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.PvTorch.JAX的易用性比较好，而在中国本土的框架中， 异思 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，其中界思MindSpore、飞桨PaddlePaddle在中国人工智能开发者中知名度最高

来源：Omdia

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