过去十年，是人工智能从实验室走向产业化的十年。AI技术革命掀起的产业浪潮，势不可挡地席卷了全球的各行各业。作为现今最为活跃的创新领域，人工智能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。

深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术，也是这一时期AI技术的发展主线。计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，离不开深度学习技术的底层支撑。由于深度学习底层算法的开发具有较高的学术及技术门槛，在其发展早期缺乏底层开发工具的情况下，深度学习技术发展速度较慢，相关应用落地受到制约。而深度学习软件框架则是在此背景下出现的一种底层开发工具，通过对深度学习算法进行模块化封装，解决该技术"落地难"的困境。

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。2020年，深度学习软件框架的技术标志性工具谷歌TensorFlow下载量爆发式增长，仅一个月便超1000万次，占自开源以来下载总量的十分之一。此外，同等算法水平所需计算量每八个月降低一倍，技术成本快速下降使得业内众多平台形态纷纷涌现。

本报告旨在明晰深度学习软件框架的基本概念和分类，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，评估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。

来源：沙利文

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