超越TensorFlow、PyTorch，百度飞桨登顶中国市场应用规模第一( 二 ) 金磊发自凹非寺量子位|公众号

值得一提的是，飞桨还做到了“因地制宜” ，针对国内市场的需求变化，不仅提供了大量“有经验”的产业模型库，还支持中文环境的算法和API：
相较于TensorFlow和PyTorch成为更满足国内技术应用需求的开发框架。
其次，是社区生态构建。
正如刚才我们提到的，报告指出“我国已成为全球开发框架生态发展最快的国家” 。
报告统计了近一年半以来，我国以飞桨为代表的深度学习框架在贡献人数、关注等方面，与主流“玩家”的增速对比。

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基于此，报告认为：
整体来看，目前飞桨社区生态仅次于PyTorch ，位居国内市场次席。
而且报告针对国内玩家，围绕“活跃度”、“关注度”和“贡献人数”也做了数据的对比统计：

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不难看出，百度飞桨在各项数据上的表现，都处于遥遥领先的状态。
最后，是平台服务规模。
报告指出，目前国内在深度学习框架开发者群体规模最大的便是百度飞桨，已经达到了477万、服务18万个企事业单位，并且通过飞桨所打造出来的AI模型数量已经达到了56万个。
综上数据，报告得出了如下了结论：
飞桨已经超越TensorFlow和PyTorch ，成为国内服务规模最为广泛的框架工具。
至于为什么信通院要通过这三个维度来做评判，在报告中也道出了其缘由。
报告认为，要构建面向产业的深度学习平台，不仅仅是打造一个框架这么简单，更需要兼顾模型研发到部署的服务体系。
总体而言，需要包含这三个要素：开发框架、算法模型和开发工具及能力平台。

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基于如此要素的深度学习平台，方可实现其基础核心：
通过打造易用、高效、可拓展的框架引擎，解决产业级应用的一系列问题，涉及编程范式、大规模分布式训练、软硬件适配等关键技术。
无独有偶，在IDC和沙利文的研究报告中，对百度飞桨“市场第一”的评判维度，同样也是围绕着易用、高效和落地等关键词展开。
那么基于这样的结果，还有一个更为深入的问题值得探讨：
飞桨拿下“国内第一” ，意味着什么？从多方研究机构的报告来看，国内深度学习框架的市场着实有“厚积薄发”的味道。
而百度飞桨作为国内最先发力且目前成绩最佳的那一个，或许多方给予的“第一”殊荣，正是意味着飞桨在“如何把深度学习用起来”这件事上，提交了一个“高分作业” 。
这份“作业” ，我们不妨将其定义为“飞桨模式” 。
若是将其拆解开来，大致可以分为三个关键词，分别是深度学习、产业级和开源开放。
“深度学习”这个关键词，不仅指的是人工智能核心基础技术本身，还应当囊括深度学习框架，让开发者能够面对不同需求，不用再从0到1地去搭建，更应该像是搭积木一样简单。
为此， “易用”从始至今都是百度飞桨在发展、迭代中的一条主线路，也是能够在国内市场规模拿下第一的“致胜法宝” 。
比如，飞桨企业版零门槛AI开发平台EasyDL一站式支持智能标注、模型训练、服务部署等功能，内置丰富的预训练模型，支持公有云/本地服务器/设备端等灵活部署，已在工业、零售、制造、医疗等领域落地。
有开发者评价：就像厨师无需亲自制作菜刀一样，码农们可以按需调用，开发AI程序、做出AI硬件，无论是PC、平板、电视还是安卓、iOS ，都可以适配。