“深度学习框架是开启下一个AI时代的钥匙。”3月31日，在百度AI开放日上，百度AI技术生态总经理马艳军在谈到深度学习框架的重要性时如此表述。他指出，深度学习框架在人工智能技术体系中，处于贯通上下的腰部位置，下接芯片、上承应用，是智能时代的操作系统，它和芯片一起共同构成了人工智能的基础设施，重要性不亚于芯片。

随着重要性日益凸显，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。

在深度学习框架这一AI核心技术上，即便面临门槛高、生态建设难等困难，中国企业也必须掌握主动权。当前，人工智能进入大规模落地阶段，越来越多的开发者和企业正在基于国产深度学习平台开展智能化转型应用。

截至2021年12月，百度“飞桨”深度学习平台，已经冲破了过去在中国市场上谷歌、Facebook的垄断局面，成为中国深度学习平台综合市场份额第一。

不过，在全球深度学习领域，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。

对此，马艳军表示：“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。”

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。

目前，飞桨平台已经汇聚了406万开发者，创建了47.6万个 AI模型，累计服务15.7万企事业单位，覆盖工业、农业、医疗、城市管理、交通、金融等领域。

不过，马艳军也指出，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，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，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。但在应用体验方面，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，一个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。

马艳军认为，尽管还有很长的路要走，但构筑自主可控的深度学习和人工智能产业生态，或将决定未来5年AI技术格局和产业水平。