中国深度学习软件框架市场研究报告

过去十年，人工智能从实验室走向产业化，并在全球范围内掀起新一轮的技术革命。AI在迅速融入细分场景的同时也在不断地重塑传统行业模式，为经济社会输出独一无二的未来价值。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，以下简称“沙利文”）发布了最新的《中国深度学习软件框架市场研究报告（2021）》，对2021年中国深度学习软件框架市场进行了深度的调研与分析。

深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术，而深度学习软件框架则是解决该技术“落地难”困境的底层开发工具。当前，深度学习技术已然迈入升级优化阶段，带动相关产业高速蓬勃发展。本报告旨在通过对行业发展历程及产业链的梳理探究行业核心驱动因素，剖析当下深度学习软件框架行业市场趋势，并基于应用、产品及生态三大关键维度构建厂商竞争力体系，评价主流玩家的核心竞争优势及综合壁垒，形成对中国市场深度学习软件框架发展情况的客观评价，并为行业未来发展提供参照建议与关键启发。

深度学习软件框架是一种通过对算法进行模块化封装，以实现快速搭建深度学习模型的工具。作为一种底层开发工具，它可以有效降低AI应用开发技术门槛，助力深度学习技术突破发展瓶颈。从承担任务、部署位置和工作流程三个维度进行考察，深度学习软件框架的细分类型具有不同的关键技术要求，也为各类厂商提供了多样化的战略切入点。

纵观深度学习软件框架的发展历程，大致可以分为起步、调整和加速发展三阶段。2014年开始，全球人工智能学术界及产业界各研发主体陆续开源旗下自主研发深度学习软件框架，并以框架为主体搭建人工智能开放开发平台，推动人工智能产业生态的建立。其中，由谷歌团队开发的TensorFlow及由Meta团队开发的PyTorch两款深度学习软件框架占据业界相对主导地位。

同时，中国正在快速进行开源开发框架的系统化布局，百度飞桨PaddlePaddle、腾讯优图NCNN、华为MindSpore、阿里XDL等自研的开源深度学习软件框架加速升级。其中，百度飞桨PaddlePaddle作为中国最早推出的开放框架之一，已广泛应用于智能制造、智能金融、智能医疗等业务场景。目前，随着主流厂商产品的更迭推进，深度学习软件框架已步入加速发展阶段。

深度学习软件框架产业链主要由上游硬件、中游框架开发商和下游应用场景构成。上游是深度学习实现的基础，主要包括计算硬件（芯片），为深度学习软件框架提供算法及算力支撑。中游是深度学习软件框架的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建应用技术路径，主要包括语音识别、计算机视觉和自然语言处理。下游主要为深度学习软件框架在各细分场景的应用，主要包括制造、安防、金融、医疗、零售、交通、物流、农业等领域。未来，上游基础运算升级、中游应用技术成熟以及下游应用场景融合，都将为其后续发展深度赋能。