中國信通院：深度學習平臺發展報告（2022年）（25頁）.pdf

1、全面開啟產業賦能的黃金十年深度學習平臺發展報告（2022年）1 12022年6月一、開啟產業賦能黃金十年.2（一）人工智能處于工程化應用歷史性機遇期.2（二）深挖深度學習技術潛力是發展主旋律，規?；瘧妹媾R多元挑戰.3（三）平臺化生態布局成為業界共識.4（四）深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力.5二、深度學習平臺體系架構.6（一）深度學習平臺三要素體系.6（二）深度學習平臺核心作用.7三、深度學習平臺的技術創新重點.8（一）開源開發框架，深度學習平臺的基礎核心.81.動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率.82.大規模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力.93.統一的高速推理引

2、擎滿足端邊云多場景大規模部署應用.94.標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵.10（二）模型庫建設，算法創新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵.11（三）工具平臺完善,覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全周期.12（四）專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索.13四、深度學習平臺的產業生態與應用路徑.14（一）我國開發框架在市場與生態方面持續發力.14（二）多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展.161.研究創新生態是平臺保持可持續競爭力的關鍵.172.算力與算法協同的開發者生態是平臺發展基礎.17（三）多類平臺化模式形態顯現，大幅降低開發難度與創新成本.18（四）平臺應用廣

3、泛開展，價值規律初步體現.19五、總結與展望.23目錄2人工智能浪潮洶涌澎湃，對生產生活、公共服務、社會治理乃至全球競爭格局等領域產生廣泛而深刻影響。人工智能已成為最為活躍的創新領域，對經濟社會發展影響深遠。在技術進步與市場需求雙重驅動下，人工智能應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展，為助力行業數字化轉型、促進后疫情時代經濟增長提供新動能。據測算，人工智能可顯著提高整體經濟生產力，即使考慮到轉型成本和競爭效應，到2030年也可能使全球總產量增長約13萬億美元，并推動全球GDP每年增長約1.2%，其作用堪比19世紀蒸

4、汽動力、20世紀工業制造和21世紀初信息技術對世界經濟的影響，人工智能將成為數字智能時代的全新生產要素，加速助力全行業轉型升級。人工智能進入規模工程應用與行業價值釋放階段，推動產業賦能進入黃金十年。Gartner 發布 2022 年重要戰略科技趨勢中，“AI Engineering(人工智能工程化)”連續兩年成為關鍵詞之一，預計到 2025 年，落實 AI 工程化最佳實踐的企業會比未落實類似實踐的企業創造至少三倍的價值。在人工智能工程化浪潮中，技術能力提升、應用成本下降、場景覆蓋增強和治理規則完善成為主要動力支柱，推動“人工智能+產業賦能”進入黃金十年：一是技術能力加速迭代提升，圖像識別、機器

5、翻譯等技術的理論準確率不斷逼近極限，較高難度場景的語言理解、圖文生成、知識問答等任務也在逐步接近或超越人類水平，如谷歌 ST-MoE 模型在語言理解 SuperGLUE 上的得分達到 91.2，超越人類水平；斯坦福問答數據集 SQuAD 中，AI 最新得分為 95.7，同樣超過人類表現。隨著推理理解等高階認知任務逐步成熟，將帶來更佳應用體驗、更多賦能場景。二是 AI 技術的應用成本快速下降，以圖像分類為例，自 2018 年以來，訓練圖像分類系統的成本降低了 63.6%，而訓練時間加速了 94.4%，業內不斷涌現出更加貼近場景需求、低應用成本的服務平臺形態，帶動工程應用的普及滲透。三是人工智能開

6、始逐步深入解決細分領域長尾場景，借助領域知識圖譜、行業研發平臺等技術和工具創新，AI 行業滲透更加注重融合深度，致力于解決專業細分領域應用痛點問（一）人工智能處于工程化應用歷史性機遇期一、開啟產業賦能黃金十年3題，賦能呈現全局化、精細化、深層次特點，以科學計算領域為例，飛槳框架在編程接口方面提供了傅里葉變換、線性代數計算等相關 50 多個 API，可以更好支持量子計算、生命科學、計算流體力學、分子動力學等學術應用。四是人工智能治理體系加速完善，斯坦福大學對全球 25 個主要國家的 AI 立法監測顯示，AI 領域通過的法案數量從 2016 年的 1 項增長到 2021 年的 18 項，創下歷史新

7、高，人工智能治理體系的加速健全為 AI 技術大規模應用推廣奠定堅實基礎。伴隨著技術、產業、政策等各方環境逐步成熟，人工智能已跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期，開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。（一）人工智能處于工程化應用歷史性機遇期（二）深挖深度學習技術潛力是發展主旋律，規?；瘧妹媾R多元挑戰圖1 人工智能進入產業賦能黃金十年視覺、語音、語義.工程應用前提前沿探索與技術能力積累人臉識別自然語言處理語音識別目標檢測構建工具平臺深度學習平臺涌現規模應用與價值釋放行業應用走深拓廣工業產品質檢倉儲物流設備檢修環保政務金融交通自動駕駛輔助駕駛交通調度醫療藥物研發健康管理醫療

8、影像.產業賦能黃金十年建立平臺化賦能工具聚焦基礎技術突破深度學習仍是本輪人工智能發展的主導路線，深挖技術潛力成為主旋律。深度學習技術及背后蘊藏的思維方式，已成為人工智能技術從業者、項目管理者、戰略規劃決策者必備的基礎能力和認知方式。深度學習作為本輪人工智能興起和繁榮的引擎，無論從AI技術發展還是產業應用來說，都處于核心位置。近期新算法聚焦提升數據的質量與模型參數規模，深挖現有技術路徑發展潛力，通過大規模預訓練模型、自主生成數據、依托知識圖譜常識關系、利用多源數據等方式彌補深度學習在通用泛化性、小數據、可解釋性、自主學習能力等方面局限性，不斷提升解決問題的水平和深度，引 領 產 業 創 新 發

9、展 和 結 構 升 級。如 谷 歌 提 出 基 于 預 訓 練 模 型 微 調 的 方 法 M o d e l Soup，將ImageNet準確度刷新到90.94%的新高度；百度聯合鵬城實驗室推出的知識增強模型“鵬城-百度文心”，已在60余項任務上取得業界最好效果。4（一）人工智能處于工程化應用歷史性機遇期（三）平臺化生態布局成為業界共識深度學習技術紅利向生產能力實質性轉化成為關鍵，規?；瘧萌悦媾R多方挑戰。隨著技術水平的不斷成熟，人工智能正在向更多的行業領域滲透，技術能力的行業價值變現成為主旋律。制造、物流、農業、醫療等傳統行業集群開始享受人工智能發展帶來的技術紅利，紛紛提出AI時代的行業轉

