【中国信通院】人工智能行业：AI框架发展白皮书（2022年）

作为人工智能开发环节中
 的基础工具，AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色，是AI
 学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践，
 快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之
 一。随着重要性的不断凸显，AI框架已经成为了人工智能产业创新
 的焦点之一，引起了学术界、产业界的重视。在此背景下，白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、
 技术体系与作用意义，通过梳理总结当前AI框架发展现状，研判AI
 框架技术发展趋势，并对AI框架发展提出展望与路径建议。

2022年初，中国信通院发布了《AI框架发展白皮书(2022年)》，之前简单看过一次，过了快一年了，再读一次，总结在这里，希望自己和各位读者都能有所收获。其实这篇文章还算比较务实，废话不多，建议直接去读原文，网上有很多下载的地方，此总结只作参考。

一、AI框架技术持续演进，已形成较为完善的体系

定义：AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台。

具体工作内容：AI框架负责给开发者提供构建神经网络模型的数学操作，把复杂的数学表达转换成计算机可识别的计算图，自动对神经网络进行训练，得到一个神经网络模型。

（一）AI框架演进步入深化阶段

大致分为四个阶段：

萌芽阶段(2000~2012):特点是计算能力不足，写神经网络需要大量手动操作，手写方向传播、手动搭网络结构、手动设计优化器等。

成长阶段(2012~2014):随着AlexNet的爆火，深度神经网络也开始掀起热潮。AI框架体系初步形成，声明式风格和命令式风格为之后的AI框架趟出了两条不同的发展道路。

稳定阶段(2015~2019):ResNet带来了深度学习的新火热，AI框架迎来了繁荣，并形成了以TensorFlow为代表的声明式编程风格，和以PyTorch为代表的命令式编程风格。

深化阶段(2020~今)：AI新趋势不断涌现（超大模型等），对AI框架要求更高。AI框架向着全场景支持、超大规模

AI、安全可信等技术特性深化探索，不断实现新的突破。