4月1日消息，从刷脸打卡上班、收听数字人播报新闻、接听AI语音电话，到春游时用AI识别花花草草种类，甚至工厂都开始用AI识别受损零件了……AI应用在我们身边越来越普遍，也越来越好用。

如果将时间拨回到10年前，这些AI应用场景更多还处于实验室构想中。

这不禁让我们思考，AI应用从遥不可及，到触手可及，这中间到底经历了什么催化和加速？

百度AI技术生态总经理马艳军表示，2012年以来，算力的大幅提升和深度学习方法的应用推动了人工智能的大爆发。期间，大学、研究机构、大型互联网企业陆续推出的“深度学习框架”，更是极大加速了人工智能的广泛应用。

“深度学习框架”究竟是什么，为何它能加速人工智能的普及？

在人工智能这一波全球化竞争中，中国“深度学习框架”的表现又如何？

深度学习框架 AI时代的操作系统

百度CTO王海峰曾对深度学习框架有一个生动的类比，他认为，“深度学习框架”相当于智能时代的“操作系统”。

操作系统Windows的出现，让个人电脑成为简单易操作的设备，基于Windows的各类应用软件构建出繁荣的互联网时代；操作系统Android的普及，让手机成为“智能手机”，由此衍生的移动应用生态共同绘制了蓬勃的移动互联网时代。

现在，在通往“智能时代”的路上，“深度学习框架”作为操作系统，同样起到承上启下的作用：向下接入各类芯片和大型计算机系统，向上承载各种AI业务模型、行业应用。

深度学习框架定位      图片来源：信通院

在没有深度学习框架支持或者深度学习框架不足够智能的情况下，开发者需要手动敲代码来完成AI模型开发，训练一个AI模型至少需要一两个月，再加上应用部署可能半年时间过去了。

基于“深度学习框架”，人工智能应用研发人员不需要从复杂的神经网络开始编代码，而是可以直接从框架平台的模型库中，选择或组装自己想要的模型，再导入数据进行模型训练，进而实现AI应用部署。

这样的方式，AI模型开发、训练时间可缩短至数小时甚至几十分钟，大幅提高了AI算法生产效率，为AI能在各行业快速落地应用提供了基础。

因此，深度学习框架对AI应用开发人员的重要性不言而喻。

当然，如同智能手机拥有Android、iOS等多个操作系统“种类”一样，目前，深度学习框架在全球也有多个“流派”。

全球深度学习框架开源时间表（TechWeb制图）

IDC数据显示，目前开发者使用最多的三大深度学习框架是TensorFlow、PyTorch和飞桨PaddlePaddle。

其中，TensorFlow是美国公司Google于2015年11月推出的机器学习开源工具，PyTorch是美国公司Facebook（现更名为Meta）人工智能研究院（FAIR）团队于2017年在GitHub上开源的深度学习框架。

飞桨，则是国内百度公司在2016年正式开源的深度学习框架PaddlePaddle，并于2019年正式有了中文名称“飞桨”。

飞桨是唯一一款由中国公司自主研发、冲入世界前三的深度学习框架。

“智能时代的操作系统”飞桨突围

从老三，到第一

因为能极大提高开发效率，深度学习框架广受AI开发者依赖。全球各大厂也超级重视推广自家深度学习框架，以期抢占人工智能时代操作系统高地，打造出类似手机时代的Android系统式辉煌。

飞桨也不例外。

为了和国际同行们一较高下，飞桨做了多方面的突破。

首先，打铁还需自身硬。

马艳军表示，一个深度学习框架要受欢迎，在技术上具有领先性是一个基础要素。

飞桨虽是百度研发的深度学习框架，但2016年就在Github上开源代码。从一开始，飞桨的技术文档就是中英文双语面向全球用户，在全球领域和TensorFlow、PyTorch们直接比拼。

马艳军透露，目前，飞桨有70%的模型训练速度比行业最高水平还要更快。

之所以能更快，是因为飞桨除了做好通用性优化（如和底层芯片的优化），还会针对中国市场上需求特别大的场景（比如在物流、电子商务场景广泛需要的能快速将不同商品进行分类的“图像分类”这一类模型）做从模型优化、框架优化到训练芯片优化的全栈整体性优化，最终实现模型训练效率更优、模型准确率更高。

马艳军介绍，飞桨在深度学习框架的开发、训练、预测及部署等核心能力上均有着比肩甚至超越国外主流框架的表现。

其次，作为智能时代“承上启下”的操作系统，飞桨“向上”承载AI应用模型，“向下”适配芯片硬件，两手能力都得过硬才行。

向上而言，飞桨需要尽可能的降低开发者使用门槛，这样才能让更多人能使用、会使用、愿意使用。

如何降低使用门槛？飞桨做了不少创新尝试。

一方面，尽管深度学习平台已经将AI应用的研发门槛大大降低，但是仍然还是有一定使用门槛，对于本身就只有几个技术人员的小型企业而言，没有专门的AI技术人才，直接通过飞桨来做AI开发还是有难度。

