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西红柿小生|AI业内纷纷重注深度学习框架 中国需要什么样的智能底座？( 二 )


不同的开源框架彼此之间竞争 ， 考验的肯定是一个综合表现 。
举个例子 ， 用户习惯是一个很重要的方面 。 TensorFlow本身在某些方面是不如一些新的开源框架的 ， 但是用的人多 ， 习惯了 ， 也就不容易换 。 除了用户习惯外 ， 模型全不全也是一个重点 。 企业在飞桨创建了超过29.5万个模型 ， 这种风格可能跟他们开发的文化有关系——有很多工程师主导的理念 。 需要做工程的 ， 用飞桨就觉得很好用 。
而最让我觉得国产深度学习框架不输外国主流框架的地方在于实践应用 ， 因为你的框架技术再好 ， 没有落地案例还是比较虚的 ， TensorFlow、PyTorch在互联网、AI应用上都非常广泛 ， 能解决实际问题 ， 谷歌的推荐系统就是用TensorFlow训练的 。
这点上飞桨也做的不错 ， 前面有宣传称东南亚某国用的飞行器森林巡检方案 ， 就是用飞桨来训练的 ， 相比人力效率直接翻了两倍 ， 并对国内全境森林实现了100%的覆盖率；还有个例子是医疗领域 ， 打造的CT影像分析AI模型病灶识别精准度达到92% ， 确实可以辅助医生进行一些诊疗；还有我们熟知的手机品牌OPPO ， 他家手机OS的推荐系统就是基于飞桨打造的 ， 统计称训练速度提升了8倍 ， 比市面其他框架的表现都要好 。 著名深度学习框架 Caffe/Caffe2的作者也认为“飞桨的设计很干净……比TensorFlow好很多” 。 近日 ， 飞桨再次得到了业界的认可 ， 荣获了2019年度中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 。
对产业的友好度 ， 和相应方案实践落地的可行性 ， 是一个很重要的竞争力 ， 去年IDC有个《中国深度学习平台市场份额调研》 ， 显示TensorFlow、PyTorch、飞桨刚好占了前三的位置 ， 就是一个很好的证明——它们都已经在大量实践中证明了自己 。
西红柿小生|AI业内纷纷重注深度学习框架 中国需要什么样的智能底座？IDC《深度学习框架和平台市场份额》报告
但是 ， 什么样的深度学习框架能够脱颖而出 ， 从目前的市场竞争状态来说 ， 还不好说 ， 随着人工智能时代的到来 ， 以及新基建对于AI基础设施的需求 ， 未来深度学习框架市场依然有非常大的增长空间 ， 而目前只是一个很初级的阶段 ， 为各大深度学习框架提供了“逐鹿”的棋盘 。 这时候 ， 谁能贴近现实场景的实际需求 ， 将技术力转化为生产力 ， 就可以占得先机 。
当然 ， 在早期 ， 所有的行业参与者都能够享受到红利 ， 这个阶段 ， 彼此之间的合作还大于竞争 。 纵观商业史 ， 那些能够持续地投入资源 ， 持续保持更新迭代并且有能力建设一个完整的生态合作圈的平台型企业 ， 胜出的概率更大 。
公共政策应该如何支持深度学习框架发展
从市场经济的角度 ， 我们当然欢迎充分竞争 ， 由市场来选择哪一种深度学习开源框架 。 但是 ， 考虑到现在国际大环境的敏感性 ， 有形之手的参与必不可少 。
国家意志层面对科技竞争已经有明确的认知 ， 并且提出“强化国家战略科技力量 ， 构建社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制” ， 这一观点 ， 已经获得了中国科技界的普遍认可 。
深度学习开源框架作为战略科技力量的重要一环 ， 一定要能够保证自主可控 。 国家和企业都对此有清醒的认识 ， 百度CTO王海峰曾如此评价 ， “深度学习平台是智能时代的操作系统 ， 是产业智能化的基础底座 ， 是新型基础设施的重要一环 。 ”可见在业内人士看来 ， 深度学习框架与科研建设、智能时代甚至时下的“新基建”大潮均息息相关 。
西红柿小生|AI业内纷纷重注深度学习框架 中国需要什么样的智能底座？人工智能是“新基建”大潮的重要组成部分 ， 深度学习框架则是AI的底座


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