人工智能(AI)企业如何实现弯道超车?有着计算机视觉CV四小龙称号之一的旷视科技打出了开源牌，向AI生态话语权发起冲击。

　　在近日举行的2020中关村论坛上，旷视科技正式推出AI加速计划，通过技术释放、人才培养和产业标准制定，为AI行业发展提供全面创新加速。其中，旗下AI生产力平台Brain++的核心组件深度学习框架天元开源，并发布1.0预览版。

　　AI领域DE 多位人士在接受《中国经营报》记者采访时指出，旷视科技天元作为国内自主研发的开源库和计算架构，对提升AI核心竞争力具有重要意义。然而，当下AI开源框架已是群雄混战的局面，包括谷歌、Facebook、微软、亚马逊、百度、华为等都动作频频，旷视科技能否突出重围建立优势还是未知数。

　　加码开源 推AI加速计划

　　此次旷视科技推出的一揽子计划命名为AI加速，涵盖技术释放、人才培养和产业标准制订三大层面。其中，技术释放的重要动作便是天元1.0预览版的发布。

　　据旷视科技首席科学家孙剑介绍，最新发布的深度学习框架天元1.0预览版是AI生产力平台Brain++最为核心的深度学习组件。同步推出的商业版产品，有效缩短80%算法从需求到落地的时间，整体降低55%的算法生产成本。

　　早在今年3月，旷视科技正式对外开放了Brain++人工智能生产力平台，并将核心组件天元开源，帮助企业与开发者节省从实验室原型到工业部署的时间，实现小时级的转化能力。

　　值得一提的是，旷视科技天元框架与各开源项目进行了合作，目前已与小米开源框架MACE、与微软投资的Open AI Lab的推理引擎Tengine等进行了深度集成，天元训练模式可以在这些平台上直接使用，从而获得在各类不同的设备上执行深度学习模型的能力。

　　记者从旷视科技和天元官网注意到，旷视科技打出了深度学习，简单开发的口号，推出了入门系列课程，以及深度学习系列的实践课程。

　　为什么实行深度学习框架开源?唐文斌解释道，一是AI技术门槛较高，并不是所有企业都有能力建设一套自己的算法能力;二是人才比较缺乏，传统企业很难招到合适的AI人才;三是应用场景的碎片化，与市场上算法的供给不足存在矛盾;四是缺乏行业标准，整体行业还处于初级阶段。

　　关于业界对天元如何吸引开发者加入的疑问，孙剑给出了正面回应：旷视科技推出了开发者培训计划、支持计划和开发者激励计划。

　　多名业内人士在接受记者采访时指出，近年来AI产业的火热有目共睹，但真正从事AI研发的人才还存在很大的缺口。研发人员稀缺，这对于开源生态建设是很大的挑战。

　　孙剑博士，旷视首席科学家、旷视研究院院长，全面负责旷视技术研发，带领旷视研究院发展成为全球规模最大的计算机视觉研究院。在孙剑博士的带领下，旷视研究院研发了包括移动端高效卷积神经网络ShuffleNet、开源深度学习框架天元MegEngine、AI生产力平台Brain++等多项创新技术，引领前沿人工智能应用。孙剑博士主要研究方向是计算机视觉和计算摄影学，拥有超过40项专利，自2002年以来在顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇。

　　2017-2019年带领旷视团队获得MS COCO 物体检测世界比赛三连冠。2016年，孙剑博士获得2016年度中华人民共和国国家自然科学二等奖。2019年，孙剑博士荣获何梁何利基金青年创新奖。

　　孙剑博士于1997、2000、2003年在西安交通大学自动控制专业获得学士、西安交通大学人工智能与机器人研究所获得硕士和博士，毕业后加入微软亚洲研究院，任至首席研究员;2015-2016年在微软美国研究院任合伙人级研究主管。2016年7月，孙剑博士正式加入旷视任首席科学家、旷视研究院院长。2019年1月21日，西安交通大学成立人工智能学院，孙剑博士担任首任院长。

　　孙剑博士拥有超过40项专利,自2002年以来在CVPR,ICCV,ECCV,SIGGRAPH,PAMI五个顶级学术会议和期刊上发表学术论文100+篇,Google Scholar引用超过15万次,H-index 98(截止2020年10月)，两次获得CVPR Best Paper Award(2009,2016)。 孙剑博士在2014-2018年期间,担任IEEE计算机视觉与模式识别年会(CVPR)领域主席(Area Chair)。

　　2015年，孙剑带领团队开发出来的深度残差网络(ResNet)是世界上第一个上百层的深度神经网络，开创了深度学习领域的一个里程碑。ResNet在2018年被应用在AlphaGo Zero中。孙剑博士在基础研究的产品化方面有多年成功经验，在微软工作期间有多项基础研究转化为核心产品(Windows、Office、Azure、Bing、XBox等)的重要功能。 孙剑博士带领旷视研究院，聚焦计算机视觉领域，深耕基础研究和技术应用，研发出多种产品和算法，推动AI技术在个人物联网、城市物联网和供应链物联网领域的应用落地。

　　2018年5月，国家科技部公示2018年第一批国家重点研发计划公示，孙剑博士担任变革性技术关键科学问题专项项目负责人。

　　2020年，孙剑博士入榜AI 2000计算机视觉全球最具影响力学者第二名。2019年11月，2019年度何梁何利基金获奖科学家揭晓，孙剑获科学与技术创新奖 。2016年，孙剑博士获得2016年度中华人民共和国国家自然科学二等奖。2010年，孙剑博士被美国权威技术期刊MIT Technology Review评选为全球35岁以下杰出青年创新者TR35。 孙剑博士数次带领团队夺得国际大赛冠军。2017-2019年带领旷视团队获得MS COCO 物体检测世界比赛三连冠。2016年，孙剑博士同其他作者发表的论文Deep Residual Learning for Image Recognition 获得了国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)的最佳论文奖(CVPR Best Paper)。2015年，孙剑博士及其团队凭借视觉场景理解的模式表征与计算理论及方法获得高等学校科学研究优秀成果自然科学一等奖 (第三完成人)。2009年，孙剑同其他作者发表的论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior赢得了国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)的最佳论文奖(CVPR Best Paper)，这是亚洲人第一次获得该奖。