在人工智能的赛道上，中国不再是那个处处挨打的落后者，百度飞桨等中坚力量正在时代的大潮中奔腾。
撰文 ／ Alter
IDC新近发布了《深度学习框架和平台市场份额报告》。
根据报告中的数据显示，在中国深度学习平台市场综合份额中，Google、百度、Facebook稳居前三，占据70％以上市场份额。其中百度占比提升3．38％增速第一，综合市场份额位列第二，与位列第一的Google几乎持平。
或许在不少人的认知中，深度学习框架还是个相对生僻的词汇，但飞桨离我们并不遥远：无论是抗疫期间的AI测温、智能外呼、基因测序，还是人工智能在田间地头和生产车间的应用，都能找到飞桨的影子。
可以说，飞桨在2020年留下了浓墨重彩的一笔。
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搭上新基建快车
对于AI领域的开发者来说，飞桨注定不会陌生。
作为国内首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台，飞桨自2016年正式开源以来已经多次迭代升级，在开发便捷性、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库等方面奠定了绝对优势。
特别是在“新基建”话题迅速升温的背景下， “飞桨”一跃从技术领域的宠儿转身成为产业关注的焦点，深度学习框架也开始成为外界关注的焦点。
个中原因似乎并不难理解。
人工智能被视为新基建的核心组成，如果要拆解人工智能的基础设施，大抵可以分成两个部分：一是芯片，即AI的硬件计算平台；二是深度学习框架，担纲了AI生产力平台。毕竟人工智能的落地应用是一个协同优化数据、算法、算力的系统性工程，深度学习框架的价值不言而喻。
百度CTO王海峰对深度学习框架所扮演的角色有过一个恰当的比喻：“深度学习框架起到承上启下的作用，下接芯片和大型计算机系统，上承各种业务模型与行业应用，是智能时代的操作系统”。
不同于兜售算法、项目制的合作模式，开源深度学习框架的魅力在于“授人以渔”，为深度学习框架构建了开放共进的生态环境，在解决行业实际问题时能够持续更新迭代，源源不断地为行业落地输送技术养料和创造力。
何况在“新基建”这一大的时代背景下，科技自主自强逐渐成为重中之重。
当人工智能浩浩荡荡地走进产业深处，产业的智能化升级已经是不可逆的趋势，人工智能在经济增长中扮演的角色也越来越重要。倘若无法将核心的底层技术掌握在自己手中，无疑面临着在沙滩上起高楼的风险。
深度学习框架和芯片作为人工智能基础设施的一体两面，有了芯片产业被国外“卡脖子”的教训，深度学习框架的国产化自然成了焦点议题：倘若中国的人工智能产业过度依赖国外的开源框架，不排除将重蹈芯片的覆辙。
所幸以飞桨为主的国产力量及时弥补了国内深度学习框架的空白，并为中国人工智能产业的自主自强注入了一针强心剂。
不只是IDC报告的背书，按照衡量深度学习框架活跃趋势的权威性指标pull request的数据，2019年和2020年的全球开源深度学习框架活跃度排名榜单中，百度飞桨均力压谷歌TensorFlow，紧随Facebook PyTorch之后，已经成为了国内第一、世界第二的深度学习开源框架。
