CSDN创始人蒋涛：“重应用轻生态”的AI开源模式非长久之计( 二 ) 作者|彭慧中责编|屠敏、何苗出

其次，在开发者对AI开源技术的偏好方面，目前增长最快的AI开源框架为Pytorch ，其搜索指数在2019年超越TensorFlow ，且后续涨势凶猛。原因是使用简单、API好用、性能优越。中国的AI开源框架和美国AI开源框架相比，大众感知也存在较大差距，当前美国的AI开源框架在市场上具有更高的认知度。
在CSDN开发者调查报告中也对AI领域的热词进行了排序，然而当前热议的Transformers、Bert等框架未能进入CSDN博文总量的热点词TOP20 。其中主要原因是， CSDN社区主要聚集的是大批应用层面的开发者，这也表明以上两个框架的应用层面仍在发展中。从CSDN关于AI开源框架的热度排名中也可以看到，老牌的OpenCV排名第一，主要是因为实用性较高。但在认知和使用上TensorFlow还是排名第一，只不过较去年的48%的适用人群下降到今年的37% 。
我曾在四五年前提出了一个“技术社区三倍速定律” ，即一个技术要真正进入到应用领域中，首先要得到学术界的认可，接着进入工程界，最后才会进入大众视野。
什么样的技术才能够真正落地？要看开发者是否会自发地、主动地去研究这项技术，并且在工作中去应用它。因此，如CSDN一类的技术社区能一定程度上反映出未来的技术趋势。报告中，可以看到人工智能“三倍速增长”的时间点大约是2016年至2018年间，受AlphaGo的影响，这个概念于2016年得到广泛关注，并在2018年达到最高峰，大量VC的资金狂热涌入，现在稍有回落。
来源：CSDN网站
除AI开源框架的应用，从全球AI开源框架的贡献角度来看，中美仍有差距。在CSDN联合OSSInsight（PingCAP出品）提供数据支持的全球AI开源框架Star数月榜TOP20中，尽管6个是中国开源项目，但无一进入Star数总榜前十，好在它们的发展势头十分迅猛。
截至2021年12月，百度“飞桨”深度学习平台（即PaddlePaddle），已经冲破了过去在中国市场上Google、Facebook（Meta）的垄断局面，成为中国深度学习平台综合市场份额第一，但TensorFlow与PaddlePaddle的Star数差距接近10：1 。同时， TensorFlow与PaddlePaddle的Commits数量，中美差距近3倍。尽管从AI发展历程上，国外具有一定的先发优势，但开源框架Star数和Commits数的欠缺仍能反映出中国开源生态中存在的些许问题，后面我将为大家详细说明。

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全球AI开源框架Star数4月、5月榜TOP2 ，来源：OSSInsight数据
据前瞻产业研究院报告指出，中国AI的发展更偏向于应用层，且中国在应用层上也有一些优势，但是要想取得真正的成功还得靠构建完整的生态。 “重应用，轻生态”的AI开源模式并非长久之计。
那么如何衡量开源生态是否良好呢？我认为要有以下三点，首先是项目社区的契合度；其次是产品市场的契合度；最后是价值市场契合度。其实人工智能已经经历过好几轮春天与冬天了，而我认为AI在价值市场契合度方面还没有完成闭环。现在真正的机会是把这三个闭环都完成，而这里面都对应有具体的指标。
项目契合度指标：包括GitHub上的Star数、协作者数量和拉取请求数量。
产品市场契合度指标：以下载次数衡量的自然采用率。
价值市场契合度指标：RAS（可靠性、可用性、安全性）；工具、插件；表现；审计；服务。
中国的现状让我们看到的问题是：项目契合度方面， Star数不够、Commit数不足且过于集中在几个主导开源项目的公司；产品市场契合度方面，用户的贡献与下载使用未形成完整闭环；价值市场契合度方面，商业化还有待发展。