智東西（公衆号：zhidxcom）
作者 | 楊暢
編輯 | 三北
智東西4月1日報道，在昨日舉行的百度AI開放日上，百度AI技術生态總經理馬豔軍分享了國産深度學習架構要突破的三大關鍵點，以及百度深度學習架構飛槳的發展情況。
馬豔軍說，根據IDC資料，截至2021年12月，飛槳在中國深度學習平台綜合市場佔有率排名中位居第一，超過了谷歌、Meta推出的深度學習架構。飛槳吸引力406萬開發者，累計服務15.7萬企事業機關。同時，飛槳在國産晶片适配量方面也是第一。
一、深度學習架構要突破三大關鍵點
作為促進千行百業智能化落地的中堅力量，深度學習架構的重要性日益顯現。深度學習架構被列入了國家“十四五”規劃，與AI晶片一起被納入新一代人工智能科技前沿領域攻關中。
馬豔軍說：“深度學習架構在AI技術體系中，處于貫通上下的腰部位置，下接晶片，上承應用。”
他提到目前的深度學習開發面臨着雙重挑戰，一方面是深度學習的應用場景特别多，比如有智慧農業、智慧制造、智慧教育等等，需要我們考慮如何實作大規模應用落地的問題；另一方面，深度學習需要比對的晶片種類也特别多，像英偉達、英特爾、百度昆侖XPU等等，需要我們考慮如何讓深度學習架構在各種晶片上順暢運作。
從2013年開始，AI學界和産業界陸續有機構或者企業開源其自研的深度學習架構，并以架構為核心搭建AI開放平台，進而促進相關的産業生态形成。其中比較有代表性的深度學習架構有Google的TensorFlow和Meta的PyTorch等。
馬豔軍談道，中國自研深度學習架構正逐漸從國際競争中突圍。然而，中國自研深度學習架構想要在國際競争中取得領先，還有很長的路要走。目前中國深度學習架構的發展仍需要突破三大關鍵點：技術實力、功能體驗和生态規模。
在技術創新方面，深度學習架構的研發離不開AI底層技術人才，國内相關的人才儲備還不夠。
在應用體驗方面，随着國家推動産業數字化轉型，各行業對于AI應用的需求不斷增多。但有時候，企業要應用一項新技術，從實驗室到産業落地就至少需要3-6個月。是以，低門檻甚至零門檻的開發平台就顯得格外重要。
應用生态方面，深度學習是一個典型的共創型技術領域，隻有建構自己的生态才能實作更好的持續發展。但深度學習架構的生态建構周期長、成本高，隻有這個架構足以滿足開發者需求時，才有可能吸引開發者，進而培育起自己的AI開發應用生态。
二、飛槳已彙聚406萬開發者，适配31種晶片
馬豔軍說，百度飛槳通過技術持續創新、以開發者需求為首位、廣泛地與生态共創共享這三方面的實踐來抓住深度學習架構要突破的三個關鍵點。
中國産業和企業有自身的特點，對于AI的需求也具有獨特性。他補充道，如果國産深度學習架構既能在功能上滿足中國産業和企業的需求，同時又簡單易開發、低門檻，那麼會有很大機會在産業級落地上實作彎道超車，例如飛槳。
飛槳在應用落地方面已經取得了比較大的進展。目前，飛槳凝聚了406萬開發者，開發有47.6萬個模型，累計服務有15.7萬個企業。根據IDC 2021年上半年深度學習架構平台市場佔有率報告資料，中國深度學習市場佔有率排名中，飛槳上升為第一。
同時，飛槳已經完成了和百度昆侖芯、華為昇騰、英特爾、英偉達等22家國内外硬體廠商的31種晶片的适配和優化，覆寫了市場上主流的晶片。
三、百度三大增長引擎的AI底座
目前，飛槳已經在多個行業中實作了落地應用，包括像智慧城市、智能制造、科學研究等多領域。
飛槳的應用場景也不斷深入，通用性場景如人臉識别等在飛槳應用場景中的比例逐漸減少，而産業關鍵場景的比例越來越高，同時行業前沿領域場景也不斷增多。
馬豔軍提到飛槳也是百度三大增長引擎的AI底座。百度的三大增長引擎分别是移動生态、智能雲、智能駕駛和其他增長計劃。以百度智能雲為例，飛槳可以被稱為是百度智能雲的核，為智能雲帶來AI技術的加持。
結語：AI正在賦能千行百業
從剛開源到現在，百度飛槳凝聚的開發者從2020年5月190萬增加到今年的406萬；賦能的行業類型也越來越多元，覆寫工業、農業、醫療、城市管理等多個領域。
飛槳一方面深入各種實際應用場景，讓開發者更容易使用飛槳，另一方面，也積極與各種晶片進行适配融合，形成了軟硬協同的優勢。基于這些優勢，飛槳逐漸成為國内深度學習市場中的市占率第一。
随着國家推動産業數字化轉型以及各行各業嘗試智能化轉型，企業對于AI等智能科技的需求不斷增加。我們能看到AI正在賦能千行百業。