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AIGC前景道路寬闊，海內外相繼布局。Open AI2022年11月推出ChatGPT，突破一億用戶僅用不到三個月，引領AI迎來“奇點”時刻，其顛覆式的生成能力帶來一場技術革命。此次AIGC概念火熱的底層邏輯主要是技術端取得突破性進展及商業模式上大模型使用性價比顯著提升，具備廣闊商業化前景，海內外也相繼進行布局。 　　AI賦能“千行萬業”，重視AIGC應用端機遇。AI浪潮下，重視AIGC應用端新機遇，辦公、教育、虛擬人、電商四個行業深度受益AI賦能： 　 　　辦公：辦公場景憑借著適配大語言模型能力強、覆蓋用戶數量多、用戶付費率高等特點，成為了大模型率先落地的場景之一。接入大模型的辦公軟件產品力提升，其有望進一步提升滲透率觸及更廣闊的市場規模，未來能為辦公軟件公司帶來明顯業績提升。辦公行業代表企業金山辦公長期深耕AI賦能產品，于今年上半年推出WPSAI，并嵌入旗下金山文檔、演示等多個產品。金山辦公產品矩陣有望在AI賦能下深度受益，打開B、C端空間。 　 　　教育：AI賦能智慧教育應用場景廣闊，不僅能為學生提供個性化教育，對于教師也能夠解放更多時間去進行更高質量的教育，學校端則也能顯著降本增效并且建設更好的校園環境。隨著ChatGPT引領著AI技術升級，AI教育產品具備更強的價值量，智慧教育課堂、學習機等AI教育產品滲透率有望持續提升，教育領域代表產品訊飛學習機搭載了科大訊飛發布的訊飛星火1.5大模型，訊飛AI學習機GMV在5月和6月分別增長136%和217%，科大訊飛也有望通過AI產品打開C端空間。 　 　　虛擬人：AIGC技術進步使得數字虛擬人主要在制作、應用、價值三方面受益，制作上AIGC的技術進步提升了AI數字人制作效率，制作門檻降低，應用上大模型多模態生成能力提升了虛擬人交互能力，真人替代能力提升，價值上AI賦能虛擬人越來越“聰明”，可以具備更強的創造力。虛擬人行業實現了向更高階段邁進，未來行業規模也將保持持續增長。萬興科技新開發的“萬興播爆”不僅能借虛擬數字人技術讓生產周期較長的視頻變成源源不斷產出的“工業品”，為用戶提供了創新高效的出海營銷口播短視頻制作工具,也能幫助用戶降本增效,價值量明顯。萬興科技也有望通過新推出的“萬興播爆”為公司打開第二增長曲線。 　 　　電商：電商AI賦能電商領域價值量明顯，不僅能夠為企業降本增效，還能通過促進下單轉化率實現創收，AIGC技術進步有望為行業帶來革新。B2B跨境電商龍頭企業焦點科技于今年推出外貿助手“麥可”，能夠有效幫助客戶降本增效，為客戶賦能，有望提升公司ARPU值。 　

英偉達，全球AI算力王者歸來: 巨頭指引，海外科技龍頭廠商持續布局AI，持續加大資本支出儲備AI相關產品，涉及數據中心和服務器，其 中包括META、Google、微軟， 同時海外AI應用持續落地，其商業模式得到驗證，例如Microsoft 365 Copilot的定價超預期。AI大模型時 代拉開帷幕，對AI芯片需求量明顯增多。英偉達實為全球AI算力王者，英偉達相關AI芯片三個月內兩度漲價，其根本原因在于算力芯片供不 應求，稀缺性強，算力芯片依舊為大模型時代的稀缺要素。? AI有望成為臺積電未來支柱，英偉達相關服務器廠商業績有望高度景氣: 臺積電表示AI服務器需求強勁，有望成為未來支柱領域，公司預計 預計AI服務器未來5年收入將實現50%的CAGR增長。同時應對AI芯片需求，臺積電加大資本支出。公司為應對英偉達、AMD 等廠商對 AI 芯片 CoWoS 等先進封裝的需求，擴大對先進封裝制造廠的建設。此舉同樣驗證算力芯片高度景氣。英偉達芯片相繼落地，AI服務器廠商高 度景氣，中國臺灣多家電子代工廠爭相出貨有望業績兌現，例如鴻海、緯創、英業達、廣達、超微電腦等。? 國內算力，拐點之時: 算力是AIGC落地的先行指標，我們認為全球正處于AIGC的爆發期，如果說AIGC是科技企業開啟第二輪業績增長曲線的 “流量入口”，那么算力即是科技廠商開啟AI爭奪戰的“入場券”，目前我國相關AI應用目前已有雛形，我國正處于智算中心建設的加速期， 因此相關AI算力產品有望成為本輪科技浪潮下的先行指標，其中包括算力服務器、光模塊、交換機等產品。我們認為相關公司在本輪科技浪 潮中業績有望高度景氣，目前相關公司業績已經得到驗證，例如中際旭創、中科曙光等。

