《中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告》

出版日期:2023

年

1

月中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告BroughttoyoubyInformaTech01中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告目錄內(nèi)容概要研究背景行業(yè)趨勢(shì)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)行動(dòng)倡議附錄?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.01中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告本次中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告由

Omdia

獨(dú)立完成，

以開發(fā)者問卷調(diào)查和專家深度訪談的方式進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研。本次調(diào)研從人工智能框架使用者的角度出發(fā)，研究主流人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore

、PaddlePaddle、MXNet、Oneflow、Jittor

等）的特點(diǎn)和能力，揭示主流人工智能框架廠商為中國人工智能開發(fā)者提供的技術(shù)支持和社區(qū)服務(wù)，探討開發(fā)者與這些主流框架的交互方式和選擇偏好，以及開發(fā)者對(duì)開源軟件、人工智能框架、橫向應(yīng)用、底層硬件、開發(fā)者社區(qū)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面的看法。內(nèi)容概要人工智能框架處于人工智能行業(yè)的核心地位Omdia

的調(diào)研顯示,

人工智能開發(fā)者對(duì)人工智能框架的依賴程度非常高，

人工智能框架在人工智能行業(yè)處于核心地位。幾乎所有人工智能項(xiàng)目，包括商業(yè)和學(xué)術(shù)項(xiàng)目，都是建立在一個(gè)或多個(gè)開源框架之上，例如TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle

等。開發(fā)者選擇人工智能框架的兩大因素是易用性和性能開發(fā)者選擇人工智能框架最重要的因素是易用性，有

40%的開發(fā)者將易用性作為選擇框架的首選因素。第二重要因素是性能，

有

35%的開發(fā)者將性能作為選擇框架的首選因素。人工智能開發(fā)者認(rèn)為國際框架

TensorFlow、PyTorch、JAX

的易用性比較好，而在中國本土的框架中，昇思

MindSpore

和飛槳

PaddlePaddle

在易用性和性能這兩個(gè)重要指標(biāo)上被開發(fā)者高度認(rèn)可。人工智能開發(fā)者越來越關(guān)注“負(fù)責(zé)任的人工智能”與開源軟件遇到的問題類似，

開發(fā)者在使用開源人工智能框架時(shí)，所擔(dān)憂的依然是安全隱私等合規(guī)性問題。值得一提的是，在所有主流人工智能框架中，開發(fā)者認(rèn)為

TensorFlow與

MindSpore對(duì)“負(fù)責(zé)任的人工智能”提供的支持最好，分別是第一與第二名。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.02中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告主流人工智能框架在能力和特性方面各有側(cè)重在眾多的人工智能框架中，有的用于端到端全生命周期開發(fā)和部署，比如TensorFlow、PyTorch、MindSpore

和

PaddlePaddle。有的針對(duì)特定用途，比如

JAX，開發(fā)者可以將

JAX用于科學(xué)計(jì)算等特定用途，而并不用作全生命周期開發(fā)部署平臺(tái)。Omdia

通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國人工智能開發(fā)者認(rèn)為

TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle

等框架具備全方位能力，既能夠提供特定的能力（如開發(fā)大模型，進(jìn)行科學(xué)計(jì)算），又能實(shí)現(xiàn)全生命周期的開發(fā)（即端到端開發(fā)，從訓(xùn)練到部署）。

其中，Pytorch提供了便捷靈活的動(dòng)態(tài)圖執(zhí)行模式和調(diào)試能力、TensorFlow

在生產(chǎn)模型部署上具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，PaddlePaddle

提供了

PaddleOCR為代表的北向算法套件，MindSpore

原生支持大模型、科學(xué)計(jì)算并能實(shí)現(xiàn)端邊云跨平臺(tái)部署。人工智能框架在中國開發(fā)者中的知名度排名與全球其他地區(qū)類似，

由于歷史和使用習(xí)慣的原因，TensorFlow

和

PyTorch

在中國的知名度也領(lǐng)先于其他人工智能框架，分別排在前兩位。而中國本土的

MindSpore

,PaddlePaddle,

OneFlow,

MegEngine,

Jittor

等人工智能框架在中國人工智能行業(yè)處于領(lǐng)先地位，其中昇思

MindSpore、飛槳

PaddlePaddle

在中國人工智能開發(fā)者中知名度最高。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.03中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告研究背景人工智能發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)人工智能正在成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，正與千行百業(yè)深度融合，成為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新支點(diǎn)。根據(jù)

Omdia

發(fā)布的全球人工智能市場(chǎng)研究報(bào)告，2021

年全球人工智能軟件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到

370

億美金，預(yù)計(jì)到

2027

年，全球人工智能軟件市場(chǎng)規(guī)模將增長到

1423

億美金。中國也將成為全球第二大人工智能軟件市場(chǎng)。在中國，人工智能技術(shù)已經(jīng)在安防監(jiān)控、智能家居及教育培訓(xùn)等領(lǐng)域落地生根。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能的應(yīng)用部署正在迅速擴(kuò)大，人工智能產(chǎn)業(yè)將帶給開發(fā)者和相關(guān)企業(yè)更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。由于人工智能行業(yè)的巨大市場(chǎng)機(jī)會(huì)和發(fā)展?jié)摿?，中國各?jí)政府高度重視，積極支持人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從

