深度学习已成AI技术不断创新的关键。随着AI落地应用，赋能产业数字化，深度学习框架作为从AI到应用承上启下的桥梁，价值愈加凸显。我国对AI产业发展十分重视，在ldquo;十四五rdquo;规划中，ldquo;深度学习框架rdquo;被列入ldquo;新一代人工智能rdquo;领域，成为国家重点支持的前沿创新技术。
原因在于，深度学习框架正在让AI应用变得更简单。基于深度学习框架，企业可以根据自身行业的特点和场景需要，更快更便捷地开发AI应用，不再需要从0到1地搭建地基，极大提升了产业智能化的效率和水平。
在全球深度学习领域，开发者主要基于谷歌TensorFlow、脸书PyTorch、MxNet等国外深度学习框架进行人工智能算法、模型的开发、训练与部署。但是，深度学习框架自主可控的重要性不亚于芯片，如果中国开发者主要依赖于国外的框架进行研发，这将面临着核心技术容易形成代差、技术封锁带来巨大危害、国家重要领域数据泄露等诸多隐患。
近期的世界局势演变，相信越来越多的中国人意识到了这一点。
ldquo;深度学习框架在人工智能技术体系中，处于贯通上下的腰部位置，它下接芯片、上承应用。rdquo;在昨日举办的百度AI开放日活动上，百度AI技术生态总经理马艳军发表演讲指出，在深度学习框架这一AI核心技术上，即便面临门槛高、生态建设难等困难，中国企业也必须掌握主动权。百度是最早进军AI的中国企业之一，截至2021年12月，百度ldquo;飞桨rdquo;深度学习平台，已经冲破了过去在中国市场上谷歌、Facebook的垄断局面，成为中国深度学习平台综合市场份额第一。
马艳军认为，深度学习框架或将决定未来5年AI技术格局和产业水平。当前中国深度学习框架的发展仍需突破三大关键点:技术实力、功能体验、生态规模。要在国际竞争中取得领先，还有很长的路要走。
深度学习框架所处的产业位置，决定了其必须要满足丰富的场景需求，这是本土AI企业的机遇所在。马艳军指出，中国企业和产业有自身的特点，例如在工业、农业、物流、金融等领域，中国企业对AI技术的需求也有其独特性。国产深度学习框架，如果既能在功能上大量满足中国产业需求，同时又低门槛、简单易开发，那将有很大机会在产业级落地上实现弯道超车。
以百度飞桨为例，经过对大量真实生产场景的反复打磨，已经能够使传统企业在智能化转型中实现高性能开发、大规模训练、不同场景和不同软硬件平台敏捷部署。更重要的是，飞桨已经和包括百度昆仑芯、华为昇腾、英特尔、英伟达在内的22家国内外硬件厂商，完成了31种芯片的适配和优化，覆盖全部国内外主流芯片，最大程度帮助企业降本增效。
目前，飞桨平台已经汇聚了406万开发者，创建了47.6万个AI 模型，累计服务15.7万企事业单位，覆盖工业、农业、医疗、城市管理、交通、金融等领域。
ldquo;尽管深度学习框架属于高投入、长周期、抢生态的竞争，但已经得到国家和企业的战略性支持，是开启下一个AI时代的钥匙。rdquo;马艳军表示。
