深度（dù）学习推动人（rén）工（gōng）智能发展，百度、华为旷（kuàng）视等高科技企业加（jiā）入其中。

近年来，深度学习推动着（zhe）AI技（jì）术和产业发展（zhǎn）浪潮迭起。然而，随着技（jì）术的不断前进（jìn）和应用（yòng）的大规模（mó）增长，产业（yè）开（kāi）发者们面临的挑战（zhàn）也日渐突出：数据（jù）量越（yuè）来越（yuè）大，动辄上 TB；模型（xíng）越来（lái）越复杂，模型参数也越来越多……

而另一方面，随着（zhe）国内产业互联网、产业智能化进程及（jí）“新基建”的步伐进一步深入，产业（yè）界对于AI的需求不断扩张。

AI落地过程中必然会（huì）涉及（jí）到更多场景。这（zhè）些场景或许和工（gōng）业有关，或许（xǔ）和农业（yè）有关，或许（xǔ）和交通有关，或许还与智能城市建（jiàn）设有关（guān），但都需要（yào）企业和开发者们（men）深入（rù）其中，根据数据（jù）、计（jì）算、部（bù）署场景、硬件解决方案（àn）等不断调教（jiāo）算法。挑战（zhàn）越来越大，需（xū）求越来越多（duō），称手的AI开源工具，特别是作（zuò）为底层核心的（de）开源深度学习（xí）框架／平（píng）台，对于在AI落地应用过程中冲在最前方的那些产业开发者而（ér）言，重要性再（zài）度凸显。本周之内，早已在AI开源领域（yù）深耕多年的百度打头，华为为代表的（de）的ICT企业、旷（kuàng）视（shì）为代表的AI初创企业跟进，在一周内先（xiān）后升级或者开源（yuán）了（le）自家的深度学习框架（jià）／平台，国产深度学（xué）习框架／平台迎（yíng）来一轮（lún）密集爆发。越来越多（duō）的国产眼睛，正在凝视深度学习框架（jià）／平台开源的战场。

在这轮经济周期中，每家（jiā）企业都是“新基（jī）建”的齿轮。各自的（de）深度学习框架／平台开（kāi）源开放，共（gòng）同推动了国内AI开源的进程。毕竟，过去（qù）国内开（kāi）源社区氛围（wéi）和美国存在差距，缺乏这种（zhǒng）相互（hù）探讨、技术（shù）进步的社区气氛。去看GitHub上谷歌、Facebook、百度等（děng）人工智能前沿（yán）企业在深度学（xué）习框（kuàng）架这个战场的和谐交锋、友好博弈，你能发觉（jiào），国内需要走的路还是（shì）很长。这（zhè）也是国内（nèi）开源社区真正需（xū）要向（xiàng）太平洋（yáng）东（dōng）岸学（xué）习的（de）地方。

一 “众（zhòng）声喧（xuān）哗”的诞生

任何技术的交锋，都（dōu）像是人（rén）与人（rén）之间的互动，这是“众声喧哗”、“相互（hù）吸纳”的（de）过程。各有所（suǒ）长（zhǎng）各各有所短，竞（jìng）争（zhēng）和博弈，会带来行（háng）业整（zhěng）体进步。“新（xīn）基建”背（bèi）景下，企业都是在为围绕着技术、商业、组织乃至对（duì）外赋能。尤（yóu）其是疫（yì）情过（guò）后，企业（yè）一方（fāng）面面（miàn）临着外部压力困扰，另（lìng）一方面（miàn）也面（miàn）临着内（nèi）部协（xié）同诉求（qiú），于是一大批（pī）新的（de）技术产（chǎn）品涌现出来。我们不妨先去观察，三者技（jì）术（shù）方（fāng）案（àn）是怎（zěn）样的。3月23日百度飞桨（PaddlePaddle）宣布在智能视觉领域（yù）得到了提升。

PaddleCV全景图首度曝光，其底层框架与工具层得到了工（gōng）业级（jí）提升，这（zhè）种提升面向（xiàng）的是当（dāng）下工业领域诉求（qiú）。要知道，目（mù）标检测是计算机视觉领域不可缺少（shǎo）的一环（huán）。深度（dù）学习往（wǎng）往需要对图像进行处理（lǐ），3D视觉往往意味着（zhe）在（zài）工业领域会有（yǒu）更好的实践。仅仅（jǐn）是在2018年的工博（bó）会和2019年的（de）光博会上，工业视（shì）觉领域，多的是火爆的3D视觉引导。