2017

年國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》到現(xiàn)在，國家陸續(xù)出臺(tái)了多項(xiàng)政策，鼓勵(lì)人工智能行業(yè)的發(fā)展與創(chuàng)新，人工智能已經(jīng)上升為中國國家戰(zhàn)略。促進(jìn)政策還包括《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場(chǎng)景的通知》、《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023

年）》、《新一代人工智能治理原則》、《新一代人工智能倫理規(guī)范》等。2021

年

3

月，國家“十四五”規(guī)劃正式發(fā)布，指出要培育壯大人工智能等新興產(chǎn)業(yè)，“推動(dòng)通用化和行業(yè)性人工智能開放平臺(tái)建設(shè)”。這些產(chǎn)業(yè)政策為促進(jìn)我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了增長動(dòng)力和長期保障。雖然人工智能行業(yè)市場(chǎng)巨大，機(jī)會(huì)眾多，但發(fā)展仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能所面對(duì)的下游行業(yè)紛繁復(fù)雜，應(yīng)用場(chǎng)景多種多樣，需求千差萬別。而目前大多數(shù)的人工智能項(xiàng)目算法模型缺乏泛化能力，需要定制化的開發(fā)。定制化的開發(fā)模式造成項(xiàng)目開發(fā)成本高，落地困難，無法規(guī)?；蜕虡I(yè)化。另外，即使項(xiàng)目開始落地，由于生產(chǎn)過程中現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，工作人員能力高低不一，項(xiàng)目運(yùn)維過程中應(yīng)用環(huán)境稍有改變，數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練工作就需要重新做。因此，很多項(xiàng)目不能達(dá)到預(yù)期效果，實(shí)際產(chǎn)出有限，讓用戶體驗(yàn)不到人工智能的實(shí)際價(jià)值。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.04中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告人工智能框架對(duì)人工智能行業(yè)發(fā)展的價(jià)值與意義人工智能框架是算法模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和驗(yàn)證的一套標(biāo)準(zhǔn)接口、特性庫和工具包。人工智能框架通過對(duì)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模塊化的封裝，面向開發(fā)者提供簡(jiǎn)單的開發(fā)界面和高效的執(zhí)行平臺(tái)，通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程訓(xùn)練，調(diào)優(yōu)，部署，測(cè)試和監(jiān)控模型。人工智能框架是算法模型開發(fā)的必備工具和基礎(chǔ)設(shè)施，承擔(dān)著人工智能操作系統(tǒng)的重要角色?？梢詭椭_發(fā)者降低開發(fā)難度，提升開發(fā)效率；可以幫助項(xiàng)目快速落地，平衡項(xiàng)目的投入成本、安全性、合規(guī)性、性能和上市時(shí)間等因素；在項(xiàng)目落地之后，還可以幫助項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。Omdia通過本次研究發(fā)現(xiàn)，幾乎所有人工智能企業(yè)和開發(fā)者都在使用一個(gè)或多個(gè)人工智能框架來構(gòu)建人工智能項(xiàng)目。從全球來看，TensorFlow

與

PyTorch

仍然占據(jù)很大的市場(chǎng)份額，相當(dāng)大比例的受訪者表示他們主要采用

TensorFlow

或者

PyTorch

完成人工智能項(xiàng)目。而在中國，也涌現(xiàn)出了多個(gè)本土人工智能框架，比如百度開源的飛槳

PaddlePaddle、華為開源的昇思

MindSpore

等。研究方法論Omdia

從

2022

年

5

月開始到

12

月，歷時(shí)

7

個(gè)月，以開發(fā)者問卷調(diào)查和專家深度訪談的方式進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研。走訪了中國的人工智能框架使用者、人工智能開發(fā)者，CTO，架構(gòu)師等，覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、制造業(yè)、政府、醫(yī)療行業(yè)等多個(gè)行業(yè)，調(diào)研了中國人工智能框架的市場(chǎng)現(xiàn)狀，開發(fā)者使用場(chǎng)景、使用習(xí)慣、關(guān)鍵選擇因素等，以及開發(fā)者對(duì)主流人工智能框架的評(píng)價(jià)。調(diào)研項(xiàng)目受訪者角色和背景分析本次調(diào)研共收集到

531

個(gè)有效問卷。有效的被調(diào)查對(duì)象，必須直接參與人工智能技術(shù)、人工智能框架或人工智能應(yīng)用開發(fā)，或以非技術(shù)角色參與人工智能項(xiàng)目管理；有效的被調(diào)查對(duì)象中，超過

67%的調(diào)查樣本來自于企業(yè)，11%的調(diào)查樣本是在研究所、實(shí)驗(yàn)室或大學(xué)中從事人工智能科研工作，21%是在校學(xué)生，正在高校學(xué)習(xí)人工智能的課程。而被排除在外的受訪者沒有致力于人工智能項(xiàng)目，沒有完成調(diào)查，或者不符合我們的其他篩選標(biāo)準(zhǔn)。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.05中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告圖一：受訪者所在企業(yè)或機(jī)構(gòu)分布圖二：受訪者行業(yè)分布?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.06中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告如上圖所示，本次問卷調(diào)查覆蓋了七個(gè)行業(yè)。在各個(gè)行業(yè)施加了配額，以確保每個(gè)行業(yè)有足夠數(shù)量的有效問卷進(jìn)行分析。有效的受訪者在各行業(yè)占比如下：互聯(lián)網(wǎng)（包括電商、社交媒體、娛樂等）（30%），

工業(yè)（15%），金融服務(wù)（11%），通信（11%），政府（9%），醫(yī)療（5%），教育/科研（國家實(shí)驗(yàn)室、中科院實(shí)驗(yàn)室、省級(jí)實(shí)驗(yàn)室、高校學(xué)生等）(19%）。被調(diào)查的人工智能開發(fā)者的工作職能分布比較平均：?

