如果要去搜索當下全球科技行業最火的領域，AI（人工智能）一定是一個備選答案，而如果要在 AI 領域裡尋找最佳代言，深度學習當仁不讓地成為唯一入圍者。
IDC 的最新的一份報告也指出，深度學習正在成為企業推進部署 AI 的重要路徑。在這份名為《中國深度學習平臺市場份額調研》的報告中，IDC 從用戶習慣、行業分佈等方面對中國深度學習平臺市場現狀進行了全面解析。調研結果顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架。
如果要去搜索當下全球科技行業最火的領域，AI（人工智能）一定是一個備選答案，而如果要在 AI 領域裡尋找最佳代言，深度學習當仁不讓地成為唯一入圍者。
IDC 的最新的一份報告也指出，深度學習正在成為企業推進部署 AI 的重要路徑。在這份名為《中國深度學習平臺市場份額調研》的報告中，IDC 從用戶習慣、行業分佈等方面對中國深度學習平臺市場現狀進行了全面解析。調研結果顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架。
這也意味著，深度學習開源平臺正在成為中國各行各業迅速佈局 AI 的重要選擇，也是 AI 走向產業化的重要推動力。
值得一提的是，IDC 的報告還顯示，在目前國內深度學習的綜合市場中，Google、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者佔據了國內超過一半的市場份額，其中，百度也是唯一進入市場前三的中國平臺。
如果要去搜索當下全球科技行業最火的領域，AI（人工智能）一定是一個備選答案，而如果要在 AI 領域裡尋找最佳代言，深度學習當仁不讓地成為唯一入圍者。
IDC 的最新的一份報告也指出，深度學習正在成為企業推進部署 AI 的重要路徑。在這份名為《中國深度學習平臺市場份額調研》的報告中，IDC 從用戶習慣、行業分佈等方面對中國深度學習平臺市場現狀進行了全面解析。調研結果顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架。
這也意味著，深度學習開源平臺正在成為中國各行各業迅速佈局 AI 的重要選擇，也是 AI 走向產業化的重要推動力。
值得一提的是，IDC 的報告還顯示，在目前國內深度學習的綜合市場中，Google、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者佔據了國內超過一半的市場份額，其中，百度也是唯一進入市場前三的中國平臺。
那麼，如何理解深度學習平臺的技術價值和社會價值？特別是在關於科技自主話題越來越熱點當下，在 Tensorflow 與 Caffe2 這樣的國外深度學習框架的下，中國在深度學習領域是否具備自主性？
深度學習平臺的價值
公開資料顯示，2015 年 11 月，Google 正式開源 Tesorflow；2016 年 9 月，百度宣佈飛槳（PaddlePaddle）開源；2017 年 5 月，Facebook 給深度學習開發者帶來了 Cafee2。這幾年，國內外的科技巨頭不約而同地在深度學習框架上落下一子。
從技術發展的角度去看，上述三家公司開源的深度學習平臺是我們走進 AI 時代的路途中，繞不開的一環。
一方面，由算法、計算能力以及數據三個要素構成的深度學習技術趨勢，對於絕大多數開發者甚至企業而言，幾乎也是三個無法邁入的門檻，而深度學習平臺則提供了一個類似「搭積木」的平臺，將不同模型、算法以及數據集放在一起，開發者可以根據自己的需求，挑選適合自己的算法、數據集，最終快速訓練出一個模型，從而大大降低了深度學習以及 AI 開發的門檻。
