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小米科技|實現AI技術自立自強，國產深度學習框架面臨三大難題

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小米科技|實現AI技術自立自強，國產深度學習框架面臨三大難題

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小米科技|實現AI技術自立自強，國產深度學習框架面臨三大難題

作為推動AI應用大規模落地的關鍵力量 ， 深度學習框架的重要性日益凸顯 。 它不僅關系國計民生的行業和領域廣泛的應用 ， 同樣也對信息系統的科技安全有著決定性的意義 。
“深度學習框架在人工智能技術體系中 ， 處于貫通上下的腰部位置 ， 它下接芯片、上承應用 。 ”3月31日， 在百度AI開放日《AI呀 ， 我去！》第五期活動上 ， 百度AI技術生態總經理馬艷軍博士系統分享了深度學習領域的競爭格局、中國自研深度學習框架的發展突破和未來趨勢 。

【AI技術生態總經理 馬艷軍博士現場分享】
和PC時代的操作系統Windows、移動互聯網時代的IOS和安卓類似 ， 深度學習框架是智能時代的操作系統 ， 它和芯片一起共同構成了人工智能的基礎設施 ， 深度學習框架的重要性不亞于芯片 。 在“十四五”規劃中 ， “深度學習框架”被列入“新一代人工智能”領域 ， 成為國家重點支持的前沿創新技術 。
【小米科技|實現AI技術自立自強，國產深度學習框架面臨三大難題】在深度學習框架這一AI核心技術上 ， 即便面臨門檻高、生態建設難等困難 ， 中國企業也必須掌握主動權 。 截至2021年12月 ， 百度“飛槳”深度學習平臺 ， 已經沖破了過去在中國市場上谷歌、Facebook的壟斷局面 ， 成為中國深度學習平臺綜合市場份額第一 。 當前 ， 人工智能進入大規模落地階段 ， 越來越多的開發者和企業正在基于國產深度學習平臺開展智能化轉型應用 。
中國產業智能化轉型如何實現技術突圍？
國產深度學習框架面臨三大難點
深度學習框架正在讓AI應用變得更簡單 。 基于深度學習框架 ， 企業可以根據自身行業的特點和場景需要 ， 更快更便捷地開發AI應用 ， 不再需要從0到1地搭建地基 ， 極大提升了產業智能化的效率和水平 。
不論從AI技術發展還是產業應用來說 ， 深度學習框架都處于非常核心的位置 。 自2013年開始 ， 全球人工智能學術界以及產業界各研發主體陸續開源旗下自主研發深度學習框架 ， 并以框架為核心搭建人工智能開放平臺 ， 推動人工智能產業生態的建立 。 以Google的TensorFlow、 Facebook的PyTorch兩款深度學習框架為代表的深度學習框架起步早、發展快 ， 占據了業界主導地位 。
早在2017年 ， 國家發改委正式批復 ， 籌建深度學習技術及應用國家工程實驗室 ， 中國深度學習框架逐步從國際競爭中突圍 。 2021年 ， IDC報告顯示 ， 中國首個開源開放的深度學習平臺百度“飛槳” ， 在中國深度學習市場中的綜合份額已超越其他國際巨頭 ， 成為中國第一 。 這使得我國人工智能技術開發者和使用者不必依賴于國外平臺 ， 同時還可進一步依托國產平臺培育產業生態 。
然而 ， 中國自研深度學習框架想要在國際競爭中取得領先 ， 還有很長的路要走 。 馬艷軍指出 ， 當前中國深度學習框架的發展仍需突破三大關鍵點：技術實力、功能體驗、生態規模 。
首先 ， 技術創新方面 ， 深度學習框架的研發需要人工智能領域底層技術人才 ， 我國在這一領域的儲備仍有不足 。
其次 ， 在應用體驗方面 ， 由于中國是全球產業鏈最為完備的國家 ， 產業體系復雜 ， 中小企業轉型需求迫在眉睫 。 但在應用AI、促進企業智能化轉型的過程中 ， 僅一項技術應用 ， 從實驗室到產業落地就至少需要3-6個月時間 ， 一個低門檻甚至零門檻的開發平臺極為重要 。

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