探寻“智能”最优解，智能时代的“操作系统”成思路深度学习作为AI领域的一个重要

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深度学习作为AI领域的一个重要分支，俨然已经成为AI的代名词，人们提起AI必定会想到深度学习。随着越来越多开发者基于深度学习框架构建、训练和部署人工智能应用，人工智能正处在大规模落地时代。
在AI领域，深度学习框架被视为“AI操作系统” ，所有公司的AI应用都需要通过这个“操作系统”进行编写。作为推动AI应用大规模落地的关键力量，深度学习框架的重要性日益凸显。在“十四五”规划中， “深度学习框架”被列入“新一代人工智能”领域，成为国家重点支持的前沿创新技术。
深度学习框架：智能时代的操作系统【探寻“智能”最优解，智能时代的“操作系统”成思路】众所周知，在人工智能技术的发展中，深度学习框架是核心基础之一。基于深度学习框架，企业可以根据自身行业的特点和场景需要，更快更便捷地开发AI应用，不再需要从0到1来搭建地基，极大提升了产业智能化的效率和水平。
提起深度学习框架，很多人首先想到的是以Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch为代表的深度学习框架。不可否认的是这两款框架起步早、发展快，占据了深度学习框架研发和生产中很大部分用例。
伴随着中国政策和市场的发展，在深度学习框架这个门槛高、生态建设难的AI核心技术上， “国货”正在崭露头角。
2016年，国内的深度学习框架“第一个吃螃蟹”的百度飞桨，率先对外发布并宣布开源。到了2020年，国内开源框架迎来了集中爆发：旷视天元（MegEngine），一流科技OneFlow、华为昇思（MindSpore）陆续推出。
根据IDC发布的深度学习开源框架市场研究报告，截至2021年上半年， TensorFLow、PyTorch以及百度飞桨成为国内最高频使用的开源框架；市场份额方面，百度飞桨在国内综合市场份额已超越TensorFlow和PyTorch ，位居中国第一。不难发现，深度学习框架的“PPT”（飞桨PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow）格局初现。
百度飞桨：布局最早，生态已成从2016年的正式推出，历经5年，飞桨已经发展成完整的全景图，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体，还包括飞桨企业版EasyDL和BML ，以及人工智能学习与实训社区AIStudio 。

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截至2021年底，基于飞桨开发的模型数量已经有47.6万个，核心框架贯穿开发、训练、推理部署三个环节，基础模型库覆盖CV、NLP、推荐、语音、知识增强的文心大模型，服务的开发者数量已经达到406万，并在270多所高校开设了AI学分课程。
取得如此成绩，我们回看飞桨的发展之路，发现飞桨在技术积累方面，真的是起步早。 2010年，其实百度就已经在筹备中了。也正是因为发力早，为百度飞桨带来了充足的时间沉淀技术，夯实产品。据统计，百度AI方面专利申请数量超过1.3万件。更多的专利在手，就意味着自主能力更强，企业的发展不会受限于外界因素。
其次，百度飞桨是工业界出身，所以在行业场景应用上有着先天的优势。目前飞桨官方发布的产业级开源算法模型已经超过了500个，累计服务15.7万企事业单位，覆盖工业、农业、医疗、城市管理、交通、金融等领域。
不仅如此，为了对接种类丰富的硬件设备，飞桨框架设计了适配统一方案，多层次、多维度降低软硬件适配和融合优化的成本。除了自研昆仑芯之外，飞桨已经和英特尔、英伟达在内的22家国内外硬件厂商，完成了31种芯片的适配和优化。