工业企业在疫情袭来时，面临安（ān）全生（shēng）产和停工风险。工业企业对AI需求迅速（sù）增长，很（hěn）多企业甚至刚刚才开始学习使用深度学习（xí），也缺乏必要（yào）的（de）人才储（chǔ）备，甚（shèn）至还需要让人才（cái）远程学习，和互联网、AI大厂的（de）相关领域负责（zé）人“陪练”。工业企（qǐ）业需要3D视觉的分析，用于自家业务的改（gǎi）进。还需要（yào）更多经过（guò）成熟（shú）验证的算法做支撑。所（suǒ）以（yǐ）你可（kě）以看到，PaddleCV新增（zēng）了（le）15个在产业实践中广泛应（yīng）用的算法，整体（tǐ）高质（zhì）量算（suàn）法数（shù）量达到（dào）73个，35个高（gāo）精（jīng）度预（yù）训练模（mó）型，总（zǒng）数达到203个。算法重要性无需（xū）多（duō）言。工（gōng）业企业一般（bān）没有太多时间和经验投（tóu）入算法（fǎ）研究，使用现成（chéng）的算法，往往可以节（jiē）约人力和成本（běn）。为这些企（qǐ）业提供更（gèng）好的算法，恰当其实。

除（chú）了对智能视觉进行升级（jí）之外，百度飞桨还在近期新增适配比特大陆（lù）最（zuì）新算丰系列AI芯片（piàn）、两者的融合，体现在芯（xīn）片利用率（lǜ）、性能功耗（hào）比等指标上（shàng），相比传统GPU更适合（hé）深度（dù）学习推理。这对产业开发者运用AI开源底层工具推动应用落地而言，无疑又是（shì）一大福音。百度对飞（fēi）桨深度学习（xí）平台的（de）不断升级改进是值得关（guān）注的。

在AI开源、特别是深度学习框（kuàng）架／平台（tái）方面深耕多年，百度深谙技术开源之（zhī）道，飞桨已经（jīng）具（jù）备了兼具灵活和效率的开发机制（zhì）、工业级（jí）应用效果的（de）模型、超大规（guī）模分布（bù）式训练能力、推理引擎一体（tǐ）化（huà）设计以（yǐ）及系统化的（de）服务支持等等特点，解决（jué）了诸多实际开发（fā）和应用（yòng）过程中的刚需，让产业开发（fā）者用（yòng）着（zhe）更称手。而对于AI开源领（lǐng）域的后来者而言，飞桨（jiǎng）也塑造了一个样板。

我们再看看旷（kuàng）视。旷视在3月（yuè）25日正式发布了旷视AI生产力平台（tái）Brain＋＋，还开源了其深（shēn）度学习框架（jià）天元（ MegEngine）。

追溯MegEngine的诞（dàn）生（shēng），它在2014年由旷（kuàng）视自（zì）主开发形成，在（zài）这个基础上则是将（jiāng）数据和算力平台融合，构建了集“算（suàn）法、数据和算力”于一体的AI生产力套件。对旷视（shì）这样一家创业企业而（ér）言，此时开源自（zì）家深度学（xué）习框架（jià）可（kě）能有着非（fēi）常复杂的（de）内外因素。

从内部视角看，旷视这几年针对（duì）城市、供（gòng）应链、智（zhì）能设备等（děng）领域发布了一（yī）系列（liè）解决（jué）方（fāng）案，的确积累了（le）一定的行业经验，它也到（dào）了可以（yǐ）尝（cháng）试对（duì）外输出（chū）自身解决方（fāng）案的（de）时刻（kè）。这种对外输出的（de）能力，是当下所有（yǒu）产业互联网领域（yù）耕耘到（dào）一定（dìng）程度（dù）公（gōng）司都会做的事（shì）情。从外部视角看，创业企（qǐ）业在当下的环境中普遍面临考验，一批企业面临（lín）现（xiàn）金流断裂的危（wēi）机。旷视可能（néng）并不存在这方面的问题，但后疫情关口通过对标一（yī）线巨（jù）头的方式去“秀肌肉（ròu）”，一方（fāng）面是在提振内部士气，另一（yī）方面也（yě）是在吸引（yǐn）行（háng）业关注（zhù）。当然，它恐（kǒng）怕还有向上管理的考量。不过（guò），旷视发布深度学（xué）习框架（jià）的时间节点，和百度、华为深度学习（xí）框架改进或发布的（de）时间节点靠的太（tài）近，这种“近”，其实有着某种讨巧（qiǎo）和暧昧（mèi）的因素——毕竟一家创业公司（sī）在面对巨头的时（shí）候，必须要懂得（dé）使用“巧劲”才能（néng）寻找到自己的位置和（hé）空间。几乎是同时，华（huá）为在3月28日（rì）的华（huá）为开发（fā）者大会2020上也推出了自（zì）家全场（chǎng）景AI计算框架MindSpore。

