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2022年6月
一、 开启产业赋能黄金十年
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（一）人工智能处于工程化应用历史性机遇期..............................................................2
（二） 深挖深度学习技术潜力是发展主旋律，规模化应用面临多元挑战........................3
（三） 平台化生态布局成为业界共识 ..........................................................................4
（四） 深度学习平台展现驱动产业赋能升级的巨大潜力 ...............................................5
二、 深度学习平台体系架构............................................................................. 6
（一） 深度学习平台三要素体系.................................................................................6
（二） 深度学习平台核心作用 ....................................................................................7
三、 深度学习平台的技术创新重点
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（一）开源开发框架，深度学习平台的基础核心 ..........................................................8
1. 动静统一的编程范式大幅提升算法开发效率 ...................................................8
2. 大规模分布式训练技术有效提升巨型模型研发的承载能力 ..............................9
3. 统一的高速推理引擎满足端边云多场景大规模部署应用 ..................................9
4. 标准化的软硬件协同适配技术是打造国产化应用赋能的关键 ..........................10
（二）模型库建设，算法创新、沉淀与集成管理是快速赋能关键 ..................................11
（三）工具平台完善,覆盖数据处理、模型训练和推理部署全周期 .................................12
（四）专业领域延伸，围绕科学发现与量子智能持续探索 ............................................13
四、 深度学习平台的产业生态与应用路径 .................................................... 14
（一）我国开发框架在市场与生态方面持续发力 .........................................................14
（二）多类生态建设共同促进深度学习平台繁荣发展...................................................16
1. 研究创新生态是平台保持可持续竞争力的关键...............................................17
2. 算力与算法协同的开发者生态是平台发展基础 ..............................................17
（三）多类平台化模式形态显现，大幅降低开发难度与创新成本 ..................................18
（四）平台应用广泛开展，价值规律初步体现.............................................................19
五、 总结与展望
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