一個能夠自我完善、適應人類能力的人工智慧系統，可以做很多人類不擅長的事情，幫助人類擴充套件自己的思維和能力。—人工智慧科學家 李飛飛

科技發展到今天，人工智慧已經是個炙手可熱的話題，也是個充滿無限機會的高科技領域，可以說，誰率先登上了人工智慧技術的高低，誰在未來的人工智慧領域就有話語權。

目前幾乎全球的高科技公司都在這個領域進行投資和研發，包括美國的谷歌、微軟以及中國的百度、華為等頭部公司，這場高階技術的角逐，最終誰勝誰負，現在還不得而知，但鑑於以谷歌為代表的美國科技公司過往成熟的研發和市場落地經驗，我們要在人工智慧領域拔得頭籌，還有很長的一段路要走，其中，谷歌不遺餘力推廣的“張量流”人工智慧開發系統就是值得我們研究的物件。

人工智慧產業的天花板並不是硬體極限問題，而是應用軟體的場景落地，其中很重要的一個環節就是開發環境，對於技術平臺提供者而言，是否能夠吸引全球頂尖的人工智慧開發者入駐並持續開發，這點至關重要。

從這個角度看，這個開發平臺的作用和價值和谷歌的安卓，以及蘋果的iOS的重要性幾乎一樣，這也是為什麼華為要做鴻蒙開發系統的底層原因，全球頂尖的科技公司都在搶奪那些有限的頂尖開發者，足夠多好用的人工智慧應用才有可能實現商業化，最終才能吸引足夠多的使用者，當用戶在你的平臺養成了習慣，意味著你有極大的機率搶佔人工智慧的高地。

“張量流”是什麼呢？簡單地介紹一下：

張量流的英文名稱為TensorFlow，被譽為全球最受歡迎的開源機器學習框架，透過快速靈活並適合大規模應用等特點，讓開發者能方便快速地使用人工智慧解決多樣化帶來的挑戰。

張量流能夠解決各種機器學習任務，當你遇到問題時，張量流都可以提供API支援。

張量流引入了模型訓練的概念，把你想要搭建的人工智慧應用建模，搭建一個點到點的神經網路單元，然後進行深度訓練，或者叫學習，每個神經網路點相互之間都有關聯。

張量流系統要做的就是對這些神經網路單元進行反覆的演練，直到無限接近正確答案。

在模擬過程中產生的大量不斷執行的資料就叫“張量”。

大概總結一下張量流的幾個特點：

第一、深度的神經網路單元建模，大幅優於人工除錯的模型。

第二、程式碼編寫過程中的所見即所得，可以直接轉換成操作模型。

第三、可以實現在不同裝置模型上的CPU和GPU預測執行。

舉個例子吧，你要做一個基於安卓手機的人像智慧識別APP，這個APP可以根據一張模糊不清的人像識別出是男是女，年齡段和根據穿著判斷大概處於什麼年代，一共是要識別三個引數：性別、年齡段和年代。

這時你就可以透過谷歌的張量流系統進行模型搭建，在張量流中，你還可以從大量的開原始碼中找出適用於自己的程式碼。

類似於谷歌張量流系統的，還有蘋果的Core ML，華為的全棧AI開發平臺ModelArts以及華為HiAi2.0，另外還有三星釋出的Deepfake AI系統，基本上頭部的科技公司對人工智慧開發環境都有涉獵。

蘋果自然是對抗谷歌系統，而華為則是後來者居上，直接對標谷歌的張量流。

就如馬斯克把所有特斯拉專利開放以促進能源車行業發展一樣，人工智慧演算法將進一步開源，未來，演算法通用是人工智慧技術發展的基石，減少開發成本和門檻才能讓更多的開發者蜂擁而至，就算不算精通AI的開發者也可以呼叫複雜的演算法來進行人工智慧應用的開發，這就是網際網路得以發展的開源精神所在。

無疑谷歌是這方面的佼佼者，智慧社會越來越近，而人工智慧之戰就是人才和應用之戰，開源的開發系統則是連線開發者和使用者的中臺，這個中臺高地之爭的硝煙已燃，張量流的開放是谷歌搶佔高地的利器，我們要在人工智慧領域獲得話語權，緊跟張量流的步伐甚至超越才是我們今天應該佈局的關鍵，或許，脫離技術層面，這也是一場格局之戰。