握住AI時代的核心競争力，才可以不被人任意握住命脈。
中國對進口的依賴，令人心驚！
繼美國商務部禁止美國企業向中興通訊銷售元器件後，近日又傳出“中興将無法使用Andriod作業系統”和“Cadence的EDA也将停止對中興的服務”的傳聞。短短6天時間，中興事件就從晶片延伸至了軟體層面。
軟硬體皆無絕對優勢
中國或将無以為繼
中國科技力量不如國外，這是共識。
在硬體層面，美國晶片、日本鏡頭、南韓螢幕、德國阻電機、南韓的光刻機等充斥各行各業，國内幾無拿的出手的原創産品。
而除硬體外，中國在軟體層面上的劣勢也正在被快速披露出來。以Andriod作業系統為例，除蘋果的IOS外，幾乎所有的智能手機，應用的都是Andriod，就連小米引以為傲的MIUI，也是基于Andriod開發而來的。除此之外，絕大多數的APP，也都是基于Andriod開發的。
如果谷歌突然表示将不再無償提供Andriod作業系統，轉為收費或禁用，那國内的手機廠商将面臨或成本提升、或無系統可用的困局。
在中興事件中，華為可以說是第二大被關注的對象了，因為它有自己的晶片，在硬體層面，華為站起來了！
然而，追究到軟體層面，華為晶片是基于Cadence的EDA開發的。這就尴尬了，如果Cadence“突發精神病”，華為的晶片可能就造不出來了。
可以說，在軟硬體上，我國均沒有核心優勢。這也引發了不少人的恐慌，一旦國外在軟體層面讓中國“斷源”，諸如TensorFlow、MySQL、OpenStack、Hadoop、Spark等基礎架構也對中國使用者閉源，我們将何以為繼？
大國博弈
軟體也會變成攻擊武器
從目前來看，我們的手機作業系統、開發App用到的各種程式設計語言、上網浏覽的網頁以及IDE（開發工具）、辦公軟體等，即便不完全依賴于國外，也都是由國外的基礎架構支撐起來的。
以TensorFlow為例，這款谷歌的AI學習系統，是通過将複雜的資料結構傳輸至人工智能神經網中，對資料進行分析和處理的，是以可在小到一部智能手機、大到數千台資料中心伺服器的各種裝置上運作，被應用到人工智能訓練的大部分場景，例如語音識别、自然語言了解、計算機視覺等領域，一經推出就被各國科技公司采用。
到2018年，TensorFlow的下載下傳量已經超過了1000萬次，遍布全球180國家和地區。僅就中國而言，不僅絕大多數AI初創企業在使用TensorFlow，就連阿裡巴巴、騰訊、京東、小米、中興等公司也均在使用此架構。尤其在關鍵産品上，大多數公司都會選擇根據國外開源項目進行二次開發。
比如在衆人眼中非常厲害的阿裡巴巴雲服務，也是在其他國家的基礎架構上搭建而成的。比如阿裡雲資料庫研發的AliSQL，就是基于MySOL改進而來的，目前應用于大衆熟知的電商秒殺以及金融資料安全等場景。
但這其中存在很大的安全問題。通常，基于開源軟體二次開發的産品，是必須要繼續開源的。但大多數情況下，企業會基于自身利益，選擇不對二次開發的基礎架構開源，因為一旦開源，其可能會失去巨大的優勢。且一旦開源不同的修改版本流于市面，使用者将面臨很多安全問題。
如著名的“棱鏡門計劃”，美國國家安全局（NSA）就是通過直接進入美國網際網路公司的中心伺服器的方式，直接挖掘資料、收集情報，微軟、雅虎、谷歌、蘋果等在内的9家國際網絡巨頭皆參與其中。
是以，對于重要資訊或機關來說，擁有完全獨立自主的軟體極為必要，如我國禁止重要的機關機關使用Windows系統，而使用的是紅旗Linux。
退一步說，即便軟體安全有所保障，但大多數開源架構的底層技術依舊抓在别人手裡。大國博弈間，一旦政策改變，使用者極有可能被打上“侵權”的标簽，甚至被釜底抽薪。
其實，國内科技企業對此并非毫無認知，排除在能力和資金等方面不具優勢的創業公司，對于已有一定體量的科技巨頭來說，能否不被人扼住喉嚨的關鍵，其實不在資金和人才，而在是否有前瞻意識并能付諸于行動。
奮起直追
中國必須有自研開源架構
“開源是國際的。代碼本身是跨國界的，分享和協作也是跨國界的，這是一個扁平的世界。雖然二次開發最終還是會被授予‘國人出品’的光環，但是無論是開源小碼農還是大神，在這個世界中，都是最好的踐行者。”某網際網路企業産品經理曾說道。也是以，大多數開發者在開發時并不會考慮基礎架構依賴方面的問題。
但在中興事件已上升至大國博弈的大背景下，我們必須認識到，這些“無國界”的科技成果，随時可成為别人攻擊我們的武器。
可以看到，在中興事件的負面影響井噴式爆發後，中國軟硬體短闆接連被揭。
随之而來的，是國人對核心科技技術的期盼，而國内科技巨頭的“隐藏項目”也就在此時相繼“被曝光”。其中，阿裡巴巴收購中天微、騰訊的優圖實驗室公布深度學習架構ncnn等，均是舉措之一。
但可以看見，這些都還僅停留于表面，依舊繞不過二次開發這道坎。相較于這兩者，以技術起家的百度，就顯得非常有前瞻性了。
和谷歌一樣，百度在AI上的投入可以說是不遺餘力的。2012年，在ImageNet大賽上卷積神經網絡在計算機視覺上取得極大的成功後，百度就認識到了深度學習和對抗性神經網絡的發展前景。
其後第二年，百度開始自主研發深度學習平台并将在内部開始應用，并于2016年9月首次對外開放，更名為PaddlePaddle。這是國内唯一一個開源的深度學習平台。
雖然較谷歌的TensorFlow，PaddlePaddle在生态和市場上不具先發優勢，但百度的前瞻意識，讓它成為了國内開源深度學習架構第一人，也是迄今為止的唯一一個。
百度COO陸奇甚至曾表示：“我們要将PaddlePaddle發展成具有中國特色，最适合中國國情的深度學習平台。”
此外，相較于TensorFlow，PaddlePaddle能讓開發者聚焦于建構深度模型的高層部分，易用性較高。
其實，對于幾乎已将全部身家押寶AI的百度來說，其想要在人工智能領域與谷歌展開競争，就必定不能使用TensorFlow，而必須擁有自己的深度學習開源平台。雖然從目前來看，PaddlePaddle還不成熟，但基于百度的前瞻意識和行動能力，随着時間的推進，這一國内深度學習開源架構獨苗，還是可以期待和支援一下的。
總結
可以看到，我國确實在某些方面落後于國外。中興事件，讓國人開始反思，這是一件好事。
但我們并不能隻限于硬體層面，在軟硬體皆薄弱的當下，我們需要在加強核心技術優勢的同時，提升前瞻能力，并及時付諸行動以應對任何突發的事件。但我們需要時間。
就像PaddlePaddle雖暫時沒有TensorFlow認可度高，但其勝在了是國内第一個深度學習開源架構。未來，當國内使用者開始意識到“國産”的優勢時，其生态也會随之而建設起來。
科技巨頭不缺資金，BAT的行動也證明了這一點，隻是起步較晚。行業發展需要時間，我們應該認可其進步，才能以長補短，有所進益。