超越TensorFlow、PyTorch，百度飛槳登頂中國(guó)市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模第一 | 信通院最新報(bào)告

金磊 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

百度飛槳又一次被“點(diǎn)名”了：

中國(guó)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模第一！

這就是中國(guó)信通院與深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程研究中心聯(lián)合發(fā)布的《深度學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展報(bào)告（2022年）》（下文簡(jiǎn)稱報(bào)告）中，所給出的最新結(jié)論。

而且還是和老牌深度學(xué)習(xí)框架選手，谷歌家的TensorFlow、Meta家的PyTorch一較高下后的結(jié)果。

不僅如此，報(bào)告中還指出，中國(guó)已經(jīng)成為全球開(kāi)發(fā)框架生態(tài)發(fā)展最快的國(guó)家。

單是在社區(qū)生態(tài)這一塊，以飛槳為代表的“中國(guó)隊(duì)”便在GitHub中交出了一組亮眼的數(shù)據(jù)：

• 項(xiàng)目貢獻(xiàn)人數(shù)（Contributors）增速：是TensorFlow的5.2倍，PyTorch的1.6倍；
• 關(guān)注度（Stars）增速：是TensorFlow的3.8倍，PyTorch的1.3倍。

而與信通院這次發(fā)出的“信號(hào)”類似，在更早之前，IDC和弗若斯特沙利文等研究機(jī)構(gòu)也給出了值得關(guān)注的結(jié)論。

它們分別在報(bào)告中指出：

飛槳在中國(guó)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)中的綜合份額已超越其他國(guó)際巨頭，成為中國(guó)第一。

飛槳在中國(guó)深度學(xué)習(xí)軟件框架市場(chǎng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力領(lǐng)跑行業(yè)。

不難看出，百度飛槳在多家研究機(jī)構(gòu)調(diào)研下，已然成為佼佼者的存在。

那么問(wèn)題就來(lái)了：

飛槳何以實(shí)現(xiàn)“國(guó)內(nèi)第一”？

人工智能發(fā)展至今，可以說(shuō)是已經(jīng)成為最具活躍度的創(chuàng)新領(lǐng)域。

并且隨著其不斷在產(chǎn)業(yè)乃至生活中的應(yīng)用，不僅是對(duì)技術(shù)本身，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了推動(dòng)作用。

而縱觀近十幾年來(lái)的發(fā)展軌跡，較為顯著的一點(diǎn)是：深度學(xué)習(xí)仍舊是當(dāng)下進(jìn)程中的那個(gè)“主旋律”。

因此，與之對(duì)應(yīng)的深度學(xué)習(xí)框架，也就成為了類似于AI時(shí)代下操作系統(tǒng)般的存在——下接芯片，上承各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用。

這也就是國(guó)內(nèi)外科技巨頭不遺余力地在此發(fā)力的原因了。

值得一提的是，在飛槳于2016年率先開(kāi)源之后，2020年成為國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展歷程中值得被“標(biāo)記”的一年。

因?yàn)樵谶@一年，國(guó)內(nèi)外深度學(xué)習(xí)框架的全球格局，發(fā)生了顯著的變化：

從圖中不難看出，在2020年之前，深度學(xué)習(xí)框架仍舊是TensorFlow和PyTorch等主流“玩家”來(lái)主導(dǎo)，國(guó)內(nèi)僅有百度飛槳一枝獨(dú)秀。

但在此之后，國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)框架異軍突起，呈現(xiàn)了第一波集中式的爆發(fā)。

產(chǎn)業(yè)界方面，獨(dú)角獸曠視拿出了工業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架天元（MegEngine），一流科技OneFlow、華為昇思（MindSpore）也在同年登場(chǎng)。

