从无拘无束的时间争夺到酷文化的崛起
06-21
在PC和移动互联网时代，人们习惯用Windows、Linux、Android、iOS来形容某个核心所扮演的底层核心角色软件或技术基石在产业生态中发挥着作用。
从此，无数钻研技术的研究者和开拓了当地市场份额的商人，都致力于打造属于自己的能够依靠基础技术自立的生态软硬件。
当今人工智能时代，AI底层核心技术生态的争夺似乎已经成为一场没有硝烟的战争。
我们无法从电脑上显示的窗口、手机上每天弹出的标识感受到人工智能时代底层的技术生态。
竞争，但其重要性并不亚于前者。
AI时代的Android和iOS 人工智能在当今社会生活中的重要性无需多言。
这波人工智能浪潮的“三驾马车”——深度学习算法、算力和大数据早已成为科技圈的热词。
但说到深度学习框架，很多人却一头雾水。
深度学习框架仍然是一个非常技术性的表达，是包括“三驾马车”在内的整个技术体系的核心。
如果说计算机编程的产品是“程序”，那么深度学习研究的产品就是“模型”。
深度学习平台及其背后的深度学习框架就像不同品牌的积木。
构建块的每个组件都相当于一个不同的模型或模型。
作为算法的一部分，开发者可以根据自己的不同需求，选择各种深度学习框架来开发产品模型。
深度学习框架的意义在于，它的出现降低了深度学习的进入门槛。
程序员不再需要从复杂的神经网络开始，从0到1进行编码。
深度学习算法的“深度”与神经网络的复杂度密切相关。
如今，随着参数数量的增加、网络模型层数的增加、硬件芯片的增多，意味着深度学习的开发和训练变得越来越困难。
大、且具有深度的模型框架，程序员可以直接从框架平台的模型库中选择或组装自己想要的模型，导入数据进行训练，最后实现部署，让开发者和企业更快、更方便地开发AI应用有效地避免重复“重新发明轮子”。
深度学习模型结构的示意图。
简单来说，深度学习框架在人工智能产业链中的地位可以类比PC时代的Windows操作系统，移动时代的IOS、Android操作系统。
正如百度CTO王海峰所说，深度学习框架下连接芯片、连接应用，相当于“智能时代的操作系统”。
随着人工智能的发展以及开发者和用户数量的不断增加，几种好用的“智能时代操作系统”在全球范围内流行起来。
过去，全球深度学习框架的市场份额被Google的Tensorflow和Meta的PyTorch瓜分，大致形成了业界偏爱Tensorflow、学术界偏爱PyTorch的格局。
直到2018年，百度正式开源PaddlePaddle框架（现称为百度飞桨），我国的科技公司和研究机构才开始开源自己的深度学习计算框架，进入全球深度学习框架的战场战斗。
令人惊讶的是，我国深度学习框架市场发生了翻天覆地的变化。
根据知名市场研究机构IDC发布的《中国深度学习框架平台市场份额报告》显示，下半年，TensorFlow、Flying Paddle、PyTorch位列前三，占比超过70%。
总份额。
上半年，IDC再次更新市场报告时，百度飞桨已超越TensorFlow占据中国整体市场份额第一名。
要知道，对于一个公司或者科研机构来说，从某个深度学习框架迁移到不同的平台并不是一件容易的事。
不同框架之间的生态壁垒，要求迁移单位花费巨大的时间成本并承受相当大的资金压力。
但百度飞桨于2018年正式进军开源市场，并于2018年夺得中国市场份额第一名。
这不能简单用中国人工智能产业的快速发展来解释。
从行业到生态，只用了几年的时间，就打破了现有格局，在中国市场超越了Google、Meta等巨头。
原因仍然是基于最简单的商业原则——只要市场对深度学习框架的需求仍然没有得到很好的满足，在技术上还没有收敛，那么新的进入者和创新者就不会停止出现。
在中国中小企业众多的产业环境、复杂的AI应用场景、层出不穷的新型硬件，深度学习框架想要普及，就需要能够下沉到企业底层基础设施并与其深度耦合。
以芯片行业为例。
如今，AI芯片正在蓬勃发展。
国内不少科技公司、互联网公司都研发了自己的AI芯片。
如上所述，深度学习框架与芯片的应用相连。
一款AI芯片要想发挥作用，就必须适应深度学习框架。
过去，该生态系统由深度学习框架Tensorflow、Pytorch和AI芯片提供商NVIDIA的组合主导。
现在随着国产AI芯片的快速发展，市场上出现了各种各样的AI芯片。
不过，目前Tensorflow和Pytorch这两种类深度学习框架对国产AI芯片的适配并不十分乐观。
首先，深度学习框架和AI芯片的适配是一个巨大的工作量，需要海量算力和众多后端芯片的支持。
一款AI芯片适配某一种深度学习框架，需要双方巨大的投入。
