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作者 | 楊暢
編輯 | 三北
智東西4月1日報道 ， 在昨日舉行的百度AI開放日上 ， 百度AI技術生態總經理馬艷軍分享了國產深度學習框架要突破的三大關鍵點 ， 以及百度深度學習框架飛槳的發展情況 。
馬艷軍說 ， 根據IDC數據 ， 截至2021年12月 ， 飛槳在中國深度學習平臺綜合市場份額排名中位居第一 ， 超過了谷歌、Meta推出的深度學習框架 。 飛槳吸引力406萬開發者 ， 累計服務15.7萬企事業單位 。 同時 ， 飛槳在國產芯片適配量方面也是第一 。
一、深度學習框架要突破三大關鍵點作為促進千行百業智能化落地的中堅力量 ， 深度學習框架的重要性日益顯現 。 深度學習框架被列入了國家“十四五”規劃 ， 與AI芯片一起被納入新一代人工智能科技前沿領域攻關中 。
馬艷軍說：“深度學習框架在AI技術體系中 ， 處于貫通上下的腰部位置 ， 下接芯片 ， 上承應用 。 ”
他提到目前的深度學習開發面臨著雙重挑戰 ， 一方面是深度學習的應用場景特別多 ， 比如有智慧農業、智慧制造、智慧教育等等 ， 需要我們考慮如何實現大規模應用落地的問題；另一方面 ， 深度學習需要匹配的芯片種類也特別多 ， 像英偉達、英特爾、百度昆侖XPU等等 ， 需要我們考慮如何讓深度學習框架在各種芯片上順暢運行 。
從2013年開始 ， AI學界和產業界陸續有機構或者企業開源其自研的深度學習框架 ， 并以框架為核心搭建AI開放平臺 ， 進而促進相關的產業生態形成 。 其中比較有代表性的深度學習框架有Google的TensorFlow和Meta的PyTorch等 。
馬艷軍談道 ， 中國自研深度學習框架正逐步從國際競爭中突圍 。 然而 ， 中國自研深度學習框架想要在國際競爭中取得領先 ， 還有很長的路要走 。 當前中國深度學習框架的發展仍需要突破三大關鍵點：技術實力、功能體驗和生態規模 。
在技術創新方面 ， 深度學習框架的研發離不開AI底層技術人才 ， 國內相關的人才儲備還不夠 。
在應用體驗方面 ， 隨著國家推動產業數字化轉型 ， 各行業對于AI應用的需求不斷增多 。 但有時候 ， 企業要應用一項新技術 ， 從實驗室到產業落地就至少需要3-6個月 。 因此 ， 低門檻甚至零門檻的開發平臺就顯得格外重要 。
應用生態方面 ， 深度學習是一個典型的共創型技術領域 ， 只有構建自己的生態才能實現更好的持續發展 。 但深度學習框架的生態構建周期長、成本高 ， 只有這個框架足以滿足開發者需求時 ， 才有可能吸引開發者 ， 從而培育起自己的AI開發應用生態 。
二、飛槳已匯聚406萬開發者 ， 適配31種芯片馬艷軍說 ， 百度飛槳通過技術持續創新、以開發者需求為首位、廣泛地與生態共創共享這三方面的實踐來抓住深度學習框架要突破的三個關鍵點 。
中國產業和企業有自身的特點 ， 對于AI的需求也具有獨特性 。 他補充道 ， 如果國產深度學習框架既能在功能上滿足中國產業和企業的需求 ， 同時又簡單易開發、低門檻 ， 那么會有很大機會在產業級落地上實現彎道超車 ， 例如飛槳 。
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