百度推出人工智能聊天机器人服务 中国深度学习开源框架市场格局

深度学习是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前，由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题，没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练，并且其性能也不佳。但是，近年来，Hinton等人通过研究多层神经网络，提高学习所需的计算机功能以及通过Web的开发促进培训数据的采购，使充分学习成为可能。结果，它显示出高性能，压倒了其他方法，解决了与语音，图像和自然语言有关的问题，并在2010年代流行。

中国深度学习开源框架市场份额格局

近日，国际权威数据调研机构IDC发布《中国深度学习框架和平台市场份额，2022H2》报告。报告显示，百度稳居中国深度学习平台市场综合份额第一，领先优势进一步扩大。中国深度学习开源框架市场形成三强格局，飞桨PaddlePaddle超过谷歌TensorFlow，框架市场前三份额超过80%。

IDC分析师在报告中总结到，从覆盖广泛度上，飞桨PaddlePaddle在学术界、工业界的认知都进一步提升，是在提及时知晓的框架;从用户群体上，飞桨在制造、能源、交通、物流行业认知度和份额提升明显。教育机构、ISV/SI、传统IT行业的工程师、初级开发者等越来越多在使用飞桨。

近年来，人工智能领域的技术创新和产业发展，都离不开深度学习框架和平台。深度学习平台下接芯片、上承应用，相当于“智能时代的操作系统”。飞桨作为我国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台，在动静统一的核心框架、大规模分布式训练、训推一体高性能推理部署等核心技术上已经达到国际领先水平;在平台功能上具备丰富的产业级模型库、端到端开发套件、工具组件，以及零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML、学习与实训社区AI Studio，高效支持深度学习模型开发、训练、部署等全流程，降低AI技术应用门槛;在生态上，飞桨推动构建了全方位的生态体系，包括开发者生态、教育生态、企业生态、硬件生态，通过生态共享共创加速产学研用协同创新发展。

根据2022年下半年IDC对中国深度学习开源框架市场的调研，前三名Meta PyTorch、百度飞桨PaddlePaddle、谷歌TensorFlow已经占据超过80%的市场份额，遥遥领先于其他国内外框架。飞桨PaddlePaddle开源框架市场份额超越了谷歌TensorFlow。

根据中研普华研究院《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》显示：

今年3月，百度的搜索业务有望获得AI加持，推出与ChatGPT类似的人工智能聊天机器人服务，重新定义搜索引擎的可能性，“引领搜索体验的代际变革”。

百度推出人工智能聊天机器人服务

这款人工智能在去年11月由OpenAI免费向公众推出，并在2022年12月实现爆红，迅速吸引超百万用户，甚至由于太过火爆，而不得已暂停了新用户注册。

它的核心特点在于，用户能够使用文字方式交互，并进行自然对话。与被戏称为“人工智障”的同类产品不同，ChatGPT在智能程度上获得了极大进展。

它不仅不会死板地回复问题，还能够记住与用户之前的对话内容和给它的提示，按照用户需求，进行计算机编程、诗歌创作、法律文件起草等复杂活动。

一家新媒体巨头BuzzFeed则宣布裁员12%，并在今后引入OpenAI的帮助，以向用户提供更多个性化内容。消息一出，股价甚至翻了3倍。

美国一位众议员甚至选择使用ChatGPT为工具，编写了一份关于AI现状与未来的演讲稿，在国会宣读。最新的测试显示，ChatGPT已经聪明到足以通过美国知名大学的商业管理考试、法学研究生考试。

ChatGPT在人工智能领域带来的算法突破，为母公司OpenAI赢得了290亿美元的估值。这家由特斯拉创始人马斯克和微软共同投资的AI实验室，已经成为了整个科技产业中最受瞩目的明珠。

有鉴于ChatGPT在回答复杂问题的杰出能力，有人干脆喊出了“谷歌完蛋了”的口号。这家全球搜索引擎巨头，将要面临新的挑战。

人工智能AI产业化进程持续加速

2022年对于人工智能而言注定是值得被铭记的一年，在这一年中，人工智能无论在技术还是产业层面都取得了巨大发展与长足的进步，大量创新技术从概念走向实践。年初，AI加持下的冬奥为我们带来了焕然一新的观赛体验;年中，AI绘画从虚幻走向现实并斩获多项赛事大奖;年末，ChatGPT的横空出世将再次将这一整年的狂欢推向高潮......

技术层面2022年最热的关键词无疑是“AIGC”，而在产业层面我想应该是“AI 工程化”或者叫MLOps。因为如今无论是国内还是国外，技术媒体、产品以及风投领域对于AI工程化的关注度都非常高。AI工程化和MLOps的核心理念就是让机器学习在企业内部更快地实现规模化落地，这也是过去一年人工智能相关产业所最关注的。

从政策角度看，2022年政府主导了数据要素的国家战略，提出了数据要素是重组全球资源;重塑全球经济结构;改变竞争格局的关键力量。目前中国的 IT 底层的标准、架构、产品、生态，大多是由国外的科技厂商决定的，因此存在诸多的底层技术、信息安全等问题。所以随着全球的 IT 生态由过去的单级向未来的多级方向去发展，我们需要建设自己的 IT 的底层框架。因此，在信创的背景下，我认为2022年人工智能甚至是整个科技产业的关键词应该是“科技有国界”。

应用层面，在AI工程化领域，第四范式在过去一年将大量自研技术积累进行了对外开源，其中包括线上线下一致性的生产级特征平台OpenMLDB，能够实现对快速开发企业内部的实时预测、风控与场景推荐，解决时序特征、高效读取以及线上线下一致性问题。开源一年多以来，与上下游的开源技术生态形成了良好的合作，也取得了很好的成绩。

在技术层面，第四范式始终坚持AI方向的深耕，现阶段主要专注于企业内部两种AI的落地。其一是感知类AI落地，例如CV、NLP。另一种则是决策类AI的落地，针对企业进行策略制定，例如风控、推荐、预测等此类与企业经营密切相关的场景。这一过程中比较重要的两个关键点，其一是将模型以较高的质量进行快速上线;其二则是对模型进行持续的训练、反馈与调整，使模型始终保持其前沿性与高效性。

对于AI场景较多的企业而言，在这种情况下，一家企业中就能够产生规模化的效益，实现从量变到质变的跃迁，使企业从传统的数据公司进化为AI公司，达到通过AI提升核心竞争力的目的。

《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。