2015-2016 的机器学习平台开源大潮中，美国是当之无愧的引领者：无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头，还是美国各大科研院所，为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影，比如开发出 Caffe 的贾杨清。
但在大陆这边，无论是 BAT 还是学界，在开源机器学习项目上始终慢了一拍，令人十分遗憾。这与我国世界最大 AI 研究者社区、占据 AI 科研领域半壁江山的江湖地位*颇为不符。让人欣喜的是，2016 下半年，百度和腾讯先后发布了它们的开源平台战略。虽然姗姗来迟，但作为下半场入场的选手，它们的开源平台各自有什么意义？本文中，作为机器学习开源项目盘点的第三弹，雷锋网将与你一起看看包括百度腾讯平台在内的国内四大开源项目。
*注：据创新工场人工智能工程院王咏刚副院长统计，我国 AI 发文数与引用文章数居世界第一，占世界总数一半以上。
1. 百度：希望获得开发者青睐的 “PaddlePaddle”
2016 年 9 月 1 日的百度世界大会上，百度首席科学家吴恩达宣布，该公司开发的异构分布式深度学习系统 PaddlePaddle 将对外开放。这标志着国内第一个机器学习开源平台的诞生。
其实，PaddlePaddle 的开发与应用已经有段时日：它源自于 2013 年百度深度学习实验室创建的 “Paddle”。当时的深度学习框架大多只支持单 GPU 运算，对于百度这样需要对大规模数据进行处理的机构，这显然远远不够，极大拖慢了研究速度。百度急需一种能够支持多 GPU、多台机器并行计算的深度学习平台。而这就导致了 Paddle 的诞生。自 2013 年以来，Paddle 一直被百度内部的研发工程师们所使用。
而 Paddle 的核心创始人，当年的百度深度学习实验室研究员徐伟，现在已是 PaddlePaddle 项目的负责人。
徐伟
对了，从 “Paddle” 到 “PaddlePaddle” 的命名还有一个小插曲：Paddle 是“Parallel Distributed Deep Learning”的缩写，意为“并行分布式深度学习”。而去年 9 月发布时，吴恩达认为 “PaddlePaddle” （英语意为划船——“让我们荡起双~昂~桨，小船儿推开波浪。。。”）其实更郎朗上口、更好记，于是就有了这么个可爱的名字。
那么，PaddlePaddle 有什么特点？
- 支持多种深度学习模型 DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、 RNN（递归神经网络），以及 NTM 这样的复杂记忆模型。
- 基于 Spark，与它的整合程度很高。
- 支持 Python 和 C++ 语言。
- 支持分布式计算。作为它的设计初衷，这使得 PaddlePaddle 能在多 GPU，多台机器上进行并行计算。
相比现有深度学习框架，PaddlePaddle 对开发者来说有什么优势？
- 首先，是易用性。
相比偏底层的谷歌 TensorFlow，PaddlePaddle 的特点非常明显：它能让开发者聚焦于构建深度学习模型的高层部分。项目负责人徐伟介绍：
“在PaddlePaddle的帮助下，深度学习模型的设计如同编写伪代码一样容易，设计师只需关注模型的高层结构，而无需担心任何琐碎的底层问题。未来，程序员可以快速应用深度学习模型来解决医疗、金融等实际问题，让人工智能发挥出最大作用。”
抛开底层编码，使得 TensorFlow 里需要数行代码来实现的功能，可能在 PaddlePaddle 里只需要一两行。徐伟表示，用 PaddlePaddle 编写的机器翻译程序只需要“其他”深度学习工具四分之一的代码。这显然考虑到该领域广大的初入门新手，为他们降低开发机器学习模型的门槛。这带来的直接好处是，开发者使用 PaddlePaddle 更容易上手。