10、型升級目標和路徑。然而，行業數字化、智能化轉型作為一項基礎性、系統性、持續性工程，是一個循序漸進、不斷摸索的過程，人工智能在行業的規?；瘧萌悦媾R知識、工具、數據等多方挑戰：知識層面，諸多傳統行業在數十年發展過程中沉淀形成的經驗知識，是企業核心價值的載體，但難以通過格式化、規范化數據表征，進而無法訓練出契合場景需求的算法模型，構筑行業知識壁壘；工具層面，目前市場上的方案多是通用型解決方案，無法滿足企業、行業的專業化、個性化、一體化需求，缺少成熟、可信賴的集約式轉型賦能工具平臺；數據層面，受限于數據的規模、種類以及質量，目前多數企業對數據的應用還處于起步階段，主要集中在精準營銷、輿情感知和風險控

11、制等有限場景，未能從核心業務轉型角度開展應用融合，難以更好挖掘數據資產的潛在價值。以科技巨頭引領的平臺化生態布局不斷加速，對AI底層基礎設施提出更高要求。當前，人工智能領域頭部廠商紛紛從自身優勢能力出發，圍繞行業應用探索部署一系列軟硬件工具，整合形成平臺化生態布局，鞏固其在人工智能時代的領導地位，典型代表如谷歌、百度等互聯網頭部廠商基于先進算法和技術優勢布局開源框架，并以此為基礎上下延伸構建智能生態平臺體系。平臺化生態布局戰略能夠壯大開發者社區及產業合作伙伴規模，但也對AI底層基礎設施提出新挑戰、新要求：一是框架、算法、數據、算力的技術生產全棧布局是平臺化生態布局的核心?！案咝懔χ?成熟開

12、發框架+行業平臺工具”是絕大多數需求側企業智能化升級的標配和技術選型依據，并已成為業界共識，驅使AI能力供給側企業進一步整合框架、算法、數據、算力資源，旨在提供便捷易用的整體解決方案。二是框架核心樞紐作用愈發凸顯，與上層應用和底層硬件進行雙向整合。人工智能時代，深度學習框架有著對應用接口和硬件適配的雙向主導權，起到承上啟下的作用，地位類比“人工智能時5（一）人工智能處于工程化應用歷史性機遇期（四）深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力代的操作系統”，向上承接海量應用場景，使各類算法高效研發迭代和大規模應用部署成為可能，奠定了行業規模賦能的基礎；向下適配各類芯片，滿足不同算力架構、不同部署環

13、境下的應用需求，是一體化生態布局的重要切入點。三是基于框架和平臺構建的產業生態持續迭代演進是關鍵。以框架和平臺為核心構建的產業生態，在為千行百業轉型升級提供低門檻平臺工具的同時，也需要行業用戶以及社區開發者源源不斷地反饋改進建議、傾聽一線真實訴求,從而進一步完善自身產品能力，提高場景契合度，是一個不斷優化迭代的往復過程，形成良性生態正循環。從賦能產業升級到推動人類進步，深度學習平臺致力于更深層次、更大范圍突破。當前，深度學習技術紅利正在加速釋放，深度學習平臺通過與產業訴求深度融合，在賦能廣度和賦能深度兩方面展現出巨大潛力：從賦能廣度上看，就覆蓋范疇而言，深度學習平臺正在向更多行業更多領域拓展，

14、通過提供端到端代碼實現方案降低行業創新門檻，如百度飛槳產業實踐范例庫已覆蓋10大行業，47個產業高頻場景，覆蓋任務解析、算法選擇、模型訓練及優化、推理部署及結果可視化等產業落地全流程；就具體行業而言，深度學習助力環節更加全面化，從單點提升向全流程賦能轉變，打通企業核心業務流程，形成體系化解決方案，如英偉達在芯片設計過程中，能夠利用深度學習繪制電壓下降圖、預測寄生元件、優化線路布局、自動化設計芯片標準單元、結果測試等多個關鍵環節，全面提升芯片設計效率和質量。從賦能深度上看，深度學習平臺滲透更加注重融合深度，由邊緣場景向核心任務挺進，不斷挖掘專業細分領域創新應用場景，強調解決特定應用場景實際問題、

15、兌現商業價值能力，如谷歌新發布的TensorFlow 3D工具框架，彌補了在高難度的3D場景理解方面能力不足（如運動3D目標檢測、透明物體檢測等），幫助機器人和自動駕駛廠商更好優化完善現有解決方案。值得注意的趨勢是，深度學習平臺在人類進步領域的技術紅利已開始釋放，蛋白質折疊預測、核聚變裝置控制、天體探測等各類重大科學問題陸續迎來基于AI工程化的解決方案，為人類攻克NP-hard級別的科學發展史里程碑問題帶來新曙光。6面向多樣的產業應用需求，以開源開發框架為核心的深度學習平臺構建基于從模型研發至部署的服務體系，包含開發框架、算法模型、開發工具及能力平臺三大核心層級。在AI工業大生產時代，深度學習

16、技術的通用性越來越強，深度學習平臺的標準化、自動化和模塊化特征越來越顯著，成為人工智能技術大規模、低成本融合賦能的基礎。平臺以成熟算法技術直接調用、個性化場景定制開發的形式為產業界提供各類創新應用，最終形成資源富集、多方參與、協同演進的人工智能賦能生態。在深度學習平臺發展演進過程中，逐步形成“框架-算法-工具”三大核心層級。（一）深度學習平臺三要素體系二、深度學習平臺體系架構圖2 深度學習平臺層次架構基礎訓練技術工具基礎算法預訓練模型特定場景應用模型開發訓練推理部署開發套件和工具組件前沿技術研發工具深度學習開發平臺套件工具及能力平臺算法模型開源開發框架底層是開源開發框架，開源開發框架作為深度學

17、習平臺的核心樞紐，下接GPU、ASIC等智能計算芯片，上承計算機視覺、自然語言處理、語音等各類應用，打通模型開發、訓練、壓縮、部署全流程能力，使各類算法高效研發迭代和大規模應用部署成為可能。一是通過提供編程接口API、編碼語言等方式為開發者搭建模型編程開發能力；二是依托并行訓練、動靜轉化、內存優化等功能，實現模型編譯及訓練優化；三是提供硬件接入能力，通過簡化底層硬件技術細節，構建模型與算力連接通道，解決模型適配部署難的問題。中間層是算法模型，深度學習平臺面向開發者開放產業級模型能力，借助預訓練7方式可減少數據采集、標注時間及人力成本，縮短模型訓練流程，從而實現模型的快速部署，加速AI技術能力向

