168-中国人工智能框架市场调研报告.pdf
本报告是由Omdia独立完成的中国人工智能框架市场调研报告，旨在从开发者角度出发，研究主流人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等）的特点和能力，以及开发者对这些框架的选择偏好。
**核心发现：**
* **人工智能框架的核心地位：** 人工智能框架是人工智能行业的核心，几乎所有人工智能项目都建立在其上。
* **选择因素：** 易用性和性能是开发者选择人工智能框架的两大主要因素。TensorFlow、PyTorch和JAX在易用性上表现较好，而MindSpore和PaddlePaddle在中国本土框架中获得较高认可。
* **关注点转变：** 开发者越来越关注“负责任的人工智能”，安全隐私等合规性问题日益重要。TensorFlow和MindSpore在“负责任的人工智能”方面提供了较好的支持。
* **框架侧重：** 主流人工智能框架在能力和特性方面各有侧重，有的框架侧重于全生命周期开发部署，有的则针对特定用途。
* **知名度：** TensorFlow和PyTorch在中国开发者中知名度领先，MindSpore和PaddlePaddle等本土框架也占据重要地位。
* **行业趋势：** “Al for Science”（科学计算）和预训练大模型成为人工智能框架的重要发展方向，同时也对框架提出了更高的要求。
* **痛点：** 开源框架在满足数据安全、隐私保护等合规性要求方面存在不足，缺少对某些编程语言的支持。
* **应用领域：** 智能推荐引擎在人工智能应用中占比最高。
**行动倡议：**
* **提高易用性：** 中国本土框架应在易用性方面赶上甚至超过国外框架。
* **顺应行业趋势：** 积极参与预训练大模型的开发，建设“负责任的人工智能”。
* **整合四大要素：** 将算法、算力、数据和场景紧密连接。
* **打造四种能力：** 软硬件协同优化能力、分布式并行处理能力、端到端支持能力、超大规模模型训练能力。
* **培育应用场景：** 通过示范项目建设，促进人工智能应用落地。
* **建设生态和社区：** 共建人工智能生态实验室，打造本土人工智能社区。
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