人工智能：ChatGPT推動產業迎來iPhone時刻，并從“小作坊”走向工業化時代。ChatGPT在全球市場的爆發，正將AI 產業推到過去70年以來前所未有的高度，科技巨頭紛紛入局，繼微軟、谷歌之后，國內企業百度、阿里巴巴等先后發布大模型，并進行用戶測試和企業應用接入。全球一線科技巨頭在AI領域的軍備競賽，以及在大模型方向的持續下注，必將極大加速全球AI產業的發展進程，并推動產業從過去的“小作坊”式發展快速進入“工業化”時代。

算法模型：AI發展的靈魂，技術路線料將快速向GPT方向收斂，并有望在中期形成少數大模型（底層）+若干垂類模型 （應用層）的格局。ChatGPT的成功證明了高質量數據+反饋激勵（大模型預訓練+小數據微調）的有效性。GPT在自然語 言理解、生成方面的整體優勢，有望驅動AI大模型技術路線快速向GPT方向收斂，同時少數科技巨頭&機構專注于基礎大模型的研發，更多企業則發揮各自在垂類數據、場景理解等層面優勢，并最終構建少數大模型+若干應用模型的生態格局。

芯片&算力：算法快速迭代，以及對算力的巨大需求，料推動通用AI芯片（GPU）、云廠商早期高確定性受益。目前AI大模型領域的創新正在以月、周為單位快速向前推進，短期維度，預計通用AI芯片仍將是底層算法快速迭代的核心受益者。同時當前大模型在訓練、推理環節仍需要巨大的算力承載，云廠商在算力基礎設施、基礎軟件框架等層面綜合優勢明顯， AI帶來的算力增量料將主要向云計算平臺轉移，云廠商有望充分受益。但若后續算法迭代速度放緩，以及針對部分應用場景的專門優化，ASIC芯片需求料將快速展開，AI單位算力成本有望快速下降，但亦同時帶來應用需求的進一步增長。

數據：AI的糧食和血液。當前AI算法的發展正轉向以大模型為主的數據依賴，豐富、高質量數據集是AI產業持續向前的核心基礎。伴隨公開數據集的逐步耗盡，借助算法實現數據合成，以及垂類領域專有數據集將是企業后續差異化優勢主要來源，同時數據使用合規、用戶隱私保護等亦將成為持續監管領域。

ChatGPT引領AI突破，伴隨通用AI技術同工業領域融合應用的滯后周期不斷縮短，工業AI應用落地進展有望加速。ChatGPT通過突破性的“Transformer架構大模型+RLHF（人類反饋強化學習）算法”帶來自然語言處理在表述邏輯性、自然性等人機交互體驗領域的巨大提升，掀起AI產業一輪新高潮。工業領域因對AI可解釋性等嚴苛要求導致技術創新與應用落地錯位時間相對較長，但隨著人工智能技術可用性增強及工業信息化水平的大幅提升，近年通用AI技術的工業落地間隔由20年逐步縮短至小于5年，伴隨ChatGPT帶來的通用AI大模型突破，工業AI亦有望迎來快速發展。

