原标题：上海人工智能实验室发布开源平台OpenDILab，开启决策AI新时代

上海人工智能实验室发布的开源平台OpenDILab，确实为决策AI领域带来了新的活力和机遇，开启了决策AI的新时代。以下是对OpenDILab的详细解读：

一、平台背景与发布

• 发布机构：上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）与商汤科技X实验室（SenseTime X-Lab）联合发布。

• 发布时间：在2021年世界人工智能大会（WAIC）的开幕式和科学前沿全体会议上，上海人工智能实验室青年科学家刘宇博士发布了OpenDILab开源决策AI平台。

二、平台特点与优势

• 完备的训练与部署框架：OpenDILab作为国际上首个覆盖最全学术界算法和工业级规模的决策AI平台，具备一套完备的决策AI训练与部署框架。它自顶而下涵盖了包括应用生态层、算法抽象层、异步分布式管理层和最底层的分布式执行层，适配从单机到万CPU/GPU联合训练的全尺度调度系统优化。

• 全面的算法覆盖：OpenDILab不仅实现了最全面的算法覆盖，例如强化学习，还提供了丰富的工业级应用环境，可应用于自动驾驶、游戏竞技等领域。其内置的DI-zoo算法库涵盖了同类框架中最全的决策AI算法群，并对每一个算法在不同的学术界环境上进行了精心的适配，同时加入了大量基于研究员经验的深度性能调优。

• 强大的应用生态：OpenDILab集成了DI-star、DI-drive等面向策略游戏、自动驾驶等领域的多种工业级生态应用。其中，DI-star是面向策略游戏《星际争霸II》的大规模分布式训练平台，可以让AI在这款决策AI研究使用的游戏中同时进行大量对局，通过自我博弈不断进化。而DI-drive则是一套自动驾驶仿真训练平台，可通过决策AI在仿真器中构建训练和评测场景，让AI在自动驾驶的复杂交互环境中实现更加精准的决策、规划和控制。

三、平台架构与模块

• 应用层：涵盖多种决策场景，支持多模态数据空间的表示和变换，并提供大量性能优异的算子，助力AI做出最优决策。

• 算法层：提供多种常用模块化组件，可在此基础上构建不同的算法模型，支持用户多维度的扩展和定制，完成决策AI算法的大统一。

• 训练层：内置多种类型的执行计算图，并深度优化了相应数据吞吐和资源利用率，可为小到学术研究，大到工业级应用的多种规模问题提供支持。

• 支持层：尝试了CUDA异构计算和决策AI算法的结合，而在资源调度方面，OpenDILab可依据算法和资源，动态管理整个训练过程，提供异常自动化维护等多种微服务。

四、平台意义与影响

• 推动产学研融合创新：OpenDILab平台将推动产学研融合创新，帮助AI技术迈向通用智能时代。它首次将产业应用中对于训练系统、环境接口、算法设计的需求与学术界进行了有效连接，自下而上打通决策AI研究与产业需求的闭环。

• 降低开发门槛：依托OpenDILab平台，基于丰富的决策AI算法，构建一个到手即用的工业应用生态成为可能。这将降低开发人员复现算法的难度，提高学术研究效率，加快学术成果的转化速度，从而减少产业界的研发成本和重复投入。

• 加速技术创新与应用落地：OpenDILab提供的决策类AI基础算法集DI-zoo以及集成的多种工业级生态应用，将进一步帮助各行各业在决策AI的驱动下实现关键的技术和应用突破。

综上所述，上海人工智能实验室发布的开源平台OpenDILab为决策AI领域带来了全新的解决方案和无限可能。它将助力AI技术从感知识别迈向认知决策的新时代，并推动全球人工智能技术的持续进步和创新发展。