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行業研究機構Omdia(Informa tech集團旗下)釋出《中國人工智慧框架市場調查報告》，指出了中國AI框架市場競爭格局與創新趨勢。Omdia透過研究主流人工智慧框架的特點和能力發現，PyTorch、TensorFlow框架仍在全球市場上佔據很大的份額，而在中國，也湧現出了多個本土人工智慧框架，比如百度開源的飛槳PaddlePaddle、華為開源的昇思MindSpore等。以下為報告部分行動倡議：
研究結論指出，易用性是人工智慧框架的最關鍵的成功要素，回顧人工智慧框架發展歷史可以看出，PyTorch就是憑藉在開發者社群推動的易用性改進和廣泛的用例部署，在短短几年時間迅速趕上TensorFlow。而中國本土的人工智慧框架廠商也應該充分利用好本地化服務優勢、中文語言優勢、行業資料優勢，針對中國開發者的使用習慣，在易用性方面趕上甚至超過國外的人工智慧框架。
科學計算“AI for Science”，“預訓練大模型”，“負責任的人工智慧”是人工智慧行業的三大發展趨勢。人工智慧框架廠商應順應這三大趨勢，積極參與預訓練大模型的開發，提供預訓練大模型和“AI for Science”API呼叫，向眾多的不能承受鉅額訓練成本的開發者、創業公司和科研機構提供支援，幫助他們基於小樣本資料進一步做模型調優，並支援他們完成特定領域的人工智慧專案。人工智慧框架廠商也可以與網際網路、金融、電信、製造、醫藥等領域的大型企業深度合作，利用這些下游使用者豐富行業資料，優勢互補，共建行業大模型。人工智慧框架廠商還應該與政府機構，行業協會，開源組織深度合作，從政策法規和框架技術體系上建設“負責任的人工智慧”。而人工智慧專案的成功，取決於演算法、算力、資料和場景四大人工智慧要素。人工智慧框架作為人工智慧的作業系統，需要將這四大要素緊密的有機的連線在一起。人工智慧框架廠商應該從這四大要素入手，做好開發者服務工作，幫助開發者利用框架完成資料處理，算力支援，演算法開發、場景打造等一系列工作。與此同時，人工智慧框架如果想要獲得良好的效能與四種基礎能力密不可分：軟硬體協同最佳化能力(計算、記憶體、通訊、資料等)；分散式並行處理能力；從模型開發到部署的端到端支援能力；超大規模模型訓練能力。人工智慧框架廠商要在整合好四大人工智慧要素的同時，打造這四種基礎能力。
應用場景的培育是重中之重。框架廠商可以和政、產、學、研等行業夥伴充分合作，透過示範性的應用場景和標杆專案的建設，跨越人工智慧技術與商業應用的鴻溝，促進人工智慧在從區域性探索走向千行百業。同時，圍繞人工智慧產業的上下游企業，人工智慧框架廠商應該積極的和開源社群，政府，行業組織，高校科研院所，共建人工智慧生態實驗室，加速國內外人工智慧生態發展和應用落地。
人工智慧框架是演算法模型設計、訓練和驗證的一套標準介面、特性庫和工具包。人工智慧框架透過對深度學習演算法進行模組化的封裝，面向開發者提供簡單的開發介面和高效的執行平臺，透過標準化的流程訓練、調優、部署、測試和監控模型。作為AI創新的重要基礎，人工智慧框架正促進人工智慧技術加速進步，助力行業加速智慧化轉型升級。
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