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新一代人工智能技术的发展，离不开芯片与深度学习框架两大基础。随着中国科研创新能力的提升，技术领域取得大量突破。
自2016年百度飞桨深度学习框架率先开源后，陆续有企业、高校等也开源了各自研发的深度学习框架。飞桨等平台在技术上已取得突破与领先，但在市场占有率、生态成熟度等方面仍有提升空间。深刻认识深度学习框架的重要性，鼓励和发展我国自主深度学习框架，对加快突破人工智能技术、推进产业健康转型具有重大意义。
深度学习框架与芯片：人工智能的软硬基础
现阶段，人工智能技术高速发展，推动着全球科技革命和产业变革，人类社会正在大步迈向智能时代。深度学习是新一代人工智能的关键技术，让很多此前无法实现的AI应用在现实生活中“跑起来”。例如，现在许多制造企业已经在深度学习的帮助下，打造了可以自动识别瑕疵零件的生产线，人工智能可以像人一样，发现零件上的“不合格”特征并指出来，帮助质检工人进行筛选。
深度学习大大提升了人工智能的“实用性”，能够针对生产生活所面临的复杂问题，给出高准确率、操作简易、成本适中的解决方案。
基于深度学习的AI应用离不开深度学习框架，它能够让人工智能从业者像搭积木一样构建自己的AI应用，从而实现创新，探索新模式。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰博士认为，深度学习框架相当于“智能时代的操作系统”。如同Windows、安卓、IOS一般，深度学习框架支撑起了大量的AI应用，是产业智能化的基础底座。
另一方面，针对深度学习框架优化、为AI应用提供性能优越且充足算力的AI芯片也非常重要，与深度学习框架一起，构成智能时代操作系统和基础硬件。
深度学习框架正在快速发展
人工智能领域的全球竞争正呈现出日益深化的态势。据推测，未来4年，全球人工智能支出将翻番，从2020年的501亿美元增长到2024年的1100亿美元以上。
中国人工智能也在飞速发展，逐步深入交通、能源、金融、制造、公共服务等关系国计民生的产业中。在中国，大量的科技企业选择基于深度学习框架进行AI技术创新和应用研发。
建设我国先进、自主可控的深度学习框架迫在眉睫。鉴于此，近年来企业和高校都加大了对深度学习框架的投入。百度于2016年开源的飞桨是我国最早一批开源深度学习框架。现在，飞桨已经发展成为技术领先、功能完备的产业级深度学习开源开放平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计服务开发者230万名、企业9万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了31万个模型。
“新基建”带来新机遇，国产深度学习开源平台与产业融合正在加速。百度世界2020大会上，飞桨深度学习平台再次迎来升级，积极响应“新基建”带来的产业智能化升级需求。
同时，人才与资源也开始向深度学习框架领域流动。华为、清华、旷视等企业和高校也陆续向业界开源开放深度学习框架，体现出中国AI领域的整体实力。
百度飞桨广泛参与产业应用
深度学习平台不仅包含算法与工具集，还与开源生态、产业上下游息息相关。开源开放方面，海量的开发者与繁荣的社区可以让平台快速发展；产业上下游方面，相互协同可以产生1+1大于2的效果，例如，百度飞桨已经与华为、飞腾等企业合作，让硬件与软件相互优化促进。
深度学习平台也需要参与到产业应用中。飞桨目前已经被广泛应用到互联网、科技行业，以及工业、农业、能源、金融，乃至公共卫生与社会服务等领域，成为国产深度学习平台产业价值的标杆。比如，百度与手机品牌OPPO达成合作，用深度学习技术来提升OPPO推荐系统的效果，让用户可以获得更精准的移动互联网服务；一款在东南亚国家应用的无人机自主飞行平台，基于飞桨的技术支撑，可以提供自主巡逻、火情监测、非法入侵感知、森林树木砍伐监测等功能。
百度创始人、董事长兼CEO李彦宏认为，“芯片、操作系统的技术研发投入是需要长期坚持的，需要科技人员有雄心、有耐心、耐得住寂寞。我们也有长期的考虑和耐心，希望能够一点一点突破，最后被市场广泛接受。”
中国有非常多的AI开发者，他们都是深度学习平台的使用者。目前，百度等企业也在着力培养产业+AI的复合型人才，与高校联合培养AI人才。“新基建”大潮下，时代在召唤中国自主可控深度学习平台的崛起，飞桨取得的成果，得益于技术的成熟、平台的强大和生态的欣欣向荣，也跟社会的需求和时代的契机密切相关。
数据来源：百度
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