18、應用價值變現的過程。按技術路線和應用價值劃分，主要可分為三類算法模型：一是經過產業實踐的基礎算法，如VGGNet、ResNet等主流SOTA模型；二是提供自然語言處理、計算機視覺、多模態等領域的預訓練模型，針對小樣本的細分場景任務快速實現算法能力遷移；三是面向特定行業場景的應用模型（如工業質檢、安防識別等），根據用戶真實的產業落地訴求，推薦合適應用落地的模型與硬件組合，并提供相關實踐范例。上層是套件工具及能力平臺，支持不同層級的模型研發與部署，滿足開發者的各階段需求。主要作用體現在以下方面，一是降低技術應用門檻，通過提供集成化、標準化的基礎訓練技術工具組件，支持可視化分析、預訓練模型應用、云上

19、任務提交等能力，降低模型訓練開發門檻；二是提供前沿技術研發工具，支持聯邦學習、自動機器學習、生物計算、圖神經網絡等技術能力，為模型創新提供支撐；三是針對產業實際需求，提供面向圖像分類、目標檢測、圖像分割等具體業務場景的端到端開發套件，覆蓋數據增強、模塊化設計、分布式訓練、模型調優、跨平臺部署等流程，實現AI能力的快速應用；四是提供全生命周期管理，搭建一體化的深度學習模型開發平臺，提供從數據處理、模型訓練、模型管理到模型推理的全周期服務，加速AI應用落地的技術開發與部署全流程，實現模型靈活管理與應用。一是驅動核心技術迭代升級。隨著深度學習技術的逐步成熟和日益普及，模塊化、標準化的流程工具成為開發

20、者普遍訴求，深度學習平臺應運而生。平臺通過提供卷積、池化、全連接、二分類、多分類、反向傳播等多種基礎功能組合的算法庫，避免“重復造輪子”帶來的資源浪費，幫助開發者將有限精力專注于更高層級創新突破，實現“巨人肩膀上”的創新，加速推動人工智能技術迭代升級。二是推動產業鏈上下游協同創新。操作系統作為PC和移動互聯網時代連接底層硬件架構、上層軟件系統與用戶交互界面的控制中樞，是微軟、諾基亞、蘋果、谷歌等企業掌控產業生態主導權的核心抓手。在人工智能時代，深度學習平臺同樣起到承上（二）深度學習平臺核心作用8（上層應用）啟下（底層芯片）的腰部連接作用，類比“人工智能時代的操作系統”。深度學習平臺的出現，使基

21、于現有硬件體系的各類算法高效研發迭代和大規模應用部署成為可能，奠定了深度學習持續發展的基礎。三是縮短千行百業智能化升級路徑。當前，人工智能工程化應用落地已迎來快速發展窗口期，如何縮短人工智能算法模型創建到實際投產的周期并提升應用效率成為各行業關注的核心問題。深度學習平臺通過提供覆蓋AI能力生產、運用、管理等全流程的工程化實踐方案，從創建到工具、技術、機制等多方面解決企業智能化升級中面臨的專業人才稀缺、數據成本高、模型開發難、資源效率低等問題，滿足企業AI能力建設的迫切需求，打造智能化升級的基礎底座。四是承載產業生態繁榮動能。深度學習是一個典型的共創型技術領域，只有構建健全完善產業生態才能實現持

22、續繁榮發展。以深度學習平臺為牽引，搭建起連接產業界和學術界的溝通橋梁，通過開發者社區、大賽峰會、培訓課程等形式載體，聚合起人才、技術、市場等產業生態資源要素。在輸出技術能力、賦能產業升級的同時，不斷培養起各行業利用AI技術解決痛點難點的慣性思維模式，進一步刺激下游需求，形成產業生態正循環。（一）開源開發框架，深度學習平臺的基礎核心動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率?？蚣芫幊谭妒绞情_發人員用于編寫程序時把復雜問題抽象成程序代碼的不同方式，主要分為命令式編程（動態圖）和聲明式編程（靜態圖）兩種編程范式，其中動態圖編程具備開發便捷性的特點，開發者1.動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率三、深度

23、學習平臺的技術創新重點開源開發框架作為深度學習平臺的基礎核心，通過打造易用、高效、可拓展的框架引擎，解決產業級應用的一系列問題，涉及編程范式、大規模分布式訓練、軟硬件適配等關鍵技術，聚焦提升人工智能產品和軟硬件解決方案的開發效率與易用程度。9可在調整局部代碼時，即時獲得執行結果，易于調試、減少時間成本，但由于缺乏全局的計算圖Pass、顯存等優化，如算子間融合、顯存inplace等，在性能、顯存等使用方面有所不足。而靜態圖則將用戶可事先定義的全部程序代碼進行全局編譯優化，在功耗、性能等方面優勢顯著。目前，谷歌TensorFlow、飛槳等業內主流框架紛紛布局動靜統一的編程范式，同時兼容支持動態圖、

24、靜態圖兩種編程范式，即在支持動態圖高效開發訓練的同時，也支持開發后一行代碼轉靜態圖訓練加速和部署，大幅提升開發者算法研發準確率和生產部署效果。面對多樣化的部署環境，具備端邊云推理能力成為開源開發框架作為行業普惠工具的重要標志。在萬物互聯智能時代，開發框架應具備端邊云全面支持的推理引擎架構、與訓練框架一體的內部表達和算子庫，可以實現即訓即用和最全面的模型支持。推理部署能力需覆蓋服務器端、移動端、網頁前端等，同時借助模型壓縮工具，可以幫助開發者獲得更小體積的模型和更高的性能。在部署環節，開發框架也應提供全流程、全場景推理部署工具鏈，實現在硬件受限環境下的快捷部署，如飛槳開發訓練得到的模型可以通過配

25、套模型壓縮工具PaddleSlim的剪枝、量化或蒸餾技術來進一步優化，支持服務器、移動端/邊緣端、網頁端等不同硬件場景的推理引擎進行部署。大規模分布式訓練技術有效提升超大規模模型研發的承載能力。當前，算法模型的體積呈現指數級增長，以ERNIE3.0大模型為例，模型參數量2600億，需要存儲空間3TB，計算量6.2E11 Tera FLOPs。單臺服務器，以英偉達V100為例，單卡顯存32GB，算力125 Tera FLOPS，難以滿足千億級參數模型的訓練需求，在數據/模型讀寫、存儲、訓練等方面存在巨大壓力。布局大規模分布式訓練架構，承載千卡算力（相當于國家級超算中心算力）的調度和計算，正成為主

