百度推出人工智能聊天機器人服務 中國深度學習開源框架市場格局

• 黃江 2023年2月1日 來源：新浪 922 57
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報告顯示，百度穩居中國深度學習平臺市場綜合份額第一，領先優勢進一步擴大。中國深度學習開源框架市場形成三強格局，飛槳PaddlePaddle超過谷歌TensorFlow，框架市場前三份額超過80%。

深度學習是一個多層神經網絡是一種機器學習方法。在深度學習出現之前，由于諸如局部最優解和梯度消失之類的技術問題，沒有對具有四層或更多層的深度神經網絡進行充分的訓練，并且其性能也不佳。但是，近年來，Hinton等人通過研究多層神經網絡，提高學習所需的計算機功能以及通過Web的開發促進培訓數據的采購，使充分學習成為可能。結果，它顯示出高性能，壓倒了其他方法，解決了與語音，圖像和自然語言有關的問題，并在2010年代流行。

中國深度學習開源框架市場份額格局

近日，國際權威數據調研機構IDC發布《中國深度學習框架和平臺市場份額，2022H2》報告。報告顯示，百度穩居中國深度學習平臺市場綜合份額第一，領先優勢進一步擴大。中國深度學習開源框架市場形成三強格局，飛槳PaddlePaddle超過谷歌TensorFlow，框架市場前三份額超過80%。

IDC分析師在報告中總結到，從覆蓋廣泛度上，飛槳PaddlePaddle在學術界、工業界的認知都進一步提升，是在提及時知曉的框架;從用戶群體上，飛槳在制造、能源、交通、物流行業認知度和份額提升明顯。教育機構、ISV/SI、傳統IT行業的工程師、初級開發者等越來越多在使用飛槳。

近年來，人工智能領域的技術創新和產業發展，都離不開深度學習框架和平臺。深度學習平臺下接芯片、上承應用，相當于“智能時代的操作系統”。飛槳作為我國首個自主研發、開源開放的產業級深度學習平臺，在動靜統一的核心框架、大規模分布式訓練、訓推一體高性能推理部署等核心技術上已經達到國際領先水平;在平臺功能上具備豐富的產業級模型庫、端到端開發套件、工具組件，以及零門檻AI開發平臺EasyDL和全功能AI開發平臺BML、學習與實訓社區AI Studio，高效支持深度學習模型開發、訓練、部署等全流程，降低AI技術應用門檻;在生態上，飛槳推動構建了全方位的生態體系，包括開發者生態、教育生態、企業生態、硬件生態，通過生態共享共創加速產學研用協同創新發展。

根據2022年下半年IDC對中國深度學習開源框架市場的調研，前三名Meta PyTorch、百度飛槳PaddlePaddle、谷歌TensorFlow已經占據超過80%的市場份額，遙遙領先于其他國內外框架。飛槳PaddlePaddle開源框架市場份額超越了谷歌TensorFlow。

根據中研普華研究院《2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告》顯示：

今年3月，百度的搜索業務有望獲得AI加持，推出與ChatGPT類似的人工智能聊天機器人服務，重新定義搜索引擎的可能性，“引領搜索體驗的代際變革”。

百度推出人工智能聊天機器人服務

這款人工智能在去年11月由OpenAI免費向公眾推出，并在2022年12月實現爆紅，迅速吸引超百萬用戶，甚至由于太過火爆，而不得已暫停了新用戶注冊。

它的核心特點在于，用戶能夠使用文字方式交互，并進行自然對話。與被戲稱為“人工智障”的同類產品不同，ChatGPT在智能程度上獲得了極大進展。

它不僅不會死板地回復問題，還能夠記住與用戶之前的對話內容和給它的提示，按照用戶需求，進行計算機編程、詩歌創作、法律文件起草等復雜活動。

一家新媒體巨頭BuzzFeed則宣布裁員12%，并在今后引入OpenAI的幫助，以向用戶提供更多個性化內容。消息一出，股價甚至翻了3倍。

美國一位眾議員甚至選擇使用ChatGPT為工具，編寫了一份關于AI現狀與未來的演講稿，在國會宣讀。最新的測試顯示，ChatGPT已經聰明到足以通過美國知名大學的商業管理考試、法學研究生考試。

ChatGPT在人工智能領域帶來的算法突破，為母公司OpenAI贏得了290億美元的估值。這家由特斯拉創始人馬斯克和微軟共同投資的AI實驗室，已經成為了整個科技產業中最受矚目的明珠。

有鑒于ChatGPT在回答復雜問題的杰出能力，有人干脆喊出了“谷歌完蛋了”的口號。這家全球搜索引擎巨頭，將要面臨新的挑戰。

人工智能AI產業化進程持續加速

2022年對于人工智能而言注定是值得被銘記的一年，在這一年中，人工智能無論在技術還是產業層面都取得了巨大發展與長足的進步，大量創新技術從概念走向實踐。年初，AI加持下的冬奧為我們帶來了煥然一新的觀賽體驗;年中，AI繪畫從虛幻走向現實并斬獲多項賽事大獎;年末，ChatGPT的橫空出世將再次將這一整年的狂歡推向高潮......

技術層面2022年最熱的關鍵詞無疑是“AIGC”，而在產業層面我想應該是“AI 工程化”或者叫MLOps。因為如今無論是國內還是國外，技術媒體、產品以及風投領域對于AI工程化的關注度都非常高。AI工程化和MLOps的核心理念就是讓機器學習在企業內部更快地實現規模化落地，這也是過去一年人工智能相關產業所最關注的。

從政策角度看，2022年政府主導了數據要素的國家戰略，提出了數據要素是重組全球資源;重塑全球經濟結構;改變競爭格局的關鍵力量。目前中國的 IT 底層的標準、架構、產品、生態，大多是由國外的科技廠商決定的，因此存在諸多的底層技術、信息安全等問題。所以隨著全球的 IT 生態由過去的單級向未來的多級方向去發展，我們需要建設自己的 IT 的底層框架。因此，在信創的背景下，我認為2022年人工智能甚至是整個科技產業的關鍵詞應該是“科技有國界”。

應用層面，在AI工程化領域，第四范式在過去一年將大量自研技術積累進行了對外開源，其中包括線上線下一致性的生產級特征平臺OpenMLDB，能夠實現對快速開發企業內部的實時預測、風控與場景推薦，解決時序特征、高效讀取以及線上線下一致性問題。開源一年多以來，與上下游的開源技術生態形成了良好的合作，也取得了很好的成績。

在技術層面，第四范式始終堅持AI方向的深耕，現階段主要專注于企業內部兩種AI的落地。其一是感知類AI落地，例如CV、NLP。另一種則是決策類AI的落地，針對企業進行策略制定，例如風控、推薦、預測等此類與企業經營密切相關的場景。這一過程中比較重要的兩個關鍵點，其一是將模型以較高的質量進行快速上線;其二則是對模型進行持續的訓練、反饋與調整，使模型始終保持其前沿性與高效性。

對于AI場景較多的企業而言，在這種情況下，一家企業中就能夠產生規模化的效益，實現從量變到質變的躍遷，使企業從傳統的數據公司進化為AI公司，達到通過AI提升核心競爭力的目的。

《2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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