1747-R 我国深度学习框架存在“双缺”问题
  与发达国家相比，我国对核心技术的预见性较为滞后，深度学习框架的国际战略缺位、核心技术缺失的“双缺”问题尤其突出。
  一是深度学习框架研究国际战略缺位，严重依赖国外开源框架。近年来，我国人工智能产业蓬勃发展，在特定领域已处于世界先进水平。但在人工智能核心环节即深度学习框架领域的国际发声却较少、战略缺位明显，特别是在开发、开源方面仍远远落后于欧美国家。目前，我国比较知名的深度学习框架仅有百度2016年8月开源的Paddle，由于缺乏资源支持和正面反馈，在国际开源社区的活跃度一般，国际影响力十分有限。此外，我国深度学习框架的国际战略缺位，还表现为严重依赖国外开源框架。
  二是深度学习框架核心技术缺失，核心生态圈尚未建立。经过多年积累，我国在人工智能若干技术领域已取得重要突破。但在深度学习框架方面，却一直处于跟随阶段，创新引领能力十分有限，尤其是在核心技术方面。究其原因，一是基础研究无法支撑深度学习框架核心技术的研发，特别是对于神经网络模型可用性、稳定性、运行效率等基础问题探索不足；二是缺乏对深度学习框架的超前设计和开发，包括跨平台移植、分布式学习、模型模块化等核心部件的研究滞后；三是尚未开发出适用特定场景的深度学习框架和服务型产品，缺乏对其应用场景的探索。
  深度学习框架作为决定人工智能技术、产业、应用的核心环节，是人工智能核心生态圈建立的基础和关键。核心技术缺失，将直接影响到深度学习框架生态圈关联的深度学习芯片、深度学习系统、深度学习软硬件平台等产业发展，可能造成巨大的生态圈红利损失，甚至阻碍我国人工智能的跨越发展。

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