26、流框架企業的共同做法，結合算力平臺特性和模型特性的端到端自適應分布式訓練技術正在成為重要的創新方向。例如，和算力平臺結合的彈性資源調度管理技術，全自動選擇最優并行策略技術、高效計算及通信技術等。2.大規模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力3.統一的高速推理引擎滿足端邊云多場景大規模部署應用10從生態來看，飛槳還支持其它框架模型在飛槳平臺部署，也支持將飛槳模型轉換為ONNX格式部署，為開發者提供了多樣化、個性化選擇。業內領先的框架平臺企業試圖提供可滿足多硬件接入的統一適配方案，包括統一硬件接口、算子開發映射、圖引擎接入、神經網絡編譯器這幾方面。一是構建統一硬件接入接口，完成不同硬件抽象

27、層接口的標準化訪問管理。如飛槳框架支持插件式硬件接入功能，實現框架和硬件的解耦，開發者只需實現標準接口，即可在框架中注冊新的硬件后端。二是提供算子開發映射方式，通過芯片提供的編程語言編寫算子Kernel或算子映射方式接入硬件。具體可通過算子復用技術，減少算子數量；通過提供硬件Primi-tive開發接口，實現算子在不同硬件上復用；對于現有算子無法滿足運算邏輯和性能需求的問題，開發者可以自定義算子，無需重新編譯安裝飛槳框架。三是提供圖引擎接入方式，通過框架計算圖和硬件圖引擎之間的適配，實現硬件接入。為了更高效適配深度學習框架，硬件廠商通常會提供圖引擎，如英偉達的TensorRT、Intel的Op

28、enVINO等，框架僅需實現模型中間表示向廠商模型中間表示的轉換即可適配。四是打造神經網絡編譯器，實現自動優化的編譯技術，利用基礎算子自動融合優化實現復雜算子功能，降低適配成本的同時，優化性能。如百度神經網絡編譯器CINN具有方便接入硬件，提升計算速度的特點。對比業內的TVM，CINN額外支持了訓練功能；對比谷歌的XLA，CINN提供自動調優技術，可更好實現軟硬協同，發揮硬件性能。4.標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵11（二）模型庫建設，算法創新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵能力模型庫是深度學習平臺推動AI普惠化，實現快速產業賦能的關鍵能力。為解決人工智能算法工程化落地過程

29、中面臨的研發門檻高、周期長等問題，深度學習平臺將模型庫作為平臺的核心能力進行建設，開發者依托模型庫，無需從頭編寫代碼即可實現算法能力，實現應用模型的不斷復用，從而促進人工智能應用多樣化和規?；l展。當前，深度學習平臺均基于自身開發框架構建算法模型庫，提供快速搭建人工智能應用能力，如Meta推出 ，提供算法模型庫以及簡易API和工作流程；百度飛槳構建產業級模型庫并提供面向場景應用的模型開發套件，實現模型直接調用及二次開發的能力，提升算法研發應用效率。深度學習平臺在前沿技術領域持續創新，沉淀先進算法能力，推動SOTA模型應用落地。一方面，深度學習平臺已成為先進算法模型的重要承載體，全球來看，AI領

30、域創新算法的提出六成以上使用國際主流開發開源框架進行驗證；另一方面，學術界、產業界對先進算法的使用需求反推深度學習平臺加強對SOTA模型庫的能力建設，促進原創算法持續產生。當前,國際主流深度學習平臺模型庫不斷加強對前沿算法模型的積累，將算法能力沉淀至深度學習平臺模型庫，為開發者提供前沿技術能力支撐，如百度飛槳模型庫支持多個國際競賽中奪冠的算法模型，并將知識增強跨語言大模型ERNIE 3.0加入到模型庫中,促進前沿算法技術的產業轉化。模型庫通過應用場景實踐加速完善，產業賦能能力不斷強化。為滿足產業多樣化場景需求，切實推動AI算法應用落地，模型庫主要通過兩個方面提升平臺產業賦能能力。一是通過細化應

31、用場景，豐富算法覆蓋方向，拓展模型庫能力邊界。模型庫基于計算機視覺、自然語言處理等基礎算法，依據實際產業需求對能力應用場景進行細化，面向圖像分割、車輛檢測、個性化推薦等細分任務提供經過產業實踐的模型。此外，通過引入預訓練模型，為開發者提供靈活、可拓展的算法能力，可實現在小樣本任務中的快速應用，如飛槳目前支持產業級開源算法模型超500個，已在金融、能源、交通等各行各業廣泛應用。二是從實際產業應用場景出發，聚焦AI工程化落地問題，通過提供輕量級、低能耗的產業級部署模型，解決實際應用場景中模型的精度與性能平衡問題。如，IBM開放的預訓練深度模型庫，針對模型產業落地應用場景，提PyTorch Hub1

32、2（三）工具及平臺完善,覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全周期深度學習平臺圍繞前沿技術開發部署新范式、數據模型全流程可視化分析管理、企業級高精度應用構建以及全平臺部署來布局相關工具組件及平臺。一是打造面向新型學習范式的系統化工具，深度學習平臺面對強化學習、聯邦學習、圖學習、量子計算、生物計算等前沿學習范式，提供所需編譯運行機制和解決方案，實現廣泛的模型應用場景。如飛槳打造圖學習框架PGL（Paddle Graph Learn-ing），提供異構圖數據采樣和存儲能力，以及圖卷積神經網絡、圖注意網絡、基于圖卷積的無監督學習網絡等模型，并結合分布式嵌入存儲能力實現大規模分布式訓練。飛槳聯邦學習框架P

33、addleFL提供數據加密和分發解決方案以保證數據安全，并在訓練和推理中支持用戶選擇多方安全計算（MPC）協議以自定義訓練策略，訓練結果可以以加密工具完成安全共享和重構。二是開發覆蓋數據管理、模型開發和推理部署的全流程研發工具集，實際應用落地作為深度學習平臺的出發點和落腳點，平臺通過提供開發套件和工具組件，端到端打通數據準備、模型訓練與優化、多端部署能力，助力產業實踐工程化高效部署。如飛槳全流程開發工具PaddleX集成智能視覺領域的圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割任務能力，提供統一任務API接口，助力開發者無需分別安裝不同套件以低代碼的形成完成模型全流程開發，基于PaddleX發布的輕

