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    内容标题:AI算法框架
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    AI算法框架
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    常乔雨·头豹分析师
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    行业:
    信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息系统集成和物联网技术服务/技术管理集成信息科技/软件服务
    行业定义
    AI算法框架是一套专为人工智能算法模型设计、训练和验证而设计的标准接口、特性库和工具包。AI算法框架整合了算法封装、数据调用和计算资源的使用,并为开发者提供了开发界面和执行平台。这一框架转化了复杂的数学和统计学原理为计算图,自动化了神经网络的训练过程,并为多种AI应用,如目标分类、语音识别等,提供了高效的实现方法。其目的是简化并加速AI算法的开发与部署,确保算法效果的稳定性和计算的优化。
    AI访谈
    行业分类
    AI算法框架按照变成编程范式可以分为声明式AI框架与命令式AI框架,“声明式”的代表架构为Tensorflow,"命令式”的代表架构为PyTorch。
    AI访谈
    行业特征
    AI算法框架具备着开源免费、网络化效应强以及行业集中度高的三大
    AI访谈
    发展历程

    AI算法框架行业

    目前已达到 4个阶段
    AI访谈
    产业链分析
    AI访谈
    行业规模
    AI算法框架行业规模
    评级报告 1篇
    AI访谈SIZE数据
    政策梳理
    AI算法框架行业
    相关政策 5篇
    AI访谈
    竞争格局
    中国的AI算法框架行业的竞争格局可以分为三个梯队。第一梯队由Tensorflow与Pytorch领导,这两个算法框架在全球范围内的使用率超过90%,也是目前中国市场AI开发的主流使用框架。第二梯队包括华为的昇思Mindspore以及百度的飞桨PaddlePaddle,百度飞桨是中国最早推出,也是使用程度较为完善的AI深度框架。华为昇思则是近年来发展迅速的深度学习框架,短时间内从传统框架中夺取超10%的市场份额。第三梯队则包括一流科技的Oneflow,天元的MegEngine以及众多科技大厂推出的深度学习框架。这些框架普遍存在开发者数量少,文档不够丰富的特性,当前使用其进行AI开发的人数较少。
    AI访谈数据图表
    摘要
    AI算法框架为AI模型的设计、训练和验证提供了标准接口和工具集,简化了AI算法的开发与部署过程。芯片制程工艺正逐渐向1nm发展,但面临量子隧道效应的挑战和技术瓶颈。尽管核心数量增长受限,但AI算法框架仍是整个产业的核心驱动力。百度在2016年推出的飞桨是中国首个AI算法框架,随后多家公司也发布了自家版本。受益于AI产业的高速增长,中国AI算法框架市场呈现出迅速扩张的态势,未来预计将继续保持高增长。大模型的开发和国产硬件的进步为国产框架如飞桨提供了巨大市场机会,预计到2027年,国产框架市场份额将超过50%。
    AI算法框架行业定义
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    AI算法框架行业是指为人工智能应用提供算法开发、训练和部署的软件框架和平台的行业。这些框架和平台提供了一系列工具和接口,使得开发者可以更加高效地构建和优化各种类型的机器学习和深度学习模型。AI算法框架行业的主要目标是提高人工智能应用的性能和可靠性,同时降低开发和部署的成本和复杂度。 AI算法框架行业的主要产品包括开源框架和商业平台。开源框架如TensorFlow、PyTorch和Keras等已经成为了人工智能开发的标准工具,而商业平台如IBM Watson、Microsoft Azure和Google Cloud AI等则提供了更加全面和专业的解决方案,包括自动化模型选择、数据预处理和模型部署等功能。 随着人工智能应用的不断普及和发展,AI算法框架行业也在不断壮大和创新。未来,AI算法框架行业将继续推动人工智能技术的发展和应用,为各行各业带来更多的机会和挑战。
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    AI算法框架是一套专为人工智能算法模型设计、训练和验证而设计的标准接口、特性库和工具包。AI算法框架整合了算法封装、数据调用和计算资源的使用,并为开发者提供了开发界面和执行平台。这一框架转化了复杂的数学和统计学原理为计算图,自动化了神经网络的训练过程,并为多种AI应用,如目标分类、语音识别等,提供了高效的实现方法。其目的是简化并加速AI算法的开发与部署,确保算法效果的稳定性和计算的优化。
    [1]
    1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2224548
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    4:腾讯云、信通院、CSDN
    腾讯云、信通院、CSDN
    AI算法框架行业分类
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    AI算法框架行业主流的分类标准可以根据不同的角度进行划分,包括应用领域、算法类型、开发语言等。其中,应用领域是最常见的分类标准,主要包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。而算法类型则可以分为监督学习、无监督学习、强化学习等。此外,还可以根据开发语言进行分类,如Python、Java、C++等。这些分类标准可以帮助企业和开发者更好地选择适合自己需求的AI算法框架,提高开发效率和应用效果。
