來源標題：百度飛槳頭雁先飛 引國產深度學習框架迎來一輪密集爆發
自主、開源、開放是深度學習領域被提及的高頻詞彙，這也透露出擁有自己的深度學習開源框架對中國AI發展極為重要。近日，百度開源深度學習平臺飛槳曝光PaddleCV全景圖，視覺技術能力三方面重磅更引起開發者的廣泛關注。百度飛槳經過多年的開源開放積累，已在國內深度學習領域全面領先。曠視天元深度學習框架也緊跟飛槳腳步，首度開源。不難看出，國內深度學習市場熱度高漲，業內人士深知只有原創才能引領，開放才能繁榮。
深度學習框架的火熱始於2010年前後，基本上與人工智能行業爆發的節奏吻合。百度CTO王海峰曾說，在智能時代，深度學習框架向下對接芯片指令集，向上承接各種業務模型、行業應用，起到承上啟下的作用，是“智能時代的操作系統”。
由於深度學習框架開源的屬性，產品好不好用，開發者一看代碼便知。而經過多年的發展，開發者對於深度學習框架產品的要求越來越苛刻：用戶希望框架更易用上手，如友好易用的編程接口，清晰完善的培訓教程，更豐富的功能，如覆蓋視覺、語音、自然語言處理等多個領域，更好的性能，如大規模分佈式技術，更全面的部署方案，如支持全硬件平臺，更領先的技術，如強化學習、聯邦學習等，這些對於框架產品都不是一蹴而就，需要長時間的積累與持續打磨。
而除了產品本身以外，對於深度學習框架的產品研發團隊，如何持續把握技術熱點並轉化成領先、易用的產品持續服務用戶，如何能找到切實有效的路徑長期穩定積累開發者，如何以合作務實的角度發展上下游生態合作伙伴，這些也都是非常難的挑戰。而能夠堅持這麼做下來的公司和團隊，在全球範圍內，真的並不多。
無論是上述對於AI綜合技術實力的要求，亦或是對於開發資源需要常年持續投入，這些對於一般創企而言都是巨大挑戰。此外，深度學習框架的持續迭代，需要高度豐富的內外部業務場景需求進行持續的全AI場景打磨，這點對於只有單一場景的創企也是困難重重。實際從現狀來看，目前全球也僅谷歌、Facebook和百度等幾大AI巨頭在該方向上持續投入。
因此，一款深度學習框架產品要被廣大開發者認可，只有在全面技術競爭力的基礎上，長期持續緊貼用戶需求打磨，圍繞框架建立上下游生態，進而建立具備高度壁壘的綜合競爭力。而這，是一條沒有捷徑的道路。
當前疫情防控和經濟恢復的大背景下，各行各業正在廣泛應用AI進行產業智能化升級。而開源開放的深度學習框架能夠有效降低深度學習技術應用門檻，開發者和企業可以避免重複造輪子，更快速、便捷地開發AI應用，推動產業智能化進程。
在深度學習開源路上，·百度飛槳始終保持著高頻升級迭代。目前飛槳具有開發便捷的核心框架、支持超大規模深度學習模型訓練、多端多平臺部署的高性能推理引擎和產業級開源模型庫等領先技術，媲美海外主流框架，並在多項技術上有著更優表現。
例如3月23日飛槳重磅升級的PaddleCV新增了聚焦視覺能力的15種算法和35個預訓練模型並全新支持3D圖像任務，目前PaddleCV庫中高質量算法已達到73個，預訓練模型達203個。除了視覺領域外，飛槳還擁有包含NLP、語音、推薦在內的龐大官方模型庫，相比 TensorFlow或PyTorch其數量、質量都是最優的。
核心技術的優勢及不斷貼合開發者真實需求的高頻迭代，也映射在開發者的選擇中。 此前IDC發佈的《中國深度學習平臺市場份額調研》顯示，深度學習市場形成谷歌、Facebook、百度三強態勢，三者佔據了國內超過一半的市場份額。目前，飛槳已累計服務超過150萬開發者，在工業、農業、服務業等很多關乎國計民生的領域，都有飛槳在發揮作用。
這樣經過時間累積和沉澱的龐大開源社區，為自下而上的創新湧現提供了土壤。如新冠疫情期間，就有大量人工智能應用高效產出並在各個防疫領域發揮著重要作用。2月13日，飛槳開源了業內首個口罩人臉檢測及分類模型，隨後，包括中石油、北京地鐵在內的百餘家試用企業紛紛應用落地，覆蓋全產品形態的口罩檢測相關 AI 能力已在百度大腦全面開放。
在診療一線，位於北京的腫瘤數據平臺和醫療數據分析企業連心醫療，基於飛槳開源深度學習平臺開發了中國首個用於肺炎CT影像分析的開源人工智能模型。基於該模型的肺炎評估篩查系統已首先在湘南學院附屬醫院投入使用，並陸續落地多家醫院。
在疫情防控和復工復產中，人工智能已經顯現出服務社會、經濟的重要價值。在國內疫情趨於穩定經濟復甦的當下，企業廣泛接入AI服務成為浪潮。以飛槳為代表的開源深度學習平臺，已經成為智能時代的重要基礎設施，正在幫助國家社會發展實現經濟效益和社會效益的同步提升。
珠玉在前，後繼興起。人工智能領域“新基建”愈加堅實，AI已然邁入工業大生產時代。人工智能推動產業智能化、改變生產方式、變革包括教育、交通、醫療等各個行業的時刻，正在發生。
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