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中国人工智能框架市场调研报告（2022）主要分析了开发者对主流框架的使用情况及行业发展趋势。调研通过问卷和专家访谈收集了531份有效数据，覆盖互联网、工业、金融、政府等七大赛道，开发者工作职能以数据科学（25%）和应用开发（23%）为主。报告显示，人工智能框架作为行业核心基础设施，承担着算法开发、模型训练与部署的关键作用，其易用性和性能是开发者选择的核心考量，分别占40%和34%。

全球主流框架TensorFlow和PyTorch仍占据认知度与使用率双第一，但中国本土框架昇思MindSpore和飞桨PaddlePaddle通过本地化优势快速发展，认知度超过MXNet和JAX，使用率与国际框架并驾齐驱。两者在易用性、性能及多场景支持方面表现突出，尤其在大模型开发、科学计算和端边云部署等能力上具备竞争力。开发者普遍认为TensorFlow在“负责任的人工智能”（Responsible AI）领域支持最优，MindSpore紧随其后。

行业趋势显示，“AI for Science”正成为框架发展重点，其通过结合科学计算与AI技术，可高效处理复杂科研问题，如蛋白质结构预测、气候建模等。中国已出现基于MindSpore的MEGA-Protein工具，支持多模态大模型开发。预训练大模型成为竞争焦点，开发者更关注中文大模型如盘古NLP（千亿参数，覆盖知识问答等场景）和鹏程神农（蛋白质预测等）。同时，Responsible AI因伦理合规需求备受重视，开发者担忧开源框架在数据安全、隐私保护及语言适配性方面存在的局限性。

关键发现指出，开发者最受欢迎的应用场景为智能推荐系统（占比最高），其他包括工业质检、异常检测、数字孪生等。技术痛点集中在合规性（25%受访者列为最大顾虑）、编程语言支持不足及跨平台部署需求。框架厂商需强化性能优化、分布式计算能力及端到端支持，尤其需关注软硬件协同、超大规模模型训练等能力。行动倡议建议：提升易用性以匹配本土开发者需求，顺应三大趋势（AI for Science、大模型、Responsible AI）联合行业力量共建生态，整合算法、算力、数据、场景四大要素，提供免费算力资源、垂直行业数据标注服务及跨领域技术合作，打造覆盖端边云的全场景框架。此外，需通过产学研合作培育应用场景，构建活跃开发者社区，以完善技术体系和产业生态。