另一方面，無論是 Google 的 Tensorflow 還是百度的飛槳，都是從自身複雜的業務體系裡抽離出的技術架構。換句話說，這些平臺上的技術（包括算法、模型等）已經在工業界有了驗證，這對企業有著重要意義，畢竟，沒有哪家企業敢用一個沒有得到充分驗證的深度學習模型開展業務。
也正是上述兩點原因，深度學習開源平臺在企業裡逐漸流行。IDC 的調研報告發現，除了 IT 服務商與互聯網等所謂高科技行業之外，證券投資行業使用深度學習平臺的比例也達到 10%，電信服務的比例為 9.5%，而製造與醫療的比例分別是 6.7%和 6.2%。由於開源框架、開源平臺的存在，深度學習與生俱來的技術鴻溝不再難以逾越，金融、製造、能源、物流等本不具備「AI基因」的企業，也能夠很好地使用AI。
如果要去搜索當下全球科技行業最火的領域，AI（人工智能）一定是一個備選答案，而如果要在 AI 領域裡尋找最佳代言，深度學習當仁不讓地成為唯一入圍者。
IDC 的最新的一份報告也指出，深度學習正在成為企業推進部署 AI 的重要路徑。在這份名為《中國深度學習平臺市場份額調研》的報告中，IDC 從用戶習慣、行業分佈等方面對中國深度學習平臺市場現狀進行了全面解析。調研結果顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架。
這也意味著，深度學習開源平臺正在成為中國各行各業迅速佈局 AI 的重要選擇，也是 AI 走向產業化的重要推動力。
值得一提的是，IDC 的報告還顯示，在目前國內深度學習的綜合市場中，Google、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者佔據了國內超過一半的市場份額，其中，百度也是唯一進入市場前三的中國平臺。
那麼，如何理解深度學習平臺的技術價值和社會價值？特別是在關於科技自主話題越來越熱點當下，在 Tensorflow 與 Caffe2 這樣的國外深度學習框架的下，中國在深度學習領域是否具備自主性？
深度學習平臺的價值
公開資料顯示，2015 年 11 月，Google 正式開源 Tesorflow；2016 年 9 月，百度宣佈飛槳（PaddlePaddle）開源；2017 年 5 月，Facebook 給深度學習開發者帶來了 Cafee2。這幾年，國內外的科技巨頭不約而同地在深度學習框架上落下一子。
從技術發展的角度去看，上述三家公司開源的深度學習平臺是我們走進 AI 時代的路途中，繞不開的一環。
一方面，由算法、計算能力以及數據三個要素構成的深度學習技術趨勢，對於絕大多數開發者甚至企業而言，幾乎也是三個無法邁入的門檻，而深度學習平臺則提供了一個類似「搭積木」的平臺，將不同模型、算法以及數據集放在一起，開發者可以根據自己的需求，挑選適合自己的算法、數據集，最終快速訓練出一個模型，從而大大降低了深度學習以及 AI 開發的門檻。
另一方面，無論是 Google 的 Tensorflow 還是百度的飛槳，都是從自身複雜的業務體系裡抽離出的技術架構。換句話說，這些平臺上的技術（包括算法、模型等）已經在工業界有了驗證，這對企業有著重要意義，畢竟，沒有哪家企業敢用一個沒有得到充分驗證的深度學習模型開展業務。
也正是上述兩點原因，深度學習開源平臺在企業裡逐漸流行。IDC 的調研報告發現，除了 IT 服務商與互聯網等所謂高科技行業之外，證券投資行業使用深度學習平臺的比例也達到 10%，電信服務的比例為 9.5%，而製造與醫療的比例分別是 6.7%和 6.2%。由於開源框架、開源平臺的存在，深度學習與生俱來的技術鴻溝不再難以逾越，金融、製造、能源、物流等本不具備「AI基因」的企業，也能夠很好地使用AI。
