)構(gòu)建完整的能用的模型。三是易于使用，用戶操作的界面簡潔清晰。

谷歌博客截圖

這些優(yōu)勢也在一定程度上解決了當(dāng)前人工智能在工業(yè)界發(fā)展的一些瓶頸。首先，從目前的情況看，世界上只有少數(shù)企業(yè)能夠支付得起人工智能以及機器學(xué)習(xí)的人才招募和研發(fā)預(yù)算，這意味著企業(yè)可以創(chuàng)建的高級機器學(xué)習(xí)模型非常有限。其次，即便是有能力的公司，也需要大量的精力來管理和構(gòu)建自定義的機器學(xué)習(xí)模型和其中復(fù)雜的研發(fā)過程。

AutoML Vison操作界面

那么谷歌是如何做到的？AutoML由控制器（Controller）和子網(wǎng)絡(luò)（Child）2個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，控制器生成子模型架構(gòu)，子模型架構(gòu)執(zhí)行特定的任務(wù)訓(xùn)練并評估模型的優(yōu)劣反饋給控制器，控制器將會將此結(jié)果作為下一個循環(huán)修改的參考。重復(fù)執(zhí)行數(shù)千次“設(shè)計新架構(gòu)、評估、回饋、學(xué)習(xí)”的循環(huán)后，控制器能設(shè)計出最準確的模型架構(gòu)。

2017年3月份，谷歌就推出了機器學(xué)習(xí)服務(wù)Google Cloud Machine Learning Engine，幫助具有機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的開發(fā)人員輕松構(gòu)建適用于任何規(guī)模、任何類型數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)模型。不過，那時候的機器學(xué)習(xí)服務(wù)需要使用大量的數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練出一般（General）的預(yù)測模型，難以符合每家企業(yè)的需求。這次推出的AutoML則更進一步，直接為企業(yè)提供機器學(xué)習(xí)技術(shù)來建立自家的模型，也推動了谷歌“人工智能民主化”的戰(zhàn)略目標(biāo)。

不過，雖然谷歌稱AutoML是市面上唯一提供類似服務(wù)的產(chǎn)品，但此前Clarif.ai、微軟的認知服務(wù)，以及IBM的Watson視覺識別也能讓曾提供給用戶定制預(yù)先訓(xùn)練好的視覺、語音識別和決策模型的服務(wù)。

二、人工智能是需要學(xué)代碼嗎？

需要，學(xué)python就夠了，如果你要想工程化的話，估計還需要學(xué)C++。

現(xiàn)在人工智能比較火的方向是做深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)主流就是使用Python的，當(dāng)然還有一些使用C++的(caffe)、還有使用lua的(torch)，推薦學(xué)python，簡單容易。一般來說即使是搞純理論也是需要編寫代碼的，因為你要跑實驗去驗證理論的有效性。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告：格局、潛力與展望

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機器模擬、延伸

近年來， 在大數(shù)據(jù)、算法和計算機能力三大要素的共同驅(qū)動下，人工智能進入高速發(fā)展階段。

人工智能市場格局

人工智能賦能實體經(jīng)濟，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。 人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量，將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務(wù)、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術(shù)在 社會 經(jīng)濟各個領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用。同時，人工智能具有強大的經(jīng)濟輻射效益，為經(jīng)濟發(fā)展提供強勁的引擎。據(jù)埃森哲預(yù)測， 2035 年，人工智能將推動中國勞動生產(chǎn)率提高 27%，經(jīng)濟總增加值提升 7.1 萬億美元。

多角度人工智能產(chǎn)業(yè)比較

戰(zhàn)略部署：大國角逐，布局各有側(cè)重

全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構(gòu)成人工智能第一梯隊，日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達國家乘勝追擊，構(gòu)成第二梯隊。同時，在頂層設(shè)計上，多數(shù)國家強化人工智能戰(zhàn)略布局， 并將人工智能上升至國家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國，局部領(lǐng)域有所突破。中國人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來，政府密集出臺系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側(cè)重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，資金投向偏向終端市場。因此，相比美國產(chǎn)業(yè)布局，中國技術(shù)層（計算 機視覺和語音識別）和應(yīng)用層走在世界前端，但基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域（算法和硬件算力）比較 薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢。當(dāng)前我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面上強調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。