　　研發設計環節：AI可賦能創成式設計、仿真優化、電子設計優化等。CAD領域：通過AI賦能，工程師可通過交互方式向設計軟件指定他們的要求和目標，創成式引擎將自動生成設計方案，目前AI驅動的創成式設計功能已在Siemens Solid Edge、PTC Creo及Autodesk FUSION 360等主流CAD產品中使用。CAE領域：AI可賦能仿真優化，提升仿真效率，而工業數字孿生通過仿真運行生成數據，又可反哺工業AI模型訓練，目前微軟ProjectBonsai正使用Ansys Twin Builder仿真軟件創建設備或流程的數字孿生，以助力其模型訓練。EDA領域：AI可有效賦能EDA工具，大幅提升設計生產效率及設計產品的PPA（功耗、性能、面積），Cadence于2021年推出的AI驅動的EDA設計工具Cerebrus較傳統EDA產品可實現10倍的生產效率提升和設計產品20%的PPA（功耗、性能、面積）提升。我們認為，AI賦能帶來的CAD/CAE/EDA等研發設計軟件能力提升，有望同步提升其軟件價值量，進一步打開研發設計類軟件更高市場天花板。　　生產運維環節：AI可賦能早期缺陷檢測、預測性維護、產品質量分析、生產預測等。早期缺陷檢測方面：AI可使用實際運營數據，根據各種參數有效預測資產狀況，使工程師在資產發生故障前就能關注并維護資產；預測性維護方面：AI模型可使用來自設備端的運行數據，并根據這些數據對預測性維護進行科學規劃，同時工程師可通過AI持續監控設備運行狀態，大幅減少人工監控時間，有效降低資產設備維護成本；產品質量分析方面：通過機器視覺能夠找出會被肉眼漏過的缺陷，提高質量分析效率，同時AI還可用于檢測運行環境中的異常，從而改進質量流程；生產預測方面：企業可通過準確收集生產時序數據和關聯的生產參數創建AI預測模型，并通過生產流程仿真生成數據優化模型，通過這些模型找出生產過程中發生異常的原因及潛在問題，并持續修改資源規劃策略，達到精益生產目的。以上只是AI在生產運維環節已經應用的部分功能，伴隨AI模型算法能力進一步加強，AI在生產運維環節的應用廣度和深度亦有望進一步提升。　　經營管理環節：AI可賦能CRM、SCM、ERP等經營管理類軟件。CRM領域：AI可通過幫忙編寫回復客戶郵件、提升虛擬客服交流能力、通過語言交互方式幫助銷售人員準確分析和定位特定客戶群體等方式大幅提升客戶關系管理和營銷管理效率；SCM領域：AI可通過主動對影響供應鏈流程的事件發出告警，并預測篩選出受影響的訂單和自動郵件反饋供應商等方式大幅提升供應鏈敏捷性，此外AI還可助力企業招投標信息、商品價格信息、競品信息等市場信息采集分析，提升企業供應鏈決策有效性。ERP領域：AI可在財務領域、信息采集等多場景提升ERP產品能力。　　工業互聯網平臺匯聚算力、算法、數據和應用，是工業AI的絕佳入口。工業互聯網平臺的本質是通過工業互聯網網絡采集海量工業數據，并提供數據存儲、管理、呈現、分析、建模及應用開發環境，匯聚制造業企業及第三方開發者，開發出覆蓋產品全生命周期的工業APP應用，以提升工業生產經營效率。工業互聯網平臺匯聚了算力、數據、算法及應用場景的AI全要素，有望成為工業AI融合應用的絕佳入口。此外，工業互聯網平臺的重要能力之一是通過封裝在其PaaS平臺層的大量通用的行業Know-how知識經驗或知識組件以及算法和原理模型組件，以低代碼方式構建上層工業APP應用，而ChatGPT代碼生成能力的跨越式進步有望重塑工業PaaS低代碼開發平臺，有望使得非程序員的工程師能夠使用自然語言指令進行零錯誤的工業APP開發，大幅提升工業互聯網平臺的應用創建能力、降低應用開發成本。 　

3月21日晚，英偉達召開2023年開發者大會。正如英偉達CEO黃仁勛所言，我們正處于AI的“iPhone時刻”。ChatGPT帶給我們的巨大驚喜只是AI能力圈的冰山一隅， 我們基于當下時點，探尋AI的能力圈，發現AI的潛在場景。