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    AI算法框架按照变成编程范式可以分为声明式AI框架与命令式AI框架,“声明式”的代表架构为Tensorflow,"命令式”的代表架构为PyTorch。
    按照编程范式分类
    AI算法框架分类
    声明式AI框架
    “声明式”核心思想是让开发者专注于定义"做什么",而不必详细描述"如何做"。通过这种方式,开发者只需声明期望的目标状态或输出,剩下的执行细节则由系统或专门的底层库自动处理。在AI算法框架领域,TensorFlow便是典型的声明式AI框架,其静态计算图模式要求开发者先建立一个完整的计算流程图,之后再统一执行,而不是像传统的命令式编程那样,每条命令都即时执行。这种方式不仅提高了代码的可读性,还为底层优化提供了更多的可能性。
    命令式AI框架
    “命令式”特点是明确、细致地描述每一步操作以实现预期的目标,赋予了开发者对程序流程的完全控制。这也意味着开发者需要具备深入的领域知识并能够有效地处理底层细节。例如,流行的编程语言如Python、Java和C++都主要遵循命令式的编程范式。在人工智能框架方面,PyTorch便是命令式范式的杰出代表。与其他框架不同,PyTorch强调代码的即时执行,这种策略不仅增强了其直观性,而且在复杂模型的开发和调试中提供了极大的灵活性。总的来说,命令式编程以其明确性和控制性为许多开发者所青睐,特别是在需要深入微调或优化的场景中。
    [2]
    1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/642506315
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    2:https://cloud.tencent.com/developer/article/2304043
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    3:腾讯云、知乎专栏
    AI算法框架行业特征
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    中国AI算法框架行业整体发展特征表现为快速增长和不断创新。根据市场研究机构的数据,2019年中国AI算法框架市场规模达到了约60亿元人民币,同比增长了约50%。同时,国内AI企业在算法框架领域也不断推出新产品和技术,如华为的MindSpore、百度的PaddlePaddle等。此外,政府也加大了对AI算法框架行业的支持力度,如《新一代人工智能发展规划》提出要加强AI算法框架研发和应用。总体来看,中国AI算法框架行业具有较高的市场潜力和创新能力。
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    AI算法框架具备着开源免费、网络化效应强以及行业集中度高的三大
    1
    开源免费
    AI算法框架的核心运营模式以开源免费为主
    近90%的AI算法框架选择开源,充分借助社区技术升级和资源整合以及增强代码透明度。这一战略不只提高了其市场信誉和竞争边缘,还使研发团队更致力于技术革新,而非简单追求营收。
    2
    网络化效应强
    AI算法框架与开发者生态存在互补的正向循环,进而产生强烈的网络效应。
    AI算法框架与开发者生态之间的互动形成了一个正向反馈循环,其中每一个进步都能促进另一个的增长和完善,从而强化了显著的网络效应,并进一步吸引更多的开发者和资源参与,使得整个系统持续蓬勃发展。
    3
    行业集中度高
    AI算法框架的行业竞争集中度较高
    在AI算法框架领域,竞争格局呈现出高度集中,其中中国市场上,Pytorch、Tensorflow、飞桨及昇思四大厂商合计掌握超过85%的市场份额。
    [3]
    1:https://www.sohu.com/a/495204956_123405
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    2:http://news.china.com.cn/2023-04/26/content_85254910.shtml
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    3:https://finance.sina.com.cn/stock/enterprise/hk/2023-02-01/doc-imyeeenq8828829.shtml
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    4:新华社、中国网、百度飞桨
    新华社、中国网、百度飞桨
    “AI算法框架已关联1篇产业链
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    1
    行业定义
    2
    行业分类
    3
    行业特征
    4
    发展历程
    5
    产业链分析
    6
    行业规模
    7
    政策梳理
    8
    竞争格局
    9
    企业分析
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