华为更是如此（cǐ）。这样一家（jiā）ICT企业一直被视为中国（guó）数字化转型领导者。过去（qù）它一直以“硬”的（de）形象示人，但是现在却在（zài）愈（yù）加往“柔软”的方向发展（zhǎn）。

从内部视（shì）角去看，华为此时（shí）推（tuī）出开源框架，是（shì）华为云Cloud＆AI BG成立后的重要一步。尤其是这次在华为开发（fā）者大会2020上推出这个产品，用意更是明显。它很大一部分（fèn）因素在（zài）于汇（huì）聚（jù）起一批（pī）开发者（zhě）。从2017年华为成（chéng）立Cloud＆AI产品与（yǔ）服务BU开始，这家企业就（jiù）一（yī）直（zhí）在试图摆脱（tuō）“卖盒子”的形（xíng）象，我在去（qù）年一篇文章中就（jiù）曾（céng）戏言“华为云（yún）变得更坚硬也更柔（róu）软了（le）”。今年1月时，华为（wéi）又将“Cloud＆AI产品与服（fú）务BU”提升成了“Cloud＆AI BG”，成为华为第（dì）四（sì）大BG（事业群）。从BU到BG就（jiù）会发现，云的（de）地位再次提（tí）高了（le）。云和开源（yuán）几乎是同一个问（wèn）题的两个方面（miàn），云的进化（huà）必（bì）然会带来开（kāi）源这个行为。

从外部视角去看，华为（wéi）云一直面临着阿里云、腾讯云、百度（dù）智能云（yún）等厂商的（de）竞争（zhēng），百度也早早开源了飞（fēi）桨（jiǎng）（PaddlePaddle）。华为云也到了关键的（de）对外（wài）开放的窗口期，这（zhè）种（zhǒng）开放（fàng）其实也（yě）是在适应竞争（zhēng）环境（jìng）。

二，争（zhēng）鸣（míng）和博（bó）弈的来临（lín）

华为和旷（kuàng）视（shì）的入局（jú），让国产深度学习框架／平台市场展现出了争鸣和博弈的态（tài）势（shì）。产（chǎn）业互联网、产业（yè）智能化的进程行至今日，已（yǐ）不可（kě）阻挡，疫情还加速了这（zhè）个（gè）过（guò）程（chéng）。这（zhè）次（cì）华为、旷视接（jiē）连宣布（bù）开源深度学习框架，更是（shì）这种环境下（xià）的（de）产物。一（yī）些后发厂商需要在后疫情的“窗口期（qī）”中抢（qiǎng）占位置。

这种抢占（zhàn）位置的姿态（tài），不仅（jǐn）仅是向上管理，也是横向竞争（zhēng），更（gèng）是（shì）对合作（zuò）伙伴的吸引（yǐn）。我们（men）不能简单用“零和”视角去思考当下市场的变（biàn）化，市场不是几家（jiā）企（qǐ）业在（zài）简单切蛋糕（gāo）。如果你从国内AI、产业互联网步伐前进的宏观（guān）背景去思考，就会知道，无论是百度、华为、旷视，其实都是（shì）中国这轮“新基建”带来的又一轮数字化转型浪（làng）潮中的参与者。

我们甚至可以这么理（lǐ）解，“新基（jī）建（jiàn）”这个机器中有一个个转向产（chǎn）业（yè）互（hù）联网、产业（yè）智能化的“齿轮”，这些中又有一个（gè）个“弹簧”，保持着（zhe）“齿轮（lún）”之间互动平衡。大机器的轰鸣前行（háng），会引发所有企业（yè）的连锁反应。不管怎样说（shuō），这（zhè）样的争鸣和博弈都将集体降低算法研发成本（běn），为接下来（lái）AI能力的大（dà）规模工业化普及创造条件。事（shì）实（shí）上（shàng），这也将进一步推动AI技术和智能经（jīng）济实现（xiàn）批（pī）量生产。

