本文主要是介绍百度加入OCP，从技术领先的行业巨头到技术领跑的规则制定者，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文 |魏启扬
来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）
正在美国圣何塞举办的2019 OCP全球峰会上传来一个消息，百度正式宣布加入OCP开放计算项目（Open Compute Project），成为该项目的铂金级会员，与此同时，百度还将与Facebook、微软展开合作，联合制定OAM（OCP Accelerator Module）标准。
如果用平常的眼光来看，不过是一条普通的IT新闻，无非是互联网巨头们抱团合作的那些“场面上”的事情，但在深入了解了OCP的组织背景以及OAM标准对于行业的意义后，可以发现，AI发展中，行业所提倡的协同开放也在发生变化，越来越多的互联网巨头正在从自身项目的“小开放”走向全球合作的“大开放”。
以“大开放”为前提条件，全球AI生态圈建立的过程中，AI技术的标准化开始成为促进AI技术发展的加速器。同时，以百度为代表的中国力量也正在成为AI全球化趋势中一股不可替代的力量。
AI全球化浪潮里，中美从领先到领跑
在我们的思维记忆中，欧洲、美国和日本都是传统的科技强国（地区），中国经过长时间的追赶，也有了与这3家一较高下的实力，具体到人工智能领域，中国和美国则已处于领跑位置，将日欧两家远远的甩在身后。
1、技术领先，成就行业巨头
有关日本、欧洲在人工智能方面掉队，中美强势领先的原因，网上有过很多分析，总结起来就是中美两国拥有最优秀的AI研究人员和海量的数据资源，以及较为健全的政策保障，这些都成为为人工智能快速发展提供动能的“基础设施”。
就像经济的大发展首先需要物流交通，信息化全面渗透需要各类操作系统一样，国家层面的人工智能领先，也需要类似的，为全面进步而服务的基础设施。这也是为何，到目前为止，欧洲和日本都没有出现如美国的Google、Facebook、亚马逊，中国的BAT这类重量级的人工智能巨头企业。
2、技术领跑，制定“游戏规则"
此次百度加入OCP以及与Facebook和微软合作一起制定OAM标准，也是传递了一个非常明显的信号：中国在全球AI生态圈中不可或缺，未来的AI技术“游戏规则”由中美两国说了算。在这其中，日本和欧洲都成了边缘化的“执行者”。
OCP开放计算项目是由Facebook携手英特尔、Rackspace等公司于2011年成立的一个非营利组织，也是全球云计算基础硬件技术领域覆盖面最广、最有影响力的开源组织。目前，这一项目汇聚了Facebook、谷歌、微软、英特尔、AMD、Nvidia、IBM等200多家国际领先企业。
OAM标准则用于指导AI硬件加速模块和系统设计。
不同于普通的CPU服务器，AI硬件系统是一个深度定制化的系统，需要通过AI硬件加速模块之间的高速互联通信来实现纵向扩展，通过多节点之间的高速互联通信来实现横向扩展，通过新的高速信号、供电和散热技术来解决AI硬件加速模块和系统设计中的硬件挑战。
OAM标准，就是针对上述问题设计的一套指导AI硬件加速模块和系统设计的标准，它集合定义了AI硬件加速模块本身、主板、互联拓扑、机箱、供电、散热以及系统管理等系列设计规范，主要目标是通过模块化、标准化来增强不同AI硬件加速模块和系统的互操作性，加速新的AI硬件加速模块的落地和应用。
毫无疑问，在OAM标准的指引下，可以统一AI硬件加速模块和系统，有效兼容多元化AI加速芯片，促进AI芯片建设多元化生态格局。
AI开放共享从“小开放”走向“大开放”
在AI技术的发展过程中，行业逐渐形成了“开源”的共识。
传统非AI科技有一个非常明显的特点：只服务于特定产品，技术能力是单个企业参与竞争的核心竞争力，必须高度保守。AI技术有所不同，它不针对单个产品，其技术的通用性特别强，几乎可以应用到所有的产品和服务中去。
不过AI技术的通用性更多体现在其“基础设施”的属性上，这是因为不同应用领域对AI技术的具体需求会有所不同，但这些需求又存在其高度一致的基础要素，如数据挖掘、深度学习等。也正是因为如此，一项AI技术的发展和成熟能使领域内的所有参与者都能获益。
道理是这个道理，企业对于“开放”的理解也各有不同。
在百度加入OCP之前，大多数AI企业的开放只停留在自身项目的“小开放”上，无论是计算机操作系统Linux还是手机操作系统Android，无论是百度的Apollo、DuerOS还是Google的TensorFlow，都是源于企业自身项目的对外开源。
OCP的出现以及逐渐壮大，为我们带来一个更为广义的“开放”，即在全球AI生态圈的框架下，AI企业间就AI技术的发展进行协同与合作。如果说“小开放”是积聚全球研发力量来完成单个企业的某个项目，那么“大开放”则是行业巨头们联合起来为AI技术的发展来描绘蓝图。后者具有更强的“普世意义”。
