四大核心优势攻克AI技术发展三大难题 百度飞桨登顶中国深度学习平台市场

  然而在国外TensorFlow、PyTorch等深度学习框架占据主导地位的情况下完成技术突围并不轻松。除了百度多年来AI、深度学习技术的积累外，2017年百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，作为唯一深度学习领域国家工程实验室在随后的研究探索中取得了丰硕成果，其中就包括百度飞浆，让中国人工智能底层基础技术与国际巨头正面交锋，并在部分领域实现了国际领先。

  技术突围只是阶段性成功，中国AI技术发展、在国际竞争中取得领先，仍不轻松。马艳军博士谈到，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。

  首先，技术创新方面，我国深度学习框架研发需要的AI领域底层技术人才储备不足。

  其次，在应用体验方面，中国AI应用落地场景复杂，技术应用周期长，迫切需要低门槛甚至零门槛的开发平台满足不同领域产业、企业转型需求。一项识别工厂内人员是否佩戴安全帽的AI技术应用落地需要经过“产品方案设计、数据采集与标注、安全帽模识别模型训练、方案开发与集成、方案部署”等环节，而且中间环节还需要经过几轮迭代，从实验室到产业落地就至少需要3-6个月时间。 

  第三，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能实现持续迭代和发展。然而构建生态不仅周期长、成本高，国内企业想要打造自主创新的AI应用开发生态还有一个重要前提——国产框架的技术和功能体验足以满足开发者的需求。

  面对三大难题，百度飞桨仍旧能够实现技术突围并快速发展，与其四大核心优势以及构建国产AI生态圈的全面布局息息相关。

  四大核心优势攻克三大难题

  百度飞浆在多年的迭代、打磨中，也逐渐形成了“世界领先的AI技术、支撑科研与产业共进的核心框架、拥有产业级开源模型库的开发平台、全球前三的AI开发者生态”的四大核心优势。 

（编辑：555手机网）

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