这次值得（dé）注意的是两个玩家，一（yī）个（gè）是百度，一个（gè）是华为。百度飞（fēi）桨当（dāng）前（qián）在社区、技（jì）术、生态都是最完整的。

先看组数据，飞桨累计服务（wù）超过150万开发者，有超过6．5万企业用户，在定制化训（xùn）练平（píng）台（tái）上（shàng）发布了16．9万个（gè）模型，且模型数（shù）量呈现显著增长趋势，在工业、农业、服务业等各行各业（yè）中得到了的广泛应用。飞桨的（de）深度学习模型开发能力、训练能（néng）力、预测和部署能力一（yī）直在持续提升，可比肩TensorFlow、PyTorch等国际主流（liú）框架，甚至不（bú）少技术（shù）还更强。飞桨也（yě）是（shì）中国首个全面开源开放、功能完（wán）备的（de）产业级深度学（xué）习平（píng）台（tái）。2019年底IDC行业市（shì）场（chǎng）调研报告中，国内整体市场（chǎng）形成TensorFlow、PyTorch、飞（fēi）桨（PaddlePaddle）三强争霸的局（jú）面。

总（zǒng）的来说，百度飞桨（jiǎng）处在国内（nèi）领头羊（yáng）的位置，甚至可以认为，飞桨（jiǎng）是国内目前功能（néng）最完备的（de）端到端（duān）开源深度学（xué）习平台（tái）。

用百度CTO王海峰的话来说（shuō），在智能时（shí）代，深度学（xué）习框架向下对接芯片指令集（jí），向上（shàng）承接各种业务模型（xíng）、行业应用，起到承上启下的作用，是“智能时代的操作（zuò）系统”。

华为目前则是（shì）强在硬（yìng）件。华为（wéi）自（zì）身在ICT领域（yù）对（duì）技（jì）术和能力有所积淀，尤其是“鲲鹏＋昇腾”的算力充沛，它的（de）实力（lì）不可小觑。华为在硬件开发者生（shēng）态这块的聚合（hé）的确（què）也处在相对领先的位置，尤其（qí）是（shì）在政企市场，很多客户要求私有化部（bù）署（shǔ）。华为在ICT领（lǐng）域（yù）的积淀，容（róng）易在政企（qǐ）客（kè）户隐（yǐn）私的情况下实现跨场景协（xié）同。旷（kuàng）视的体量相对百度（dù）和华为（wéi）小（xiǎo）一些，它要（yào）在自身（shēn）的优（yōu）势领域进行发挥（huī）。在各（gè）家（jiā）的争鸣和博弈中，很大程度（dù）要看（kàn）社区的建设——毕竟从漏斗模（mó）型来说，社（shè）区开（kāi）发者规模，几乎（hū）决定了客户规模（mó）。

国（guó）外典（diǎn）型开源（yuán）商业（yè）模式是（shì），社区－产品－利（lì）润（典（diǎn）型的包括Spark，MySQL，Hadoop等等都是如此），这个模式（shì）已（yǐ）经被国外成功验证。也就是（shì）说（shuō），在社区内提供开源、免费（fèi）的（de）产品，为开（kāi）发者提供新的（de）模块，商业（yè）版（bǎn）则是（shì）会提供Bug修复、性能优（yōu）化（huà） 、增值功能（néng） 、技术（shù）支持等能力。

深度学习框架／平台的开源商业模（mó）式和其他领域的（de）开源经典模式略有不同，并非所有的开源厂商都（dōu）会免费提供产（chǎn）品，开源不等于免费，企业级用（yòng）户在获（huò）得可修（xiū）改的算法的同时依然有义务支（zhī）付授权费用。开源框架（jià）／平台能够（gòu）节省设（shè）计和开发的时间，但选择任何一个开源平台都需要客户（hù）对这（zhè）个平台充分（fèn）熟悉。任何（hé）一个开发平台（tái）都（dōu）不可（kě）能（néng）提（tí）供完全自由的（de）设（shè）计（jì）空间，应用的实现（xiàn）受制（zhì）于开源框架／平台和特（tè）性基础。百度（dù）飞桨的社区建设，起步早，规模已经很大，可以说“社区（qū）”这道护城河已经又宽又深。旷视、华为等的产（chǎn）品，则（zé）需（xū）要从（cóng）无到有（yǒu）去走社区－产品（pǐn）－利润（rùn）的（de）路。虽然说，百度和华为都在芯片（piàn）、云（yún）、深度学（xué）习平（píng）台三者之间构（gòu）建起了智（zhì）能（néng）硬（yìng）件到算法（fǎ）软件再到算力供给（gěi）的智能制造解决方案大闭（bì）环，具备（bèi）端到（dào）端软硬（yìng）一体的能力（lì）。

