也正是如此重要 ， 全球科技巨头纷纷入局 ， 包括美国的谷歌、Mate（脸书）、微软 ， 中国的百度、腾讯、华为、阿里等 ， 各自携不同的优势进入 。
中国科技产业起步晚 ， 不少核心技术缺失受制于人 。 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 ， 也有可能面临技术封锁带来的危害 ， 当然还有很重要的一点是数据安全 。 AI是又一轮科技竞赛 ， 中国科技自立自强的角度 ， 需要有自己的核心技术以及相应的产业生态 。 中国已将人工智能上升为国家战略 ， 在“十四五”规划中 ， 深度学习框架被列入“新一代人工智能”领域 ， 成为国家重点支持的前沿创新技术 。
深度学习框架重要 ， 但是做起来非常难 ， 跟操作系统一样 ， 投入高、周期长、风险大 。 今天 ， 有实力布局这一领域的基本都是有技术、有资金的巨头 。 作为开启下一个AI时代的钥匙 ， 深度学习框架是大厂的必争之地 ， 背后也是国家科技竞争力必争之地 。
「 02 」 巨头逐鹿 ， 格局初定 在AI领域 ， 百度是中国市场一个坚定的先行者 ， 旗下的飞桨也是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台 。 近两年 ， 飞桨的技术体系越来越完善 ， 百度给予开发者的支持力度大 ， 并且因为更贴近中国客户的需求 ， 越来越多的成功案例落地 ， 飞桨的认知度和认可度也不断提升 。
根据IDC报告 ， 2021年飞桨已经成为中国市场份额第一的深度学习框架 ， 市场地位得以初步确立 ， TensorFlow等框架的主流地位亦受到挑战 。 但是借助本土优势取得市场份额的第一还不足够 ， 作为产业长期发展的底层技术 ， 想要在国际竞争中取得领先 ， 需要具备更全面的竞争力才能在长跑中取胜 。
这一次沙利文的《报告》根据评价深度学习软件框架在应用、产品、生态能力三个维度的综合表现 ， 对比主流深度学习软件框架厂商的综合竞争力 。 报告结果得出：深度学习软件框架厂商中百度竞争力综合排名第一 ， 在应用能力、技术能力和生态能力层面均具备显著优势 。 这是飞桨在获得市场份额第一后 ， 又一次重大突破 。 竞争力综合排名第一意味着飞桨具备了全面与Google的TensorFlow、 Meta（脸书）的PyTorch全面抗衡的实力 。
首先 ， 应用能力 ， 也就是指行业渗透的广度与深度 ， 本质也是客户认可度 。 市场应用覆盖范围越广 ， 就更能体现企业具备更强和更完善的能力去满足不同客户的定制需求 。 针对不同场景的解决方案数量越多 ， 则证明该厂商在企业应用深度方面远超于其他厂商 ， 其产品能够拥有更好的兼容和适应性 ， 进而能够为用户提供稳定且更加有保障的使用体验 。
这一点 ， 从飞桨在市场份额上的优势就可以看出 ， 飞桨已经得到中国客户的广泛认可 ， 不断渗透关键行业以及新兴的前沿行业 ， 包括农业 ， 交通、制造、药物研发、疫苗设计和精准医疗等等 。 在沙利文的报告中 ， 飞桨在应用能力方面为5分 ， 有着明显优势 。
在农业领域 ， 与京东方联手打造的智慧植物工厂 ， 通过机器24小时自动照看、多方位呵护蔬菜生长采收；在制造业领域 ， 在上海哲元的生产线上用机器替代人工进行全流程智能化检测 ， 大大提升效率的同时也降低了成本；在能源领域 ， 与华夏天信机器人有限公司合作 ， 开发出的输煤胶带智能巡检机器人 ， 不仅能实现高频次、无间歇巡检 ， 还能通过摄像仪将实时视频回传并智能识别分析 ， 一次性解决了工作效率、恶劣环境、作业安全等多项难题；在交通领域 ， 成都国铁利用飞桨PaddleDetection等套件解决了AI算法难题 ， 研发了一套“轨道在线智能巡检系统” ， 实现对轨道巡检图片的实时检测；在互联网领域 ， 网易云音乐选择应用百度飞桨PGL图神经网络技术来迭代升级云音乐的推荐系统 ， 能够为云音乐处理高达百亿级别的大规模数据……
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