學(xué)術(shù)界方面，清華大學(xué)則是開(kāi)源了支持即時(shí)編譯的深度學(xué)習(xí)框架計(jì)圖（Jittor）。

而信通院此番研究結(jié)果，正是基于國(guó)內(nèi)外現(xiàn)如今“百家爭(zhēng)鳴”般的深度學(xué)習(xí)框架。

從報(bào)告中來(lái)看，信通院這次將百度飛槳定位為“中國(guó)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模第一”，主要是從三個(gè)維度進(jìn)行的考量。

首先，是技術(shù)應(yīng)用能力。

報(bào)告認(rèn)為，在全球范圍來(lái)看TensorFlow和PyTorch仍是深度學(xué)習(xí)框架的主流“玩家”，但與此同時(shí)，也認(rèn)可了百度飛槳自2016年以來(lái)的成績(jī)。

例如在GitHub和Papers with Code的趨勢(shì)榜單中，飛槳的PaddleClas、PaddleDetection、PaddleGAN等多個(gè)套件便登頂榜單。

并且從技術(shù)專利數(shù)量來(lái)看，百度在深度學(xué)習(xí)方面已經(jīng)取得全球第一的成績(jī)。

值得一提的是，飛槳還做到了“因地制宜”，針對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的需求變化，不僅提供了大量“有經(jīng)驗(yàn)”的產(chǎn)業(yè)模型庫(kù)，還支持中文環(huán)境的算法和API：

相較于TensorFlow和PyTorch成為更滿足國(guó)內(nèi)技術(shù)應(yīng)用需求的開(kāi)發(fā)框架。

其次，是社區(qū)生態(tài)構(gòu)建。

正如剛才我們提到的，報(bào)告指出“我國(guó)已成為全球開(kāi)發(fā)框架生態(tài)發(fā)展最快的國(guó)家”。

報(bào)告統(tǒng)計(jì)了近一年半以來(lái)，我國(guó)以飛槳為代表的深度學(xué)習(xí)框架在貢獻(xiàn)人數(shù)、關(guān)注等方面，與主流“玩家”的增速對(duì)比。

基于此，報(bào)告認(rèn)為：

整體來(lái)看，目前飛槳社區(qū)生態(tài)僅次于PyTorch，位居國(guó)內(nèi)市場(chǎng)次席。

而且報(bào)告針對(duì)國(guó)內(nèi)玩家，圍繞“活躍度”、“關(guān)注度”和“貢獻(xiàn)人數(shù)”也做了數(shù)據(jù)的對(duì)比統(tǒng)計(jì)：

不難看出，百度飛槳在各項(xiàng)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，都處于遙遙領(lǐng)先的狀態(tài)。

最后，是平臺(tái)服務(wù)規(guī)模。

報(bào)告指出，目前國(guó)內(nèi)在深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)者群體規(guī)模最大的便是百度飛槳，已經(jīng)達(dá)到了477萬(wàn)、服務(wù)18萬(wàn)個(gè)企事業(yè)單位，并且通過(guò)飛槳所打造出來(lái)的AI模型數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了56萬(wàn)個(gè)。

綜上數(shù)據(jù)，報(bào)告得出了如下了結(jié)論：

飛槳已經(jīng)超越TensorFlow和PyTorch，成為國(guó)內(nèi)服務(wù)規(guī)模最為廣泛的框架工具。

至于為什么信通院要通過(guò)這三個(gè)維度來(lái)做評(píng)判，在報(bào)告中也道出了其緣由。

報(bào)告認(rèn)為，要構(gòu)建面向產(chǎn)業(yè)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，不僅僅是打造一個(gè)框架這么簡(jiǎn)單，更需要兼顧模型研發(fā)到部署的服務(wù)體系。

總體而言，需要包含這三個(gè)要素：開(kāi)發(fā)框架、算法模型和開(kāi)發(fā)工具及能力平臺(tái)。

基于如此要素的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，方可實(shí)現(xiàn)其基礎(chǔ)核心：

通過(guò)打造易用、高效、可拓展的框架引擎，解決產(chǎn)業(yè)級(jí)應(yīng)用的一系列問(wèn)題，涉及編程范式、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、軟硬件適配等關(guān)鍵技術(shù)。