- 其次，是更快的速度。
如上所说，PaddlePaddle 上的代码更简洁，用它来开发模型显然能为开发者省去一些时间。这使得 PaddlePaddle 很适合于工业应用，尤其是需要快速开发的场景。
另外，自诞生之日起，它就专注于充分利用 GPU 集群的性能，为分布式环境的并行计算进行加速。这使得在 PebblePebble 上，用大规模数据进行 AI 训练和推理可能要比 TensorFlow 这样的平台要快很多。
说到这里，业内对 PaddlePaddle 怎么看？
首先不得不提的是 Caffe，许多资深开发者认为 PaddlePaddle 的设计理念与 Caffe 十分相似，怀疑是百度对标 Caffe 开发出的替代品。这有点类似于谷歌 TensorFlow 与 Thano 之间的替代关系。
知乎上，Caffe 的创始人贾杨清对 PaddlePaddle 评价道：
- "很高质量的GPU代码"
- "非常好的RNN设计"
- "设计很干净，没有太多的 abstraction，这一点比 TensorFlow 好很多"
- "设计思路有点老"
- "整体的设计感觉和 Caffe ‘心有灵犀’，同时解决了Caffe早期设计当中的一些问题”
最后，贾表示 PaddlePaddle 的整体架构功底很深，是下了功夫的。这方面，倒是赢得了开发者的普遍认同。
总结起来，业内对 PaddlePaddle 的总体评价是“设计干净、简洁，稳定，速度较快，显存占用较小”。
但是，具有这些优点，不保证 PaddlePaddle 就一定能在群雄割据的机器学习开源世界占有一席之地。有国外开发者表示， PaddlePaddle 的最大优点是快。但是，比 TensorFlow 快的开源框架其实有很多：比如 MXNet，Nervana System 的 Neon，以及三星的 Veles，它们也都对分布式计算都很好的支持，但都不如 TensorFlow 普及程度高。这其中有 TensorFlow 庞大用户基础的原因，也得益于谷歌自家 AI 系统的加持。
百度的 AI 产品能够对普及 PaddlePaddle 产生多大的帮助，尚需观察。雷锋网获知，它已经应用于百度旗下的多项业务。百度表示：
“PaddlePaddle 已在百度30多项主要产品和服务之中发挥着巨大的作用，如外卖的预估出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等领域。”
最后，我们来看看对于自家推出的 PaddlePaddle，李彦宏怎么说：
“经过了五六年的积累，PaddlePaddle实际上是百度深度学习算法的引擎，把源代码开放出来，让同学们、让社会上所有的年轻人能够学习，在它的基础上进行改进，我相信他们会发挥出来他们的创造力，去做到很多我们连想都没有想过的东西。”
2. 腾讯：面向企业的 “Angel”
2016，鹅厂在 AI 领域展开一系列大动作：
- 9 月，成立 AI 实验室。
- 11 月，获得 Sort Benchmark 大赛的冠军
- 12月18日，在腾讯大数据技术峰会暨 KDD China 技术峰会上对外公开 “Angel” 的存在，并透漏它就是拿下 Sort Benchmark 冠军背后的天使。
- （即将）在 2017 年一季度，开放 Angel 源代码。
Angel 将成为 PaddlePaddle 之后、BAT 发布的第二个重磅开源平台。那么，它到底是什么？
简单来说，Angel 是面向机器学习的分布式计算框架，由鹅厂与香港科技大学、北京大学联合研发。腾讯表示，它为企业级大规模机器学习任务提供解决方案，可与 Caffe、TensorFlow 和 Torch 等业界主流深度学习框架很好地兼容。但就雷锋网所知，它本身并不算是机器学习框架，而侧重于数据运算。
上个月 18日的发布会上，腾讯首席数据专家蒋杰表示：