美國引領(lǐng)人工智能前沿研究，布局慢熱而強勢。 美國政府稍顯遲緩，2019 年人工智能國 家級戰(zhàn)略（《美國人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國具有天時（5G 時代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢，其在人工智能的競爭中已處于全方位領(lǐng)先狀態(tài)?？傮w來看， 美國重點領(lǐng)域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學(xué)等領(lǐng)域布局超前。此外，美國聚焦人工智能對國家安全和 社會 穩(wěn)定的影響和變革，并對數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全十分重視。

倫理價值觀引領(lǐng)，歐洲國家搶占規(guī)范制定的制高點。 2018 年，歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領(lǐng)域形成合力。從國家層面來看，受限于文化和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢，但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設(shè)和規(guī)范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標(biāo)準，在技術(shù)監(jiān)管方面占據(jù)全球領(lǐng)先地位。

日本尋求人工智能解決 社會 問題。 日本以人工智能構(gòu)建“超智能 社會 ”為引領(lǐng)，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此，日本政府在機器人、醫(yī)療 健康 和自動駕駛?cè)缶哂邢鄬?yōu)勢的 領(lǐng)域重點布局，并著力解決本國在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領(lǐng)域的國家難題。

基礎(chǔ)層面：技術(shù)薄弱，芯片之路任重道遠

基礎(chǔ)層由于創(chuàng)新難度大、技術(shù)和資金壁壘高等特點，底層基礎(chǔ)技術(shù)和高端產(chǎn)品市場主要被歐美日韓等少數(shù)國際巨頭壟斷。 受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足，國內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相 對薄弱。具體而言，在 AI 芯片領(lǐng)域，國際 科技 巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國尚 未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計算領(lǐng)域，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù) （SDN）、 開發(fā)語音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國外 科技 巨頭手中。雖國內(nèi) 阿里、華為等 科技 公司也開始大力投入研發(fā)，但核心技術(shù)積累尚不足以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領(lǐng)域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國（霍尼韋爾）等國家或地區(qū)全面布局傳 感器多種產(chǎn)品類型，而在中國也涌現(xiàn)了諸如匯頂 科技 的指紋傳感器等產(chǎn)品，但整體產(chǎn)業(yè)布 局單一，呈現(xiàn)出明顯的短板。在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，中國具有的得天獨厚的數(shù)據(jù)體量優(yōu)勢，海量數(shù) 據(jù)助推算法算力升級和產(chǎn)業(yè)落地，但我們也應(yīng)當(dāng)意識到，中國在數(shù)據(jù)公開力度、國際數(shù)據(jù) 交換、統(tǒng)一標(biāo)準的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等方面還有很長的路要走。

“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準，我們 將對 AI 芯片作詳細剖析，以期對中國在人工智能基礎(chǔ)層的競爭力更細致、準確的把握。

依據(jù)部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數(shù)據(jù)中心等服務(wù)器端）和終端（應(yīng)用場景涵蓋手 機、 汽車 、安防攝像頭等電子終端產(chǎn)品）芯片；依據(jù)承擔(dān)的功能，AI 芯片可劃分為訓(xùn)練和 推斷芯片。訓(xùn)練端參數(shù)的形成涉及到海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算，對算法、精度、處理能力要 求非常高，僅適合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成為 AI 芯片行業(yè)的主流技術(shù)路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢，在不同領(lǐng)域呈現(xiàn)多 技術(shù)路徑并行發(fā)展態(tài)勢。我們將從三種技術(shù)路線分別剖析中國 AI 芯片在全球的競爭力。