正如百度 CTO 王海峰此前的論斷：「深度學習正在推動人工智能進入工業大生產階段」，深度學習的火熱，絕不僅僅只是一種炒作，而是各個行業開始逐步認識到技術價值之後的主動選擇。
如果要去搜索當下全球科技行業最火的領域，AI（人工智能）一定是一個備選答案，而如果要在 AI 領域裡尋找最佳代言，深度學習當仁不讓地成為唯一入圍者。
IDC 的最新的一份報告也指出，深度學習正在成為企業推進部署 AI 的重要路徑。在這份名為《中國深度學習平臺市場份額調研》的報告中，IDC 從用戶習慣、行業分佈等方面對中國深度學習平臺市場現狀進行了全面解析。調研結果顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架。
這也意味著，深度學習開源平臺正在成為中國各行各業迅速佈局 AI 的重要選擇，也是 AI 走向產業化的重要推動力。
值得一提的是，IDC 的報告還顯示，在目前國內深度學習的綜合市場中，Google、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者佔據了國內超過一半的市場份額，其中，百度也是唯一進入市場前三的中國平臺。
那麼，如何理解深度學習平臺的技術價值和社會價值？特別是在關於科技自主話題越來越熱點當下，在 Tensorflow 與 Caffe2 這樣的國外深度學習框架的下，中國在深度學習領域是否具備自主性？
深度學習平臺的價值
公開資料顯示，2015 年 11 月，Google 正式開源 Tesorflow；2016 年 9 月，百度宣佈飛槳（PaddlePaddle）開源；2017 年 5 月，Facebook 給深度學習開發者帶來了 Cafee2。這幾年，國內外的科技巨頭不約而同地在深度學習框架上落下一子。
從技術發展的角度去看，上述三家公司開源的深度學習平臺是我們走進 AI 時代的路途中，繞不開的一環。
一方面，由算法、計算能力以及數據三個要素構成的深度學習技術趨勢，對於絕大多數開發者甚至企業而言，幾乎也是三個無法邁入的門檻，而深度學習平臺則提供了一個類似「搭積木」的平臺，將不同模型、算法以及數據集放在一起，開發者可以根據自己的需求，挑選適合自己的算法、數據集，最終快速訓練出一個模型，從而大大降低了深度學習以及 AI 開發的門檻。
另一方面，無論是 Google 的 Tensorflow 還是百度的飛槳，都是從自身複雜的業務體系裡抽離出的技術架構。換句話說，這些平臺上的技術（包括算法、模型等）已經在工業界有了驗證，這對企業有著重要意義，畢竟，沒有哪家企業敢用一個沒有得到充分驗證的深度學習模型開展業務。
也正是上述兩點原因，深度學習開源平臺在企業裡逐漸流行。IDC 的調研報告發現，除了 IT 服務商與互聯網等所謂高科技行業之外，證券投資行業使用深度學習平臺的比例也達到 10%，電信服務的比例為 9.5%，而製造與醫療的比例分別是 6.7%和 6.2%。由於開源框架、開源平臺的存在，深度學習與生俱來的技術鴻溝不再難以逾越，金融、製造、能源、物流等本不具備「AI基因」的企業，也能夠很好地使用AI。
正如百度 CTO 王海峰此前的論斷：「深度學習正在推動人工智能進入工業大生產階段」，深度學習的火熱，絕不僅僅只是一種炒作，而是各個行業開始逐步認識到技術價值之後的主動選擇。
更重要的是，在這一次技術引領的行業變革潮流裡，傳統行業，如製造、醫療等，也和互聯網等所謂高科技行業站在了同一個起跑線上，構成了觀察未來幾年產業變革的切入點。