無(wú)獨(dú)有偶，在IDC和沙利文的研究報(bào)告中，對(duì)百度飛槳“市場(chǎng)第一”的評(píng)判維度，同樣也是圍繞著易用、高效和落地等關(guān)鍵詞展開(kāi)。

那么基于這樣的結(jié)果，還有一個(gè)更為深入的問(wèn)題值得探討：

飛槳拿下“國(guó)內(nèi)第一”，意味著什么？

從多方研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告來(lái)看，國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)框架的市場(chǎng)著實(shí)有“厚積薄發(fā)”的味道。

而百度飛槳作為國(guó)內(nèi)最先發(fā)力且目前成績(jī)最佳的那一個(gè)，或許多方給予的“第一”殊榮，正是意味著飛槳在“如何把深度學(xué)習(xí)用起來(lái)”這件事上，提交了一個(gè)“高分作業(yè)”。

這份“作業(yè)”，我們不妨將其定義為“飛槳模式”。

若是將其拆解開(kāi)來(lái)，大致可以分為三個(gè)關(guān)鍵詞，分別是深度學(xué)習(xí)、產(chǎn)業(yè)級(jí)和開(kāi)源開(kāi)放。

“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)關(guān)鍵詞，不僅指的是人工智能核心基礎(chǔ)技術(shù)本身，還應(yīng)當(dāng)囊括深度學(xué)習(xí)框架，讓開(kāi)發(fā)者能夠面對(duì)不同需求，不用再?gòu)?到1地去搭建，更應(yīng)該像是搭積木一樣簡(jiǎn)單。

為此，“易用”從始至今都是百度飛槳在發(fā)展、迭代中的一條主線路，也是能夠在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模拿下第一的“致勝法寶”。

比如，飛槳企業(yè)版零門(mén)檻AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)EasyDL一站式支持智能標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署等功能，內(nèi)置豐富的預(yù)訓(xùn)練模型，支持公有云/本地服務(wù)器/設(shè)備端等靈活部署，已在工業(yè)、零售、制造、醫(yī)療等領(lǐng)域落地。

有開(kāi)發(fā)者評(píng)價(jià)：就像廚師無(wú)需親自制作菜刀一樣，碼農(nóng)們可以按需調(diào)用，開(kāi)發(fā)AI程序、做出AI硬件，無(wú)論是PC、平板、電視還是安卓、iOS，都可以適配。

這就讓開(kāi)發(fā)者可以在不挑算法的情況下，“絲滑”地去做開(kāi)發(fā)。

除此之外，現(xiàn)在飛槳的核心框架做到了貫穿開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、推理部署三個(gè)環(huán)節(jié)，基礎(chǔ)模型庫(kù)更是覆蓋CV、NLP、推薦、語(yǔ)音、知識(shí)增強(qiáng)的文心大模型。

而開(kāi)發(fā)者所要做的，僅僅是根據(jù)自身業(yè)務(wù)的需求，把數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)來(lái)訓(xùn)練即可，最終就可以快速實(shí)現(xiàn)部署。

用百度CTO王海峰在最近百度世界大會(huì)上，與撒貝寧的一段對(duì)話來(lái)形容就是：

百度飛槳像是一道完成了九成的菜，主料、佐料全都準(zhǔn)備好了，只需要拿回去往鍋里放就行了。

“產(chǎn)業(yè)級(jí)”則指的是，飛槳平臺(tái)上的所有技術(shù)，并不是一張張PPT，而是用真金不怕火煉的方式，在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中歷練過(guò)的那種。

根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，飛槳提供超過(guò)500個(gè)精選算法和預(yù)訓(xùn)練模型，其中就包含了經(jīng)過(guò)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐長(zhǎng)期打磨的主流模型；飛槳還結(jié)合產(chǎn)業(yè)實(shí)際場(chǎng)景、精心打造了精度與性能平衡PP系列特色模型，覆蓋目標(biāo)檢測(cè)、OCR、語(yǔ)音理解等多個(gè)高頻應(yīng)用場(chǎng)景，可以讓AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用時(shí)達(dá)到事半功倍的效果。