GPU（Graphics Processing Unit）的設(shè)計和生產(chǎn)均已成熟，占領(lǐng) AI 芯片的主要市場份 額。GPU 擅長大規(guī)模并行運算，可平行處理海量信息，仍是 AI 芯片的首選。據(jù) IDC 預(yù)測， 2019 年 GPU 在云端訓(xùn)練市場占比高達 75%。在全球范圍內(nèi)，英偉達和 AMD 形成雙寡頭 壟斷，尤其是英偉達占 GPU 市場份額的 70%-80%。英偉達在云端訓(xùn)練和云端推理市場推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 產(chǎn)品具有極高性能和強大競爭力，其壟斷地位也在不斷 強化。目前中國尚未“入局”云端訓(xùn)練市場。由于國外 GPU 巨頭具有豐富的芯片設(shè)計經(jīng) 驗和技術(shù)沉淀，同時又具有強大的資金實力，中國短期內(nèi)無法撼動 GPU 芯片的市場格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件編程、配置高靈活性和低能耗等優(yōu)點。FPGA 技術(shù)壁壘高，市場呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計 占市場份額近 90%，其中賽靈思的市場份額超過 50%，始終保持著全球 FPGA 霸主地位。 國內(nèi)百度、阿里、京微齊力也在部署 FPGA 領(lǐng)域，但尚處于起步階段，技術(shù)差距較大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用戶需求設(shè)計的定制芯片， 可滿足多種終端運用。盡管 ASIC 需要大量的物理設(shè)計、時間、資金及驗證，但在量產(chǎn)后， 其性能、能耗、成本和可靠性都優(yōu)于 GPU 和 FPGA。與 GPU 與 FPGA 形成確定產(chǎn)品不 同，ASIC 僅是一種技術(shù)路線或方案，著力解決各應(yīng)用領(lǐng)域突出問題及管理需求。目前， ASIC 芯片市場競爭格局穩(wěn)定且分散。我國的 ASIC 技術(shù)與世界領(lǐng)先水平差距較小，部分領(lǐng)域處于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主導(dǎo)者；國內(nèi)初創(chuàng)芯片企業(yè)（如寒武紀、比特大陸和地平線），互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如百度、華為和阿里）在細分領(lǐng)域也有所建樹。

總體來看 ，歐美日韓基本壟斷中高端云端芯片，國內(nèi)布局主要集中在終端 ASIC 芯片，部分領(lǐng)域處于世界前列，但多以初創(chuàng)企業(yè)為主，且尚未形成有影響力的“芯片−平臺−應(yīng)用” 的生態(tài)，不具備與傳統(tǒng)芯片巨頭（如英偉達、賽靈思）抗衡的實力；而在 GPU 和 FPGA 領(lǐng)域，中國尚處于追趕狀態(tài)，高端芯片依賴海外進口。

技術(shù)層面：乘勝追擊，國內(nèi)頭部企業(yè)各領(lǐng)風(fēng)騷

技術(shù)層是基于基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)之上，面向細分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)。 中游技術(shù)類企業(yè)具有技術(shù) 生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細分領(lǐng)域、技術(shù)層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴展較為容易。該層面包括算法理論（機器學(xué) 習(xí)）、開發(fā)平臺（開源框架）和應(yīng)用技術(shù)（計算機視覺、智能語音、生物特征識別、自然 語言處理）。眾多國際 科技 巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術(shù)層 圍繞垂直領(lǐng)域重點研發(fā)，在計算機視覺、語音識別等領(lǐng)域技術(shù)成熟，國內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而 出，競爭優(yōu)勢明顯。但算法理論和開發(fā)平臺的核心技術(shù)仍有所欠缺。

具體來看，在算法理論和開發(fā)平臺領(lǐng)域，國內(nèi)尚缺乏經(jīng)驗，發(fā)展較為緩慢。 機器學(xué)習(xí)算法是人工智能的熱點，開源框架成為國際 科技 巨頭和獨角獸布局的重點。開源深度學(xué)習(xí)平臺 是允許公眾使用、復(fù)制和修改的源代碼，是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的核心推動力。目前， 國際上廣泛使用的開源框架包括谷歌的 TensorFlow、臉書的 Torchnet 和微軟的 DMTK等， 美國仍是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國家。我國基礎(chǔ)理論體系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國際主流產(chǎn)品競爭。

