以桨为楫 修己度人（中）

目录
1.使命开启品牌一春独占
2.技术奠定品牌一骑绝尘
3.行业应用积淀品牌一枝独秀

技术突破奠定品牌一骑绝尘
深度学习框架的历史并不算长，即使是从2010年诞生的Theano算起，至今也不过才十二年的时间。然而其淘汰和进化速度，似乎超出了许多人的意料。早期的Theano、Caffe、Torch等在2017年后逐渐销声匿迹。2015年谷歌开放TensorFlow，2017年Facebook开放PyTorch，两者迅速占领市场，此刻激战正酣。Amazon主导的MXNet、微软背书的CNTK也蓄势待发。此刻的百度飞桨，和全球开发者忠实拥趸的TensorFlow、PyTorch相比，可谓是国内深度学习框架的一根幼小独苗。
在羊头示范效应作用下，国内深度学习框架异军突起，呈现了第一波集中式的爆发。产业界方面，独角兽旷视工业级深度学习框架天元（MegEngine）、一流科OneFlow、华为昇思（MindSpore）；学术界方面，清华大学则开源了支持即时编译的深度学习框架计图（Jittor），可谓百家争鸣。而后来居上的百度飞桨，却是全球深度学习框架集大成者。
起点和阿里云一样，都是业务倒逼技术革新，迫不得已以瞄准底层的核心技术，开启艰难的自研之路的探路人和先行者开始。2018年7月，飞桨开源框架 v0.14发布，首次开源10个模型，提供从数据预处理到模型部署在内的深度学习全流程底层能力支持。此后开启了高频迭代的一路开挂模式。至2021年，至少迭代了12个版本。完成了开发便捷的深度学习框架，超大规模模型训练，高性能推理引擎、产业级开源模型库四大核心技术。形成了从开发框架、开发套件到工具组件、服务平台的产品布局。
阿里云以飞天为基础架构起步，然后形成三层布局，字节跳动以推荐算法为起点，打造了头条、抖音、TikTok等品牌矩阵。百度飞桨的产品布局也遵循以点到面，逐步成长为参天大树，形成牢固的护城河和技术壁垒的路径。
飞桨还率先具有支持复数神经网络、跨学科机器学习研究的能力，并发布量子机器学习开发工具Paddle Quantum量桨，成为国内首个、也是唯一支持量子机器学习的深度学习框架开源平台。
完成基础架构搭建和产品布局后，一直向前，不停奔跑，向最前沿的技术进发，是科技品牌生生不息的使命和长久保持领先优势的生命力所在。
和阿里云的第二个类似点在于，都是从自身复杂的业务体系里抽象出技术架构，并先在自身的业务诸如搜索、语音输入、地图、阿波罗等得到验证实践后，推广到行业领域，并非停留在论文或实验室阶段的屠龙术。迄今为止，飞桨已创建56万AI模型，算法模型已经超过500个，覆盖计算机视觉、自然语言处理、推荐、语音等多个领域，并包含经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型，23个精度与性能平衡的产业级PP系列模型，涵盖工业、农业、交通、科学计算等20多个行业领域。
科技品牌诞生后的升级迭代和完善，要么借助外部开发者生态一起完成，要么在自己的业务体系中进行验证，完成从专用到通用的转化，除此之外，别无他法。
以一以贯之的兼备易用性、高效性、灵活性和可扩展性等特点，构建了自己的技术底座和护城河。近年来，百度飞桨专利数量已取得全球第一，且专利申请量增长率显著高于全球平均值，仅在2020一年内就增加了4倍。在 GitHub 和 Papers with Code 的趋势榜单中，飞桨的 PaddleClas、PaddleDetection、PaddleGAN 等多个套件便登顶榜单便是最好的证明。对后来者而言，没有长时间的技术积累和投入，跨过这条护城河的难度可想而知。
科技品牌以颠覆式创新奠定稳定的基础架构，以渐进式创新推进迭代进化，颠覆式创新和渐进式创新交替，既要保持功能稳定性的，又要随机调整，与时俱进，在变与不变中保持品牌长久的生命力。
专利数量、奖项数量、下载应用数量等指标，是判断科技品牌创新突破和可用好用的重要标志，因为数字的直观性更容易让市场理解和接受。站在用户的角度，将看不见、摸不着的复杂技术转化和简化，是科技品牌传播过程中始终要遵循的基本原则。
百度飞桨自主自研核心技术的突破和实践验证，奠定了品牌附加值和溢价基座，也奠定了品牌一骑绝尘的魂魄，也成为品牌加速驶向更广阔应用蓝海的起点。