「人工智能」AI开源的新兴力量！OPEN AI LAB Edge AI推理框架Tenigne全解读
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智东西（公众号：zhidxcom）文 | 韦世玮
最近 ， 国内的人工智能（AI）开源生态突然热闹了起来 ， 这厢清华大学刚开源了一个强化学习平台 ， 那边华为和旷视又相继开源了AI计算和深度学习框架 。
从学术界到产业界 ， “开源”已经成为一个AI领域的关键词 。 作为计算机行业发展至新兴阶段的现象之一 ， 开源为AI行业的百花齐放提供了不可或缺的动力 。
一方面 ， 它从授人以鱼到授人以渔的转变 ， 为AI构建了一个开放共进的生态环境 ， 并帮助行业加速AI应用落地；另一方面 ， 它在解决行业实际问题时持续更新和迭代 ， 亦源源不断地给AI领域输送重要的技术养料和创造力 。
在这一股股重要的开源力量中 ， OPEN AI LAB的Tengine值得关注 。
这家诞生于2016年12月的初创公司 ， 经历三年多的发展 ， 已经连续推出面向AIoT边缘计算的AI推理加速框架Tengine、一站式端到端解决方案平台Tengine2等平台级产品 ， 推动边缘AI算力、算法及行业方案等环节的深度协作 ， 加速AI技术在细分行业的商业化落地 。
近日 ， 智东西与OPEN AI LAB联合创始人兼CTO黄明飞做了一次深度对话 。 对话中 ， 黄明飞还透露 ， Tengine与开源社区大咖OpenCV有深度合作 ， 通过Tengine普及更多的开发者 ， 惠及更广的行业应用部署 。
“Tengine”究竟是什么？光芒背后 ， OPEN AI LAB又以怎样的定位 ， 投身正在起步的中国AI开源生态？同时 ， 与OpenCV的合作之于AI开源生态又有怎样的意义和影响？
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▲OPEN AI LAB联合创始人、CTO黄明飞
一、中国AI开源浪潮背景之下 ， AIoT激烈的落地战 自谷歌深度学习框架TensorFlow拉起开源大旗后 ， AI的框架开源逐渐成为学术界和产业界的趋势 。
TensorFlow之外 ，Keras、PyTorch、Caffe、Theano、PaddlePaddle、Angel、XDL等AI框架和平台 ， 相继发展成开源项目 ， 分别吸引了一批开发者 。
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实际上 ， AI框架和一系列智能开发平台的开源 ， 与近年来AI面临的落地挑战息息相关 。
当下各行各业看似皆可“AI化” ， 但如何为纷繁复杂的实际应用场景提供有效的解决方案 ， AI框架和平台无疑被承载了最大期望 ， 向上要承载不同的算法模型和应用程序 ， 向下要兼容各类芯片和计算机操作系统 。
通过开源吸引上下游广泛的参与 ， 社区型协作共同发挥作用让技术迭代更迅速 ， 应用更广泛 ， 最终实现产业共同繁荣 。 与此同时 ， 以5G为代表的物联网（IoT）通讯技术快速发展 ，AI与IoT融合成智能物联网（AIoT） 。
在黄明飞看来 ， 由于AIoT技术在行业的普及对低成本、实时性低功耗、高可靠性的需求 ， 以及隐私安全等问题的浮现 ， AI计算正从云端下移到边缘节点中 ， 如智慧交通、自动驾驶、智能家居和城市大脑等领域 ， 数以亿万计的边缘节点和终端设备需要实现本地智能化 ， 称之为边缘AI计算 。
边缘计算的需求对硬件成本、功耗、兼容和易用性提出了较大的挑战 ， 硬件上面临着芯片种类复杂、算力利用率低 ， 软件开发环境复杂、兼容性差等关键问题 。
黄明飞谈到 ， 如何能简单快速地实现AI算法模型从云端向下迁移到边缘节点部署 ， 充分发挥边缘节点上的芯片算力与硬件性能 ， 已成为AI在行业落地和规模部署经济性的关键所在 。
在这一背景下 ， OPEN AI LAB的边缘AI推理框架Tengine备受关注 。
二、Tengine的核心能力及产业赋能（一）Tengine是什么 ， 解决什么问题？
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