這也引出了一個疑問：當深度學習成為各個行業甚至關係到國計民生行業的重要佈局技術時，深度學習平臺的「安全穩定」也開始變得敏感，尤其是在當下，深度學習平臺有可能成為「技術暗戰」中的突破口，國外的Tensorflow、Cafee2 與中國的飛槳，將如何左右全球以及中國市場對於深度學習平臺的選擇？
誰能抓住中國深度學習平臺的新機遇？
IDC 的調查發現，企業用戶在選擇採用哪種開源框架時，往往傾向於使用同行已經在廣泛使用的技術。這一比例達到了64.6%，究其原因，同行的廣泛應用可以在一定程度上降低企業的開發成本。
這部分也解釋了為何 Google、Facebook 和百度會成為最受歡迎的三大深度學習開源平臺，一方面是其佈局早，三家公司在 2015-2017 相繼推出開源平臺，先發優勢明顯；另一方面則是其技術品牌的號召力，吸引各行各業的企業加入其中，由此也形成了深度學習平臺的「網絡效應」。
如果說 Google 和 Facebook 還會持續「霸榜」全球深度學習平臺，但中國市場的新格局卻在悄然變化中。
在 AI 第二大市場的中國，有海量的數據、豐富的應用場景，一個屬於中國深度學習平臺的巨大市場就擺在面前。但正如上文所言，深度學習平臺的「安全穩定」開始變得越發重要，勢必推動整個中國自由深度學習平臺的大爆發。
而作為目前中國唯一功能完備的深度學習開源平臺，百度飛槳是集核心框架、工具組件和服務平臺為一體的端到端開源深度學習平臺。無論是技術、生態服務還是落地能力，最有機會成為扛起中國深度學習發展的中堅力量。
首先，飛槳的技術迭代迭代速度非常快。自開源以來，飛槳就開啟了技術的快速迭代期，如果以本月初的百度 AI 開發者大會為一個時間節點，飛槳的技術已展現出行業的領先之勢。
比如可以同時向用戶提供動態圖和靜態圖，這滿足了不同階段的用戶需求，動態圖側重AI 訓練效果實時調試，靜態圖則加速 AI 業務快速部署。
再比如模型訓練上，目前飛槳為用戶提供70+精選經過真實業務場景驗證的、應用效果最佳的官方算法模型，涵蓋視覺、NLP、語音和推薦等AI核心技術領域。
其次，與其他開源平臺類似，深度學習開源平臺也是一個社區，不僅僅侷限在技術升級，還需要圍繞技術的一系列服務與生態。
目前來看，飛槳為開發者提供了不同層級的成長方案，涵蓋了從入門工程師到首席 AI 架構師的培養；另外根據公開資料，飛槳此前就已經聯合中國科技大學、北京航空航天大學等知名高校，推出全國首批深度學習師資培訓班。並在全國範圍招募人工智能基礎的教師，進行深度學習理論知識與深度學習技術框架實操技能的培訓。
第三，從技術迭代到人才培養，飛槳在各行各業的落地能力也初步顯現。比如在百度的地圖產品裡，利用飛槳的能力，可以大幅提升 ETA（預計到達時間）的預測精準度，從而幫助用戶提前預知路況，避開擁堵時段。這是一個很好的例子。
在本月的百度 AI 開發者大會上，飛槳已與華為麒麟芯片進行了深度合作，也被被外界認為是改寫中國AI 未來的一次合作。
如果要去搜索當下全球科技行業最火的領域，AI（人工智能）一定是一個備選答案，而如果要在 AI 領域裡尋找最佳代言，深度學習當仁不讓地成為唯一入圍者。
IDC 的最新的一份報告也指出，深度學習正在成為企業推進部署 AI 的重要路徑。在這份名為《中國深度學習平臺市場份額調研》的報告中，IDC 從用戶習慣、行業分佈等方面對中國深度學習平臺市場現狀進行了全面解析。調研結果顯示，在AI技術使用方面，接受調研的企業和開發者中，86.2%選擇使用開源深度學習框架。
這也意味著，深度學習開源平臺正在成為中國各行各業迅速佈局 AI 的重要選擇，也是 AI 走向產業化的重要推動力。
