LF AI：加速开源AI创新与合作

LF AI Landscape项目于2018年11月底开始进行，如今在这个领域我们主持了250多个开源人工智能生态系统中的高级项目。显而易见，开源人工智能生态系统分为数个类别，包括机器学习、深度学习、编程、可信人工智能及可靠人工智能数据、笔记本环境、安全和隐私等相关人工智能，以及NLP等类别。最重要的是，这是一个蓬勃发展的生态系统。一年多以前，LF AI刚起步的时候，我们仅有80个项目，如今，我们有250多个项目以及许多功能类似的项目。这些项目共有约4亿行代码，这个数字仍在以每7天～10天增加大概100万行代码的速度增长。

然而，我们也面临着一些挑战，在这里，我想重点强调其中几个挑战。

挑战一是碎片化。当项目数量达到一定程度，就会出现几个项目属于同一类别的情况，有些类别有10个～15个不同的项目，这些项目功能类似、互相竞争，不同项目之间缺乏集成，在开发时间方面也存在一定的问题。

挑战二是项目之间顺序混乱。这与项目的管理有关，多数项目缺乏正式的治理，而出现这种情况的原因，基本上是因为项目参与者和贡献者数量有限。

挑战三是有些项目是在内部开发工作中创建的，它们成为公司内部的专有成果以满足某一产品的特性。如今，很多项目的范围受限正是因为其在历史上是作为制作产品过程中的一个特点而存在的。在某种程度上来讲，创建代码库的公司已经意识到这个问题并想将其捐赠给具有开源许可的开源社区，从网络效应中获益，并围绕该代码构建社区。

当我们把这些不同的挑战结合在一起看的时候，我们可以看到项目投资和采用有了某种无形的限制。当管理者从外部观察某个项目，想知道这个项目是否可以投资，是否可以将其应用于公司的产品或服务时，就要思考该项目是否具有开放治理的特点。而对于个人来说，则需要考虑当公司投资这个项目时自己能否加入；当采用该项目来增加其力度时自己能否加入；对个人来说投入所有的时间和精力是否有意义；自己将来是否会在该项目中大放异彩等。这些都是艰难的挑战，而如何解决以上问题就是LF AI诞生的缘起。

LF AI创立于2018年3月，是Linux基金会旗下的伞形基金会，旨在支持人工智能领域及其所有子领域的协作和创新。我们协调工作的动机之一，也是LF AI的目标之一，就是帮助不同的项目更好地集成和互通，并提高其性能。LF AI的成员是我们母公司Linux基金会的成员，我们的成员超过1400家公司，目标之一就是为我们的成员在不同的领域支持生态系统；另一动机是对终端用户进行统一的指导，让其了解AI数据和分析领域中可以使用的工具、其互通性如何、这些不同领域的各个项目集成度如何，以及能否支持项目采用等。

在结构方面，LF AI由三个独立的部门组成。第一个是管理委员会，管理委员会负责基金会、委员会的资金管理。当来自世界各地的公司加入基金会时，管理委员会会为其提供资金。第二个是技术咨询委员会，这是由基金会的理事会成员和经过培养后的项目组成的机构。在委员会下另设两个委员会，机器学习工作流程和互操作委员会致力于为基金会项目提供端到端机器学习工作流程的定义和实施，并使这些项目实现互操作和可集成；可信人工智能委员会专注于可信人工智能和可靠人工智能工作，既包括原则和指导规范的制定，也包括技术方面。该结构的第三级是基金会中的托管项目。目前，我们基金会有13个项目，其中有10个项目处于孵化阶段，3个项目处于孵化后阶段，孵化后阶段的项目为Acumos、Angel和ONNX。

就主要工作而言，作为一个基金会我们为托管于不同社区的工作和项目提供用户环境，我们的目标之一就是在此生态系统中让不同项目和谐共存，并支持互通性工作。

近两年多来，有60个项目加入了基金会，未来，我们将继续努力。那么，成为基金会项目意味着什么呢？

对项目来说，基金会就是一个中性的家庭。从本质上讲，基金会是公司和组织在一个可信的中立组织下合作和贡献的意愿。我们为项目提供公平和开放的管理模型，支持不同的项目，帮助它们在开发者社区成长。在提供市场推广和传播服务方面，我们提供活动服务来帮助项目成长，并围绕项目建立社区支持。当然，在项目中我们也有法律的支持。值得一提的是，作为一个基金会，我们存在于多个地区，能够在包括欧洲、亚洲和美洲的各地，开展活动和工作。目前为止，向我们提交项目的公司有一些不同地区排名前十的公司，他们非常活跃且信任LF AI，希望由我们孵化和发展他们的项目，其中包括IBM、百度、腾讯、优步、三星、facebook等。

此外，我们还致力于发展与大学的合作，许多大学是LF AI的成员，同时也有很多大学积极地贡献代码，并使用我们的项目来推进大学内的工作或学术项目。大学与我们合作，参与我们的项目，并利用这些项目在人工智能的相关课程中改变开发者和学生。