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人工智能|“开源”江湖前景广阔，百度一马当先推动人工智能共同发展进步

_原题为 “开源”江湖前景广阔 ， 百度一马当先推动人工智能共同发展进步
中新网9月29日电 “开源(open source)”这个词 ， 指软件源代码被开放出来 ， 其他用户可以在其基础上修改和学习 。 开源既造就了繁荣的互联网时代 ， 又成为技术理想主义者的“乌托邦” 。 在开源的江湖 ， 珠玉在前 ， 后继四起 ， 但百度从未缺席 。
近日 ， 权威科技媒体通过分析GitHub上的开源项目数据集GitHubArchive ， 得出2020和2019年度全球深度学习框架排名榜单 ， 其中 ， 百度飞桨PaddlePaddle均力压谷歌TensorFlow ， 紧随Facebook PyTorch之后 ， 其抢眼的数据表现意味着在开发者积极贡献代码和项目、社区活跃、代码迭代速度上一直保持着强劲的竞争力 ， 已经成为了国内第一、世界第二的深度学习开源框架 ， 将国内开源的“终极理想”往前又推进了一步 。
人工智能|“开源”江湖前景广阔，百度一马当先推动人工智能共同发展进步
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2020/2019年度全球开源深度学习框架活跃度排名榜单
如果GitHub开发者想要对开源项目贡献代码 ， 需发起pull request把自己修改的代码合入分支主 ， 如果pull request被合入 ， 则表示代码被采用 ， 成功完成一次开源贡献 。 因此 ， pull request的发起(open)数量是评估开发者积极贡献代码、项目和社区活跃最直观的指标 ， 合入(merged)pull request是评估开源项目的代码迭代速度的一个极佳的权威性指标 。
该媒体通过分析GitHub开源项目数据集GitHubArchive之中关于pull request的发起和合入数据 ， 获得了2020和2019年度全球深度学习框架活跃度排名榜单 ， 其中 ， 百度飞桨的open数据由去年的2759次跃升到今年同期的3391次 ， 比现阶段暂列第三的谷歌Tensorflow高出1000多次 。 飞桨的 merged数据由1924次跃升为2428次 ， 力压暂居第一Pytorch的238次 ， 比第三名Tensorflow高出近1000次 ， 这也意味着“动静统一、软硬融合”的飞桨一直在致力于让深度学习技术的创新与应用更简单 ， 其提供的AI底层技术也深受开发者欢迎 。
GitHub 标星 47000+ 百度飞桨成为国产开源“流量担当”
百度飞桨于2016年9月正式宣布开源 ， 这使得百度成为继谷歌、Facebook、IBM后第四家将AI技术开源的公司 。 作为国内AI开源的扛把子 ， 百度飞桨集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体 ， 并根据本土化特点将开源框架与应用层面做了更好的结合 ， 旨在打造自主可控的人工智能操作系统 ， 持续赋能广大开发者 ， 这意味着个人开发者也可以利用飞桨提供的平台部署自己的深度学习模型 。
经过 4 年的发展 ， 飞桨在 GitHub 上已经有 62 个 Repositories ， 共收获 47000+ Star ， 成为国产开源项目的佼佼者 。
人工智能|“开源”江湖前景广阔，百度一马当先推动人工智能共同发展进步
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飞桨在 GitHub收获了超过47000个Star
作为我国首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台 ， 飞桨能够做到这样的地位 ， 当然少不了要有自己独特的优势 。 总的来说 ， 飞桨有以下 4 大领先技术 。
首先 ， 同时支持动态图和静态图的编程 ， 能够兼顾易用性和效率 。 飞桨平台结合了动态图的易用性和静态图的高性能 ， 使开发者可以兼顾两者的优势 。 第二 ， 针对大规模的工业化场景 ， 飞桨提供大规模分布式训练能力 ， 在真正的工业场景应对自如 。 飞桨平台推出了支持万亿规模参数模型的实时更新能力和训练能力 。 第三 ， 端到端的部署是应用深度学习的一个非常关键的环节 ， 飞桨提供非常完备的支持各种硬件的端到端的部署能力 ， 能够使得开发者推理、预测的过程足够顺畅 。 最后 ， 飞桨还有大量在产业实践当中沉淀出来的模型 ， 并提供官方的支持 ， 能够保证开发者的应用效果是最佳的、真正可靠的 。
【人工智能|“开源”江湖前景广阔，百度一马当先推动人工智能共同发展进步】更可贵的是 ， 飞桨并没有满足当下国内深度学习领域“流量担当”地位 ， 仍在持续进行优化升级 。 在前段时间举办的百度世界2020百度大脑分论坛上 ， 飞桨实现了"动静统一、软硬融合"的更新：硬件上 ， 飞桨目前已适配22种芯片型号 ， 覆盖15家硬件厂商 ， 对国产硬件的支持超过TensorFlow和PyTorch；软件上 ， 动态图功能升级实现了动静态的结合 ， 让用户更容易开发模型；全面升级的API体系 ， 则对于开发者更加友好 。
2020年9月 ， 百度飞桨深度学习平台入选了2020服贸会“科技创新服务示范案例” ， 数据显示 ， 飞桨当前支持140+个产业及开源算法 ， 累计开发者230万 ， 服务企业9万家 ， 基于飞桨开源深度学习平台产生了31万个模型 。 在城市、工业、电力、通信等很多关乎国计民生的领域都有飞桨在发挥作用 。
践行开源开放理念百度飞桨在多领域助力应用落地
基于其简洁、灵活、快速的特性 ， 百度飞桨推动了各个行业的深度学习应用 ， 在液晶显示屏的检测、机器人安全巡检、遥感监测等领域发挥着不可代替的作用 。 拿液晶显示屏检测来说 ， 精测电子应用飞桨开源深度学习框架开发后 ， 基于其分类、检测、分割等多种功能模块 ， 对具有缺陷的液晶屏幕检测的精度上有很大提升 。


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