中国深度学习平台逆袭，只是因为“国潮”吗？(4)

首先，当前深度学习平台主要是帮助软件开发者，但是长远来看，深度学习平台是链接软硬件的桥梁，平台能够与芯片企业共同围绕软硬协同进行联合优化，从而提升对差异化的硬件芯片的适配能力，最终提升整体的AI性能，起到“操作系统”的作用，比如百度飞桨就与硬件厂商深入合作，进行广泛模型适配并开展软硬一体联合优化，目前已与超过20个厂家，30种以上的芯片完成适配工作，并联合发起硬件生态共创计划。

其次，深度学习平台还能够进一步提升赋能平台广度，向更多行业更多领域拓展，并通过提供端到端代码实现方案降低行业创新门槛，如飞桨提供超过500个精选算法和预训练模型，其中就包含了经过产业实践长期打磨的主流模型；结合产业实际场景、精心打造了精度与性能平衡PP系列特色模型，覆盖目标检测、OCR、语音理解等多个高频应用场景，可以让AI产业应用时达到事半功倍的效果；飞桨产业范例库和产业模型选型工具则以真实产业场景和数据为蓝本进行研发，涵盖智慧城市、智能制造等多个领域，助力企业灵活运用模型和开发套件构建完整的落地方案，直达项目落地，降低AI产业落地难度。

最后深度学习平台不仅是AI开发者的聚集地，同时也是孵化器，当前，深度学习平台正通过组织培训、技术指导、赛事等活动等方式，与开发者共建社区生态。同时，通过组织人工智能赛事活动，推动在前沿研究、产业应用中的AI技术难点攻关。

总而言之，虽然从客观上来讲，飞桨等国内平台只是迈出了万里长征第一步，距离其成为AI产业核心驱动力的“完全形态”还有很长的距离，但是深度学习平台的增长并非是线性增长，而是技术水平、算力、用户规模、模型数量的复合型增长，在“乘数效应”的驱动下，可以想见，在不远的未来，深度学习平台会在近至自动驾驶，远至天地探测，小到蛋白质折叠预测，大到核聚变装置控制的广阔领域里，为我们的技术发展带来新的曙光。

所以，中国的深度学习平台并不只是逆袭，更是在顺风飞翔。

作者：钱皓

编辑：安吉拉