12月21日~22日，由鵬城實驗室（PCL）、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟（AITISA）、OpenI啓智社區（OpenI）承辦的「OpenI/O 2019 啓智開發者大會」在深圳召開。本次大會以“平臺築基、標準張脈、開源賦能”爲主題，邀請了來自百度、騰訊、華爲、鵬城實驗室、小米、微衆銀行等公司的產業界專家，與高文院士、黃鐵軍教授等多位學術界領袖，圍繞“AI開源基礎設施及環境”、“深度學習與強化學習”、“聯邦學習與開源數據湖”、“5G+AI+AVS及全國AI大賽”、“AI開源教育與治理”、“Open Source Community Leadship”六大主題坐而論道，共同探討人工智能的邊界和方向。
中國工程院院士、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟理事長、鵬城實驗室主任高文教授在會上發佈啓夢計劃，目標是加速打造依託中國、面向全球的人工智能開源社區生態。
人工智能是當前人類所面對的最重要的技術和社會變革，是未來國家之間競爭的關鍵賽場。正因如此，我國政府把人工智能上升到國家意志。國務院2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》提出，到2025年務必做到人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平。
OpenI啓智正是在國家新一代人工智能發展規劃戰略背景下，新一代人工智能產業技術創新戰略聯組織產學研用通力協作共建共享的開源軟件開源硬件開放數據超級社區，旨在促進人工智能領域的開源開放協同創新，構建OpenI的技術鏈、創新鏈和生態鏈，推動人工智能產業健康快速發展及其在社會經濟各領域的廣泛應用。
成立一年來，OpenI啓智社區匯聚了鵬城實驗室、北京智源研究院等頂級新興科研平臺，華爲、百度、微衆銀行、商湯、騰訊等AI龍頭企業，北京大學、國防科技大學、北京航空航天大學等知名高校，培育併發布了11個開源項目，開創了學術與產業融合、標準與開源雙引擎驅動的聯盟-基金會治理模式，確立了基礎設施、軟件及數據環境、AI框架等基礎平臺並全面運行。
高文院士表示，開源已經不是一個新名詞，也不是一項新的行動，但開源是軟件時代非常關鍵的一條技術路線，而且現在看來是非常成功的一條技術路線，人工智能領域也應該採用。國外科技巨頭如谷歌、微軟、亞馬遜等都早早在AI領域推行開源，並通過AI開源工具與平臺打通產業鏈並形成生態。國外開源深度學習框架佔據了幾乎全部用戶市場，其中谷歌的TensorFlow遙遙領先，但今年一個重大趨勢就是因爲Python社區的開發者發展日益壯大、PyTorch開始趕超。相比之下，國內企業如百度、阿里、騰訊、華爲、科大訊飛、商湯等在部分垂直領域有所突破，但引領優勢並不明顯，尚未形成具備國際影響力的人工智能開源開放平臺。
對此，高文院士提出了自己的擔憂：如果中國的人工智能技術成果都架構在國外公司的開源框架之上，萬一將來有一天不讓我們用了，中國的人工智能從此就變成在半空中接不到地的，因此我們需要另一套方案，這也是OpenI啓智平臺成立的初衷。除此之外，鵬城實驗室還推出了iHub開源託管平臺，面向以漢語爲母語的開發者，優選、匯聚全球人工智能和RISC-V等開源項目與代碼，與國內優勢單位國防科技大學Trustie課題組深度合作，力爭打造我國規模最大的高水平開源託管平臺。iHub希望用最短的時間和GitHub建立鏡像協議，讓中國工程師未來可以在iHub上做GitHub源代碼的使用、檢測和貢獻。
高文院士表示：“開源軟件是全人類的財富，應該是不分國界的，但是所在公司必須接受本國法律管轄帶來了一些問題，我們想把這些問題可能帶來的風險規避掉。所以OpenI也好，iHub也好，都是希望加速和推動中國的人工智能發展。”
啓夢計劃也是秉承同樣的理念提出的，旨在助力中國人工智能開源穩步、快速地推進。雖然OpenI概念提出一年多來，已經培育併發布了11個開源項目，但在高文院士看來，平臺建設及社區生態用戶數量、活躍開發者數量與目標相差甚遠。啓夢計劃的核心思想就是通過更詳細的激勵計劃和落實步驟，使得OpenI社區能夠快速做出貢獻。
依循啓夢計劃，OpenI啓智社區治理體系和運營機制將進一步升級，包括：
- 啓智社區組織架構從1.0進化到3.0；
- 發佈國際首個開放數據許可證OIL V2.0，未來計劃發佈開放AI模型許可證OIL V3.0；完善OpenI啓智基金會章程；
- 完善立項管道，培育孵化有核心價值的明星項目；
- 建立社區發展步道支持體系，開展諮詢服務，培訓與認證服務，生態賦能服務等專業服務。
同時，鵬城實驗室啓動開源項目社區激勵計劃，致力於打造包含全職專業團隊、雙聘專家、社區協作骨幹隊伍、實習生/社區志願者、院校儲備人才的5個層次人才隊伍，建立社區貢獻評估體系、榮譽體系及激勵機制。
其中面向社區開發者的激勵機制包含如下三方面：
- 組織保證：OpenI技術委員會下設“項目委員會”，針對每個項目，對代碼和文檔進行評審，對項目成熟度進行評估和進度上的把控。
- 評價內容：代碼、文檔、教學視頻等。
- 評價維度：項目委員會結合數據進行評價，包括三個維度、兩種評價。
- 項目價值維度（Framework、Tool-box、API）
- 分支價值維度（Master、Branches）
- 系統結構維度（Kernel、Plug-ins）
- 代碼行數及質量評價
- 文檔及教學視頻評價