百度AI技术马艳军：深度学习框架极大提升了产业智能化的效率和水平

“深度学习框架是智能时代的操作系统，它和芯片一起共同构成了人工智能的基础设施，深度学习框架或将决定未来5年AI产业格局。”在3月31日百度AI开放日活动上，百度AI技术生态总经理马艳军说。

马艳军指出，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。

中国深度学习框架的生态布局正在工业、交通、能源、城市等千行百业“开花结果”。以智慧交通领域为例，高铁接触网挂异物导致列车晚点的事件时有发生，一块小小的异物，就可能影响上百万人的出行。此前，依靠传统的人工巡检需要每天每条线路安排10到20名轨道检修工，不但人工成本高，还很难保证及时地检测与处理。在AI技术支持下，智能巡检系统能够实现对轨道缺陷全天候的智能判断。

“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。”马艳军表示。

近年来，国内厂商推出的AI框架市场占有率正稳步提升。调研机构IDC报告显示，截至2021年底，中国首个开源开放的深度学习平台百度“飞桨”成为中国深度学习平台综合市场份额第一，冲破谷歌、Facebook在中国市场上的垄断局面。据马艳军介绍，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。

值得一提的是，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。

然而，中国自研深度学习框架想要在国际竞争中取得领先，还有很长的路要走。马艳军指出，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。

技术创新方面，深度学习框架的研发所需要的人工智能领域底层技术人才仍然匮乏。应用体验方面，我国产业体系复杂，中小企业转型需求迫在眉睫。但在应用AI、促进企业智能化转型的过程中，仅一项技术应用，从实验室到产业落地就至少需要3-6个月时间，一个低门槛甚至零门槛的开发平台极为重要。在开发应用生态方面，深度学习是一个典型的共创型技术领域，只有构建了自己的生态才实现持续迭代和发展。然而构建生态周期长、成本高，而且只有当国产框架的技术和功能体验足以满足开发者的需求时，才有机会培育起自主创新的AI开发应用生态。

来源：中国证券报·中证网 作者：董安琪