國產開源框架越來越多，抓住產業化的窗口期要靠誰？
山東信通引入飛槳的模型壓縮庫PaddleSlim和端側推理引擎Paddle Lite，打造出了一整套輸電智能巡檢方案……
之所以將不同的開源深度學習框架進行對比，并非是為了渲染“春秋戰國”的對抗氣氛，而是當深度學習走向與產業結合的深水區，深度學習框架逐漸在產業智能化進程中扮演核心角色的時候，應該多探討一下生態該怎么建設。
中國的開源深度學習框架需要的不僅是百花齊放，在加速應用落地、擺脫外部依賴的大背景下，還應該鼓勵一枝爭春。
比如重點扶持一兩家開源深度學習框架，推動上下游產業的聯動，就像百度飛槳與華為麒麟芯片的深度合作，嘗試打造深度學習的中國標準；
再比如推動不同開源框架的兼容，一些創業公司和大學實驗室不缺少天才程序員，也適合一些創新性的探索，而百度、華為等科技巨頭則擅長開源生態的建設。至少從PyTorch引入TensorFlow的可視化來看，谷歌和Facebook已經開始了合作。
何況留待中國開源AI的核心挑戰在于能否抓住產業化的窗口期，不同平臺間合作的契機遠大于商業上的沖突。
04 寫在最后
百度CTO王海峰曾經這樣形容深度學習框架的價值：
在智能時代，深度學習框架起到承上啟下的作用，下接芯片和大型計算機系統，上承各種業務模型與行業應用，是“智能時代的操作系統”。
假如中國無法在智能時代打造出屬于自己的“操作系統”，被Windows、安卓卡脖子的故事將再次上演。想要在這場全球性的AI爭奪戰中勝出，中國企業勢必要在基礎和關鍵技術上下苦功，避免在沙灘上起高樓。
幸運的是，在無數有識之士的呼聲奔走下，國內也有了自己的開源深度學習框架“天團”，既有百度飛槳這樣在技術和應用上全面領先的C位擔當，也有計圖、天元、MindSpore、OneFlow等新興勢力。
只是就目前來看，從開源深度學習框架的遍地開花，到整個開源AI生態的持續繁榮，再到中國人工智能應用的行穩致遠，還需要不同領域開發者的協同努力，以及在政策層面進行適當的引導。
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