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[導讀]7月8日,上海人工智能實驗室發佈開源平台體系OpenXLab,並推出了旗下全球首個覆蓋學術界算法和工業級廣泛需求的決策AI平台OpenDILab,推動人工智能發展從感知智能到決策智能的躍遷。

2021年7月8日,上海——上海人工智能實驗室發佈開源平台體系OpenXLab,並推出了旗下全球首個覆蓋學術界算法和工業級廣泛需求的決策AI平台OpenDILab,推動人工智能發展從感知智能到決策智能的躍遷。OpenDILab不僅實現了最全面的算法覆蓋,卓越的算法性能,還提供了豐富的工業級應用環境,推動產學研融合創新,引領AI技術邁向更高階的通用智能時代。

打通產研需求閉環,引領AI邁向高階決策智能

決策AI作為下一代人工智能的發展方向已成行業共識。過去10年,感知AI已經讓機器具備了從“看清”到“看懂”的能力,而決策AI將進一步推動AI向推理、決策、規劃等方向發展,在未來10年將為自動駕駛、智慧城市等領域帶來顛覆性創新。然而,相較於感知識別,決策類問題因涉及多模態數據空間、跨尺度計算邏輯、多領域算法融合,標準化難度高。此外,由於學術界和工業界對問題的定義也不盡相同,一直以來很多學術成果都很難轉化為工業場景,學術算法也很難實現跨場景應用。

針對決策AI的技術難題,以及產學研協同創新過程中的諸多痛點,上海人工智能實驗室此次發佈的革命性的決策AI平台OpenDILab,首次將產業應用中對於訓練系統、環境接口、算法設計的需求與學術界進行了有效連接,底層依託創新的DI-engine實現了多種決策AI問題的標準化,中層提供全面豐富的決策類AI基礎算法集,頂層集成多種工業級生態應用,自下而上打通決策AI研究與產業需求的閉環。

全新的OpenDILab將涵蓋應用層、算法層、訓練層、支持層四大模塊,充分拓寬決策AI技術在學術研究和工業實踐中的深度和廣度。其中,應用層將提供多種決策場景和大量性能優異的算子,助力AI做出最優決策;算法層則提供多種常用模塊化組件,支持用户多維度的擴展和定製,完成決策AI算法的大統一;訓練層內置了多種類型的執行計算圖,可為小到學術研究,大到工業級應用的多種規模問題提供支持;支持層能夠支持異構計算和決策AI算法的結合,並在資源調度方面可依據算法和資源,動態管理整個訓練過程,提供異常自動化維護等多種微服務。

凝聚生態力量,加速決策AI行業應用創新

依託OpenDILab,基於豐富的決策AI算法,構建一個到手即用的工業應用生態成為可能,這將降低開發人員復現算法的難度,提高學術研究效率,加快學術成果的轉化速度,從而減少產業界的研發成本和重複投入。秉承這一理念,OpenDILab提供的決策類AI基礎算法集DI-zoo將通過全面、高效的算法庫,為研究者提供收斂快、上限高的算法實現,同時集成的DI-star、DI-drive等面向策略遊戲、自動駕駛等領域的多種工業級生態應用,更將進一步幫助各行各業在決策AI的驅動下,實現關鍵的技術和應用突破。

DI-zoo涵蓋目前同類框架中最全的決策AI算法羣,並對每一個算法在不同的學術界環境上進行了精心的適配,同時加入了大量基於研究員經驗的深度性能調優,使得相同算法對比原始論文和同類框架在精度上和效率上都有顯著的提升。藉助DI-zoo,使用者無需進行額外的參數、代碼調整,就可以在不同的任務中一鍵實現最強的算法性能,讓深度學習更深,讓強化學習更強。

DI-star是面向策略遊戲《星際爭霸II》的大規模分佈式訓練平台,可以讓AI在這款當前決策AI研究使用最廣泛、最有效的遊戲中同時進行大量對局,通過自我博弈不斷進化,由此探索智能決策交互在產業界中的應用。DI-drive則是一套自動駕駛仿真訓練平台,可通過決策AI在仿真器中構建極度貼近真實的訓練和評測場景,讓AI在自動駕駛的複雜交互環境中實現更加精準的決策、規劃和控制,真正加速高級別自動駕駛的創新步伐。

今年年底,OpenDILab還將提供諸如AutoML、信控等更多的工業級生態應用。伴隨這些應用的不斷更新和拓展,OpenDILab將為決策AI在更多行業、更多場景的應用,提供堅實的學術研究基礎,最終形成產學研協同共創的開源生態,加速下一代人工智能的重大技術突破和創新應用的落地。

具體開源代碼實現詳見:GitHub://github.com/opendilab/

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