以前看一部战争片的时候，对一位军工厂领导的台词印象深刻。他是这么说的：前方的战士看见我们运过去的炮弹，心里比看见麻花都甜。
在一项事业或者工程进行当中，从业者对核心生产资源的那种期待，是外人难以估量和理解的。无论是战争、医疗还是工程，在现代工业体系中，毫无疑问资源就是一切。这种对基础资源的期待，如今也发生在AI产业当中。
AI的核心资源当然有很多。但毫无疑问， 学习框架是其中之一。毋庸讳言，中国的 学习框架发展比欧美要晚，起步阶段的失位和整个产业的高速发展，造成了中国AI开发者和创业公司们某种程度的“框架饥渴症”。
好在这种情况正在被积极“治疗”中。近两年我们可以看到百度PaddlePaddle不断进行重大升级。而刚刚传来消息，百度宣布成立 学习技术平台部，其隶属AI技术平台体系（AIG），由两位AI技术专家于佃海、马艳军分任总架构师和部门负责人。
成立专门部门进行打造，毫无疑问意味着PaddlePaddle的战略地位进一步提升。从一个技术平台到一个独立部门，这个中国 学习框架史上的首次操作，应该可以看做AI产业的一次飞跃。
这次起跳意味着什么？有什么前因和后果？
让我们把PaddlePaddle的幸福时刻定格在这里，看一看 学习框架的中国之旅，背后都有怎样的辛秘。
一个巨大的需求
PaddlePaddle之所以不断上升，从技术资源、人才资源，再到今天的企业架构资源，相继往这个有点萌的名字上倾斜，背后的道理很简单：PaddlePaddle卡住了一个巨大而且必需的市场需求。
百度于2013年成立 学习实验室，并推出自主研发的 学习平台，即PaddlePaddle的前身；2016 年 8 月，PaddlePaddle正式开源。该平台对标谷歌TensorFlow，是中国首个、也是当前国内唯一开源开放的 学习框架。而这个首个，也映射着当时中国AI开发者三个难以搞定的真实需求：
一、中文需求
TensorFlow、caffe这样的框架，当然是没有中文文档和训练数据的。但是语言又是AI世界中的重中之重。总不能让中国市场上的AI系统都说英语吧？在PaddlePaddle开源之前，还有个更痛苦的情况是，如果中文AI开发者训练的算法出问题了，他就必须越洋电话和邮件去找欧美的客服。这其中的沟通成本和效率可想而知。
所以当PaddlePaddle开源，百度开始大规模为开发者提供中文训练文档，以及中文客服，并不断共享百度在语音交互这个强势领域的数据与算法技术，这对于中国AI开发者当然是雪中送炭。仅仅靠这一点，在AI开发的兴起时刻，PaddlePaddle就确立了存在的意义与必要性。
二、大规模应用需求
据说开发PaddlePaddle，最早在百度内部的目的就是应对TF等框架，不适应大规模训练的问题。由于TF这样的框架更偏于学院化和深层开发，这就导致企业级AI应用非常难适应。而中国恰恰是一个流量大、数据多、用户存量大的市场，欧美的小而精模式当然水土不服。于是当PaddlePaddle高举大规模应用的旗帜出现，中国AI开发者，甚至不少欧美开发者当然蜂拥而至。如今PaddlePaddle在持续升级下，系统稳定性已经可以支持工业界服务的规模，这在业界中也是首屈一指的，更加适合了中国市场AI与传统行业结合、大规模互联网AI应用的真实情况。
三、国家安全需求
中兴事件已经可以看出，底层技术掌握在其他国家手中是相当可怕的一件事。一言不合就给你掐断上游，简直没地方讲理去。
试想一下，安防、军事等领域的AI应用，假如用欧美框架训练那是多么可怕的一件事？这种情况下，完全自主掌握的AI框架变得格外重要。
而到目前为止PaddlePaddle已经完成了从芯片到文档，从框架到应用工具的全面自主化。其还在NLP、知识图谱、语音图像等领域进行了 布局，能够满足从产业界到社会服务的不同AI开发需求，这也就让整个国家经济体的AI发展安全系数大为飙升。所谓最适合中国国情的 学习框架，并不只是说说而已。
占领了这些核心需求，PaddlePaddle开始了不断积累升级，并在适当时刻准备冲刺与跳跃。这次百度成立 学习技术平台部，可以看做PaddlePaddle产业根基来到了全新阶段。
日渐稳固的根基
想要赢得未来，就必须稳固住现在的优势与地位。而PaddlePaddle来到可独立成为部门的节点上，实际也标志着百度对PaddlePaddle目前产业根基与身位优势的判断。
可以看到，三方面的领先优势支撑了PaddlePaddle可以独立出来，扩大招兵买马规格，走上产业快速迭代的快车道：
一、技术已经积累充足
学习框架的好坏，除了开发基础之外，主要有几个方面的技术来评定：工具是否健全而充足；颗粒精细程度能否满足 开发需求；社区建设与数据资源的建设水平。这些领域，中国的 学习框架是一个必须快速追赶欧美，必须在紧迫时间完成连续升级的过程。好在PaddlePaddle基本已经证明了技术建设速度可以被信任。
