12月21日~22日，由鹏城实验室（PCL）、新一代人工智能产业技术创新战略联盟（AITISA）、OpenI启智社区（OpenI）承办的「OpenI/O 2019 启智开发者大会」在深圳召开。本次大会以“平台筑基、标准张脉、开源赋能”为主题，邀请了来自百度、腾讯、华为、鹏城实验室、小米、微众银行等公司的产业界专家，与高文院士、黄铁军教授等多位学术界领袖，围绕“AI开源基础设施及环境”、“深度学习与强化学习”、“联邦学习与开源数据湖”、“5G+AI+AVS及全国AI大赛”、“AI开源教育与治理”、“Open Source Community Leadship”六大主题坐而论道，共同探讨人工智能的边界和方向。

中国工程院院士、新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长、鹏城实验室主任高文教授在会上发布启梦计划，目标是加速打造依托中国、面向全球的人工智能开源社区生态。

人工智能是当前人类所面对的最重要的技术和社会变革，是未来国家之间竞争的关键赛场。正因如此，我国政府把人工智能上升到国家意志。国务院2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2025年务必做到人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平。

OpenI启智正是在国家新一代人工智能发展规划战略背景下，新一代人工智能产业技术创新战略联组织产学研用通力协作共建共享的开源软件开源硬件开放数据超级社区，旨在促进人工智能领域的开源开放协同创新，构建OpenI的技术链、创新链和生态链，推动人工智能产业健康快速发展及其在社会经济各领域的广泛应用。

成立一年来，OpenI启智社区汇聚了鹏城实验室、北京智源研究院等顶级新兴科研平台，华为、百度、微众银行、商汤、腾讯等AI龙头企业，北京大学、国防科技大学、北京航空航天大学等知名高校，培育并发布了11个开源项目，开创了学术与产业融合、标准与开源双引擎驱动的联盟-基金会治理模式，确立了基础设施、软件及数据环境、AI框架等基础平台并全面运行。

高文院士表示，开源已经不是一个新名词，也不是一项新的行动，但开源是软件时代非常关键的一条技术路线，而且现在看来是非常成功的一条技术路线，人工智能领域也应该采用。国外科技巨头如谷歌、微软、亚马逊等都早早在AI领域推行开源，并通过AI开源工具与平台打通产业链并形成生态。国外开源深度学习框架占据了几乎全部用户市场，其中谷歌的TensorFlow遥遥领先，但今年一个重大趋势就是因为Python社区的开发者发展日益壮大、PyTorch开始赶超。相比之下，国内企业如百度、阿里、腾讯、华为、科大讯飞、商汤等在部分垂直领域有所突破，但引领优势并不明显，尚未形成具备国际影响力的人工智能开源开放平台。

对此，高文院士提出了自己的担忧：如果中国的人工智能技术成果都架构在国外公司的开源框架之上，万一将来有一天不让我们用了，中国的人工智能从此就变成在半空中接不到地的，因此我们需要另一套方案，这也是OpenI启智平台成立的初衷。除此之外，鹏城实验室还推出了iHub开源托管平台，面向以汉语为母语的开发者，优选、汇聚全球人工智能和RISC-V等开源项目与代码，与国内优势单位国防科技大学Trustie课题组深度合作，力争打造我国规模最大的高水平开源托管平台。iHub希望用最短的时间和GitHub建立镜像协议，让中国工程师未来可以在iHub上做GitHub源代码的使用、检测和贡献。

高文院士表示：“开源软件是全人类的财富，应该是不分国界的，但是所在公司必须接受本国法律管辖带来了一些问题，我们想把这些问题可能带来的风险规避掉。所以OpenI也好，iHub也好，都是希望加速和推动中国的人工智能发展。”

启梦计划也是秉承同样的理念提出的，旨在助力中国人工智能开源稳步、快速地推进。虽然OpenI概念提出一年多来，已经培育并发布了11个开源项目，但在高文院士看来，平台建设及社区生态用户数量、活跃开发者数量与目标相差甚远。启梦计划的核心思想就是通过更详细的激励计划和落实步骤，使得OpenI社区能够快速做出贡献。

依循启梦计划，OpenI启智社区治理体系和运营机制将进一步升级，包括：

启智社区组织架构从1.0进化到3.0；
发布国际首个开放数据许可证OIL V2.0，未来计划发布开放AI模型许可证OIL V3.0；完善OpenI启智基金会章程；
完善立项管道，培育孵化有核心价值的明星项目；
建立社区发展步道支持体系，开展咨询服务，培训与认证服务，生态赋能服务等专业服务。

同时，鹏城实验室启动开源项目社区激励计划，致力于打造包含全职专业团队、双聘专家、社区协作骨干队伍、实习生/社区志愿者、院校储备人才的5个层次人才队伍，建立社区贡献评估体系、荣誉体系及激励机制。

其中面向社区开发者的激励机制包含如下三方面：

组织保证：OpenI技术委员会下设“项目委员会”，针对每个项目，对代码和文档进行评审，对项目成熟度进行评估和进度上的把控。
评价内容：代码、文档、教学视频等。
评价维度：项目委员会结合数据进行评价，包括三个维度、两种评价。
- 项目价值维度（Framework、Tool-box、API）
- 分支价值维度（Master、Branches）
- 系统结构维度（Kernel、Plug-ins）
- 代码行数及质量评价
- 文档及教学视频评价

创作场景

中国工程院高文院士：为什么中国要打造自己的 AI 开源开放生态？