实现AI技术自立自强，国产深度学习框架面临三大难题-600学习网

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作为推动人工智能应用大规模实施的关键力量，深度学习框架的重要姓日益突出。它不仅关系到工业.国民经济和民生领域的广泛应用，而且对信息系统的科技安全具有决定姓意义。

“在人工智能技术系统中，深度学习框架位于腰部，连接芯片和应用程序。”3月31日，在百度AI开放日，”AI，我去！”在第五次活动中，百度人工智能技术生态总经理马彦军博士分享了深度学习领域的竞争格局.中国自主研发的深度学习框架的发展突破和未来趋势。

与PC时代的Windows操作系统.移动互联网时代的IOS和Android操作系统类似，深度学习框架是智能时代的操作系统。它与芯片一起构成了人工智能的基础设施。深度学习框架的重要姓不亚于芯片。在”十四五”规划中，”深度学习框架“被纳入”新一代人工智能”领域，成为国家支持的前沿创新技术。

在深度学习框架的人工智能核心技术上，中国企业即使在生态建设中面临高障碍和困难，也必须采取主动。截至2021 12月，百度的”飞桨”深度学习平台打破了此前谷歌和脸书在中国市场的垄断，成为中国深度学习平台的第一个综合市场份额。目前，人工智能已进入大规模实施阶段，越来越多的开发者和企业正在基于国内深度学习平台开展智能转型应用。

中国工业智能化转型如何实现技术突破？

国内深度学习框架面临三大困难

深度学习框架使人工智能应用更加容易。基于深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需求，更快.更方便地开发人工智能应用，而不是从0到1建立基础，大大提高了行业智能的效率和水平。

深度学习框架是人工智能技术开发和工业应用的核心。2013年以来，全球人工智能学术和产业研发实体相继开放了自己的自主研发深度学习框架，搭建了以框架为核心的人工智能开放平台，推动人工智能产业生态的建立。以Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch为代表的深度学习框架起步较早，发展迅速，在行业中占据领先地位。

早在2017年，国家发改委正式批准成立国家工程实验室，用于深入学习技术和应用，中国的深度学习框架逐步突破国际竞争。2021，IDC报道称，中国第一个开源开放式深度学习平台百度”飞转”，在中国深度学习市场的综合份额超过了其他国际巨头，成为中国第一。这使得中国的人工智能技术开发者和用户不再依赖国外平台，而是进一步依赖国内平台来培育产业生态。

然而，中国自主开发的深度学习框架要在国际竞争中领先，还有很长的路要走。马延军指出，中国深度学习框架的发展仍需突破三个关键点：技术实力.功能经验和生态规模。

首先，在技术创新方面，深度学习框架的研发需要人工智能领域的低层次技术人才，而中国在该领域的储备仍然不足。

其次，在应用经验方面，中国是世界上产业链最完整的国家，产业体系复杂，中小企业转型需求迫在眉睫。然而，在应用人工智能和促进企业智能转型的过程中，从实验室到工业应用，只需一项技术应用，至少需要3-6个月的时间。一个低门槛甚至零门槛的开发平台非常重要。

在发展方面