飛槳產(chǎn)業(yè)范例庫(kù)和產(chǎn)業(yè)模型選型工具則以真實(shí)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)為藍(lán)本進(jìn)行研發(fā)，涵蓋智慧城市、智能制造等多個(gè)領(lǐng)域，助力企業(yè)靈活運(yùn)用模型和開(kāi)發(fā)套件構(gòu)建完整的落地方案，直達(dá)項(xiàng)目落地，降低AI產(chǎn)業(yè)落地難度。

正所謂“實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)”，飛槳的技術(shù)也真真實(shí)實(shí)地已經(jīng)用來(lái)在各行各業(yè)當(dāng)中。

例如百度世界大會(huì)上最新展現(xiàn)的這些故事：飛槳走進(jìn)過(guò)內(nèi)蒙古大草原，相關(guān)高校團(tuán)隊(duì)借助飛槳，針對(duì)牧民在養(yǎng)羊上的痛點(diǎn)，打造了母羊分娩預(yù)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提高羊羔成活率。

再如農(nóng)業(yè)場(chǎng)景之下，飛槳還曾幫助農(nóng)業(yè)科研人員開(kāi)展農(nóng)田地塊分割和農(nóng)田障礙物識(shí)別。

從結(jié)果上來(lái)看，即使在形狀不規(guī)則、環(huán)境復(fù)雜的農(nóng)田地塊里，也能快速獲取高精度農(nóng)田場(chǎng)景模型，保障了農(nóng)機(jī)的精準(zhǔn)作業(yè)。

最后的“開(kāi)源開(kāi)放”，指的就是百度把多年來(lái)積累下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，一口氣毫無(wú)保留地釋放出來(lái)，和各界共同打造更強(qiáng)大的AI生態(tài)。

至于這么做的理由，其實(shí)也無(wú)需再多贅述，畢竟開(kāi)源的力量，大家都是有目共睹的。

正如王海峰所說(shuō)：

作為“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”，百度飛槳集深度學(xué)習(xí)框架、產(chǎn)業(yè)級(jí)模型庫(kù)，以及豐富的開(kāi)發(fā)套件和工具組件為一體，持續(xù)降低門(mén)檻，支持企業(yè)和廣大開(kāi)發(fā)者開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

飛槳的技術(shù)生態(tài)繁榮，也從一個(gè)側(cè)面反映出中國(guó)人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、人才正在蓬勃發(fā)展。

……

以上便是“飛槳模式”的主要內(nèi)容了，至于這種模式的正確與否，還需要時(shí)間來(lái)慢慢考驗(yàn)。

但能夠明確的一點(diǎn)是，起碼“飛槳模式”現(xiàn)在所發(fā)力的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，是與此次信通院報(bào)告中對(duì)于深度學(xué)習(xí)未來(lái)展望所契合的，即：

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)能力將圍繞技術(shù)實(shí)力、功能體驗(yàn)、生態(tài)模式三個(gè)維度演進(jìn)迭代。

并且單單是做到落地“格局”還是小了，深度學(xué)習(xí)框架還肩負(fù)更加深遠(yuǎn)的價(jià)值，正如報(bào)告中所述：

從更長(zhǎng)周期和更廣視野來(lái)看，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)將持續(xù)提升傳統(tǒng)行業(yè)高附加值產(chǎn)品的比重，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)國(guó)家產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)韌性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，已成為一項(xiàng)具有戰(zhàn)略性、全局性、時(shí)代性、現(xiàn)實(shí)性的緊迫任務(wù)，需要政府、科研機(jī)構(gòu)、人工智能企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)等各方通力協(xié)作配合，共同營(yíng)造積極健康的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

掃碼獲取報(bào)告