中国是全球产业链最完备的国家，产业体系复杂，中小企业转型需求迫在眉睫。但在应用AI、促进企业智能化转型的过程中，仅一项技术应用，从实验室到产业落地就至少需要3—6个月时间，一个低门槛甚至零门槛的开发平台极为重要。
飞桨让AI应用变得更简单，基于飞桨深度学习框架或者企业版开发平台，企业可以根据自身特点和场景需要，更快更便捷地开发AI应用，不再需要从0到1地搭建地基，极大提升了产业智能化的效率和水平。
谈及深度学习框架的重要性，百度AI技术生态总经理马艳军说：“无论是AI技术发展还是产业应用，深度学习框架都处于非常核心的位置，是开启下一个AI时代的钥匙。即便面临门槛高、生态建设难等困难，中国企业也必须掌握主动权。”
以Google的TensorFlow、 Meta(原Facebook)的PyTorch为代表的深度学习框架起步早、发展快，占据了业界主导地位。
自2013年开始，全球相关人工智能研发主体陆续开源旗下自主研发的深度学习框架，并以框架为核心搭建人工智能开放平台，推动人工智能产业生态的建立。
为解决中国人工智能基础支撑能力不足等问题，2017年，国家发改委正式批复，筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，中国自研深度学习框架逐步从国际竞争中突围,以飞桨为代表的中国深度学习框架日益成为产学研开发者的新选择。目前，飞桨平台已汇聚406万开发者，创建47.6万个AI模型，累计服务15.7万家企事业单位，覆盖工业、农业、医疗、城市管理、交通、金融等众多领域。
尽管中国深度学习框架的生态布局正在千行百业“开花结果”，然而，中国自研深度学习框架想要在国际竞争中取得领先，还有很长的路要走。
马艳军说：“中国深度学习框架的发展需要抓住技术实力、功能体验、生态规模三大关键点。”
深度学习属于典型的共创型技术领域，只有当国产框架的技术和功能体验足以满足开发者的需求，才有机会培育起自主创新的AI开发应用生态。深度学习框架或将决定未来5年AI产业格局。
“中国自研深度学习框架，如果既能在功能上大量满足中国产业需求，同时又低门槛、简单易开发，将有很大机会在产业级落地上实现领先。”马艳军表示。
据了解，飞桨已经能够帮助传统企业在智能化升级中实现高性能开发、大规模训练、不同场景和不同软硬件平台敏捷部署。更重要的是，飞桨已经和包括百度昆仑芯、英特尔、英伟达在内的22家国内外硬件厂商，完成了31种芯片的适配和优化，覆盖全部国内外主流芯片，最大程度帮助企业降本增效。
