百度 ai 开源(15 个开源的顶级人工智能工具)

15 个开源的顶级人工智能工具

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

1.Caffe

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

2. CNTK

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

6.Mahout

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7.MLlib

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

9.OpenNN

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

11.Oryx 2

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

13.SystemML

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15.Torch

Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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开源ai软件包括哪些

开源AI软件涵盖工具类、框架类、行业应用类等多个方向，以下为具体分类及代表项目：

一、通用开发框架与工具TensorFlow由Google团队开发，提供完整的AI生态系统，支持从模型训练到分布式集群计算的全流程。其优势在于工业级部署能力，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

PyTorchMeta（原Facebook）推出的动态图框架，以“定义即运行”机制著称。开发者可实时调试模型结构，适合快速验证算法原型，在学术研究领域占有率较高。

Keras高层次API框架，通过简洁的语法封装底层复杂操作。例如用model.add(Dense(64, activation='relu'))即可定义神经网络层，极大降低初学者入门门槛。

Scikit-learn集成80+种传统机器学习算法，包含数据预处理、特征工程、模型评估等完整工具链。其train_test_split函数可一键划分数据集，是数据分析师的常用工具。

二、计算机视觉与多媒体处理OpenCV全球装机量超1800万的视觉库，提供Canny边缘检测、SIFT特征匹配等经典算法。最新版本支持深度学习模型部署，可实现实时人脸识别、物体追踪等功能。

RapidRAW专业级修图工具，通过GPU加速实现毫秒级滤镜渲染。其生成式修图功能可自动修复老照片划痕，支持RAW格式无损编辑。

Voice-Pro整合语音处理三件套：人声分离（准确率达92%）、自动字幕生成（支持中英日等20种语言）、零样本声音克隆（仅需3秒音频即可复现声纹）。

三、垂直领域应用DataAgent虚拟数据分析师，可将"查询上月销售额"等自然语言转化为SQL查询。支持MySQL、Snowflake等多数据源接入，自动生成包含趋势图的洞察报告。

TaxHacker智能记账系统，通过OCR识别发票金额、税号等信息，自动匹配税务规则。支持欧元/美元等167种货币实时换算，误差率低于0.3%。

vFlowAndroid零代码自动化工具，用户可通过拖拽"打开微信→点击搜索→输入文本"等动作模块，构建自动化流程，无需编程基础即可实现定时任务。

四、新兴技术方向GPT4All本地化大语言模型运行方案，在消费级显卡（如RTX 3060）上可运行130亿参数模型。通过量化压缩技术，将模型体积缩小至3GB以内。

升腾CANN华为推出的异构计算架构，提供3000+个高性能算子库。在ResNet-50训练场景中，相比传统方案可提升40%能效比。

ZCode-AI智能代码编辑器，支持Markdown/Python/SQL等多语言高亮。其可视化交互界面可展示代码执行流程图，帮助开发者快速定位逻辑错误。

百度AI开发者大会玩转了哪些黑科技

作为中美人工智能（AI）技术的先锋企业，在百度与谷歌各自的2018年开发者大会上，AI不约而同成为贯穿全场的主角。不过与谷歌更多讲述公司AI技术的创新与发展相比，7月4日的2018百度AI开发者大会上，百度更多展示了公司AI产业化的实际成果。

这些黑科技既有平台化与基础层的技术应用，也有贴近生活的产品，包括自主研发的国内第一款云端全功能AI芯片“昆仑”；全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”；“百度大脑3.0”，以及在此支撑下百度两大AI开放平台DuerOS、Apollo的3.0版本；打通AI与移动端的“智能小程序”。

李彦宏：造车不是造PPT但百度吹的牛实现了

在2017年11月的百度世界大会上，李彦宏曾经承诺，在2018年7月份，将会有百度的量产无人驾驶车出现。

不过此后百度在无人驾驶车量产上都没有太大声量，这句话一度被认为和当年贾跃亭承诺的2018年FF91量产一样，主要是吹牛，次要做宣传。

在2018百度AI开发者大会上，李彦宏开场也让人有这种吹牛落实的感觉。李彦宏先是颇有些为难地表示，“现在已经7月份了，但是大家知道，创新总是有很多风险，有很多不确定性，造车也跟造PPT不太一样，造车经常会有延迟交付”。

就在大家都以为李彦宏要为一年前吹的牛找借口之时，他话锋一转，会场大屏幕上搭载Apollo系统的无人小巴阿波龙一辆一辆生产出来，“我们吹的牛实现了，全球首款L4级别自动驾驶汽车已经量产”。

其实，细心的A股投资者会提前发现，这不过是李彦宏“自导自演”的一场戏。

在2018百度AI开发者大会的前一天，金龙汽车（600686）7月3日晚间公告，公司控股子公司金龙客车与SB Drive、百度日本公司签《战略合作谅解备忘录》，三方将争取在2018年底或2019年初之前实现阿波龙（无人驾驶电动汽车）小批量供应日本运营，并探索在日本构建以阿波龙为核心产品的无人驾驶运营平台。