从时间和精力成本上来说，即使是NVIDIA这样的大厂商也只能适配市面上的三大主流框架：Tensorflow、Pytorch、百度飞桨。
但更多出货量有限、体量有限的中小硬件厂商只能选择其中之一。
其次，当某种AI芯片适配主流深度学习框架时，实际上意味着软硬件结合的生态系统已经建立，AI芯片厂商的生态壁垒也已经形成。
如今，已经出现了很多国产专用芯片。
其目标是某些细分市场，对深度学习框架的要求是与企业应用场景深度耦合。
基于本土市场的深度学习框架在这里自然会具有优势。
从芯片回到实际应用各种深度学习框架的公司也是如此。
例如，当企业在处理各种业务时，企业会根据自己的实际应用需求大规模重写深度学习框架中的代码以匹配其业务。
随着业务的不断发展和变化，后期原来的代码早已变得“面目全非”，不再是以前的样子了。
因此，飞桨立足一线业务的快速发展是有根源的。
百度飞桨不再是国内Tensorflow和PyTorch的“替代品”。
百度飞桨一方面从实际行业需求出发，针对业务场景进行深度优化，做出通用设计和嵌入式框架。
经过大量业务场景的反复打磨，形成了满足工业级业务需求的深度学习开源开放平台。
例如，百度飞桨在国产芯片适配数量上排名第一。
另一方面，在现有业务实践的基础上，百度飞桨开放核心能力，进一步服务新兴产业和人工智能前沿领域的探索，不断优化和推动整个人工智能产业的进步。
如果飞桨全景的市场需求得不到满足，技术创新者就会不断出现。
从深度学习框架发展的历史脉络来看也是如此。
Tensorflow是Google Brain团队于2016年开发的深度学习框架，现已开源。
Tensorflow背靠Google，拥有强大的技术研发能力。
从一开始就引起了学术界的广泛关注。
然而，随着 Google 向工业界推出 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite 等产品，其难以使用的静态图形和多变的 API 直接导致许多学者转向更适合科学研究的 PyTorch。
基于可逐步查看、逐层调试的动态图形，PyTorch 很快在研究领域站稳了脚跟。
站稳脚跟，与业界流行的Tensorflow瓜分深度学习框架市场。
Tensorflow和Pytorch都没有充分平衡框架完整性、效率和易用性的问题，因此新框架的出现是不可避免的，这对新进入者来说是一个机会。
对于百度飞桨来说，更好的深度学习框架意味着更低的门槛和更多的可能性。
结合中国中小企业数量众多、AI人才匮乏的实际情况，百度飞桨探索出了一条有别于谷歌、Facebook的新路子。
第三种方式。
那么这第三条路在技术上如何实现呢？百度AI技术生态系统总经理马彦军博士告诉品万：“飞桨通过编程一致的计算描述，实现了动与静自然完整的统一。
在保持动态图形灵活调试的同时，可以实现静态图形训练和静态图形训练。
”部署上，兼顾开发灵活性，在平衡深度学习框架的完整性、高效性、易用性的基础上，进一步降低门槛，真正结合更多的行业需求，打造更多低门槛的应用。
围绕这一理念，百度还基于飞票深度学习框架打造了零门槛人工智能开发平台EasyDL，上传数据并标注后，开发者可以训练相应的模型部署应用，包括EasyDL和EasyDL等一系列低门槛工具。
平台可以方便开发者根据自己的AI知识和编程能力水平选择相应的平台。
目前，EasyDL已连续两年位居中国机器学习平台市场份额第一。
大学生基于百度飞桨开发的沙漠植树机器人，通过开源技术和零门槛开发，不断降低AI技术的应用门槛。
通过企业联合人工智能人才培养，建立了成熟、完整的行业级复合型人工智能人才培养体系。
百度正着力打造独立的AI生态系统，从根源上逐步改善中国的AI人才状况和技术研发。
飞桨宣布总投入15亿元资金和资源，全面启动飞桨“大航海”计划，包括起航、护航、领航三大航道以及共创计划，从财力、技术专家、校园人才等，联合产学研，共建AI生态圈。
截至2020年，飞票已聚集1万名开发者，中国深度学习平台综合市场占有率排名第一。
在软硬件联动方面，飞票已与国内外22家硬件厂商完成了31类芯片的适配和联合优化。
此外，飞桨官方支持超过1000个工业级开源算法模型，已发布13个PP系列模型，实现精度与性能的平衡，彻底开放推理部署工具链，全面升级工业应用能力方面。
如今，黄金岁月已经结束，唾手可得的果实已经消失。
百度飞评正从中国数千家中小企业数字化转型的硬核出发，在最底层的基础应用和需求之间走自己的路。
路。
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