34、量級分類模型PPLCNet超越ResNet152效果；飛槳目標檢測開發套件PaddleDetection，模塊化地實現了多種主流目標檢測算法，提供多種數據增強策略、網絡模塊組件，并集成了模型壓縮和跨平臺高性能部署能力，目前已廣泛在智慧交通、安防監控和商品檢索上落地應用。三是提供企業級高精度應用構建和全平臺部署能力，企業開發服務平臺作為深度學習平臺的重要出口，整合底層核心開源框架以及上層數據處理、模型開發構建、模型訓練管理及端側部署能力，輔助企業實現一站式模型定制能力。如百度深度學習平供可部署類模型；百度飛槳推出了23個精度與性能平衡的產業級PP系列模型，這些模型已經在經過大量應用的打磨驗證，在

35、金融、能源、交通等各行各業取得廣泛應用，確保成熟穩定。13（四）專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索臺面向不同開發能力的企業打造零門檻AI開發平臺EasyDL和全功能AI開發平臺BML，其中EasyDL內置文心大模型，可結合網絡結構搜索和遷移學習等技術完成語言理解、語言生成、圖像分類、物體檢測、圖文生成等任務，支持企業實現在公有云、本地服務器、移動設備的多側靈活安全部署；BML提供NoteBook建模、代碼建模、可視化建模、模型產線建模、Pipeline建模等多種開發方式，以適應不同建模水平，并提供多種調參選擇，實現多自由度優化。同時支持模型測評，輸出可視化建模評估結果。在實際應用效果

36、上，某銀行基于百度開發平臺建立智能風控模型，可結合少量用戶數據進行優化收斂，模型中區分度評估指標KS相對提升約6.35%，實現了21.5%的用戶排序優化。領先的深度學習框架及平臺企業圍繞更為前瞻性的生物醫藥、量子智能等垂直專業領域加速布局，降低前沿科學研發領域門檻，提升應用開發效率。當前，前沿學術研究進入多學科融合、技術工具升級發展的新階段，人工智能技術已成為推動前沿科學發展的重要路徑之一，在如科學計算、生物醫藥、量子智能等領域實現多點突破與創新的同時，也對深度學習平臺工具能力提出新的挑戰。頭部企業聚焦以下幾個方向，完善平臺在專業領域的研發能力。一是圍繞量子智能，布局量子計算，挖掘人工智能算法

37、應用潛力。量子計算具有傳統計算無法比擬的信息攜帶量和并行計算處理能力，有望打破人工智能模型參數量激增帶來的計算瓶頸問題。頭部企業基于深度學習平臺提供量子計算工具套件，推動量子技術與人工智能融合發展，如谷歌開源 (TFQ)框架，將人工智能與量子計算結合，可用于構建量子數據集、混合量子模型和經典機器學習模型、支持量子電路模擬器、訓練判別和生成量子模型等能力；百度基于飛槳國產開源框架能力構建量子機器學習開發工具 ，通過前沿的量子神經網絡、LOCCNet、量子核方法、含噪量子電路模擬等模塊，為開發者提供人工智能、組合優化、量子化學方面的量子應用研發工具，提升運行效率，降低量子應用研發門檻。Tensor

38、Flow Quantum“量槳Paddle Quantum”14二是聚焦蛋白質結構預測、化合物性質預測等生物醫藥領域重點方向，構建生物計算及模型研發工具集。人工智能技術與生物醫藥相結合，可極大提升任務準確性及效率，成為產業布局的重要方向。DeepMind、華盛頓大學相繼開源蛋白質結構預測工具AlphaFold2、RoseTTAFold，入選科學雜志評為2021年度十大突破；百度生物計算平臺PaddleHelix基于飛槳框架面向開發者提供包含RNA二級結構預測、大規模分子預訓練、ADMET預測等在內的開源工具集，并構建生物計算和服務平臺，可應用于藥物研發、疫苗設計等領域，基于螺旋槳打造的“ADM

39、ET成藥性預測模型”已經在Biotech公司實際業務管線中完成商業化落地。深度學習平臺市場正處于快速發展期。面向各類行業賦能主體、差異化水平開發者的應用需求，頭部企業通過整合算力、研發、部署、行業應用等AI服務能力，實現全?；纳疃葘W習大平臺體系，布局硬件芯片、框架工具、研發平臺及行業應用方向，完善系統化平臺能力，構建產業融合生態。整體來看，國外開發框架主要以谷歌TensorFlow、META PyTorch為主。從社區生態構建、平臺服務規模、技術應用能力等維度綜合來看，國際上TensorFlow和PyTorch在谷歌、Meta支持下，技術功能不斷豐富完善，是產業界、學術界研究創新和工程應用的

40、主要依托框架。近年來國內涌現了一批如百度飛槳、華為昇思、曠視天元、之江天樞等開發框架，已逐步進入行業滲透和融合應用階段，支撐構建一批更加符合本地產業特色和場景需求的解決方案。其中，百度是國內最早布局開發框架的企業，已基于飛槳框架構建了體系化、專業化、低門檻的深度學習平臺。百度飛槳基于我國產業實踐與應用創新需求，在社區生態構建上持續發力、優勢漸顯，在平臺服務規模和技術應用能力方面更已具備領先優勢，超越TensorFlow和PyTorch躍居成為我國市場應用規模第一的深度學習框架和賦能平臺。（一）我國開發框架在市場與生態方面持續發力四、深度學習平臺的產業生態與應用路徑15社區生態構建方面，我國已成

41、為全球開發框架生態發展最快的國家。相較于國際主流框架，我國以飛槳為代表的開發框架在近一年半中的項目貢獻人數（Contribu-tors）增速為TensorFlow、PyTorch的5.2倍、1.6倍，關注度（Star）增速為3.8倍、1.3倍。我國飛槳、昇思等不斷加大生態構建力度支持，生態規?？焖僭鲩L，其中飛槳在活躍度（Fork）、關注度（Star）、貢獻人數（Contributors）指標上均位于榜首（見表1），超過其余國產框架總和，呈現較高活躍度和關注度。整體來看，目前飛槳社區生態僅次于PyTorch，位居國內市場次席。此外，我國華為昇思、曠視天元、之江天樞等其他框架也在同步快速發展，在科

