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首，技术创新方面，深度学习框架的研发需要人工智能领域底层技术人才，我国在这一领域的储备仍有不足。

其次，在应用体验方面，由于中国是全球产业链最为完备的国家，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。

深度学习框架或将决定未来5年AI产业格局

百度飞桨已成为中国市场第一

在全球深度学习领域，国外开发者主要基于TensorFlow、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。中国人工智能企业开发的深度学习框架在社区繁荣度、开发者数量等方面还存在一定差距。

不过，以飞桨为代表的中国深度学习框架正在发展成为更适合产业需求、更受中国开发者欢迎的开源开放平台。一方面，中国深度学习框架不断扎根实际应用场景，牢牢抓住了开发者和企业智能化升级的需求，降低人工智能技术的应用门槛。另一方面，中国深度学习框架与更多芯片厂商深度适配并融合，形成了软硬协同优势。

“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。

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。

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