2021年7月8日，上海——上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布開源平臺(tái)體系OpenXLab，并推出了旗下全球首個(gè)覆蓋學(xué)術(shù)界算法和工業(yè)級(jí)廣泛需求的決策AI平臺(tái)OpenDILab，推動(dòng)人工智能發(fā)展從感知智能到?jīng)Q策智能的躍遷。OpenDILab不僅實(shí)現(xiàn)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(yè)級(jí)應(yīng)用環(huán)境，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研融合創(chuàng)新，引領(lǐng)AI技術(shù)邁向更高階的通用智能時(shí)代。

　　打通產(chǎn)研需求閉環(huán)，引領(lǐng)AI邁向高階決策智能

　　決策AI作為下一代人工智能的發(fā)展方向已成行業(yè)共識(shí)。過(guò)去10年，感知AI已經(jīng)讓機(jī)器具備了從“看清”到“看懂”的能力，而決策AI將進(jìn)一步推動(dòng)AI向推理、決策、規(guī)劃等方向發(fā)展，在未來(lái)10年將為自動(dòng)駕駛、智慧城市等領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性創(chuàng)新。然而相較于感知識(shí)別，決策類問(wèn)題因涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)空間、跨尺度計(jì)算邏輯、多領(lǐng)域算法融合，標(biāo)準(zhǔn)化難度高。此外，由于學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對(duì)問(wèn)題的定義也不盡相同，一直以來(lái)很多學(xué)術(shù)成果都很難轉(zhuǎn)化為工業(yè)場(chǎng)景，學(xué)術(shù)算法也很難實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景應(yīng)用。

　　針對(duì)決策AI的技術(shù)難題，以及產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過(guò)程中的諸多痛點(diǎn)，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室此次發(fā)布的革命性的決策AI平臺(tái)OpenDILab，首次將產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中對(duì)于訓(xùn)練系統(tǒng)、環(huán)境接口、算法設(shè)計(jì)的需求與學(xué)術(shù)界進(jìn)行了有效連接，底層依托創(chuàng)新的DI-engine實(shí)現(xiàn)了多種決策AI問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)化，中層提供全面豐富的決策類AI基礎(chǔ)算法集，頂層集成多種工業(yè)級(jí)生態(tài)應(yīng)用，自下而上打通決策AI研究與產(chǎn)業(yè)需求的閉環(huán)。

　　全新的OpenDILab將涵蓋應(yīng)用層、算法層、訓(xùn)練層、支持層四大模塊，充分拓寬決策AI技術(shù)在學(xué)術(shù)研究和工業(yè)實(shí)踐中的深度和廣度。其中，應(yīng)用層將提供多種決策場(chǎng)景和大量性能優(yōu)異的算子，助力AI做出最優(yōu)決策;算法層則提供多種常用模塊化組件，支持用戶多維度的擴(kuò)展和定制，完成決策AI算法的大統(tǒng)一;訓(xùn)練層內(nèi)置了多種類型的執(zhí)行計(jì)算圖，可為小到學(xué)術(shù)研究，大到工業(yè)級(jí)應(yīng)用的多種規(guī)模問(wèn)題提供支持;支持層能夠支持異構(gòu)計(jì)算和決策AI算法的結(jié)合，并在資源調(diào)度方面可依據(jù)算法和資源，動(dòng)態(tài)管理整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程，提供異常自動(dòng)化維護(hù)等多種微服務(wù)。

　　凝聚生態(tài)力量，加速?zèng)Q策AI行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新

　　依托OpenDILab，基于豐富的決策AI算法，構(gòu)建一個(gè)到手即用的工業(yè)應(yīng)用生態(tài)成為可能，這將降低開發(fā)人員復(fù)現(xiàn)算法的難度，提高學(xué)術(shù)研究效率，加快學(xué)術(shù)成果的轉(zhuǎn)化速度，從而減少產(chǎn)業(yè)界的研發(fā)成本和重復(fù)投入。秉承這一理念，OpenDILab提供的決策類AI基礎(chǔ)算法集DI-zoo將通過(guò)全面、高效的算法庫(kù)，為研究者提供收斂快、上限高的算法實(shí)現(xiàn)，同時(shí)集成的DI-star、DI-drive等面向策略游戲、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的多種工業(yè)級(jí)生態(tài)應(yīng)用，更將進(jìn)一步幫助各行各業(yè)在決策AI的驅(qū)動(dòng)下，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵的技術(shù)和應(yīng)用突破。

　　DI-zoo涵蓋目前同類框架中最全的決策AI算法群，并對(duì)每一個(gè)算法在不同的學(xué)術(shù)界環(huán)境上進(jìn)行了精心的適配，同時(shí)加入了大量基于研究員經(jīng)驗(yàn)的深度性能調(diào)優(yōu)，使得相同算法對(duì)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。借助DI-zoo，使用者無(wú)需進(jìn)行額外的參數(shù)、代碼調(diào)整，就可以在不同的任務(wù)中一鍵實(shí)現(xiàn)最強(qiáng)的算法性能，讓深度學(xué)習(xí)更深，讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)更強(qiáng)。

　　DI-star是面向策略游戲《星際爭(zhēng)霸II》的大規(guī)模分布式訓(xùn)練平臺(tái)，可以讓AI在這款當(dāng)前決策AI研究使用最廣泛、最有效的游戲中同時(shí)進(jìn)行大量對(duì)局，通過(guò)自我博弈不斷進(jìn)化，由此探索智能決策交互在產(chǎn)業(yè)界中的應(yīng)用。DI-drive則是一套自動(dòng)駕駛仿真訓(xùn)練平臺(tái)，可通過(guò)決策AI在仿真器中構(gòu)建極度貼近真實(shí)的訓(xùn)練和評(píng)測(cè)場(chǎng)景，讓AI在自動(dòng)駕駛的復(fù)雜交互環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的決策、規(guī)劃和控制，真正加速高級(jí)別自動(dòng)駕駛的創(chuàng)新步伐。

　　今年年底，OpenDILab還將提供諸如AutoML、信控等更多的工業(yè)級(jí)生態(tài)應(yīng)用。伴隨這些應(yīng)用的不斷更新和拓展，OpenDILab將為決策AI在更多行業(yè)、更多場(chǎng)景的應(yīng)用，提供堅(jiān)實(shí)的學(xué)術(shù)研究基礎(chǔ)，最終形成產(chǎn)學(xué)研協(xié)同共創(chuàng)的開源生態(tài)，加速下一代人工智能的重大技術(shù)突破和創(chuàng)新應(yīng)用的落地。

　　具體開源代碼實(shí)現(xiàn)詳見GitHub：https://github.com/opendilab/