42、學計算、城市治理、公共服務等不同方面有力推動了行業領域的轉型進步。圖3 深度學習框架和賦能平臺評價維度（中國市場）圖4 Github中主流深度學習框架生態指標變化情況 （2020.112022.05）技術應用能力社區生態構建平臺服務規模 深度學習專利數量位居全球第一 針對國內需求特點提供高精度模型庫，強調對中文情境和國產硬件支持 服務18萬企事業單位 全國規模最大的開發者群體全球生態發展最快的主流開發框架活躍度、關注度等指標超國內其余框架總和卓越廣泛完善TensorFlowPyTorchPaddlePaddle16平臺服務規模方面，基于國產框架的行業解決方案正在向垂直領域快速滲透。隨著人工智能

43、進入大規模工程落地階段，國產深度學習框架迎來新一輪發展機遇，向行業融合滲透不斷加強。如百度飛槳已凝聚國內規模最大的開發者群體（477萬）、服務18萬企事業單位，相比一年前均增長約50%，基于飛槳平臺創造出56萬個模型，超越TensorFlow和PyTorch成為國內服務規模最為廣泛的框架工具，不斷夯實AI工業大生產的基礎，有力推動了我國實體經濟的高質量發展。技術應用能力方面，以飛槳為代表的國產開發框架在創新發展中占據一席之地。從全球范圍看，TensorFlow和PyTorch是引領AI技術創新潮流的核心框架。但從2016年至今，國內深度學習框架在經歷多年積累、沉淀、探索后，創新成果已經逐步涌現

44、。如飛槳PaddleClas、PaddleDetection、PaddleGAN、PaddleOCR、Pad-dleSpeech等開發套件發布后多次登頂Papers with Code和Github趨勢榜單，引起業界高度關注；專利方面，百度深度學習專利數量已位居全球第一，在自然語言處理任務、知識增強模型、生物計算等諸多領域開始逐步引領創新潮流。此外，針對國內市場需求特點，飛槳提供了大量經過真實應用場景有效驗證的高精度、便捷部署的官方模型庫，相關算法及API更加強調對中文情境的支持優化，能夠廣泛支持國產硬件平臺，技術能力優勢逐步凸顯，相較于TensorFlow和PyTorch成為更滿足國內技術應

45、用需求的開發框架。（二）多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展名稱排名12345活躍度關注度貢獻人數PaddlePaddle450018300558MindSpore5422900MegEngine4824100OneFlow4073400Jittor24424003033411035表1 Github中我國深度學習框架情況 （截止2022.05）17深度學習平臺與高校及科研機構共建研究創新生態，加快平臺技術創新步伐。當前人工智能技術已成為重要的科研工具，服務高校及研究機構研究工作，同時，平臺圍繞研究需求進行能力升級，沉淀前沿創新技術，保持可持續競爭力，形成創新共創生態。當前主要有兩大模式，

46、一是深度學習平臺通過深入探索人工智能與科學計算、生物醫藥等前沿技術方向的應用場景，推出模型及工具套件，降低人工智能技術應用于研究創新的門檻，服務高校及研究機構的創新研究，如飛槳推出科學計算平臺賽槳PaddleScience、量子計算平臺量槳Paddle Quantum及生物計算平臺螺旋槳Pad-dleHelix支撐前沿領域研究工作。二是深度學習平臺企業與高校及研究機構共建研究中心、實驗室，聯合攻關人工智能關鍵核心技術，探索創新聯合體模式，如百度聯合清華大學、北京航空航天大學、中國信息通信研究院、中國電子技術標準化研究院共建深度學習技術及應用國家工程研究中心，以深度學習技術為核心，推動加速科技成

47、果工程化、產業化。1.研究創新生態是平臺保持可持續競爭力的關鍵深度學習的快速發展帶來對算力的巨大需求，軟硬件協同生態的構建成為深度學習平臺加速人工智能產業落地的關鍵發力點。算法是人工智能賦能行業的核心要素，深度學習平臺通過與開發者共建算法協同生態，促進算法繁榮，擴展人工智能產業賦能廣度與深度。一是與芯片企業共同圍繞軟硬協同進行聯合優化，是深度學習平臺提升對差異化的硬件芯片的適配能力的主要方向，如百度飛槳與包括英特爾、英偉達、ARM、華為、寒武紀、瑞芯微等硬件廠商合作，通過提供適配方案，雙方聯合測試互認證的方法，實現對市場主流芯片的適配能力，目前已與超過20個廠家，30種以上的芯片完成適配工作，

48、實現生態繁榮共贏。二是深度學習平臺通過組織培訓、技術指導、賽事等活動等方式，與開發者共建社區生態。平臺通過構建分層次、分梯隊的技術培訓、指導活動，為不同基礎的開發者提供支持，逐步構建面向產業的技術賦能開發者社區生態，為開發者提供項目分享和實踐機會。同時，通過組織人工智能賽事活動，推動在前沿研究、產業應用中的AI2.算力與算法協同的開發者生態是平臺發展基礎18深度學習平臺構建兩類平臺化服務模式，推動新的商業模式和業務形態升級。實際應用場景中，由于需求方技術、場景復雜度均存在較大差異，對深度學習平臺的服務模式提出多樣化需求。一是零門檻開發模式，主要以傳統行業、應用開發商等類型的主體為主，該類主體在

49、信息技術研發、算法能力方面基礎薄弱的情況下，希望AI能力能夠快速應用至實際生產環境中。零門檻開發模式具有易上手、部署快等特點，通過內置包括數據處理、模型訓練、參數調節、模型調優、應用部署等在內的自動化能力，實現快速實現人工智能在業務場景的部署與應用，如飛槳推出企業版EasyDL，平臺后端預置大規模預訓練模型，結合自動機器學習算法及自動化場景適配和算法調優技術，使得用戶只需要完成數據標注，平臺即可自動化完成算法選擇和訓練調優，訓練好的模型可直接發布為API服務或者適配到不同芯片和硬件平臺的SDK。二是企業級專家開發模式，多樣化業務場景帶來算法建模方式、硬件平臺、預測服務、流程管理等定制化需求，支

50、持企業實現結合自身業務場景及現有開發環境的算法模型研發能力。因此，深度學習平臺需支持預置模型調參、交互式建模、作業建模、可視化建模、自動化建模等高級建模方式，并提供開發管理、模型管理、部署管理等能力，實現企業級靈活開發及管理。此外，平臺需滿足企業對算力的使用要求，支持如多機多卡分布式訓練、硬件選型等能力。如，飛槳企業版BML面向企業開發者場景擴展了多人協同、資源接入、資產管理、服務部署及運維管理等相關能力，支持公有云、邊緣計算等多種部署方案，在預測服務方面，支持彈性伸縮、自動啟停、流量切分、服務編排等能力，降低預測成本，更好的支撐大規模產業應用需求。三是專業領域的定制化開發模式，如生物醫藥、量