占比最大的受訪者來自于數(shù)據(jù)科學(xué)

(數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、算法工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等)，占

25%?

應(yīng)用開發(fā)

(應(yīng)用軟件開發(fā)工程師，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師等)，占

23%?

IT

運(yùn)維(DevOps

工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師等)，占

20%?

學(xué)術(shù)或科研（科研人員或高校學(xué)生），占

20%?

其他(業(yè)務(wù)或管理等非技術(shù)類工作)，占

12%圖三：受訪者的工作職責(zé)分布?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.07中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告北京（17%），上海（16%），廣州（10%）三大城市加起來占所有受訪者的43%。第二梯隊(duì)的六個(gè)城市，杭州、深圳、武漢、西安、成都、南京加起來占了

30%；在其他城市的開發(fā)者相對(duì)較少，比較分散。圖四：受訪者所在的城市分布?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.08中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告行業(yè)趨勢(shì)·行業(yè)趨勢(shì)之一：“AIforScience”正成為人工智能框架的重點(diǎn)發(fā)力方向人工智能與科學(xué)的深度融合正在推動(dòng)科研范式的創(chuàng)新，給科研領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。反過來，“AIforScience”的發(fā)展也對(duì)人工智能框架提出了更高的要求，“AIforScience”正成為人工智能框架的重點(diǎn)發(fā)力方向?？蒲蓄I(lǐng)域的問題分析維度高，尺度跨度大。隨著復(fù)雜科學(xué)問題變量個(gè)數(shù)或分析維數(shù)的增加，計(jì)算復(fù)雜度成指數(shù)增加，傳統(tǒng)的科研計(jì)算方法工作量大，分析時(shí)間長，科研工作人員經(jīng)常感到力不從心。而“AIforScience”借助人工智能的巨大技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以將數(shù)學(xué)計(jì)算和科學(xué)模型的方法結(jié)合起來，高效處理海量數(shù)據(jù)，使傳統(tǒng)的科研過程變得自動(dòng)化、規(guī)模化、并行化和平臺(tái)化，從而解決原來傳統(tǒng)科學(xué)研究范式無法解決的問題，幫助科學(xué)家突破科研瓶頸。2021

年，DeepMind

團(tuán)隊(duì)的

AlphaFold2的問世，標(biāo)志著人工智能已經(jīng)成為科學(xué)研究最重要的生產(chǎn)力之一。之前，復(fù)雜蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的測(cè)定需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和成本，AlphaFold2

極大提高了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析效率。而在中國，科研和人工智能團(tuán)隊(duì)也在積極推動(dòng)“AIforScience”的應(yīng)用。昌平實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)生物醫(yī)學(xué)前沿創(chuàng)新中心（BIOPIC）和化學(xué)與分子工程學(xué)院、深圳灣實(shí)驗(yàn)室高毅勤教授課題組等機(jī)構(gòu)就聯(lián)合推出了基于昇思

MindSpore的

MEGA-Protein

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)訓(xùn)練推理一體化工具。Omdia

分析師認(rèn)為，“AIforScience”在氣候和環(huán)境科學(xué)（天氣預(yù)測(cè)等），生物制藥和生命科學(xué)（新藥研發(fā)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等），流體力學(xué)（汽車或飛機(jī)的氣動(dòng)設(shè)計(jì)等），電磁學(xué)（電磁仿真等）等應(yīng)用領(lǐng)域可能會(huì)首先取得突破。在本次問卷調(diào)研中，大多數(shù)開發(fā)者反饋，國外主流的人工智能框架

TensorFlow

對(duì)“AIforScience”支持比較好，認(rèn)為中國本土的框架昇思MindSpore

對(duì)“AIforScience”的支持能力超過了

PyTorch

并有趕超

TensorFlow

的趨勢(shì)。

開發(fā)者的反饋充分肯定了昇思MindSpore在科學(xué)計(jì)算“AIforScience”領(lǐng)域內(nèi)做出的努力和貢獻(xiàn)。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.09中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告圖五：開發(fā)者認(rèn)為最適合做

AIforScience

項(xiàng)目的人工智能框架?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.10中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告行業(yè)趨勢(shì)之二：預(yù)訓(xùn)練大模型成為人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)2020

年，OpenAI推出自然語言處理大模型

GPT-3，參數(shù)量達(dá)到

1750

億，既能寫文章做翻譯，又能生成代碼，還能進(jìn)行人機(jī)對(duì)話。GPT-3

的問世是一個(gè)標(biāo)志性事件，直接引爆了全球范圍內(nèi)人工智能預(yù)訓(xùn)練大模型的熱潮。包括華為、OpenAI、Google、微軟、英偉達(dá)、百度、Meta、阿里巴巴等巨頭在內(nèi)的全球領(lǐng)先企業(yè)紛紛參與其中，追逐這個(gè)人工智能技術(shù)皇冠上的明珠，預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)成為整個(gè)人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。最近，OpenAI

