AI产业发展释放底层开发需求，国产开源框架不惧挑战奋起直追

AI产业的快速发展激发了底层开发的需求，国产开源框架在面对海外竞争时展现出积极应对和奋力追赶的态度。

随着AI成为全球最受关注的开源领域之一，部分原因可以归功于海外厂商对AI框架开源的积极推动。2015年是AI开源的关键一年，TensorFlow、MXNet、Keras等重要框架相继开放源代码，随后PyTorch也在2016年宣布开源。这些举措使得国内AI开发者能够轻松获取到成熟的海外框架，从而让海外框架在国内市场占据了一定的先发优势。

然而，尽管当前海外框架在国内的使用率仍然较高，但自2016年底以来，以飞桨为代表的国产AI框架开始进入市场，并为AI企业提供了技术自主、性能高效的开发工具。这标志着国产框架正在成为海外框架的强大竞争对手，并有望在未来进一步提升市场份额。

总的来说，AI产业的繁荣促进了国内外开源框架的快速发展，而国产框架在与海外框架的竞争中展现出了强烈的进取心和不断提升的技术实力。随着AI技术在各行业的深入应用，未来AI框架市场的竞争格局将会更加激烈，也为国产框架的发展提供了广阔的空间和机遇。

中国开源AI框架行业分层:技术巨头推出AI通用型框架，AI厂商及研究机构聚焦垂直型框架.

在中国AI框架市场中，可以将AI框架分为通用型和垂直型两类。互联网及技术巨头凭借其基础设施优势和资源投入能力，成为了通用型AI框架的主要供应商。其中，飞桨（PaddlePaddle）和MindSpore在该领域具有较为突出的表现，提供覆盖全场景的AI开发支持。

与此同时，AI企业和研究机构则聚焦于开发垂直型AI框架。这些框架通常是基于企业自身的业务需求或科研机构的专业领域进行研发，针对特定应用场景提供高效、灵活的开发工具和解决方案。

通用型AI框架因其广泛的适用性和全面的功能支持，吸引了大量开发者和企业用户。而垂直型AI框架则通过深入挖掘特定领域的技术和应用需求，为特定行业和应用场景提供了更为专业化的服务。

从整体上看，中国AI框架市场呈现出多元化的发展趋势，既有大型科技企业的全面布局，也有中小型企业和研究机构的深度耕耘。这种多元化的格局有利于推动AI技术在各个领域的广泛应用，并促进整个行业的持续创新和发展。

AI框架能力指标：可达智能水平、资源投入、开发者友好度、人时成本

AI框架的能力评估主要基于四个核心指标：可达智能水平、开发资源投入量、开发者友好度以及开发人时成本。这些指标直接影响着AI模型的性能表现、所需配合资源的程度、开发门槛以及人员消耗，从而决定了AI框架在实际应用中的价值。

首先，可达智能水平是衡量一个AI框架是否能够实现高级别的机器学习和人工智能任务的关键指标。它反映了AI框架在处理复杂问题和数据集方面的能力，对最终模型的性能有着直接的影响。

其次，开发资源投入量是指使用该框架进行项目开发所需的硬件、软件以及其他相关资源。这包括了计算能力、存储空间、网络带宽等基础设施的需求，也涵盖了工具、库和支持服务等方面的投入。

再者，开发者友好度是指AI框架对于开发者的学习曲线、易用性以及社区支持等方面的表现。一个友好的AI框架应该具有清晰的文档、丰富的示例代码以及活跃的技术社区，以降低开发者上手和解决问题的难度。

最后，开发人时成本是指完成特定开发任务所需要的工时。这不仅包括了编写代码的时间，还包括了调试、优化和维护等后续工作所花费的时间。

从AI框架厂商的角度来看，这些能力指标越强，代表其框架对开发者更具吸引力，更容易形成多元化的开发者生态。因此，通过持续改进这些指标，AI框架厂商可以提升自身的市场竞争力，并推动整个AI行业的创新发展。