我在鹅厂淘到了一波“炼丹神器”，开发者快打包-尊龙凯时平台入口

鱼羊 萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 qbitai [转载出处：www.pp00.com]

我有个胖友，在学校里搞自动驾驶的那一种。

常听他吐槽，穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的：

和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党，我还就不信了，学生胖友们搞自动驾驶就没啥..可享？

拽着这位胖友一通折腾，还真发现了一些好康的。

现在，有一款“学生版”自动驾驶仿真系统，模拟起物理碰撞是这样的：

传感器仿真环节则是这种feel：

虽说是“学生版”，但其实这么一套仿真系统，“母体”正是工业级仿真系统——

就在最近的“techoday腾讯技术开放日”上，腾讯自动驾驶仿真系统tad sim正式发布教育版。

除了跟本体一样能在本地/云端覆盖自动驾驶测试全流程，“教育版”还能为高校做定制化服务：

在清华大学车辆运载学院率先体验的版本中，双方就合作搞出了一套学习型驾驶策略训练系统，能实现随机复杂交通流仿真场景，还有强化学习专用接口。

不仅是搞自动驾驶研究的有..。我们体验了一圈，发现在这次开发者活动上，腾讯开放出的开发者好物还真不少。

具体都有些啥，咱们接着往下看。

“炼丹神器”等工具开放：轻量级 高效率

先来看ai方面。

现在，腾讯的“炼丹神器”——一站式ai开发服务..ti..发布了公有云版本。

也就是说，这回工具对环境的依赖进一步弱化，更加轻量化、开箱即用了。

具体而言，易用性方面，ti..公有云版提供了从训练时的数据获取、标注，到搭建时的各种预置算法模型和框架，以及管理上的mlops工具等。

性能方面，官方数据显示，在cv、nlp等模型推理场景中，ti能为算法或者运维工程师提供多种框架的加速能力，加速比可以达到200% 。

背后关键技术，便是这回全新升级的ti-acc加速功能。

另外，基于云计算弹性扩容的特点，该..可以根据需要的算力资源来调节规模大小。

例如，相信不少小伙伴都体验过试用一些在线demo时，模型要推理好几分钟、甚至有时候运行失败的情况。

这种情况有时候除了网速等原因，也有可能是服务器一时半会“没缓过来”，或是资源调度不过来。

但如果基于ti..搭建类似的ai模型，并在网上开放对应接口的话，服务器会根据需求弹性调度，不会出现浪费或被“撑爆”的情况。

说了这么多ti..的能力，它到底好不好用？

我们以帮助一家企业开发一个商品识别应用为例。

这个ai模型的要求就两点：除了商品识别要准确以外，推理速度还不能太慢，这样才具有实际应用的价值。

选用detectron2框架、基于python搭好代码后，原本还需要找数据等一系列操作，但在ti..上都能直接解决，前后只用了半天，就能直接试用上了。

相比开发者自己搭建并搞推理，这个商品识别模型在ti..上加速后快了接近两倍。

值得一提的是，这次ti..公有云版本除了面向企业用户，也首次向个人开发者开放。

云上的开发好物，也并不仅仅局限于ai。

从云原生到大数据，从音视频到物联网，现如今的开发者们都在借助工具的力量，让加班时间-2h（手动狗头）。

比如coding devops..，就能够使研发和运维更加自动化，让产品发布时间从以“季度”、“年”为单位，缩短到以“天”或者“周”为单位。

orbit云原生应用管理，又可以为企业提供中心化云原生应用治理能力，降低云原生应用开发者门槛，提供云原生应用开发、交付、运维全生命周期管理。

腾讯云这次还发布了全新升级的全托管数仓产品——cdw clickhouse，填补了clickhouse后续扩容的技术空白，可以提供低成本、高吞吐写入、百亿规模毫秒级的大数据分析服务。

又例如音视频云创..，直接在云端提供音视频剪辑功能，顺便在线提供ai智能字幕、智能拆条等功能，剪辑中的重复工作进一步被压缩，自然效率up。

△还能在云端直接协作，和同事一起剪片

还有一些如音视频播放器sdk（腾讯视频同款）、以及腾讯首个物联网设备洞察分析产品iot insight，可以以轻简流程实现物联网设备资产数字孪生建模、设备资产数据分析等一站式服务。

如果仔细观察的话，会发现这些工具似乎都有一个共性——

都让你能够在“云”上搞开发。

没错，在这个远程办公流行的时代，一台连上wifi的笔记本，就能让开发者在任何地方打工了，甚至是搭建ai模型。

化繁为简搞开发有多爽？

实际上，在这个ai技术下沉、技术迭代飞快的时间点上，对于一线开发者们而言，搞开发的第一只拦路虎，归结起来便是“资源”二字。

硬件上自不必说，尤其是对ai开发而言，顶尖研究机构/企业尚可靠着堆资源“大力出奇迹”，中小实验室、企业的开发者们就不得不精打细算，把每一分经费都花在刀刃上了。

即使搞定了硬件，“软件”上的麻烦其实也不少。

从0到1搭建起新应用，前期突破技术门槛所费投入自然不菲，而到了后期维护的阶段，投入的时间精力成本也不容小觑。

这也是为什么，现如今基于云..的云上开发会越来越受到关注。

仅以ai应用开发为例，idc最新发布的《2021h2中国ai云服务市场研究报告》就显示，2021年下半年，中国ai公有云服务市场规模达到26.02亿元人民币，占ai软件整体市场的13.4%。

一方面，云..能够提供高性价比硬件资源。

另一方面，云..所释放出的往往是大型科技公司长期积累的技术能力和经验。

以这次techoday上展示出的开发工具为例，其能力覆盖云原生、大数据、物联网、ai、音视频、虚拟仿真等等领域，并且是以模块化的方式将其集结到云端，让开发者能够“一键”低门槛调用。

在这样标准化的基础设施之上，开发工具链的统一和开发工程化也就成为可能。

相比于传统开发模式，自然也就给开发者们省去了不少与工具“互搏”的麻烦，提高了开发效率。

更进一步，有了云上自动化工具的加持，在项目后期的运维方面，开发者们也能省却不少精力。

毕竟，降本增效的事儿，还是挺香的。（手动狗头）

那么，这些云上新工具，你来体验一下不？

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本文到此结束，希望对大家有所帮助。