51、子智能等專業領域需要深度學習平臺支持基礎業務邏輯及計算方式，通過預置專業領域預訓練模型、提供全流程技術難點攻關，共建繁榮技術創新生態。如百度飛槳推出產業人才培訓課程體系，覆蓋計算機視覺、自然語言處理、個性化推薦、推理部署等20余個子方向，累計沉淀300+小時課程、40+場次城市巡回，指導并賦能10000+企業AI工程師及開發者實現即學即用的能力。（三）多類平臺化模式形態顯現，大幅降低開發難度與創新成本19pipeline、完善算子功能等方法，提供專業領域定制化模型開發能力。如PyTorch在1.9版本中增加支持線性代數的算子，可用于科學計算；飛槳量子計算平臺量槳Paddle Quantum構建

52、量子機器學習工具集，提供組合優化、量子化學能力，常用量子電路模型，以及豐富的量子機器學習案例，幫助開發者便捷地搭建量子神經網絡，開發量子人工智能應用；在生物計算領域，飛槳發布了PaddleHelix螺旋槳生物計算平臺，提供基于大規模數據預訓練的分子表征和蛋白表征模型，助力分子生成、藥物篩選、化合物合成等任務，同時提供從分子生成到藥物篩選到全流程pipeline，加速生物醫藥研發。深度學習平臺三級賦能價值體系初步確立，分層次支撐千行百業數字化轉型。人工智能進入大規模工程化應用落地關鍵時期，綜合場景特點、市場規模、技術難度等因素，深度學習平臺賦能價值體系可劃分為基礎能力服務、智能分析決策、前沿創新

53、探索三大層級，在不同環節、不同程度上促進人工智能與城市、制造、能源、金融、交通、醫療、企業服務、科學計算等領域深度融合，重塑創新鏈、價值鏈、產業鏈。其中計算機視覺、語音語言等基礎能力服務占現有平臺應用的六成左右，目前應用最為廣泛，典型應用包括工業質檢、巡檢、文本識別等；智能分析決策占三成左右，主要以金融風控、用戶推薦為主；前沿創新探索獲得初步應用，占一成左右，成為近期賦能熱點。（四）平臺應用廣泛開展，價值規律初步體現圖5 深度學習平臺三級賦能價值體系啟迪探索輔助決策機械替代20（1）平臺賦能價值第一層級：基礎能力服務面向眾多行業領域中的底層通用場景，深度學習平臺可提供各類基于計算機視覺、語音語

54、言等基礎AI能力的解決方案，最大限度發揮和推廣深度學習技術價值?；谡Z音語言、視覺等基礎AI能力的應用場景，如人臉識別、工業巡檢、制造質檢、城市管理、語音助手等，具備應用技術成熟、導入成本較低、場景需求相對標準、市場空間廣闊等特點，而傳統解決方案大多依賴人力完成，“機械替代”成為現階段眾多行業企業的主要訴求。針對上述場景，谷歌TensorFlow、Meta PyTorch、百度飛槳等深度學習平臺紛紛開放目標檢測、圖像識別、自然語言處理等基礎算法模型能力，提供完整訓練推理和部署工具，幫助企業大幅降低人力資源成本，提高生產運轉效率。具體來看，基礎能力服務又可細分為三大價值場景。一是基于視覺能力場景

55、。通過平臺提供的高精度圖像識別、目標檢測模型以及完整的訓練推理開發部署套件，輔助企業完成工業質檢、通道巡檢等工作，解放人力資源。例如大恒圖像為解決電池隔膜種類缺陷多、毫米級缺陷像素少、檢測速度要求高等挑戰，將工業相機采集的電池隔膜圖像作為飛槳框架數據輸入，利用語義分割模型PaddleSeg進行精細分割以實現快速分類，產線升級后分割準確度和缺陷分類精度分別達到82%、98%，精度提升30%，質檢時間縮短至2毫秒；國網山東電力公司采用飛槳YOLOv3模型實現對吊車、塔吊、挖掘機等施工器械以及導線導物、煙火的多目標檢測，并進行模型剪裁與蒸餾，最后通過Paddle Lite實現端側部署，將識別時間縮短

56、至0.5秒，吊車準確率、塔吊準確率、施工機械準確率均超過95%；華夏天信（北京）機器人有限公司基于飛槳視覺工具套件研發的“輸煤膠帶智能巡檢機器人”，解決了之前難以檢測或檢測速度慢、容易漏報和誤報等難題，識別準確率大幅提高，開發時間縮短 70以上。二是基于語音語言能力場景。深度學習平臺可針對多語種、多目標、多任務、遠近場的語音場景完成精準識別翻譯，實現生活服務與工業制造等場景下的智能應用。例如飛槳推出語音模型庫PaddleSpeech，開源業界首個聲紋識別和音頻檢索系統，實現語音識別、語音合成、聲音分類的一鍵開發部署；海爾洗衣機采用訊飛開放平臺聲紋診斷技術，實現洗衣機噪音質檢標準化、無人化，識別

57、效率從人工的90%提升至98%。21三是人機融合場景。在實際應用場景中，人工智能除直接利用視覺、語音等基礎AI技術外，更多需要結合工業機器人、無人機、AGV小車等先進設備，實現人機高效協同工作。例如京東物流將飛槳圖像分類、檢測、分割套件部署在從庫房下單、分揀中心到運輸全流程，并采用PaddleSlim模型壓縮技術實現邊緣側服務器的模型輕量化部署，整體工作效率可提升65%；國控廣州采用曠視河圖智慧物流平臺，實現單據紙箱信息的智能識別與運輸路徑仿真規劃，將倉庫存儲密度提升15%、整體效率提升25%，作業完成時間提前2小時。（2）平臺賦能價值第二層級：智能分析決策借助專家級行業知識圖譜，深度學習平臺

58、能夠深入企業核心業務場景，結合領域知識提供智能分析預測和輔助決策能力。在智能時代，眾多企業已將數據的定位由“資源”升級為“資產”。知識源自于數據的提煉萃取，在人工智能助力下具有更高的應用價值，幫助企業沉淀業務邏輯，支持核心能力創新迭代。借助行業知識圖譜為企業機構提供進一步分析決策能力成為發展重點，當前谷歌、百度等深度學習平臺發布的金融、醫療等多個行業模型已超過專家水平，可滿足在極短時間內完成海量數據處理，分析預測行為變化或對企業關鍵決策提供輔助建議。一是行為數據分析。深度學習平臺通過分析時空序列數據，可對產業生產、供應鏈、企業利潤進行分析預測，提前告知預警潛在風險，輔助經濟平穩運行。例如網易嚴