基于GPT-3

發(fā)布了增強(qiáng)的

NLP

大模型

ChatGPT，再次在全球范圍內(nèi)引發(fā)了人工智能熱潮。預(yù)訓(xùn)練大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然選擇，基于海量行業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)，通過強(qiáng)大算力集群，預(yù)先訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，并結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)和各類需求，通過“預(yù)訓(xùn)練大模型+任務(wù)微調(diào)”的方式，進(jìn)行“工業(yè)化”的高效率開發(fā)。開發(fā)者利用預(yù)訓(xùn)練大模型，只需要少量數(shù)據(jù)，就可以快速開發(fā)出精度更高、泛化能力更強(qiáng)的行業(yè)模型。預(yù)訓(xùn)練大模型可以提升人工智能項(xiàng)目開發(fā)效率，降低研發(fā)成本，縮短研發(fā)時(shí)間，解決人工智能項(xiàng)目碎片化的問題。Omdia

分析師認(rèn)為，預(yù)訓(xùn)練大模型有幾個(gè)趨勢(shì)：第一，大模型參數(shù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長態(tài)勢(shì)，“大模型”正走向“超大模型“；第二，大模型正從單模態(tài)走向多模態(tài)、多任務(wù)融合；第三，預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展催生更大的計(jì)算集群系統(tǒng)（異構(gòu)計(jì)算，算力匹配等），也對(duì)人工智能框架提出了更高的能力要求（軟硬件協(xié)同優(yōu)化，分布式并行計(jì)算，云邊端全場(chǎng)景部署等）。從本次調(diào)研中，Omdia

發(fā)現(xiàn)相當(dāng)大比例的開發(fā)者對(duì)中國本土的大模型的興趣遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了對(duì)全球流行的大模型GPT-3

和DALL-E2的興趣，并表示希望在接下來幾個(gè)月試用。這可能是由于中文模型在中國本土的語言優(yōu)勢(shì)，也可能是因?yàn)殚_發(fā)者期待體驗(yàn)更新的大模型，當(dāng)然，可能還與中國本土大模型在中國市場(chǎng)推廣力度更強(qiáng)有關(guān)系。其中，開發(fā)者對(duì)基于昇思

MindSpore打造的盤古

NLP

大模型最感興趣，可能有以下原因：首先，盤古

NLP

大模型在技術(shù)上處于領(lǐng)先地位，千億參數(shù)模型，

學(xué)習(xí)了

40TB

的中文文本數(shù)據(jù)，在中文領(lǐng)域有天生優(yōu)勢(shì)；其次，盤古

NLP

大模型可覆蓋多個(gè)場(chǎng)景下語言處理的任務(wù)和需求，泛化能力強(qiáng)，在知識(shí)問答、知識(shí)檢索、知識(shí)推理等文本生成領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用前景；另外，盤古

NLP

大模型對(duì)開發(fā)者友好，可以讓開發(fā)者能用拖拉拽的方式使用大模型，開發(fā)和生產(chǎn)成本低。這也從另外一個(gè)角度驗(yàn)證了盤古大模型的開放性，開發(fā)者可以跨平臺(tái)快速調(diào)用盤古大模型，

與其他工具和應(yīng)用結(jié)合使用。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.11中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告圖六：開發(fā)者最想試用的大模型中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所基于昇思

MindSpore打造的紫東.太初大模型是橫跨視覺、文本和語音的多模態(tài)大模型。多模態(tài)數(shù)據(jù)可以直接進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)行跨模態(tài)統(tǒng)一表征和學(xué)習(xí)，具有圖文語音跨模態(tài)理解與生成能力，可以“以圖生音”和“以音生圖”，這些特性吸引著開發(fā)者。開發(fā)者想試用的其他大模型還包括：百度文心

ERNIE3.0，阿里達(dá)摩院多模態(tài)大模型M6等。百度文心ERNIE

3.0融合了大量知識(shí)，既用了自回歸，也用了自編碼，使得一個(gè)模型兼具理解和生成。阿里達(dá)摩院的多模態(tài)大模型M6參數(shù)已從萬億躍遷至10萬億，擁有多模態(tài)、多任務(wù)能力。鵬程.神農(nóng)是一個(gè)萬億參數(shù)大模型，包含蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、小分子生成、靶點(diǎn)與小分子相互作用預(yù)測(cè)以及新抗菌多肽設(shè)計(jì)與效果評(píng)價(jià)等模塊。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.12中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告行業(yè)趨勢(shì)之三：負(fù)責(zé)任的人工智能(ResponsibleAI)成為關(guān)注焦點(diǎn)人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展取決于用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量，但人工智能沒有自己的價(jià)值觀，無法自己判斷什么是正確的（比如自動(dòng)駕駛定責(zé)問題，生成式

