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「深度学习」百度飞桨头雁先飞 引国产深度学习框架迎来一轮密集爆发


【「深度学习」百度飞桨头雁先飞 引国产深度学习框架迎来一轮密集爆发】来源标题：百度飞桨头雁先飞 引国产深度学习框架迎来一轮密集爆发
自主、开源、开放是深度学习领域被提及的高频词汇 ， 这也透露出拥有自己的深度学习开源框架对中国AI发展极为重要 。 近日 ， 百度开源深度学习平台飞桨曝光PaddleCV全景图 ， 视觉技术能力三方面重磅更引起开发者的广泛关注 。 百度飞桨经过多年的开源开放积累 ， 已在国内深度学习领域全面领先 。 旷视天元深度学习框架也紧跟飞桨脚步 ， 首度开源 。 不难看出 ， 国内深度学习市场热度高涨 ， 业内人士深知只有原创才能引领 ， 开放才能繁荣 。
「深度学习」百度飞桨头雁先飞 引国产深度学习框架迎来一轮密集爆发
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深度学习框架的火热始于2010年前后 ， 基本上与人工智能行业爆发的节奏吻合 。 百度CTO王海峰曾说 ， 在智能时代 ， 深度学习框架向下对接芯片指令集 ， 向上承接各种业务模型、行业应用 ， 起到承上启下的作用 ， 是“智能时代的操作系统” 。
由于深度学习框架开源的属性 ， 产品好不好用 ， 开发者一看代码便知 。 而经过多年的发展 ， 开发者对于深度学习框架产品的要求越来越苛刻：用户希望框架更易用上手 ， 如友好易用的编程接口 ， 清晰完善的培训教程 ， 更丰富的功能 ， 如覆盖视觉、语音、自然语言处理等多个领域 ， 更好的性能 ， 如大规模分布式技术 ， 更全面的部署方案 ， 如支持全硬件平台 ， 更领先的技术 ， 如强化学习、联邦学习等 ， 这些对于框架产品都不是一蹴而就 ， 需要长时间的积累与持续打磨 。
而除了产品本身以外 ， 对于深度学习框架的产品研发团队 ， 如何持续把握技术热点并转化成领先、易用的产品持续服务用户 ， 如何能找到切实有效的路径长期稳定积累开发者 ， 如何以合作务实的角度发展上下游生态合作伙伴 ， 这些也都是非常难的挑战 。 而能够坚持这么做下来的公司和团队 ， 在全球范围内 ， 真的并不多 。
无论是上述对于AI综合技术实力的要求 ， 亦或是对于开发资源需要常年持续投入 ， 这些对于一般创企而言都是巨大挑战 。 此外 ， 深度学习框架的持续迭代 ， 需要高度丰富的内外部业务场景需求进行持续的全AI场景打磨 ， 这点对于只有单一场景的创企也是困难重重 。 实际从现状来看 ， 目前全球也仅谷歌、Facebook和百度等几大AI巨头在该方向上持续投入 。
因此 ， 一款深度学习框架产品要被广大开发者认可 ， 只有在全面技术竞争力的基础上 ， 长期持续紧贴用户需求打磨 ， 围绕框架建立上下游生态 ， 进而建立具备高度壁垒的综合竞争力 。 而这 ， 是一条没有捷径的道路 。
当前疫情防控和经济恢复的大背景下 ， 各行各业正在广泛应用AI进行产业智能化升级 。 而开源开放的深度学习框架能够有效降低深度学习技术应用门槛 ， 开发者和企业可以避免重复造轮子 ， 更快速、便捷地开发AI应用 ， 推动产业智能化进程 。
在深度学习开源路上 ， ·百度飞桨始终保持着高频升级迭代 。 目前飞桨具有开发便捷的核心框架、支持超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎和产业级开源模型库等领先技术 ， 媲美海外主流框架 ， 并在多项技术上有着更优表现 。
例如3月23日飞桨重磅升级的PaddleCV新增了聚焦视觉能力的15种算法和35个预训练模型并全新支持3D图像任务 ， 目前PaddleCV库中高质量算法已达到73个 ， 预训练模型达203个 。 除了视觉领域外 ， 飞桨还拥有包含NLP、语音、推荐在内的庞大官方模型库 ， 相比 TensorFlow或PyTorch其数量、质量都是最优的 。
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