值得一提的是，IDC 的報告還顯示，在目前國內深度學習的綜合市場中，Google、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者佔據了國內超過一半的市場份額，其中，百度也是唯一進入市場前三的中國平臺。
那麼，如何理解深度學習平臺的技術價值和社會價值？特別是在關於科技自主話題越來越熱點當下，在 Tensorflow 與 Caffe2 這樣的國外深度學習框架的下，中國在深度學習領域是否具備自主性？
深度學習平臺的價值
公開資料顯示，2015 年 11 月，Google 正式開源 Tesorflow；2016 年 9 月，百度宣佈飛槳（PaddlePaddle）開源；2017 年 5 月，Facebook 給深度學習開發者帶來了 Cafee2。這幾年，國內外的科技巨頭不約而同地在深度學習框架上落下一子。
從技術發展的角度去看，上述三家公司開源的深度學習平臺是我們走進 AI 時代的路途中，繞不開的一環。
一方面，由算法、計算能力以及數據三個要素構成的深度學習技術趨勢，對於絕大多數開發者甚至企業而言，幾乎也是三個無法邁入的門檻，而深度學習平臺則提供了一個類似「搭積木」的平臺，將不同模型、算法以及數據集放在一起，開發者可以根據自己的需求，挑選適合自己的算法、數據集，最終快速訓練出一個模型，從而大大降低了深度學習以及 AI 開發的門檻。
另一方面，無論是 Google 的 Tensorflow 還是百度的飛槳，都是從自身複雜的業務體系裡抽離出的技術架構。換句話說，這些平臺上的技術（包括算法、模型等）已經在工業界有了驗證，這對企業有著重要意義，畢竟，沒有哪家企業敢用一個沒有得到充分驗證的深度學習模型開展業務。
也正是上述兩點原因，深度學習開源平臺在企業裡逐漸流行。IDC 的調研報告發現，除了 IT 服務商與互聯網等所謂高科技行業之外，證券投資行業使用深度學習平臺的比例也達到 10%，電信服務的比例為 9.5%，而製造與醫療的比例分別是 6.7%和 6.2%。由於開源框架、開源平臺的存在，深度學習與生俱來的技術鴻溝不再難以逾越，金融、製造、能源、物流等本不具備「AI基因」的企業，也能夠很好地使用AI。
正如百度 CTO 王海峰此前的論斷：「深度學習正在推動人工智能進入工業大生產階段」，深度學習的火熱，絕不僅僅只是一種炒作，而是各個行業開始逐步認識到技術價值之後的主動選擇。
更重要的是，在這一次技術引領的行業變革潮流裡，傳統行業，如製造、醫療等，也和互聯網等所謂高科技行業站在了同一個起跑線上，構成了觀察未來幾年產業變革的切入點。
這也引出了一個疑問：當深度學習成為各個行業甚至關係到國計民生行業的重要佈局技術時，深度學習平臺的「安全穩定」也開始變得敏感，尤其是在當下，深度學習平臺有可能成為「技術暗戰」中的突破口，國外的Tensorflow、Cafee2 與中國的飛槳，將如何左右全球以及中國市場對於深度學習平臺的選擇？
誰能抓住中國深度學習平臺的新機遇？
IDC 的調查發現，企業用戶在選擇採用哪種開源框架時，往往傾向於使用同行已經在廣泛使用的技術。這一比例達到了64.6%，究其原因，同行的廣泛應用可以在一定程度上降低企業的開發成本。
這部分也解釋了為何 Google、Facebook 和百度會成為最受歡迎的三大深度學習開源平臺，一方面是其佈局早，三家公司在 2015-2017 相繼推出開源平臺，先發優勢明顯；另一方面則是其技術品牌的號召力，吸引各行各業的企業加入其中，由此也形成了深度學習平臺的「網絡效應」。
如果說 Google 和 Facebook 還會持續「霸榜」全球深度學習平臺，但中國市場的新格局卻在悄然變化中。