AIGC

問題等），人工智能倫理問題正成為人工智能商業(yè)化發(fā)展的瓶頸。各國政府、國際組織、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界已在宏觀戰(zhàn)略、具體措施層面上進(jìn)行部署。迄今為止，已經(jīng)有超百個(gè)“負(fù)責(zé)任的人工智能”準(zhǔn)則在全球范圍內(nèi)出臺(tái)，比如歐盟就提出了《人工智能法案》?！柏?fù)責(zé)任的人工智能”即是一套道德準(zhǔn)則，又是一套技術(shù)體系，是以安全、可靠和合乎道德的方式開發(fā)、評(píng)估、部署和規(guī)模化人工智能系統(tǒng)的方法?！柏?fù)責(zé)任的人工智能”有助于引導(dǎo)人工智能行業(yè)朝著對(duì)人和社會(huì)更有益，更公平的方向發(fā)展，可以建立人們對(duì)人工智能的信任和信心，對(duì)人工智能的可持續(xù)發(fā)展非常重要。圖七：開發(fā)者認(rèn)為對(duì)“負(fù)責(zé)任的人工智能“提供支持最好的框架?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.13中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告Omdia

通過本次調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國的開發(fā)者認(rèn)為

TensorFlow

在“負(fù)責(zé)任的人工智能”方面提供的支持最好。這可能是因?yàn)楣雀柰ㄟ^

ModelCards

等工具使其框架更加透明、更具備可解釋性。TensorFlow也提供了一系列支持?jǐn)?shù)據(jù)安全和隱私的功能、庫和培訓(xùn)工具。昇思

MindSpore

在“負(fù)責(zé)任的人工智能”方面的也得到了開發(fā)者的認(rèn)可，在所有主流框架中僅次于TensorFlow，超過了

PyTorch。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.14中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之一：中國的人工智能開發(fā)者正在開發(fā)什么應(yīng)用？Omdia

從本次調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，人工智能下游行業(yè)應(yīng)用眾多，中國開發(fā)者所涉足的人工智能項(xiàng)目非常廣泛。在眾多的人工智能應(yīng)用中，智能推薦引擎占比最高，超過智能客服和語音助手，也超過設(shè)備監(jiān)測(cè)和控制。過去三年，為應(yīng)對(duì)

COVID-19

大流行帶來的商業(yè)模式和工作模式變化，智能推薦引擎作為一種技術(shù)手段，在全球范圍內(nèi)表現(xiàn)相當(dāng)不錯(cuò)。圖八：開發(fā)者所在的企業(yè)或機(jī)構(gòu)正在開發(fā)或生產(chǎn)的人工智能應(yīng)用?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.15中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之二：中國開發(fā)者使用開源人工智能框架的痛點(diǎn)和顧慮是什么？開發(fā)者對(duì)使用開源人工智能框架有什么痛點(diǎn)和顧慮呢？通過調(diào)查，Omdia

發(fā)現(xiàn)，25%的受訪者將“開源框架不能滿足數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等合規(guī)性要求”列為他們對(duì)使用開源人工智能框架的最大顧慮。而與合規(guī)性相關(guān)聯(lián)的另外一個(gè)因素，“對(duì)使用開源軟件有顧慮”也緊隨其后。由此可見，合規(guī)性問題一直困擾著開源軟件和開軟社區(qū)。另外，從業(yè)者對(duì)“開源框架缺少對(duì)某些編程語言的支持”也有擔(dān)憂。通常，開發(fā)者傾向于使用Python或R等語言進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)和訓(xùn)練，需要不同的語言進(jìn)行部署（取決于項(xiàng)目的性能要求和部署限制）。人工智能框架廠商試圖用Python和C++等高級(jí)語言來同時(shí)涵蓋這些開發(fā)者的需求。圖九：開發(fā)者對(duì)使用開源人工智能框架的顧慮?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.16中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之三：人工智能開發(fā)者選擇人工智能框架的最重要因素是什么？Omdia

在本次調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，中國人工智能開發(fā)者選擇開源框架最重要的兩個(gè)因素是：易用性和性能。人工智能框架隔離了底層的復(fù)雜性，更加易用的框架能夠讓開發(fā)人員以更快的速度和更高的效率，來探索、創(chuàng)建、改進(jìn)和迭代人工智能項(xiàng)目。而人工智能框架的性能則涉及到框架本身的底層性能，包括框架的底層算法效率，以及框架利用底層硬件資源進(jìn)行優(yōu)化開發(fā)、訓(xùn)練和推理的能力。有

40%的開發(fā)者將“易用性“作為選擇框架的首選因素，34%的開發(fā)者將”性能“作為選擇框架的首選因素。在第二重要的因素選擇中，開發(fā)者選擇“性能”比“易用性”更多。與“易用性”和“性能”這兩個(gè)因素相比，選擇其他選項(xiàng)作為首選的比例很少。受訪者把對(duì)“社區(qū)活躍度”、“框架廠商提供的技術(shù)支持或培訓(xùn)”，“知名度或流行程度”，以及“前沿技術(shù)支持”的關(guān)注放在了同等位置上。圖十：開發(fā)者選擇人工智能框架的因素?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.17中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之四：開發(fā)者怎樣評(píng)價(jià)主流的人工智能框架？正如前面提到的，“易用性”是人工智能開發(fā)者最關(guān)心的因素，“易用性”不僅包括易于使用的

