过去10年，人工智能从实验室走向产业，计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，均与深度学习技术的底层支撑有关。但是，深度学习底层算法开发具有较高的学术及技术门槛，一度成为技术落地的主要制约。
深度学习软件框架的出现打破了这一僵局，它将深度学习算法模块化封装为底层开发工具，化身“智能时代的操作系统”，和AI芯片一起构成了人工智能的基础设施。
这份报告勾勒出渐趋清晰的中国市场主流深度学习软件框架新竞争格局。
自2015年后，以TensorFlow、PyTorch为代表的国外深度学习框架发展迅猛，占据了业界主导地位。中国首个自主研发的产业级深度学习平台飞桨，2016年正式开源，目前在中国综合市场份额已超越PyTorch和TensorFlow，位居第一。
该报告认为，飞桨具备“世界领先的人工智能技术、支撑科研与产业共进的核心框架、拥有产业级开源模型库的开发平台、中国第一的开发者生态”等核心优势。
如百度CTO王海峰所言，深度学习推动人工智能进入了工业大生产阶段。
作为典型的AI大生产平台，将深度学习技术释放至越来越多的产业场景是飞桨的使命。
如今，成都国铁借助飞桨目标检测开发套件研发的“轨道在线智能巡检系统”，已实现对轨道巡检图片的实时检测；基于飞桨的技术能力，智慧植物工厂已实现机器24小时自动照看、多方位呵护蔬菜生长采收，以往一位农学专家只能照看20亩地，现在一人可照看60—100亩地。
即便是普通人，也能使用AI开发平台将奇思妙想变为现实。疫情期间，完全不懂编程的小学生郭佳慧使用飞桨EasyDL零门槛AI开发平台开发的口罩佩戴识别系统，能够甄别出用袖子、手臂遮挡面部的“作弊”行为，获得数千人次的下载应用。
该报告认为，目前全球主流深度学习软件框架格局已从百花齐放向几家逐鹿转变，百度飞桨、腾讯优图、华为MindSpore、阿里XDL等自研开源深度学习软件框架加速升级，中国正在快速形成开源框架的系统化布局。
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