为了让技术更“亲民”，使用门槛更低、覆盖到更多可用人群，百度推出了“飞桨企业版”。

企业版中，飞桨向上封装了一层简单易用的“入手工具和服务”，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。

飞桨全景图

这种“零门槛”做AI，最直观的体现就有：通过EasyDL平台，在准备好训练数据集的情况下，入门级开发者也只需要5分钟就可让边缘硬件如机器狗学会手势识别的新技能。

降低门槛的努力不只如此。

结合中国市场需求，飞桨还开起了地方性“线下店”：设立“百度飞桨人工智能产业赋能中心”。

这些在全国各地的赋能中心，整合了百度飞桨AI技术服务、解决方案案例、生态资源等，并在线下进行演示，让企业客户可以在现场实地看到、感受得到飞桨赋予AI开发的能力。这种接地气的方式，大大增加了企业客户对智能化升级的信任度。

向下适配芯片方面，能和更多的芯片适配，意味着飞桨可以在更多的硬件产品上进行部署，能覆盖到的潜在客户无疑更多。

公开数据显示，截至目前，飞桨已和22家国内外硬件厂商完成了超过30种芯片的适配和联合优化，国产芯片适配第一，全球范围业界领先。

事实上，随着飞桨在深度学习框架领域市场份额的逐步提高，越来越多芯片企业开始主动适配飞桨了。

英特尔、英伟达等公司投入专门的团队优化其芯片和飞桨的适配。飞桨是英伟达官方支持的3大框架之一。

飞桨这种极大丰富适配芯片的努力，还换来一个有趣的现象。

马艳军向TechWeb透露，近两年，有不少基于TensorFlow、PyTorch开发的应用开始迁移到飞桨上来。而这背后的原因，很大一部分恰恰是因为飞桨提供了更强大的在不同芯片上的应用部署能力。很多基于其他框架开发应用的开发者，发现用飞桨去部署应用挺好用，转而回头直接将应用开发也迁移到飞桨上来了。

可谓功夫不负有心人。

截至目前，飞桨已凝聚406万开发者、创建47.6万个模型，服务15.7万家企事业单位。

IDC 2021年上半年数据显示，飞桨在深度学习平台综合份额中的排名升至中国第一，这就是加上了“飞桨企业版”的成果。

2019年下半年，飞桨在中国的份额还只是排在第三，位居TensorFlow、PyTorch之后。

不到2年时间，飞桨份额从第三升至第一，超越国际巨头谷歌和Meta，这背后的艰辛和付出“不足为外人道”。

从百度的研发费用支出或许能窥见一斑。2021全年百度研发费用支出增长28%，达249亿元，在此之前，百度研发费用已多年保持2位数增长。

“自主自强”才能根深叶茂

深度学习技术爆发的这十年，人工智能从“AlphaGo 4:1击败李世石”的炫技，逐渐向加速与实体行业融合、改造生产生活的方向发展。可以预见的是，未来，人工智能对生产、生活各个层面的影响只会日益深入。

普华永道发布的报告显示，到2030年人工智能对全球经济的贡献可能高达15.7万亿美元。

很多国家都已将人工智能提高到国家战略高度。在当今风云变幻的国际环境下，智能时代操作系统的“自主自强”就是一个绕不开的话题。

虽然说，TensorFlow、PyTorch和飞桨PaddlePaddle均已面向全球开源，开发者有需要，都可以免费使用这些深度学习框架来加速自身AI应用的研发。

但是，近几年的国际环境，使基于全球技术开发共生体系所运行的开源合作项目，正在被更多不确定性冲击。比如随时可能因为一纸禁令，就让部分企业开发的产品陷入开发源码技术升级断供的境地，更有甚者有遭控侵权的风险。企业多年积累可能一遭清零。

前车之鉴 历历在目。

庆幸的是，在人工智能时代，飞桨撑起了中国操作系统的一极，让深度学习框架不再全是国外公司产品的天下。

这给人工智能应用研发企业一个新选择，至少在“操作系统”这一层，可以不再有PC和移动时代“卡脖子”危机。

国家层面也意识到深度学习框架技术自主可控的重要性。在去年3月公布的国家十四五规划中，针对核心的“新一代人工智能”领域，明确提出要加强“深度学习框架”领域创新攻关。

早在2017年，国家发改委正式批复，由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，这是业内首个也是目前唯一深度学习领域国家工程实验室。

马艳军透露，未来飞桨还会在这些方面努力：一是持续做好软硬件协同适配，这是深度学习框架能真正长期发展形成生态的关键。会继续着力和芯片厂商一起发力合作打造出一些有竞争力的方案。同时，飞桨的使用门槛还要继续降低，结合更多行业的需要，做出更多低门槛的应用产品形态。此外，一些硬核的底层技术上加的投入，比如编译器研发，最终实现编译器技术和深度学习框架结合产生出自动进行芯片优化的能力，减少手工的工作。

人工智能技术尚处于初步发展阶段，且仍在不断进化。在赋能千行万业的智能化新赛道上，百度飞桨拼出了机遇，也将面对不少挑战，任重道远。

—【 THE END 】—

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