API，還包括框架自身的穩(wěn)定性和可靠性。如果人工智能框架在使用過程中經(jīng)常出現(xiàn)穩(wěn)定性和可靠性的問題，會(huì)浪費(fèi)開發(fā)者很多時(shí)間和精力，如果出現(xiàn)了問題沒有人能解決，這會(huì)讓開發(fā)者更加沮喪，從而喪失對(duì)框架的信心。在國外的端到端框架中，開發(fā)者認(rèn)為

TensorFlow，PyTorch

的易用性更好。而本土框架昇思

MindSpore和飛槳PaddlePaddle

在易用性方面緊隨其后。而在性能方面，開發(fā)者認(rèn)為端到端的國外框架

TensorFlow，PyTorch

性能更好，而本土框架昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddl

同樣緊隨其后，而且這兩家中國本土在性能的評(píng)價(jià)上都超過了其他主流框架。圖十一：開發(fā)者認(rèn)為性能最好的端到端人工智能框架?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.18中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告在建立一個(gè)活躍的社區(qū)方面，TensorFlow

和

PyTorch

在開發(fā)者心目中的地位比其他框架都要高。中國本土框架飛槳

PaddlePaddle

和昇思MindSpore

齊頭并進(jìn)，緊隨其后。圖十二：開發(fā)者認(rèn)為社區(qū)活躍度最好的人工智能框架?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.19中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之五：主流的人工智能框架有什么特性和能力？隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)

AIOT

設(shè)備安裝量正在迅速擴(kuò)大。下游行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變得越來越多，異構(gòu)的人工智能硬件更加多樣化。端側(cè)和邊緣側(cè)設(shè)備的算力也在增長，變得越來越智能，人工智能的訓(xùn)練和部署也開始從云端延伸到邊緣和端側(cè)。在這樣發(fā)展態(tài)勢(shì)下，人工智能框架需要提供更多樣化的能力，來支持人工智能項(xiàng)目的開發(fā)，訓(xùn)練、部署和運(yùn)維，并保證全生命周期的高效率和低成本。在支持跨平臺(tái)全場(chǎng)景(端邊云統(tǒng)一架構(gòu))方面，TensorFlow、PyTorch、MindSpore和

PaddlePaddle

處于領(lǐng)先地位。在中國本土框架廠商中，昇思MindSpore

在支持跨平臺(tái)全場(chǎng)景部署能力方面，更受開發(fā)者青睞。圖十三：開發(fā)者認(rèn)為支持跨平臺(tái)全場(chǎng)景最好的人工智能框架?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.20中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告在端到端的模型開發(fā)和部署能力方面，開發(fā)者心目中的框架也比較平均，占

10%以上的框架分別是

TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle

和

MindSpore。圖十四：開發(fā)者認(rèn)為端到端支持能力最好的人工智能框架?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.21中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告在支持超大規(guī)模模型訓(xùn)練開發(fā)方面，TensorFlow、PyTorch

得分較高，而MindSpore

已在中國本土框架中處于領(lǐng)先地位：TensorFlow

有了

JAX

這一新生框架的融入，給業(yè)界帶來更多期待；PyTorch

依托第三方并行算法庫大模型能力顯著提升；MindSpore

擁有業(yè)界領(lǐng)先的并行算法庫，具備原生支持大模型的能力，吸引了廣泛的開發(fā)者。圖十五：開發(fā)者認(rèn)為大模型訓(xùn)練能力最好的人工智能框架關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之六：主流的人工智能框架的典型應(yīng)用場(chǎng)景是什么？開發(fā)者將

TensorFlow,PyTorch,MindSpore和

PaddlePaddle

用于全生命周期開發(fā)的比例比較大，主要是因?yàn)檫@些框架支持端到端開發(fā)，從開發(fā)，訓(xùn)練到部署，覆蓋全流程。開發(fā)者將

JAX,MXNet,

OneFlow

主要用在部分流程啟用，比如做模型訓(xùn)練或者部署。綜合來看，昇思MindSpore是一個(gè)比較均衡和完善的框架，比較完整的覆蓋了開發(fā)者的多種需求和各種應(yīng)用場(chǎng)景。開發(fā)者既將

MindSpore用于全生命周期開發(fā)，又將其用在部分的流程，還將

MindSpore用于支持特定能力方面，比如開發(fā)大模型和進(jìn)行科學(xué)計(jì)算。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.22中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之七：

在中國開發(fā)者對(duì)人工智能框架的認(rèn)知度排名中，TensorFlow

和MindSpore分別是國際框架和國產(chǎn)框架的第一位全球領(lǐng)先的人工智能框架TensorFlow

和PyTorch

是在中國人工智能開發(fā)者中認(rèn)知度最高的兩大框架，分別排第一和第二。由于

Google

和

Meta

這兩家公司歷史悠久，在互聯(lián)網(wǎng)和軟件領(lǐng)域占有重要地位，它們?cè)谌蚍秶鷥?nèi)直接影響著數(shù)量可觀的開發(fā)者，并直接為各自的開發(fā)者社區(qū)提供支持，因此認(rèn)知度較高。在中國開發(fā)者的心目中，MindSpore在國產(chǎn)框架中認(rèn)知度排第一，PaddlePaddle緊隨其后。這兩家中國本土框架在開發(fā)者認(rèn)知度排名方面，已經(jīng)超過國外非常成熟的框架MXNet，以及

