中国人工智能框架市场调研报告(附报告)

人工智能框架处于人工智能行业的核心地位

Omdia的调研显示,人工智能开发者对人工智能框架的依赖程度非常高, 人工智能框架在人工智能行业处于核心地位。几乎所有人工智能项目,包括商业和学术项目,都是建立在一个或多个开源框架之上,例如TensorFlow、PyTorch、MindSpore 、PaddlePaddle等。

开发者选择人工智能框架的两大因素是易用性和性能

开发者选择人工智能框架最重要的因素是易用性,有40%的开发者将易用性作为选择

框架的首选因素。第二重要因素是性能,有35%的开发者将性能作为选择框架的首选因素。人工智能开发者认为国际框架TensorFlow、PyTorch、JAX的易用性比较好,而在中国本土的框架中,昇思MindSpore和飞桨PaddlePaddle在易用性和性能这两个重要指标上被开发者高度认可。

人工智能开发者越来越关注“负责任的人工智能”

与开源软件遇到的问题类似, 开发者在使用开源人工智能框架时,所担忧的依然是安全隐私等合规性问题。值得一提的是,在所有主流人工智能框架中,开发者认为TensorFlow与MindSpore对“负责任的人工智能”提供的支持最好,分别是第一与第二名。

主流人工智能框架在能力和特性方面各有侧重

在众多的人工智能框架中,有的用于端到端全生命周期开发和部署,比如TensorFlow、PyTorch、MindSpore和PaddlePaddle。有的针对特定用途,比如JAX,开发者可以将JAX用于科学计算等特定用途,而并不用作全生命周期开发部署平台。Omdia通过调研发现,中国人工智能开发者认为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等框架具备全方位能力,既能够提供特定的能力(如开发大模型,进行科学计算),又能实现全生命周期的开发(即端到端开发,从训练到部署)。其中,Pytorch提供了便捷灵活的动态图执行模式和调试能力、TensorFlow在生产模型部署上具备领先优势,PaddlePaddle提供了PaddleOCR为代表的北向算法套件,MindSpore原生支持大模型、科学计算并能实现端边云跨平台部署。

人工智能框架在中国开发者中的知名度排名

与全球其他地区类似, 由于历史和使用习惯的原因,TensorFlow和PyTorch在中国的知名度也领先于其他人工智能框架,分别排在前两位。而中国本土的MindSpore,PaddlePaddle, OneFlow, MegEngine, Jittor等人工智能框架在中国人工智能行业处于领先地位,其中昇思MindSpore、飞桨PaddlePaddle在中国人工智能开发者中知名度最高。

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【Omdia】中国人工智能框架市场调研报告

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