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行业研究机构Omdia(Informa tech集团旗下)发布《中国人工智能框架市场调研报告》，指出了中国AI框架市场竞争格局与创新趋势。Omdia通过研究主流人工智能框架的特点和能力发现，PyTorch、TensorFlow框架仍在全球市场上占据很大的份额，而在中国，也涌现出了多个本土人工智能框架，比如百度开源的飞桨PaddlePaddle、华为开源的昇思MindSpore等。以下为报告部分行动倡议：
研究结论指出，易用性是人工智能框架的最关键的成功要素，回顾人工智能框架发展历史可以看出，PyTorch就是凭借在开发者社区推动的易用性改进和广泛的用例部署，在短短几年时间迅速赶上TensorFlow。而中国本土的人工智能框架厂商也应该充分利用好本地化服务优势、中文语言优势、行业数据优势，针对中国开发者的使用习惯，在易用性方面赶上甚至超过国外的人工智能框架。
科学计算“AI for Science”，“预训练大模型”，“负责任的人工智能”是人工智能行业的三大发展趋势。人工智能框架厂商应顺应这三大趋势，积极参与预训练大模型的开发，提供预训练大模型和“AI for Science”API调用，向众多的不能承受巨额训练成本的开发者、创业公司和科研机构提供支持，帮助他们基于小样本数据进一步做模型调优，并支持他们完成特定领域的人工智能项目。人工智能框架厂商也可以与互联网、金融、电信、制造、医药等领域的大型企业深度合作，利用这些下游用户丰富行业数据，优势互补，共建行业大模型。人工智能框架厂商还应该与政府机构，行业协会，开源组织深度合作，从政策法规和框架技术体系上建设“负责任的人工智能”。而人工智能项目的成功，取决于算法、算力、数据和场景四大人工智能要素。人工智能框架作为人工智能的操作系统，需要将这四大要素紧密的有机的连接在一起。人工智能框架厂商应该从这四大要素入手，做好开发者服务工作，帮助开发者利用框架完成数据处理，算力支持，算法开发、场景打造等一系列工作。与此同时，人工智能框架如果想要获得良好的性能与四种基础能力密不可分：软硬件协同优化能力(计算、内存、通信、数据等)；分布式并行处理能力；从模型开发到部署的端到端支持能力；超大规模模型训练能力。人工智能框架厂商要在整合好四大人工智能要素的同时，打造这四种基础能力。
应用场景的培育是重中之重。框架厂商可以和政、产、学、研等行业伙伴充分合作，通过示范性的应用场景和标杆项目的建设，跨越人工智能技术与商业应用的鸿沟，促进人工智能在从局部探索走向千行百业。同时，围绕人工智能产业的上下游企业，人工智能框架厂商应该积极的和开源社区，政府，行业组织，高校科研院所，共建人工智能生态实验室，加速国内外人工智能生态发展和应用落地。
人工智能框架是算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包。人工智能框架通过对深度学习算法进行模块化的封装，面向开发者提供简单的开发界面和高效的执行平台，通过标准化的流程训练、调优、部署、测试和监控模型。作为AI创新的重要基础，人工智能框架正促进人工智能技术加速进步，助力行业加速智能化转型升级。
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