中国人工智能框架市场调研报告：pytorch、TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle等，谁与争霸

本次中国人工智能框架市场调研报告由Omdia独立完成， 以开发者问卷调查和专家深度访谈的方式进行市场调研。本次调研从人工智能框架使用者的角度出发，研究主流人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore 、PaddlePaddle、MXNet、Oneflow、Jittor 等）的特点和能力，揭示主流人工智能框架厂商为中国人工智能开发者提供的技术支持和社区服务，探讨开发者与这些主流框架的交互方式和选择偏好，以及开发者对开源软件、人工智能框架、横向应用、底层硬件、开发者社区和产业生态等方面的看法。

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。

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。