在應(yīng)用技術(shù)的部分領(lǐng)域，中國實力與歐美比肩。 計算機視覺、智能語音、自然語言處理是三大主要技術(shù)方向，也是中國市場規(guī)模最大的三大商業(yè)化技術(shù)領(lǐng)域。受益于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā) 達，積累大量用戶數(shù)據(jù)，國內(nèi)計算機視覺、語音識別領(lǐng)先全球。自然語言處理當(dāng)前市場競 爭尚未成型，但國內(nèi)技術(shù)積累與國外相比存在一定差距。

作為落地最為成熟的技術(shù)之一，計算機視覺應(yīng)用場景廣泛。 計算機視覺是利用計算機模擬 人眼的識別、跟蹤和測量功能。其應(yīng)用場景廣泛，涵蓋了安防（人臉識別）、醫(yī)療（影像診斷）、移動互聯(lián)網(wǎng)（視頻監(jiān)管）等。計算機視覺是中國人工智能市場最大的組成部分。據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2017 年，計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模分別為 80 億元，占國內(nèi) AI 市 場的 37%。由于政府市場干預(yù)、算法模型成熟度、數(shù)據(jù)可獲得性等因素的影響，計算機視覺技術(shù)落地情況產(chǎn)生分化。我國計算機視覺技術(shù)輸出主要在安防、金融和移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。而美國計算機視覺下游主要集中在消費、機器人和智能駕駛領(lǐng)域。

計算機視覺技術(shù)競爭格局穩(wěn)定，國內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而出。 隨著終端市場工業(yè)檢測與測量逐 漸趨于飽和，新的應(yīng)用場景尚在 探索 ，當(dāng)前全球技術(shù)層市場進入平穩(wěn)的增長期，市場競爭格局逐步穩(wěn)定，頭部企業(yè)技術(shù)差距逐漸縮小。中國在該領(lǐng)域技術(shù)積累豐富，技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn) 品的結(jié)合走在國際前列。2018 年，在全球最權(quán)威的人臉識別算法測試（FRVT）中，國內(nèi) 企業(yè)和研究院包攬前五名，中國技術(shù)世界領(lǐng)先。國內(nèi)計算機視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè) 脫穎而出。據(jù) IDC 統(tǒng)計，2017 年，商湯 科技 、依圖 科技 、曠視 科技 、云從 科技 四家企業(yè) 占國內(nèi)市場份額的 69.4%，其中商湯市場份額 20.6%排名第一。

應(yīng)用層面：群雄逐鹿，格局未定

應(yīng)用場景市場空間廣闊，全球市場格局未定。 受益于全球開源社區(qū)，應(yīng)用層進入門檻相對較低。目前，應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場規(guī)模最大的層級。據(jù)中國電子學(xué)會統(tǒng)計，2019 年，全球應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到360.5 億元，約是技術(shù)層的1.67 倍，基礎(chǔ)層的2.53 倍。 在全球范圍內(nèi)，人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場化的 探索 階段，落地場景的豐富度、用戶需 求和解決方案的市場滲透率均有待提高。目前，國際上尚未出現(xiàn)擁有絕對主導(dǎo)權(quán)的壟斷企 業(yè)，在很多細分領(lǐng)域的市場競爭格局尚未定型。

中國側(cè)重應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)布局，市場發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/strong> 歐洲、美國等發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能產(chǎn) 業(yè)商業(yè)落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業(yè)為首的 科技 巨頭注重打造于從芯片、操作系統(tǒng) 到應(yīng)用技術(shù)研發(fā)再到細分場景運用的垂直生態(tài)，市場整體發(fā)展相對成熟；而應(yīng)用層是我國 人工智能市場最為活躍的領(lǐng)域，其市場規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在國內(nèi) AI 分布層級占比最大。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計，2019 年，國內(nèi)77%的人工智能企業(yè)分布在應(yīng)用層。得益于廣闊市場空間以及大規(guī)模的用戶基礎(chǔ)，中國市場發(fā)展?jié)摿^大，且在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用上已有部分企業(yè)居于 世界前列。例如，中國 AI+安防技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案引領(lǐng)全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展，?？低暫痛?華股份分別占據(jù)全球智能安防企業(yè)的第一名和第四名。