疫情尚未停止的当下，究竟哪些行业还在逆势增长，是很多人关心的问题。如果说股市是经济的晴雨表，那么财报的业务表现就是企业发展前景的风向标。就在刚刚，百度发布了2022年第一季度财报，在今年宏观市场普遍承压的大背景下，百度实现营收284.11亿元，超市场预期。百度表示，新的AI业务将推动长期增长，并为中国创新驱动型经济和可持续发展做出贡献。
AI技术支撑着百度新业务的长期发展，又是什么支撑着百度AI呢？答案是飞桨。
产业级深度学习开源开放平台飞桨，承载了百度全栈AI技术能力。平台实力不仅在百度自身业务增长中得到了印证，也作为底座不断推动着中国人工智能技术、产业和生态的蓬勃发展。
市场调研机构弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan，以下简称“沙利文”)发布的《中国深度学习软件框架市场研究报告（2021）》显示，百度飞桨在国内综合竞争力已超越PyTorch和TensorFlow，位居中国第一。
从中不难看到，飞桨不仅仅是百度一家企业的增长动能，更是新时代的“大国重器”。
所谓“大国重器”，不只有港珠澳大桥、“中国天眼”、“蛟龙号”等恢弘的工业基础设施，随着人工智能成为各国科技战略的焦点，飞桨这样的AI基础设施，同样是关乎科技自立、国计民生的重器。
想要理解深度学习框架发挥的作用，理解千行百业在智能化转型中的需求，以及飞桨究竟提供了哪些差异化能力，我们从“大国重器”应该具备的三重气质说起。
大国重器，需要一点自主力
凭什么说深度学习框架是国之重器，领导人的一句话可能是最好的诠释：“真正的大国重器，一定要掌握在自己手里。核心技术、关键技术，化缘是化不来的，要靠自己拼搏”。
可以说，历史上的大国重器，都是从无到有、从追赶到超越的世界级高科技高难度工程，如同火车头一般牵引着“中国列车”奔驰在高质量发展之路上。而深度学习框架，作为底层开发工具，通过对深度学习算法进行模块化封装，能够让AI快速便捷地为各行各业开发者所用，是整个人工智能产业链中最具技术含金量的环节，也是芯片、应用开发等多个主体集聚的环节，具有很强的不可替代性和制约性。而纵观全球，由谷歌团队开发的TensorFlow及由Meta团队开发的PyTorch两款深度学习软件框架，占据了相对主导地位。
无论是从科技自立、语言亲和度、产业贴合能力上来说，中国都必须有自己的深度学习框架。
2016年，百度PaddlePaddle（飞桨）作为中国首个自主研发的产业级深度学习软件框架，正式开源开放，由此开启了中国深度学习框架的产业布局加速之路，诸多中国科技互联网企业相继推出了自研框架。经过数年发展，中国深度学习软件框架行业整体格局逐步成型，伴随着产业智能化浪潮的层层迭起，即将迎来前所未有的发展机遇。
那么，报告中竞争力排名第一的飞桨，是否具备了“大国重器”自主底座的能力呢？从竞争关键要素：框架性能、硬件支持和市场表现来看，飞桨沉淀出了有力的支撑。
1. 产品能力，强劲的框架性能满足产业智能化需求。
如前所说，作为国之重器的深度学习框架要支撑各个行业的智能化升级，要求厂商有足够强大和完善的能力去满足广大客户的各种要求，使得AI能够在各场景下被广泛应用。飞桨针对不同需求、不同场景提供的API接口和解决方案远超于其他厂商，可以支撑广泛的模型开发，满足了不同行业、不同企业在不同应用周期的需求。
2. 生态能力，软硬件布局为澎湃算力提供有力支撑。
算力是深度学习三要素之一，是保障产业使用AI必须跨越的门槛，同时算力又涉及到芯片等计算硬件。飞桨在硬件生态上，一方面自主研发了昆仑芯片并成功实现量产部署，另一方面积极与国内外厂商合作，完成了31种芯片的适配和优化，包括英特尔、英伟达、华为、曙光、瑞芯微、安霸等等，达到中国市场芯片适配量第一。通过澎湃普惠的算力，飞桨进一步打破深度学习的应用壁垒。
3. 应用能力，AI技术化繁为简提升用户粘性与市场表现。
深度学习要从实验室走向千行百业，需要让尽可能多的人零门槛、安心地使用。一位郑州大学的力学教师曾告诉笔者，用飞桨EasyDL开发的模型在性能上甚至超越了海外开发框架，帮他们赢回了国家级比赛的奖项，也避免了海外框架突然限制带来的风险。飞桨全栈自研的科技自立能力，正推动AI广泛落地在科研、工业、零售、制造、互联网、交通等各个场景，自然也让飞桨的市场表现卓尔不群。
向深处挖掘，会发现深度学习框架的竞争，每一个成功要素背后都需要沉甸甸的努力和积累，都需要科技自立自强的信念，才能为中国AI构筑起显著优势和坚实底座。在渐趋明晰的竞争格局过程中，智能中国也在飞桨们的托举下张开羽翼，等待新一轮增长风暴。
大国重器，需要一点烟火气
