小米 AI 时代的开源

崔宝秋

小米不仅是一家生产智能手机的公司，更是一家以生产手机智能硬件和IoT平台为核心的互联网公司。作为一名技术人员，我更愿意把小米比喻成一家大数据和AI公司。为什么AI对小米如此重要？因为小米需要AI为生产线赋能。

在过去几年中，小米大力发展人工智能。那么小米发展人工智能有哪些优势？一是硬件产品的优势。小米可以研发一款非常精致、漂亮且性价比高的手机，也可以生产一系列有小米设计风格的生态产品，这就说明小米在硬件上的优势。二是大数据优势。在过去几年中，小米致力于发展云计算和大数据等技术。当今移动终端可以产生大量数据，同时将IoT的各种设备部署到移动终端，使小米有了大量的数据积累，依靠这些数据最终将更多设备转化为智能设备。三是丰富的生产线。生产线不仅为我们带来技术落地，更带来智能场景的创新机会。

在2016年年底，我们把AI作为小米未来核心战略的重要组成部分。随着我们对AI的投入，我们推出了第一款战略级的AI音响产品—小爱同学。小爱同学不仅仅是智能语音交互平台，它将成为小米围绕移动终端和IoT的生态控制中心。我把它称之为智联万物的AI虚拟助理。小爱同学的背后有很强的技术支撑，所以开源技术对小米也至关重要。

在六年前我加入小米之时，我提出要擁抱开源。雷军也非常重视开源技术，他曾经讲过，任何一家创业公司，如果不拥抱开源，会直接输在起跑线上。过去小米加大对开源技术的投入，并将拥抱开源打造成小米工程文化的重要部分。我加入小米时，制定了小米开源战略的五个方面。第一，快。快速选型，快速融入社区，快速反馈，快是小米模式的重要组成部分。第二，不重造轮子。第三，不用则已，要用则精。第四，公司态度。我们要保持拥抱开放和共享的态度。第五，在重大的软件项目和开源软件项目上，为社区做贡献，赢得话语权，来降低自己封闭的维护成本。

所以在云计算时代，任何一家互联网公司都离不开云计算、互联网技术，这些技术更离不开开源技术的支撑。而小米在开源领域具有代表性的成功案例，就是对HBase项目的贡献。

小米如何应对AI时代呢？在过去几年中，我们的团队在AI、云计算、大数据等领域积累了一些基础能力，当今由于深度学习的发展，AI迎来了春天。深度学习、大数据、云计算、是AI离不开的底层技术，而这些技术都有开源的影子。当今越来越多的AI企业拥抱开源，但是每个企业对于AI的观点都有区别，而唯一的共同点就是要开放、开源，快速地打造自己的社区，建立自己在某个领域的竞争优势。

2016年AlphaGo激发了人们对深度学习的热情，每家公司都在拥抱AI，那么对于AI的发展我们又做了什么？继续拥抱开源。我们很快推出小米自己的深度学习云服务—小米Cloud-ML，同时我们在公司内部开展了人工智能竞赛，一方面造福了各个业务线，另一方面增强了云服务能力。我们支持了几乎所有开源的深度学习框架，增强了服务端、云端、模型训练和推算的AI能力。

今天我宣布小米新的开源项目—移动端深度学习框架MACE。移动端深入学习框架是什么？小米是一家智能设备公司，而这些设备面向2C市场。所以很多人工智能的预测、推理等能力，需要在终端中运行，那么如何在终端中快速地运行AI能力？所以我们开发了MACE项目来解决此项问题。该产品在2017年12月15日正式上线，而这款产品支持异构的计算加速、TensorFlow、高通、MTK、等芯片。

为什么我们要做这款开源项目？我在公司制定了五大开源战略：第一项就是不重造轮子。所以我们环顾四周，看看世面上有没有能够满足我们需求的开源社区，但发现没有，所以我们要做这项工作。此外，我们也运用了第四大战略，永远拥抱开放与共享的态度，与其他开源技术进行比较，看看我们的开源框架有哪些不足。

在非开源领域，我们与高通有着非常紧密的合作关系，但是高通所提供的深度学习框架，在很大程度上满足不了我们的需求。这也是我们要自己开发MACE的一个理由。

MACE在小米移动端的设备上得到了广泛的应用，我们最近发布了几款产品，都在打造AI相机，并部署了MACE。我们发现在部署了MACE后，相比其他深度学习框架省去了五分之一的时间。在智能识别方面，MACE可以帮助AI相机节省5倍的识别时间。甚至可以将低分辨率的照片，还原成高分辨率。没有部署MACE的产品，用户在滑动屏幕时候会很慢。在部署MACE后，我们可以把计算颗粒度进行分化，同时添加智能调度，并且和用户的交互并行，使用户在下达交互指令后，不受场景所限。在图片风格化方面，如果不用MACE，照片在切换不同风格时的时间需要一到两秒，而用了MACE后，切换只用几百毫秒。随着MACE的发布，我们同时也发布了MACE的Mode 1Zoo，我们会把该产品的模型开源化，方便大家使用。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）