“面对腾讯快速增长的数据挖掘需求，我们希望开发一个面向机器学习的、能应对超大规模数据集的、高性能的计算框架，并且它要对用户足够友好，具有很低的使用门槛，就这样，Angel 平台应运而生。”
这其中的关键词，一个是“大”规模数据，另一个是“低”使用门槛。
- “大”方面，企鹅表示 Angel 支持十亿级别维度的模型训练：
“Angel 采用多种业界最新技术和腾讯自主研发技术，包括 SSP（Stale synchronous Parallel）、异步分布式SGD、多线程参数共享模式HogWild、网络带宽流量调度算法、计算和网络请求流水化、参数更新索引和训练数据预处理方案等。这些技术使 Angel 性能大幅提高，达到 Spark 的数倍到数十倍，能在千万到十亿级的特征维度条件下运行。”
- “低”方面，Angel 并没有采用机器学习领域标配的 Python，而使用企业界程序猿最熟悉的 Java，以及 Scala 。企鹅声明：“在系统易用性上，Angel 提供丰富的机器学习算法库及高度抽象的编程接口、数据计算和模型划分的自动方案及参数自适应配置。同时，用户能像使用 MR、Spark 一样在 Angel 上编程，我们还建设了拖拽式的一体化的开发运营门户，屏蔽底层系统细节，降低用户使用门槛。”
总的来讲，Angel 的定位是对标 Spark 。蒋杰宣称，它融合了 Spark 和 Petuum 的优点。“以前Spark能跑的，现在Angel快几十倍；以前Spark跑不了的，Angel也能轻松跑出来。”
其实，Angel 已经是鹅厂的第三代大数据计算平台。
- 第一代是基于 Hadoop 的深度定制版本“TDW”，它的重点是“规模化”（扩展集群规模）。
- 第二代集成了Spark 和 Storm，重点是提高速度，“实时化”。
- 第三代自研平台 Angel，能处理超大规模数据，重点是“智能化”，专门对机器学习进行了优化。
这三代平台的演进，从使用第三方开源平台过渡到自主研发，涵盖了从数据分析到数据挖掘、从数据并行到模型并行的发展。现在 Angel 已支持 GPU 运算，以及文本、语音、图像等非结构化数据。自今年初在鹅厂内部上线以来，Angel 已应用于腾讯视频、腾讯社交广告及用户画像挖掘等精准推荐业务。另外，国内互联网行业开口闭口就要打造“平台”、“生态”的风气，鹅厂也完美继承：“Angel 不仅仅是一个只做并行计算的平台，更是一个生态”——这种话虽然不耐听，但腾讯的大数据野心可见一斑。
12 月 18 日晚，马化腾在微信朋友圈写道：“AI与大数据将成为未来各领域的标配，期待更多业界同行一起开源携手互助。”
但对于机器学习社区，Angel 开源的意义是否如同鹅厂宣称的那样大？
对此，机器学习界的“网红”、微软研究员彭河森说道：
“对于小一点的公司和组织，Spark 甚至MySQL 都已经够了(为了政治正确我提一下 PostgresQL)；而对于大一点真的用得上Angel的企业，如阿里巴巴等，早就自主开发了自己的大数据处理平台。”
因此，他总结 Angel 的发布是一个“很尴尬的时间和市场定位”。
彭河森
与百度 PaddlePaddle 相比，Angel 有一个很大的不同：它的服务对象是有大数据处理需求的企业，而不是个人开发者。可惜的是，由于 Angel 尚未正式开源，大数据、机器学习同行们无法对其进行一番评头论足。目前所有的信息都来自于鹅厂的官方宣传。关于 Angel 开放源代码后能在业界引发多大反响，请关注雷锋网(公众号：雷锋网)后续报道。
最后，我们来看看蒋杰对 Angel 开源意义的官方总结：
“机器学习作为人工智能的一个重要类别，正处于发展初期，开源Angel，就是开放腾讯18年来的海量大数据处理经验和先进技术。我们连接一切连接的资源，激发更多创意，让这个好平台逐步转化成有价值的生态系统，让企业运营更有效、产品更智能、用户体验更好。”
更多信息请看雷锋网整理的腾讯 Angel 发布会实录：腾讯大数据宣布开源第三代高性能计算平台Angel 。