1、开放让AI由增量式变几何式
在蒸汽时代和电气时代，技术的进步是增量式的缓慢积累。像蒸汽机进化到内燃机就是一个典型的案例，人类为了获得更高的燃效比，足足花了200多年时间，而从内燃机再进化到现在主要靠电能驱动的高铁，又花了100多年时间。
AI技术则走了一条不同以往的道路。Google通过手机操作系统Android让普通大众认识到AI技术开源的神奇之处，在2015年时又推出了开源工具TensorFlow，进一步深化了行业对AI技术分享的认识。
在中国，以BAT为代表的人工智能巨头也早已布局AI开放。据统计，阿里光在GitHub上就有400多个开源项目；腾讯围绕微信建立的社交开源生态也被人所熟知；百度最有名的开放项目，聚焦在智能生活和自动驾驶两个方面，分别推出了对话式AI操作系统DuerOS自动驾驶开放平台Apollo。
以Apollo为例，百度提供了一套完整的软硬件和服务系统，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分，帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
一套AI技术可以进行裂变，服务到无数企业，为生态内的诸多参与者充分赋能，实现多点开花。技术的优化不再是依赖某一家企业进行增量式进步，而是在全民共享的基础上实现几何式倍增，最终形成行业合力。比起单打独斗，从技术的发展层面，“开放”对整个AI行业的进步意义更为重大。
2、协调共享式产业升级的动力
AI最终服务于产业，也必然受产业反哺。
以自动驾驶为例，目前行业内引领技术风向是Google、百度这类科技企业，但站在产业的角度，自动驾驶领域最重要的角色应该是主机厂，只有车企将AI技术应用，最终成为产品出售，才能真正开启自动驾驶时代。
因而无论是百度的Apollo计划还是阿里的AliOS，都有着一大批追随其后的汽车领域合作伙伴，在开放生态的架构下，过去各自为政的汽车配件及整车厂商有了协同发展的契机，聚力后的产业升级“动能”更强劲，又反过来推动自动驾驶相关AI技术的整体进步。
更多AI应用的产业也可以遵循类似的逻辑，而这一切，只有在开放共享的前提下才能完成。
3、AI生态“大开放”是企业的需求也是技术的需求
技术领跑企业进行合作抱团，建立全球AI生态圈，也是企业和技术发展到一定阶段的必经过程。
以百度加入OCP以及联合行业巨头制定OAM标准事件作为例子。
处于领跑位置的百度是世界上最大的超大规模数据中心运营商之一，作为百度AI级车架构的底层支撑，百度超级AI计算平台X-MAN在统一的基础架构之上，融合了硬件解耦、资源池化、液冷散热、模块标准化及灵活的互联拓扑等前沿设计理念，自2016年诞生以来，X-MAN已经历经三代发展、三次架构升级，代表了人类在此项技术上的最高水平。
OAM标准对于百度来说，将进一步确定其在此领域的领先优势，助力百度的技术落地及商业变现；对于技术来说，则扫清了AI芯片多元化生态生态格局中，研发方向不明的障碍。
当前公布的OAM标准，已经得到包括Google、阿里、腾讯等互联网企业，英伟达、英特尔、AMD、高通、赛灵思等AI芯片企业，Graphcore、HabanaLabs等AI芯片及处理器初创企业，以及IBM、联想、浪潮等ODM/OEM系统厂商的参与和支持，全球AI硬件生态系统都会从此中受益。
OCP引发散射效应，加速“中国力量”从本土走向全球
在物理学中有一种与X线相关的散射效应，指的的是能量较大的X线光子撞击到原子的轨道电子，将一部分能量给予被击脱电子，使其获得较大动能，而光子作用并没有消失，继续与其他原子相撞击的过程。
百度加入OCP引发的行业变化与散射效应十分类似。OCP就是能量较大的X线光子，百度加入OCP相当于X线光子与轨道电子相撞，在此过程中，百度从OCP中获得发展动能加速前进，而作为X线光子角色的OCP仍然以巨大的能量快速向前，并不断的与其他类似百度的企业合作（撞击）。
在百度加入OCP的“散射效应”下，在AI生态“大开放”的背景下，以百度为代表的“中国力量”有了向全球输出技术的机会。在行业标准面前，“中国力量”技术输出先行，产品输出后至，人工智能“中国力量”的全球化进程或将因此加快。
于百度来说，早在2016年百度就提出了以百度智能云ABC（AI、Big Data、Cloud Computing）为基础的三位一体发展战略，迄今已经升级到百度智能云ABC3.0。百度加入OCP后，由OCP项目构建的全球AI生态圈，不仅将帮助百度加速AI新技术的发展和落地，而且还将加速百度AI战略从本土走向全球。
*以上图片来源于网络。
完
智能相对论（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
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