但真正值得注意（yì）的是，还是百度和（hé）华（huá）为这样体量较（jiào）大的公司，它们（men）的未来空间的想象力，主（zhǔ）要在于两（liǎng）块。

一块是复杂（zá）场景的考验，想要真正部署（shǔ）落地，往（wǎng）往需要全（quán）面（miàn）能力，其（qí）中包（bāo）括Serving、服务器端（duān）集成、移（yí）动／边缘（yuán）／AI芯片等多种芯片（piàn）上（shàng）的集成，Web端集成等（děng），这是一（yī）个系统工程。另一（yī）块是系统（tǒng）工程（chéng）的（de）整合，供应（yīng）链（liàn）体系（xì）需要ARM这类（lèi）提供CPU和（hé）GPU的国外厂商配合支撑。系统工程对大厂（chǎng）而言（yán）会显（xiǎn）得相对（duì）游刃有余，对创业公司来说（shuō），需要（yào）多多观察。

当然，我们可以预料到，百度会（huì）进一步增强软硬结合能力，华为则是会加强社区的建设，旷视则要在巨头之间舞（wǔ）动长袖寻找自己的空（kōng）间（jiān）。至于哪家会取（qǔ）得优（yōu）势，我们暂时不好（hǎo）判断。但是这种生态与生态（tài）之间的竞（jìng）争，往往取决于社区自下（xià）而（ér）上的创新（xīn）涌现，而不是自（zì）上而下（xià）的主动建（jiàn）构。另（lìng）外一（yī）点值得注（zhù）意的是，国内（nèi）深度学习框架／平台的集（jí）中涌现，它接（jiē）下来可能（néng）会（huì）带来的变化是，谷歌的Tensorflow目前（qián）在国内的地位会极大遭受蚕（cán）食和（hé）挑战（zhàn）。

三，野心、格局（jú）和胸怀

开源社（shè）区的协同模式改变和颠覆了软件业的工作方（fāng）式（shì），可以创造出高质（zhì）量的软件产品（pǐn）。

在过（guò）往RedHat、MySQL、Asterisk都是非常成功的开源（yuán）公司。当然最重要的是（shì），开源（yuán）软件真正释放了软件开（kāi）发人员的创造力和生产力，但实际上，中国的开源（yuán）相比海外（wài）依（yī）旧不足。直至今日（rì），国内都没有构建起像（xiàng）GitHub这样大影（yǐng）响力、成规模而且在世界范围和企业内部具备认（rèn）可度的开（kāi）源社区。,原因有三（sān）点：：1，语言障（zhàng）碍，中国软件开发人员在国际开源（yuán）社区（qū）很难有（yǒu）大规模的参与；,2，中国软件开发（fā）发展的时间还不长，核心（xīn）开发人员（yuán）积累还不够；,3，大（dà）学教育在开源领域（yù）严重不足，教师也（yě）缺乏了解。

相比于GitHub这（zhè）种环境，国内社区氛围依（yī）旧不足，企业虽然对开源（yuán）深（shēn）度学习框架／平台的（de）使用火热，但（dàn）是开发（fā）氛围依（yī）旧不浓（nóng）。在过去，百（bǎi）度的飞桨，一直是国内首个也是唯一一（yī）个自研的开源开放的（de）深度学习平台，被视（shì）为（wéi）“智能时代（dài）的操作系（xì）统”。现在华为和旷视的加入，也将对开发者群体（tǐ）有一些影响。我们（men）可以（yǐ）期（qī）待的是这（zhè）个市（shì）场的百花（huā）齐放。我们不妨去看看埃里克（kè）·史蒂文·雷蒙（méng）德（dé）在他那本《大教堂与集市（shì）》中提（tí）出的观点。他把软（ruǎn）件开发分成了两种最（zuì）为（wéi）经典（diǎn）且截然（rán）不同的模式（shì）：大教堂（táng）模式和集市（shì）模式。

