中兴事件蝴蝶效应:“缺芯”只是开始,大企业更急需补足的短板是“软”肋
如著名的“棱镜门计划”,美国国家安全局(NSA)就是通过直接进入美国网际网路公司的中心服务器的方式,直接挖掘数据、收集情报,微软、雅虎、谷歌、苹果等在内的9家国际网络巨头皆参与其中。
因此,对于重要信息或单位来说,拥有完全独立自主的软件极为必要,如我国禁止重要的机关单位使用Windows系统,而使用的是红旗Linux。
退一步说,即便软件安全有所保障,但大多数开源框架的底层技术依旧抓在别人手里。大国博弈间,一旦政策改变,用户极有可能被打上“侵权”的标签,甚至被釜底抽薪。
其实,国内科技企业对此并非毫无认知,排除在能力和资金等方面不具优势的创业公司,对于已有一定体量的科技巨头来说,能否不被人扼住喉咙的关键,其实不在资金和人才,而在是否有前瞻意识并能付诸于行动。
奋起直追,中国必须有自研开源框架
“开源是国际的。代码本身是跨国界的,分享和协作也是跨国界的,这是一个扁平的世界。虽然二次开发最终还是会被授予‘国人出品’的光环,但是无论是开源小码农还是大神,在这个世界中,都是最好的践行者。”某互联网企业产品经理曾说道。也因此,大多数开发者在开发时并不会考虑基础架构依赖方面的问题。
但在中兴事件已上升至大国博弈的大背景下,我们必须认识到,这些“无国界”的科技成果,随时可成为别人攻击我们的武器。
可以看到,在中兴事件的负面影响井喷式爆发后,中国软硬件短板接连被揭。
随之而来的,是国人对核心科技技术的期盼,而国内科技巨头的“隐藏项目”也就在此时相继“被曝光”。其中,阿里巴巴收购中天微、腾讯的优图实验室公布深度学习框架ncnn等,均是举措之一。
但可以看见,这些都还仅停留于表面,依旧绕不过二次开发这道坎。相较于这两者,以技术起家的百度,就显得非常有前瞻性了。
和谷歌一样,百度在AI上的投入可以说是不遗余力的。2012年,在ImageNet大赛上卷积神经网络在计算机视觉上取得极大的成功后,百度就认识到了深度学习和对抗性神经网络的发展前景。
其后第二年,百度开始自主研发深度学习平台并将在内部开始应用,并于2016年9月首次对外开放,更名为PaddlePaddle。这是国内唯一一个开源的深度学习平台。
虽然较谷歌的TensorFlow,PaddlePaddle在生态和市场上不具先发优势,但百度的前瞻意识,让它成为了国内开源深度学习架构第一人,也是迄今为止的唯一一个。
百度COO陆奇甚至曾表示:“我们要将PaddlePaddle发展成具有中国特色,最适合中国国情的深度学习平台。”
此外,相较于TensorFlow,PaddlePaddle能让开发者聚焦于构建深度模型的高层部分,易用性较高。
其实,对于几乎已将全部身家押宝AI的百度来说,其想要在人工智能领域与谷歌展开竞争,就必定不能使用TensorFlow,而必须拥有自己的深度学习开源平台。虽然从目前来看,PaddlePaddle还不成熟,但基于百度的前瞻意识和行动能力,随着时间的推进,这一国内深度学习开源架构独苗,还是可以期待和支持一下的。
总结
可以看到,我国确实在某些方面落后于国外。中兴事件,让国人开始反思,这是一件好事。
但我们并不能只限于硬件层面,在软硬件皆薄弱的当下,我们需要在加强核心技术优势的同时,提升前瞻能力,并及时付诸行动以应对任何突发的事件。但我们需要时间。
就像PaddlePaddle虽暂时没有TensorFlow认可度高,但其胜在了是国内第一个深度学习开源架构。未来,当国内用户开始意识到“国产”的优势时,其生态也会随之而建设起来。
科技巨头不缺资金,BAT的行动也证明了这一点,只是起步较晚。行业发展需要时间,我们应该认可其进步,才能以长补短,有所进益。
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