59、選為解決預測周期長、銷售渠道多、促銷波動大、數據不連續、需求類型多等問題，采用TensorFlow完成從數據清洗、特征工程、商品分類、模型訓練、評估校驗到模型輸出的全流程優化管理，并借助平臺概率網絡模型對銷售量、區間分布在不同事件和季節等因素影響下進行預測，準確率達到國內領先水平；某發動機制造企業借助飛槳平臺的時序大數據建模能力，助力構建發動機故障診斷能力，基于故障的知識圖譜可預測未來一段時間內發動機系統發生故障的概率，診斷準確率達到85%以上。二是輔助決策管理。深度學習平臺對數據樣本高精度、大批量、低時延的識別處理能力，能夠快速挖掘并提煉海量數據資源中潛在的業務知識，可以為企業核心關鍵決策提

60、供判斷依據或建議。例如百度和浦發聯合研發了浦發-百度文心大模型，基22于通用文心大模型挖掘金融數據知識,結合浦發場景需求,設計了針對性的財報領域判別、金融客服問答匹配等預訓練任務,在浦發相關業務上應用效果顯著提升；亞馬遜廣告部門為實現用戶與圖像、視頻、音頻等廣告的精準匹配，采用PyTorch的torchvision庫來為圖像和視頻進行分類、目標檢測、實例分割和姿勢估計，并通過部署管理平臺TorchServe完成模型部署服務、模型版本控制、集成支持和自動批量處理，將產品推薦成本降低71%并推動橫向拓展；網易云音樂為實現在用戶直播互動行為數據稀少、分布式資源有限等挑戰下的大規模個性化主播推薦，利用

61、飛槳圖學習框架PGL構建統一的圖關系網絡，涵蓋用戶、主播、歌曲、搜索等節點，采用Deep-Walk、GraphSage等圖模型完成分布式訓練，實現面向億級用戶的個性化主播推薦，功能上線后有效觀看率大幅提升；通用電氣醫療使用谷歌TensorFlow 2D-3D模型實現患者核磁共振成像（MRI）的高精度切片定位，MRI智能識別分割模型的樣本平均距離誤差小于1mm，角度誤差小于3，達到放射臨床使用的標準；連心醫療應用飛槳數據處理工具完成腫瘤CT、MRI圖像剪裁和增強，并通過語義分割網絡模型U-Net使得分割準確率達到醫生勾畫水平。（3）平臺賦能價值第三層級：前沿創新探索面對關乎人類發展和社會進步的更

62、廣闊未知領域，深度學習平臺啟發科學研究范式，能夠助力企業高校和科研機構進行基礎科學理論研究以及科研工程化應用前沿探索。隨著AI技術能力不斷迭代升級，深度學習平臺不僅可以解決已知問題、優化現有方案，還能輔助探索未知領域、拓展認知能力邊界，實現物理化學等基礎能力突破以及生物、氣象、醫藥等工程化應用前沿探索。深度學習平臺聚焦布局模型開發工具與訓練推理系統，發布科學計算多領域API工具，大幅降低了科研開發門檻、節省了研究時間和成本。一是基礎理論研究，從粒子物理學、結構生物學再到宇宙學，深度學習能夠在大型數據集中學習特征，對不同的對象進行分類，發現科學規律，創新基礎科學理論。例如薩塞克斯大學和倫敦大學學

63、院采用深度學習技術，通過圖神經網絡學習30年軌跡數據來模擬太陽系的太陽、行星和大型衛星的動力學，發現模型的力學定律解析表達23展望黃金十年，深度學習平臺能力將圍繞技術實力、功能體驗、生態模式三個維度演進迭代。從技術實力上看，深度學習平臺將在深度挖掘、優化成熟技術的基礎上，更好融合自監督學習、強化學習、遷移學習、小數據等前沿技術，通過打造簡易高效的創新工具幫助不斷拓展應用視野和能力邊界，推動人類社會創新進步。從功能體驗上看，我國企業和產業有自身的特點，對AI功能需求也有其獨特性，未來深度學習平臺將充分重視我國企業個性化需求并解構業務形態，結合細分場景特點進一步優化平臺功能細節，實現與不同行業、企

64、業和業務環節的靈活適配，不斷提升面向輔助決策、預測、推理等環節的技術能力，幫助企業在智能時代確立領先優勢。從生態模式來看，生態的迭代開放將是深度學習平臺體系的重要標志，伴隨著消費者主權的崛起，深度學習平臺系統功能架構將變得越來越豐富復雜，這種復雜來自于客戶的個性化、場景的多樣性以及技術本身的復雜性等方面，平臺的建設主體從平臺擁有者向“平臺擁有者+行業客戶”聯合開發演進，平臺內容從有限、封閉、定制化的功能模塊向海量、開放、通用性的技術工具轉變，從而在平臺與用戶之間構建相互促進、雙向迭代的生態體系。以深度學習平臺為牽引的全行業智能化轉型拉開帷幕，幫助企業乃至國家在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機

65、。面對突如其來的疫情沖擊，深度學習平臺廣泛應五、總結與展望二是工程化應用探索，在生物醫藥、材料化學等學科領域，深度學習平臺的對抗生成網絡、圖神經網絡等前沿模型以及大規模分布式訓練能力可以有效加快研究目標篩選和實驗進程，發現人力探索未觸達的最優解決方案，極大創新前沿探索的工程化應用。例如DeepMind開發深度學習平臺DM21，利用化學數據和分數電荷約束來訓練神經網絡，構建更為精確的電子密度和相互作用圖，更好地描述廣泛的化學反應類別；百度生物計算團隊借助飛槳將藥物3D結構引入分子表征，模擬原子、鍵和鍵角間的相互影響，刷新國際分子預測榜單，并已實現商業化落地。式等效于牛頓萬有引力定律并預估天體質量。24用，有力阻擊疫情蔓延、加速藥物研發、推動企業轉型、助力復工復產，社會價值初顯。從更長周期和更廣視野來看，深度學習平臺將持續提升傳統行業高附加值產品的比重，進一步優化產業結構，增強國家產業經濟韌性和抗風險能力，已成為一項具有戰略性、全局性、時代性、現實性的緊迫任務，需要政府、科研機構、人工智能企業和傳統行業企業等各方通力協作配合，共同營造積極健康的產業生態。