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原创IDC最新深度学习市场报告:中国平台百度飞桨加速崛起,行业虹吸效应显现

发布时间:2019-12-21 11:38     来源:百期杀一肖无错公式    点击:

所以综合来看,百度飞桨深度学习平台市场份额在今年不断攀升,外部因素助推只是其一,但更多的是自身优秀的体验与能力满足了AI开发者们的需求。

作者:邻章【微信号:ZLxgic 公众号:TMT317】,关注智能手机、人工智能、消费&产业互联网等。

百度飞桨深度学习平台加速崛起 展开全文 飞桨虹吸效应显现 写在最后:

据IDC发布的 2019年下半年《深度学习框架和平台市场份额》报告数据显示:在中国深度学习平台市场,百度飞桨深度学习平台市场份额在过去半年里占比提升5.98%,增长迅猛,进一步稳固了深度学习平台市场三强鼎立的势态;而具体到服务化的机器学习平台市场,百度更拔得头筹,报告数据显示,在国内机器学习平台市场,百度系机器学习平台整体份额稳居第一,百度飞桨的定制化训练和服务平台 EasyDL则占据了细分平台市场份额排名首位。

IDC《深度学习框架和平台市场份额》报告:中国深度学习平台市场综合份额top 10

对于飞桨而言,市场份额攀升带来的直接效益是依托其深度学习平台的生态规模正愈发强大,使其能深入到AI工业大生产的方方面面,在各领域为各公司提供重要助力,成为全面推动国内工业智能化升级的重要基石——其在与华为的合作中,百度飞桨与麒麟芯片强强联手,打通深度学习框架与芯片,为AI时代打造最强算力和最流畅的应用体验;在与北京大恒图像视觉有限公司的合作中,百度飞桨使得机器视觉检测设备的缺陷检出率提升60%,实现了降本增效;在与广东电网的合作中,依托百度飞桨深度学习平台打造的智能无人电力巡检,可以实时对输变电设备进行检测和分析,让6小时的工作变为了15分钟的数据复核,降低了运维成本,提高了自动化和智能化水平。

在百度飞桨深度学习平台迎来高光时刻的同时,其虹吸效应也正在凸显。

对于中国的企业和开发者们而言,中国深度学习平台的强势崛起并展现出十足的虹吸效应,在备受挑战的市场环境中,可以说是十足的利好,其不仅助力企业们在AI技术上避免了重复造轮子,节省成本与时间,更为重要的是让中国各行各业技术创新、智能化升级可以牢牢的掌控在自己的手中,而这也将让中国的AI走得更快更远。

而在产品学习门槛上,百度正大力降低人工智能入门门槛,诸如百度在人工智能领域率先推出无需代码编写的人工智能建模工具EasyDL,让非人工智能领域专业人才也能轻松地创造出定制化的人工智能模型。而与此同时,百度也正在构建系统化的飞桨平台培训体系,更通过多渠道立体化的培养机制提升行业的整体人才储备。

而从百度公布的百度飞桨深度学习平台生态数据来看,作为中国首个也是目前国内唯一开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,百度飞桨已累计服务了150多万开发者,其定制化训练平台上企业用户超过6.5万,发布了16.9万个模型,成为支撑各行各业技术创新和智能化转型的基础底座。

同样是在IDC发布的 2019年下半年《深度学习框架和平台市场份额》报告中,我们能够看到:谷歌、Facebook、百度三强鼎立态势稳固,在2019年下半年已占据接近80%的市场份额,仅仅半年时间,谷歌、Facebook、百度三强在中国深度学习市场平台的份额就提升了近10个百分点,而与之对应的是AWS、微软等国外平台的份额下滑明显。飞桨作为中国自己的深度学习平台,其快速崛起让这个市场有了中国自主研发技术的一席之地。

2019年,在诸多事件的影响下,国内对于技术的认知发生了重大转变,也使“国货自强、掌握核心科技、自主可控”加速转变为产业实践,当然这也让此前默默耕耘的企业们啖到了头汤,在此,中国深度学习市场可以说是这一转变的缩影。观察2019年中国深度学习市场,能够发现百度飞桨深度学习平台加速崛起和虹吸效应显现正成为2019年中国深度学习市场两大显著特征。

正如前面提到的数据所示:百度飞桨已累计服务了150多万开发者,这一数字约占中国软件从业平均人数的1/4。此外,其定制化训练平台上企业用户超过6.5万,发布了16.9万个模型,2019年第二季度百度飞桨深度学习平台开发者下载量环比增加45%。

2019年,可以说是百度飞桨深度学习平台的高光时刻——市场份额位居前三且份额提升迅速、入选世界互联网领先科技成果等,都让百度飞桨深度学习平台成为了中国AI底层的中流砥柱。

在产品功能性上,百度飞桨相对于其他深度学习平台而言,其不但提供了使开发更为便捷的深度学习框架,也开放了大规模深度学习模型训练技术,支持多端多平台的部署,同时还针对产业应用开源开放面向多领域的工业级模型库,更好地支撑产业落地。诸如在大规模深度学习模型训练技术上,百度飞桨平台突破了超大规模深度学习模型训练技术,研制了千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,实现了万亿规模参数深度学习模型的实时更新,而作为对比,事实上当前国际主流的开源框架还停留在仅支持千亿参数或更低规模的模型训练的水平。更强的模型训练水平,当然更能适应极端挑战,也来带来更快的训练速度,此前的一项对比是, OPPO在应用商店的应用推荐场景,使用基于飞桨的分布式训练技术,训练速度(16个训练节点)相比单机TensorFlow整整提升了8倍。而在产业级应用中,比如质检线上一个零件的停留时间只有数十毫秒,如果推理速度不够,机器可能就无法及时完成缺陷识别,由此可见推理速度的重要性。

百度飞桨能深受开发者欢迎,事实上也与其自身的功能性、易用性、更迭及时性等有着莫大关系。

在产品更迭及时性上,百度飞桨正深度扎根于产业环境和开发生态当中,在与开发者的高效频繁沟通中,快速听取开发者需求,从而促进飞桨快速成长升级。如我们所见,继今年4月百度在国内首场深度学习开发者峰会上,一口气发布了11项针对飞桨的全新升级(升级内容涵盖了从开发、训练到部署、预测的每一个环节)后, 11月,在“WAVE SUMMIT ”2019深度学习开发者秋季峰会上,百度飞桨又全新发布和重要升级21个产品方向,包括面向产业应用场景的四大端到端开发套件、融合数据和知识的预训练结合迁移学习的飞桨Master模式、端侧推理引擎Paddle Lite 2.0、EasyDL专业版、前沿技术工具组件等,使得飞桨平台的深度学习模型开发能力、训练能力、预测和部署能力进一步提升,从而进一步降低开发门槛,提升对产业应用的支撑能力。

文|邻章

原标题:IDC最新深度学习市场报告:中国平台百度飞桨加速崛起,行业虹吸效应显现

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