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导语：由于百度发展的局限性 ， 使得飞桨在海外的应用受限 。 未来如何将飞桨推到国际市场 ， 讲好AI的故事 ， 恐怕是百度要在2022年认真考虑的问题 。
出品丨数科社 作者丨柠溪
国内人工智能产业市场在2021年开始迎来了大爆发 。
无论是萝卜快跑的自动驾驶出租车 ， 还是智能识图、语音识别与输入、影音剪辑等方面 ， 层出不穷的人工智能技术极大的提升了人们生活的便利性和科技感 。
庞大的市场需求也助力了很多冲击资本市场的大型科技企业 。 AI四小龙里商汤上市和剩余几家纷纷冲击IPO就是一个重要的佐证 。
2021年人工智能领域的算法分析师、程序员、工程师 ， 已经成为最新互联网就业市场上抢手的香饽饽 。 尤其是人工智能规划和算法的精通者 ， 在其中占有更大的优势 。
更有意思的是 ， 曾几何时几乎全部做人工智能开发的程序员、工程师和算法分析师 ， 用的深度学习框架都来自美国 。 TensorFlow、PyTorch虽然是开源项目 ， 但都在美国公司掌控之下 ， 不确定性如影随形
迫切需要替代品的背景下 ， 已经历经6年开发并逐渐成熟的百度飞桨 ， 成为越来越多中国人工智能开发工程师和算法分析师的优选 。
百度也借此举办了多期人工智能规划师的培训 ， 试图利用自己的经验为中国人工智能领域提供高水平的人才储备 。
伴随着应用飞桨项目和产业端结合的越来越频繁紧密 ， 截至目前 ， 飞桨所拥有的工业产业模型超过300个 ， 已逐渐成为一个非常易于开发的通用性人工智能深度学习平台 。
最新信息 ， 在2021年年底 ， 飞桨已经超越其他竞争对手 ， 稳居两个老牌深度学习框架之后 ， 成为全球第三大深度学习框架平台 。
在核心软件开发领域 ， 这可以说是首个成为主流应用开发工具的中国的平台 。 很多关心人工智能行业的人不禁要问：他们是怎么做到的？
01丨深度学习平台的能力
很久以前 ， 在人工智能领域刚刚开始的时候 ， 所有的项目都是从零起步 。 比如 ， 人们要想做出一个图形处理的项目 ， 就必须从摄像头调取 ， 而这样的动作 ， 得写相应的支持程序 。
因此2015年之前 ， 世界人工智能领域的项目进度比较慢 。 毕竟熟练的工程师和程序员就这些 ， 后续的人员 ， 想进入这个领域还需要进行长时间的学习 。
这为深度学习框架的出现提供了强大的需求和促动力 。
当时 ， 美国谷歌公司和另一个从谷歌出来的资深程序员 ， 提出了两个深度学习的开发平台与框架 。 这就是当前使用人数最多的ensorFlow和PyTorch 。
人工智能最早的应用其实是在数据标注 ， 也就是穷举的方式列举所有遇到问题时机器应该产生的反应 ， 但这并不是真正的人工智能或者说应该算伪人工智能 。 从谷歌2016年推出超级人工智能阿尔法狗之后 ， 深度学习成为很多人工智能公司追求的系统技术基础 。 而阿尔法狗的底层框架 ， 正是建立在TensorFlow的平台之上 。
很快 ， TensorFlow、PyTorch这两个新生的深度学习开发平台框架迅速在业内走红 ， 成为后续各个创业项目技术积累的基础 。
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