2016年开源之后，2017 年 11 月，百度发布更细粒度的新一代 学习框架——PaddlePaddle Fluid；2018年7月的百度AI开发者大会（Baidu Create 2018）上，百度发布PaddlePaddle 3.0，包括完整的核心框架，以及AI Studio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取顶尖AI能力的组件。
到目前为止，PaddlePaddle已经组成了数据、工具、框架上的全面技术优势，可以与欧美一线框架看齐。
二、人才优势不断扩大
这次成立 学习技术平台部，据说PaddlePaddle将一举成为40人的研发团队。而且两位领头人都在百度AI业务最前线奋战多年，不仅对 学习的理论和算法有深刻理解，还具有超强的产品和工程能力。
资料显示，早在2010年，于佃海作为核心成员之一推动了百度搜索使用机器学习的排序算法；2012年，百度开始 学习的研究，于佃海是第一批研究人员，他带头研发的 学习技术被百度多个产品广泛应用。马艳军曾获国家科技进步奖，并曾经负责百度信息流内容的技术研发，大幅提升了信息流的用户体验，支撑了百度信息流实现高速增长。
两位T10级别业界领军人物带队，展现出了百度豪华的AI人才储备。围绕PaddlePaddle，无论是人才成长还是人才吸引力，都已经达成了国际水准。
三、身位优势不断加强
在AI产业发展上行到新局面，AI与IoT结合不断加深、传统行业应用AI潜力被释放、无人驾驶等领域风口来临的时候，AI基础设施的价值也相应地被放大。但是就国内市场而言，想要在短期内再出现可开源，并且工具化相应完善的 学习框架，基本已经是极小概率事件。而且社群建设与生态建设更是需要时间。早投入早回报，已经开始让PaddlePaddle呈现出产业周期红利。
战略资源不断升级，百度体系内的地位不断明晰，国际影响力与吸引力不断增强。等等优势让PaddlePaddle值得被加大投入力度，达成更高水准的产业聚合。而与此同时，PaddlePaddle的未来要走向哪里，似乎也再愈发的明晰了起来。
已然清晰的方向
成立专门部门之后，PaddlePaddle会走向何方，这或许是一个大众比较关心的问题。但是就PaddlePaddle的过往发展历程而推断，其发展方向其实一直非常明确。所做的是在推动产业迭代速率，为已经清晰明确的方向添柴加火。
从过往分析，“两化一目标”似乎可以被视作PaddlePaddle的未来。
一、基础设施化
PaddlePaddle自诞生之日起，到不断的重大升级和产业迭代，都是以成为中国AI产业与广大开发者的基础设施为目标。而在今天的独立特性确立，生态化基础牢固之后，PaddlePaddle势必将进一步加强自身成为AI产业基础设施的优势，与产业 结合，不断向开发者开放新的资源与产业优势。伴随着百度在无人驾驶、对话式AI，以及AI技术综合应用领域的扩展，PaddlePaddle也将持续加深行业下沉力，完成其成为基础开发必经之路的产业使命。
二、生态化
AI不能闭环，必须无功利地开放和共享，造就持续有生命力的AI开发环境，这是已经在世界AI开发舞台上得到印证的判断。但中国的AI开发生态仅刚刚起步，必须有更强的生态赋能方案出台，催化开发生态的成熟。
这是PaddlePaddle的第二个目标，也是其成立专门部门的核心支撑因素：提高生态赋能能力，建设纵 和生命力更强的AI开发群落。
目前我们看到PaddlePaddle对开发者的全方位扶持已经不仅局限于技术框架。公开课、AI大赛、与高校合办师资培训班等等方式都成为常态。而稳固的生态会堆积成雪球效应，这也是AI产业的必须要求。
在百度AI开发者大会上，我们已经看到PaddlePaddle生态化的成果。比如北京工业大学的四位学生利用PaddlePaddle制造了一台智能桃子分拣机，实现桃子的自动分拣；援藏医生陈静飞借助基于PaddlePaddle的定制化训练与服务平台EasyDL，进行显微镜下寄生虫虫卵识别。这些能够改变产业效率，甚至承担社会责任的AI开发，都是从PaddlePaddle的生态化进程中汲取而来。
三、目标专精于工业应用
AI的未来在于与经济体结合，成为工业体系换发活力的再生药水。那么对 学习开发框架的最高要求，就是能够全面赋能工业体系，提高工业级应用AI的可能性，降低准入门槛。
厉兵秣马的PaddlePaddle，已经将目标对准了工业级应用。目前PaddlePaddle已经开放近20种工业级模型，各项AI技术被广泛应用于生产中。
从PaddlePaddle的明晰目标中可以看出，中国AI开发的大任只是刚刚开始而已。有了基础，还需要有不断的投入和社会意愿的激发。但无论怎么说，PaddlePaddle都是一种开始。
美妙的开始，是一切想象力与恢弘故事的源头。
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