而为了证实无人驾驶的真实性，金龙汽车董事长谢思瑜甚至在阿波龙的生产车间介绍，“阿波龙没有方向盘，也没有驾驶位，没有油门和刹车踏板”。

随着阿波龙的量产，阿波龙的商业化落地也同步展开。李彦宏称，“已经完成总装的阿波龙，即将发往北京、雄安、深圳、福建平潭、碧桂园、湖北武汉、日本东京等地开展商业化运营”。在日本，百度将与软银合作，阿波龙被用于一些核电站内部的人员接驳，也会用于东京地区一些高龄化社区的穿梭接送。

金龙汽车与百度的合作的阿波龙量产以及商业化展开，给金龙汽车带来了实质利好。在今天大盘整体疲软的情形下，金龙汽车午后直线拉升至涨停，截止全天收盘仍有3.96万手封单。

百度的云端“中国芯”

在中兴事件之后，国人对于芯片的焦虑与担忧爆发出来，各种大小芯片厂商与研发团队如雨后春笋般冒出来，不过鱼龙混杂，喊口号炒作者、蹭热点圈钱者不在少数，真正拿出产品来的少之又少。

在百度2018AI开发者大会上，李彦宏发布了由百度自主研发的国内首款云端全功能AI芯片“昆仑”。

百度方面给出的官方资料显示，“昆仑”是大规模AI运算实践中催生出的芯片，基于百度8年的CPU、GPU和FPGA的AI加速器的研发，20多次迭代产生。“昆仑”是迄今为止业内设计算力最高的AI芯片（100+瓦特功耗下提供260Tops性能），可高效地同时满足训练和推断的需求，除了常用深度学习算法等云端需求，还能适配诸如自然语言处理，大规模语音识别，自动驾驶，大规模推荐等具体终端场景的计算需求。

李彦宏的介绍则显得平实易懂，“‘昆仑’适用于语音、图像、自动驾驶等等很多方面，它的算力也非常强大，可编程且非常灵活，它的运算能力比最新基于FPGA的AI加速器，性能提升了近30倍”。

而昆仑之于百度的价值，百度方面人士向记者分析称，“‘昆仑’的诞生，使得百度大脑具备了更完备的软硬一体化能力，这极大成就了百度大脑3.0版本的算力增长。基于此，百度大脑3.0形成了从芯片到深度学习框架、平台、生态的AI全链式技术布局。

进化的百度大脑日调用超4000亿次

一直以来，百度AI技术与应用能够快速发展，其核心支撑就是百度在2016年正式发布的百度大脑，当前百度大脑已经被百度应用在多个AI领域，其中最接近我们的就是百度智能音箱“小度”了。

随着技术的迭代更新与应用场景的扩展，作为核心支撑的百度大脑也一直在进化。在2018百度AI开发者大会现场，百度推出百度大脑3.0。

百度高级副总裁、AI技术平台体系总负责人王海峰介绍，“目前百度大脑每天的调用次数超过了4000亿次，百度大脑3.0最大的优势是多模态深度语义理解包含视觉、语音、自然语言、数据语义以及多元语义等。多模态深度语义理解不仅能够让机器听清、看清，还能够深入理解语音背后的含义，从而更好地支撑各种应用”。

作为一个以开放为理念的平台，开发者能够通过百度大脑便捷地获取AI能力，王海峰解释，“百度大脑3.0已经对外开放了110多项领先的AI能力，并通过开放EasyDL等定制化平台、软硬一体的AI能力，持续降低AI应用门槛，帮助开发者和企业应用AI实现业务创新与升级。”

打通AI与移动端的“智能小程序”

小程序的普及与流行，俨然成为现今移动端开发者必须紧跟的潮流。显然，百度也不愿意在此掉队。

2018百度AI开发者大会上，百度副总裁沈抖正式对外发布百度智能小程序。据介绍，与其他小程序相比，百度智能小程序不仅可以全面接入百度大脑的AI能力，更将在今年12月全面开源。

百度方面人士解释了百度智能小程序开放性体现的两个层面，“首先，开发者只要简单修改几行代码，就可以将自己在其他平台开发的小程序接入百度智能小程序，进而让这个智能小程序无缝运行在百度系App（百度App、百度贴吧、百度网盘等）以及外部App（哔哩哔哩、58同城等）上，实现一端开发，多端可运行。其次，百度还将开放全域千亿流量扶持开发者，帮助他们快速沉淀精准用户，而百度流量中天然存在大量与资讯、服务、工具等相关的需求，尤其是在百度信息流中，用户看到的内容都是根据兴趣匹配推荐的，这些内容可以激发用户各类需求，适合开发者去挖掘”。

而AI技术对于百度智能小程序的价值，则更多体现在精准获客上。前述百度方面人士分析，百度智能小程序可以基于大数据、意图识别、兴趣识别等技术精准找到各类智能小程序用户，有效缩短用户转化途径，为开发者和合作伙伴带来实实在在的商业效益。

百度方面提供的资料显示，接入百度智能小程序后，查违章智能小程序全网的日活跃用户在50天内增长了370%，火车票智能小程序订单转化率在20天内提升了44%。同时百度贴吧小程序上线以来，用户人均使用时长也增加了30%以上。

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