原標題：上海人工智能實驗室發布開源平臺OpenDILab，開啟決策AI新時代

上海人工智能實驗室發布的開源平臺OpenDILab，確實為決策AI領域帶來了新的活力和機遇，開啟了決策AI的新時代。以下是對OpenDILab的詳細解讀：

一、平臺背景與發布

• 發布機構：上海人工智能實驗室（Shanghai AI Lab）與商湯科技X實驗室（SenseTime X-Lab）聯合發布。

• 發布時間：在2021年世界人工智能大會（WAIC）的開幕式和科學前沿全體會議上，上海人工智能實驗室青年科學家劉宇博士發布了OpenDILab開源決策AI平臺。

二、平臺特點與優勢

• 完備的訓練與部署框架：OpenDILab作為國際上首個覆蓋最全學術界算法和工業級規模的決策AI平臺，具備一套完備的決策AI訓練與部署框架。它自頂而下涵蓋了包括應用生態層、算法抽象層、異步分布式管理層和最底層的分布式執行層，適配從單機到萬CPU/GPU聯合訓練的全尺度調度系統優化。

• 全面的算法覆蓋：OpenDILab不僅實現了最全面的算法覆蓋，例如強化學習，還提供了豐富的工業級應用環境，可應用于自動駕駛、游戲競技等領域。其內置的DI-zoo算法庫涵蓋了同類框架中最全的決策AI算法群，并對每一個算法在不同的學術界環境上進行了精心的適配，同時加入了大量基于研究員經驗的深度性能調優。

• 強大的應用生態：OpenDILab集成了DI-star、DI-drive等面向策略游戲、自動駕駛等領域的多種工業級生態應用。其中，DI-star是面向策略游戲《星際爭霸II》的大規模分布式訓練平臺，可以讓AI在這款決策AI研究使用的游戲中同時進行大量對局，通過自我博弈不斷進化。而DI-drive則是一套自動駕駛仿真訓練平臺，可通過決策AI在仿真器中構建訓練和評測場景，讓AI在自動駕駛的復雜交互環境中實現更加精準的決策、規劃和控制。

三、平臺架構與模塊

• 應用層：涵蓋多種決策場景，支持多模態數據空間的表示和變換，并提供大量性能優異的算子，助力AI做出最優決策。

• 算法層：提供多種常用模塊化組件，可在此基礎上構建不同的算法模型，支持用戶多維度的擴展和定制，完成決策AI算法的大統一。

• 訓練層：內置多種類型的執行計算圖，并深度優化了相應數據吞吐和資源利用率，可為小到學術研究，大到工業級應用的多種規模問題提供支持。

• 支持層：嘗試了CUDA異構計算和決策AI算法的結合，而在資源調度方面，OpenDILab可依據算法和資源，動態管理整個訓練過程，提供異常自動化維護等多種微服務。

四、平臺意義與影響

• 推動產學研融合創新：OpenDILab平臺將推動產學研融合創新，幫助AI技術邁向通用智能時代。它首次將產業應用中對于訓練系統、環境接口、算法設計的需求與學術界進行了有效連接，自下而上打通決策AI研究與產業需求的閉環。

• 降低開發門檻：依托OpenDILab平臺，基于豐富的決策AI算法，構建一個到手即用的工業應用生態成為可能。這將降低開發人員復現算法的難度，提高學術研究效率，加快學術成果的轉化速度，從而減少產業界的研發成本和重復投入。

• 加速技術創新與應用落地：OpenDILab提供的決策類AI基礎算法集DI-zoo以及集成的多種工業級生態應用，將進一步幫助各行各業在決策AI的驅動下實現關鍵的技術和應用突破。

綜上所述，上海人工智能實驗室發布的開源平臺OpenDILab為決策AI領域帶來了全新的解決方案和無限可能。它將助力AI技術從感知識別邁向認知決策的新時代，并推動全球人工智能技術的持續進步和創新發展。