Google

重點(diǎn)支持的新興框架

JAX。這一方面反應(yīng)了中國人工智能領(lǐng)域充滿活力，同時(shí)也說明了端到端全生命周期人工智能框架對(duì)開發(fā)者的重要性。圖十六：人工智能框架認(rèn)知度排名?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.23中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)之八：在中國開發(fā)者對(duì)人工智能框架的使用率排名中，PyTorch

和TensorFlow

遙遙領(lǐng)先，PaddlePaddle

和

MindSpore

在國產(chǎn)框架中并駕齊驅(qū)在人工智能框架的使用率方面，全球知名的框架

TensorFlow和PyTorch處于領(lǐng)先地位，大多數(shù)用戶表示他們最常使用的人工智能框架是

TensorFlow

和PyTorch，遙遙領(lǐng)先于其他人工智能框架。而飛槳

PaddlePaddle

和昇思

MindSpore是中國本土人工智能框架雙雄，位于第一梯隊(duì)，并駕齊驅(qū)。圖十七：人工智能框架使用率排名?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.24中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告行動(dòng)倡議從易用性出發(fā):易用性是人工智能框架的最關(guān)鍵的成功要素，回顧人工智能框架發(fā)展歷史可以看出，PyTorch

就是憑借在開發(fā)者社區(qū)推動(dòng)的易用性改進(jìn)和廣泛的用例部署，在短短幾年時(shí)間迅速趕上了TensorFlow。中國本土的人工智能框架廠商有本地化服務(wù)優(yōu)勢(shì)，有中文語言優(yōu)勢(shì)，有行業(yè)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，更了解中國的開發(fā)者使用習(xí)慣，更應(yīng)該在易用性方面趕上甚至超過國外的人工智能框架。順應(yīng)三大行業(yè)趨勢(shì)：科學(xué)計(jì)算“AI

for

Science”，“預(yù)訓(xùn)練大模型”，“負(fù)責(zé)任的人工智能”是人工智能行業(yè)的三大發(fā)展趨勢(shì)。而人工智能框架是順應(yīng)這三大趨勢(shì)而發(fā)展起來的必然產(chǎn)物。

人工智能框架廠商應(yīng)積極參與預(yù)訓(xùn)練大模型的開發(fā)，提供預(yù)訓(xùn)練大模型和“AIfor

Science”API

調(diào)用，向眾多的不能承受巨額訓(xùn)練成本的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)公司和科研機(jī)構(gòu)提供支持，幫助他們基于小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步做模型調(diào)優(yōu)，并支持他們完成特定領(lǐng)域的人工智能項(xiàng)目。人工智能框架廠商也可以與互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、制造、醫(yī)藥等領(lǐng)域的大型企業(yè)深度合作，利用這些下游用戶豐富行業(yè)數(shù)據(jù)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共建行業(yè)大模型。人工智能框架廠商還應(yīng)該與政府機(jī)構(gòu)，行業(yè)協(xié)會(huì)，開源組織深度合作，從政策法規(guī)和框架技術(shù)體系上建設(shè)“負(fù)責(zé)任的人工智能”。整合四大人工智能要素：人工智能項(xiàng)目的成功，取決于算法，算力，數(shù)據(jù)和場(chǎng)景四大人工智能要素。人工智能框架是人工智能的操作系統(tǒng)，將這四大要素緊密的有機(jī)的連接在一起。人工智能框架廠商應(yīng)該從這四大要素入手，做好開發(fā)者服務(wù)工作，幫助開發(fā)者利用框架完成數(shù)據(jù)處理，算力支持，算法開發(fā)、場(chǎng)景打造等一系列工作。第一，從算法?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.25中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告來說，框架廠商提供的預(yù)訓(xùn)練大模型可以極大的幫助開發(fā)者加快項(xiàng)目開發(fā)進(jìn)度，縮短上市時(shí)間。除了提供大模型，框架廠商還應(yīng)該和行業(yè)廠商一起，提供盡可能豐富的預(yù)訓(xùn)練的垂直行業(yè)算法模型；第二，在算力支持方面，由于人工智能開發(fā)者和中小型公司缺少資金用于算力投資，框架廠商應(yīng)該為開發(fā)者提供一些免費(fèi)的算力資源；

第三，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)也是項(xiàng)目成功的重要支撐，而數(shù)據(jù)標(biāo)注是耗時(shí)耗力的工作，中小型人工智能公司可能缺乏人力，物力和時(shí)間來做數(shù)據(jù)標(biāo)注，人工智能框架廠商應(yīng)該分配一些資源用于垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注，提供一部分免費(fèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，并開放給開發(fā)者。

第四，框架廠商應(yīng)該和各個(gè)垂直行業(yè)的專家和用戶在場(chǎng)景開發(fā)方面進(jìn)行深度合作，充分利用垂直行業(yè)的專家知識(shí)和行業(yè)訣竅，促進(jìn)“AI+行業(yè)場(chǎng)景”的深度融合。打造四種基礎(chǔ)能力：人工智能框架的性能和四種基礎(chǔ)能力密不可分：軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力（計(jì)算、內(nèi)存、通信、數(shù)據(jù)等）,