传统大型软件公司的开（kāi）发模（mó）式就像是艰难而缓慢的大教堂建造工程，它有着（zhe）严密的（de）管理（lǐ）和封（fēng）闭的（de）集中式结（jié）构，但在创新上、生产力（lì）上（shàng）和（hé）Bug控制上却落后于集市模式。集市模式是一（yī）种并（bìng）行的、对等的扁平化开发结构，其参与者大多来自于志愿者，结构松（sōng）散（sàn），来去自（zì）由，就像（xiàng）是一个乱糟糟的集市，但就是这（zhè）样的组织形式，却取得了像Linux这样令人惊叹的成功（gōng）。

反观（guān）今日（rì）深度学习（xí）框架／平台（tái）市场，一定（dìng）是（shì）选择“集市（shì）”的模式，才能（néng）获（huò）得自下（xià）而上的创（chuàng）新（xīn）。依旧（jiù）是（shì），埃里克（kè）·史蒂文·雷蒙德那个观点——足够（gòu）多的（de）眼睛，就可（kě）让所有问题浮现。过去深度学习框架／平（píng）台使用有限，但随（suí）着华为、旷视的加入，凝视BUG的（de）眼睛变得更（gèng）多了（le）——对百度飞（fēi）桨来（lái）说，其实也是（shì）利好消息，因为这意味着将来市场会变（biàn）得更大、环境会（huì）变（biàn）得更好，飞桨（jiǎng）的（de）商业化进程也将进一步加（jiā）快。

华为有华为（wéi）的问题，旷视有旷视的苦恼（nǎo） ，百度（dù）在（zài）华为和旷视入（rù）场的大（dà）背景下，其实（shí）面临更多利好。

很多事情，要跳出原有框架去（qù）解决现（xiàn）存问题。不然永远都是格局（jú）低、零和博弈的（de）死局，企业也是（shì）如此（cǐ）。一（yī）方面需要有上帝（dì）视（shì）角，另一方面也需要有个体理解。每一（yī）家企业身处市（shì）场（chǎng），必（bì）然会有（yǒu）自己的（de）思量（liàng）、无奈和（hé）妥协。企业（yè）在（zài）舆论（lùn）场上相对（duì）输（shū）出自（zì）己的观点固然可以理解，但因为向上管（guǎn）理的（de）因素，一些企业（yè）还是（shì）会做（zuò）出超出事实的观（guān）点（diǎn），这对（duì）不明就（jiù）里的观众而言（yán），不（bú）过是搏一搏眼球。

深度学习（xí）框（kuàng）架／平台这个市场，虽说有（yǒu）竞争，但（dàn）其实当下来看，还是（shì）相对稳定。不管怎样，企业的入场会带来（lái）市场（chǎng）的变化，AI从研究到生产一直存在一定的距（jù）离，缩短距离显得极为重（chóng）要——毕竟一切都是为了开（kāi）发者。市场（chǎng）上虽然也的确存在一（yī）定的泡沫，但啤酒有泡沫才会香甜，开发者面（miàn）临泡沫，才会多（duō）几个选择，从中得到最适合自家（jiā）的深度学习框架／平台。你去看2019年上（shàng）海谷歌开发者大会期间，TensorFlow全球产（chǎn）品总监 Kemal Moujahid面对（duì）竞争时对 DeepTech说过的一段（duàn）话就很有意（yì）思：

我们非常乐于（yú）看（kàn）到行业取得发展。现在（zài），全球范围来看，虽然机器学习（xí）和（hé）AI的普及度还处（chù）在（zài）初期阶段，但是我们（men）不能忘了最终的目标，在（zài）全球推广（guǎng）普（pǔ）及机器学习和AI。所（suǒ）以，我们现在能做（zuò）的（de）就是提供最好的应用和最好的技（jì）术平台，让整个（gè）应用场景可（kě）能（néng）性更多，普及速度（dù）更快。谷（gǔ）歌其实是站在全球AI发展的视角（jiǎo）去思考这个问（wèn）题，对国（guó）内企业而（ér）言，也需要站在国内AI工业化大生产的（de）环（huán）境以及“新（xīn）基（jī）建”的背景去思（sī）考这个问题。我们甚至可以畅想（xiǎng），随（suí）着华为、旷视的入场（chǎng），一些领头（tóu）厂商（shāng）是否（fǒu）能够牵头（tóu）建设起中（zhōng）国的GitHub。当然这种想法（fǎ）有（yǒu）些不切实（shí）际，但我真正想表达的意（yì）思是：

中国企业应该有更（gèng）大的野（yě）心和（hé）胸怀。因为（wéi）最后拼的，其实还是企业格局和内在（zài）实（shí）力。