很长一段时间，AI都是全球顶尖实验室中秀肌肉、拼参数、刷榜单的专属物，如果只是存在于高精尖实验室，那不能算是大国重器。无论是高原上的超高压输电线，大海上的石油钻井平台，还是山川河流中的发电站，这些大国重器宏伟且壮观，却也饱含着人间烟火气，为千家万户的美好生活提供着基础保障。深度学习框架只有走进广袤的产业原野之中，发挥普惠AI、为国民经济提质增效的价值，才能成为新时代的核心重器。
为实验室技术熏染上一丝烟火气，显然不是一件容易的事。就拿谷歌团队开发的TensorFlow为例，就被很多AI开发者吐槽晦涩难用，普通人想要学习更是无从下手。AI的“轮子”怎么造，才能让尽可能多的普通人能用、易用、爱用呢？
从飞桨的技术体系，可以分为三个层次来理解：
能用，来自底层技术的稳固。作为一种前沿技术，能用的前提是有足够的技术底牌作为支撑，避免为了支持国产而牺牲产业效率的局面。而百度飞桨的技术底牌显然是足够充足的，从2011年百度开始着眼深度学习研究之后，连续的研发投入已经带来了丰富的技术回报，全球深度学习专利全景报告《Deep Learning 2021 Patent Landscape》中，百度以2522件专利的申请总量排名世界第一，在核心算法突破上持续创新，比如全球首个知识增强千亿大模型鹏城-百度文心大模型，引领了大模型发展潮流，通过飞桨端到端自适应大规模分布式训练技术，训练速度可以达到优化前2.1倍。
易用，来自开发门槛的持续降低。从2016年开源开放以来，飞桨就在不断降低深度学习的开发门槛，提高AI的应用能力，最为行业开发者所称道的就是封装了百度领先算法的EasyDL、BML等平台，凭借高性能、一站式、轻量级部署等特性，没有代码基础也能轻松上手 AI 开发。
爱用，数转智改的增长动能。引入AI必然会带来一定的成本，愿意拥抱AI的渴望一定来自现实生产力的提升、落到实处的增长价值。对于人才、抗风险能力普遍不足的小微企业的长尾需求，飞桨通过开源开放的AI生态，让更多企业加入案例和解决方案的塑造，鼓励更多开发者加入，推动AI在各行业中低门槛、可复制、成本可控。2021年，百度飞桨AI Studio人工智能学习与实训社区用户量已经突破100万。
有理由相信，随着深度学习框架的覆盖范围不断扩展，夯实更多人拥抱AI的底气和信心，届时，AI也就从实验室中的高岭之花，变为无处不在的人间烟火气，铸就智能中国的前进步伐。
大国重器，需要一点自信力
长期以来提到科技自立，很多人第一时间想到的就是“国产替代”，似乎能够在一些卡脖子领域打造出备选就足够了。至少在AI领域，中国并没有落后，而且具备全球头部的技术优势，因此似乎可以对深度学习框架有一些更高、更远大的要求，不仅要做到国产替代，更要能引领未来，为全球AI科技发展做出中国独一无二的贡献。
从这个角度看，在深度学习框架竞争力排名第一，对飞桨来说既是嘉奖，更意味着沉甸甸的责任，用持续的创新来彰显中国科技力量，就像《大国重器》中那些勇闯世界工业技术“无人区”的基建一样。
那么，飞桨应该且能够在哪些领域发挥作用呢？目前看来，至少有三个层面需要领先者的努力：
1.持续技术创新，探索AI无人区。产业智能化浪潮刚刚兴起，AI作为创新最活跃的领域，还在不断交融、升级、优化，飞桨及百度也承担着底层技术突破任务。4月26日，由百度首席技术官王海峰任理事长兼主任的深度学习技术及应用国家工程研究中心揭牌，百度将和诸多产学机构一起，面向国家重大战略任务和重点工程建设需求，打造“国之重器”。
2.加强标杆赛道的引领作用。深度学习技术要深入产业还有许多现实技术挑战需要突破，比如自动驾驶在真实车道中的安全识别问题，AI落地工厂、矿山、医疗等领域的价值释放，这些都需要进一步探索，也是面向产业实践的飞桨所能发力的方向。
3. AI+云+IoT的产业一体化服务。在与实体经济融合的过程中，AI技术不是“一个人在战斗”，往往需要结合IoT设备、边缘计算、云计算等诸多前沿技术一起，才能达到提质增效、数转智改的目标，飞桨的全周期软硬件一体化特点，能够在加速AI赋能实体产业上打造出全球样板。
4. 进一步延展深度学习框架的纵深。随着更多领域开始引入AI，深度学习框架也面临着优化、升级的挑战，向上支撑AI for science科研创新，增强国产框架的影响力，助推更多科技突破；向下加速AI应用开发渗透到细分领域和普通人，持续降低AI应用门槛及成本，实现普惠AI。
不难发现，打造大国重器，并不仅仅是制造某一个产品/设施，而是需要搭建一个技术平台、人才平台、产业链平台、配套体系。当这样一个链条汇聚起来，马太效应也会越来越大。最终我们希望借由深度学习框架的“重器之力”，启动千行万业的增长新机遇，推动国家科技产业自立，引领人们进入AI无处不在的智能时代。
先人一步抓住AI这把钥匙究竟有何价值？相信百度最新财报已经给出了重量级的答案真实的增长，长远的希望，以及宽广的未来。
AI浪潮刚刚兴起，接下来深度学习框架能够释放多大的能量，将由每一个人书写。或许你与AI的故事，就是下一部《大国重器》中动人心弦的那一篇章。