在 AI 第二大市場的中國，有海量的數據、豐富的應用場景，一個屬於中國深度學習平臺的巨大市場就擺在面前。但正如上文所言，深度學習平臺的「安全穩定」開始變得越發重要，勢必推動整個中國自由深度學習平臺的大爆發。
而作為目前中國唯一功能完備的深度學習開源平臺，百度飛槳是集核心框架、工具組件和服務平臺為一體的端到端開源深度學習平臺。無論是技術、生態服務還是落地能力，最有機會成為扛起中國深度學習發展的中堅力量。
首先，飛槳的技術迭代迭代速度非常快。自開源以來，飛槳就開啟了技術的快速迭代期，如果以本月初的百度 AI 開發者大會為一個時間節點，飛槳的技術已展現出行業的領先之勢。
比如可以同時向用戶提供動態圖和靜態圖，這滿足了不同階段的用戶需求，動態圖側重AI 訓練效果實時調試，靜態圖則加速 AI 業務快速部署。
再比如模型訓練上，目前飛槳為用戶提供70+精選經過真實業務場景驗證的、應用效果最佳的官方算法模型，涵蓋視覺、NLP、語音和推薦等AI核心技術領域。
其次，與其他開源平臺類似，深度學習開源平臺也是一個社區，不僅僅侷限在技術升級，還需要圍繞技術的一系列服務與生態。
目前來看，飛槳為開發者提供了不同層級的成長方案，涵蓋了從入門工程師到首席 AI 架構師的培養；另外根據公開資料，飛槳此前就已經聯合中國科技大學、北京航空航天大學等知名高校，推出全國首批深度學習師資培訓班。並在全國範圍招募人工智能基礎的教師，進行深度學習理論知識與深度學習技術框架實操技能的培訓。
第三，從技術迭代到人才培養，飛槳在各行各業的落地能力也初步顯現。比如在百度的地圖產品裡，利用飛槳的能力，可以大幅提升 ETA（預計到達時間）的預測精準度，從而幫助用戶提前預知路況，避開擁堵時段。這是一個很好的例子。
在本月的百度 AI 開發者大會上，飛槳已與華為麒麟芯片進行了深度合作，也被被外界認為是改寫中國AI 未來的一次合作。
與華為麒麟的合作，更像是是飛槳落地產業實踐的縮影之一。根據其官方資料，飛槳已經在工業、林業、農業、物流、零售等眾多產業場景落地。比如在工業領域，大恆集團應用飛槳進行多種產品外觀質檢模型研發與部署，打造的質檢一體機實現了工業質檢效率的顯著提升，並已在在電池隔膜缺陷質檢產線上進行全面落地；而在在林業領域，北京林業大學基於飛槳打造的林業蟲情監測系統，可準確識別紅脂大小蠹，將原本需要兩週的檢查任務縮短至1小時，助力林業蟲害防治。
第四，飛槳在國內企業開發者的影響力與日俱增。前不久百度透露，一週內飛槳下載量激增12%。再結合上述市場份額第三的數據，國內的企業對飛槳的認可度可見一斑。
寫在最後：深度學習平臺的戰略意義
某種意義上說，過往科技行業的競爭也是操作系統的競爭，誰擁有了操作系統的話語權，誰掌握了生態、開發者以及應用。
從 PC 到智能手機，掌握操作系統的幾家美國公司不僅成為這個星球上最賺錢公司，還緊緊握著全球科技發展的「命脈」。而在 AI 時代即將來臨的當下，百度 CTO 王海峰曾這樣定義深度學習平臺的角色：「深度學習框架是智能時代的操作系統」。簡言之，這是一個承上啟下的角色，往下連接芯片以及其他操作系統，往上則將企業業務和行業應用對接在一起。
從這個角度來看，面向 AI 時代的操作系統之爭也是深度學習平臺之爭。
作為一個紮根中國、面向中國企業的深度學習開源平臺，飛槳之於中國深度學習發展的意義不言而喻，中國需要屬於自己的深度學習開源平臺，也需要更多基於中國市場需求進行創新的企業開發者。飛槳的技術突破、服務生態以及落地能力，正在成為承載中國企業 AI 發展以及產業轉型的舞臺 ，也將使得中國在未來全球人工智能競爭中擁有不小的話語權。（完）