分布式并行處理能力，從模型開發(fā)到部署的端到端支持能力,超大規(guī)模模型訓(xùn)練能力。首先，下游行業(yè)對(duì)高性能計(jì)算的需求在持續(xù)增長，人工智能框架廠商應(yīng)該提供軟件和硬件協(xié)同優(yōu)化能力，更高效的協(xié)調(diào)計(jì)算、內(nèi)存、通信、數(shù)據(jù)等資源，

積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺(tái)，支持異構(gòu)計(jì)算（CPU、GPU、NPU

和FPGA

等）。其次，支持分布式并行處理能力越來越成為衡量人工智能框架性能的重要指標(biāo)，領(lǐng)先的人工智能框架廠商應(yīng)該積極增強(qiáng)框架的分布式并行處理能力。第三，端到端的能力可以極大的幫助人工智能企業(yè)和開發(fā)者實(shí)現(xiàn)人工智能項(xiàng)目的規(guī)模化應(yīng)用，框架廠商應(yīng)該為開發(fā)者提供端到端的支持，從開發(fā)到部署再到生產(chǎn)運(yùn)維。支持人工智能項(xiàng)目從

0

到

1

更快落地，幫助企業(yè)從

1

到

100

實(shí)現(xiàn)規(guī)?；蜕逃没?，支持千行百業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)；最后，人工智能框架廠商應(yīng)該提供覆蓋端、邊、云的全場(chǎng)景人工智能框架，云端服務(wù)可以讓眾多用戶共同分擔(dān)軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的投入成本，有效降低

AI

應(yīng)用落地的算力資源、工程運(yùn)維、數(shù)據(jù)服務(wù)等成本投入?？蚣軓S商應(yīng)該基于端、邊、云的架構(gòu)，構(gòu)建人工智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，賦能中小型企業(yè)以及傳統(tǒng)企業(yè)。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.26中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告培育應(yīng)用場(chǎng)景，賦能千行百業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的培育是重中之重?？蚣軓S商可以和政、產(chǎn)、學(xué)、研等行業(yè)伙伴充分合作，通過示范性的應(yīng)用場(chǎng)景和標(biāo)桿項(xiàng)目的建設(shè)，跨越人工智能技術(shù)與商業(yè)應(yīng)用的鴻溝，促進(jìn)人工智能在從局部探索走向千行百業(yè)。中國擁有全世界最完整的工業(yè)體系，幾乎所有工業(yè)門類都在中國都找得到應(yīng)用場(chǎng)景，這些豐富的下游行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和巨大的市場(chǎng)需求為人工智能的落地提供了堅(jiān)實(shí)的發(fā)展基礎(chǔ)。目前，中國人工智能廠商在視覺，自然語言處理，語音識(shí)別，強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面已經(jīng)處于全球領(lǐng)先水平。而一些熱門的人工智能應(yīng)用已經(jīng)成為行業(yè)熱點(diǎn)并產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，比如異常檢測(cè)、建模仿真或數(shù)字孿生、工業(yè)質(zhì)檢、智能客服和語音助手、預(yù)測(cè)性分析、客戶體驗(yàn)、流程優(yōu)化、設(shè)備監(jiān)測(cè)和控制等。框架廠商應(yīng)該與開發(fā)者和下游用戶一起，培育更多應(yīng)用場(chǎng)景。建設(shè)人工智能生態(tài)和開發(fā)者社區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)非常豐富，如果把人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)比喻成森林，那么人工智能框架就像是森林中的土壤，是整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)最核心的基礎(chǔ)設(shè)施。如果人工智能所利用的數(shù)據(jù)是森林中的水資源，那么企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、創(chuàng)新中心、政府機(jī)構(gòu)、人工智能學(xué)會(huì)、開源項(xiàng)目平臺(tái)和開發(fā)者社區(qū)就像是森林中的河流與池塘，為森林存儲(chǔ)水源和養(yǎng)分，而人工智能算法，大模型和

ISV(獨(dú)立軟件開發(fā)商)像是樹木的枝干，眾多的下游行業(yè)和用戶的人工智能項(xiàng)目更像是樹葉。圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)的上下游企業(yè)，人工智能框架廠商應(yīng)該積極的和開源社區(qū)，政府，行業(yè)組織，高?？蒲性核?，共建人工智能生態(tài)實(shí)驗(yàn)室，加速國內(nèi)外人工智能生態(tài)發(fā)展和應(yīng)用落地。人工智能框架廠商應(yīng)該一方面積極融入全球人工智能體系和生態(tài)，一方面積極打造中國本土人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，建設(shè)本土人工智能社區(qū)?；钴S的開發(fā)者社區(qū)有一些特性，比如有大量的開發(fā)者參與，有技術(shù)布道師，有種子用戶；社區(qū)氣氛活躍，有多樣化的線上線下社區(qū)活動(dòng)，遇到難題在社區(qū)能答疑能解惑；另外，社區(qū)能提供完整易用的文檔說明、有技術(shù)支持，大量模型庫、完善的開發(fā)套件，最好還能提供一些免費(fèi)的軟硬件資源。?2022Omdia.Allrightsreserved.Unauthorizedreproductionprohibited.27中國人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告附錄GetintouchOmdiaconsultingaskananalyst@Omdia

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