3. 阿里巴巴： 犹抱琵牌半遮面的 DTPAI
但凡说到平台，就不能不提阿里。
与百度比起来，阿里的 AI 战略布局看上去更“务实”：主要是依托阿里云计算、贴近淘宝生态圈的一系列 AI 工具与服务，比如阿里小蜜。而基础研究起步较晚，相对百度和鹅厂也更低调。 2016 年阿里 AI 战略的大事件是 8 月 9 日的云栖大会，马云亲自站台发布了人工智能 ET，而它的前身是阿里“小Ai ”。综合目前信息，阿里想要把 ET 打造成一个多用途 AI 平台：应用于语音、图像识别，城市计算（交通），企业云计算，“新制造”，医疗健康等等领域，让人不禁联想起 IBM Watson。用阿里的话来说，ET 将成为“全局智能”。
但是，在开源项目方面，阿里有什么布局（马云最喜欢用这样的词）？
答案有惊喜也有失望。
好消息是，阿里早在 2015 年就宣布了数据挖据平台 DTPAI （全称：Data technology，the Platform of AI，即数据技术—人工智能平台）。
坏消息是，那之后就没动静了。
当时，也就是 2015 年的八月，阿里宣布将为阿里云客户提供付费数据挖掘服务 DTPAI。当然，对它的发布免不了大谈特谈一通“生态”、“平台”——宣称 DTPAI 是“中国第一个人工智能平台”。格调定得相当高。
它有什么特点？
首先， DTPAI 将集成阿里巴巴核心算法库，包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等等。其次，与百度、腾讯一样，阿里也很重视旗下产品的易用性。阿里 ODPS 和 iDST 产品经理韦啸表示，DTPAI 支持鼠标拖拽的编程可视化，也支持模型可视化；并且广泛与MapReduce、Spark、DMLC、R 等开源技术对接。
若仅仅如此，一个阿里云的付费数据挖据工具还不会出现在这篇文章中。雷锋网真正感兴趣的是：阿里表示 DTPAI “未来会提供通用的深度学习框架，它的算法库将在后期向社会开放”。
嗯，有关 DTPAI 的信息到此为止。Seriously，2015 年之后它就再也没消息了。阿里云是耍猴还是在憋大招？ 我们只有走着瞧。
4. 山世光：大陆学界硕果仅存的 SeetaFace
盘点了 BAT 的开源平台规划，再来看一个始于学界的项目。与国外 AI 学界百花齐放的现状不同，大多数人从未听说过始于国内学界的机器学习开源项目，这方面几乎是空白一片——说是“几乎”，因为有中科院计算所山世光老师带领开发的人脸识别引擎 SeetaFace 。
山老师是我国 AI 界的学术大牛之一，2016 年下半年已经下海创业，创业后不久就公开了 SeetaFace。山老师的研究团队表示，开源 SeetaFace 是因为“该领域迄今尚无一套包括所有技术模块的、完全开源的基准人脸识别系统”。而 SeetaFace 将供学界和工业界免费使用，有望填补这一空白。
SeetaFace 基于 C++，不依赖于任何第三方的库函数。作为一套全自动人脸识别系统，它集成了三个核心模块，即：人脸检测模块（SeetaFace Detection）、面部特征点定位模块（SeetaFace Alignment）以及人脸特征提取与比对模块 （SeetaFace Identification）。
该系统用单个英特尔 i7 CPU 就可运行，成功降低了人脸识别的硬件门槛。它的开源，有望帮助大量有人脸识别任务需求的公司与实验室，在它们的产品服务中接入 SeetaFace，大幅减少开发成本。
雷锋网深度大讲堂对 SeetaFace 背后的技术做了详细介绍，具体请看什么是SeetaFace开源人脸识别引擎？。
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本文作者：三川
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