**①AI+計算機 =“程序員”。生成式 AI 是一種新型計算機，一種基于人類自然語言編程的計算機。ChatGPT可以根據精確或模糊的自然語言，了解用戶的意圖，并生成本文，寫備忘錄和詩歌，改寫研究論文，解決數學問題，甚至編寫軟件。借助Debuild，用戶只需說明自己想要的內容即可設計和部署Web應用；Tabnine可幫助開發者編寫代碼；AI將整合百萬級程序員的智慧，幫助我們構建虛擬世界。AI可以建立強大的搜索機制，在海量內容中完成精細化的搜索。

②AI+醫療 =“藥物研發”。醫療設備將由軟件定義，由AI賦能。目前醫療行業正轉向利用生成式 AI 來發現疾病靶因，設計新型分子或蛋白質類藥物，以及預測藥物對機體的作用。Medtronic搭建醫療設備AI平臺，覆蓋手術導航到機器人輔助手術的應用場景，今年年底推出的GI Genius系統將利用AI實現早期結腸癌檢測。Insilico利用AI加速藥物設計；Absci使用AI預測治療抗體。

③AI+傳媒=“設計師”。**生成式AI正逐漸轉向多模態，圖像、視頻和3D等生成式AI正在悄然變化。Kore.ai可以實現虛擬客服；Jasper可以生成營銷材料，目前已經完成50萬億字的編寫，將初稿生成時間縮短80%；Omneky可生成定制化廣告和文案；Stable Diffusion 致力于文本轉圖像；Runway借力AI賦能視頻生成和編輯，并已經在奧斯卡提名的好萊塢電影中的得到應用；此外，AI可以通過快照構建3D建模，應用于房屋設計、服裝設計等方面；AI將虛擬形象提升至更高的現實水平。同時，在音樂領域，AI將文字賦予生命力，譜寫旋律。

**④AI+制造=“數字生產”+“工藝突破”。**AI可以成為虛擬世界與物理實體之間的橋梁。 “數字孿生工廠”可以在實體工廠建成之前整合所有資源，實現降本增效。“數字孿生產品”可以將汽車零部件在虛擬環境中完成組裝。“數字場景”可以將駕駛路線、環境場景重構為3D，用于訓練機器人和自動駕駛。

**AI加速技術引領工藝突破，**NVIDIA推出的計算光刻庫——cuLitho，與臺積電、ASML和Synopsys密切合作，將計算光刻加速40倍以上。計算光刻是芯片設計和制造領域中最大的計算工作負載，H100的生產需要89塊掩模版在CPU上處理兩周，如果在GPU上運行cuLitho將時間縮短至8小時。cuLitho將有助于晶圓廠縮短原型周期時間、提高產量、減少碳排放，為2nm及更先進的工藝奠定基礎。

**⑤AI+科研=“科學家”。**將AI應用在大型對撞機中以解釋宇宙等議題；讓人類以全新視角了解太陽，來建立風險預警機制。生成式 AI 將重塑幾乎所有行業。許多公司都可以使用某個即將上市的生成式 AI API，一些專業領域的公司需要使用其專有數據來構建定制模型。繼PC時代的“Macintosh時刻”、移動設備的“iPhone時刻”，AIGC時代的“ChatGPT時刻”已經掀起第三次科技浪潮，看好AIGC下游應用市場、算法和底層算力。轉編機器之心機器之心編輯部

在今年的 GTC 上，NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛與 OpenAI 聯合創始人、首席科學家 Ilya Sutskever 進行了一場深度對話，討論了 GPT-4、ChatGPT 背后的故事，也聊了下深度學習的未來。

如今，OpenAI 可以說是整個 AI 領域最火的研究機構。憑借強大的 GPT-4 以及與微軟必應、Office 等產品的融合，這家公司似乎要掀起一場生產力革命。這一成就是由多方面的力量來驅動的，包括聰明的頭腦和強大的基礎設施。在「聰明的頭腦」里，Ilya Sutskever 頗具代表性。2012 年，他和他的導師 Geoffrey Hinton 以及同學 Alex Krizhevsky 一起，用深度神經網絡刷新了 ImageNet 的歷史記錄，拉開了卷積神經網絡統治計算機視覺的序幕，標志著新一波人工智能浪潮的開始。2021 年，這個名為 AlexNet 的論文被引量突破 10 萬。「為了加速訓練，我們用到了非飽和神經元和一個非常高效的 GPU 卷積操作實現。」Ilya Sutskever 等人在 AlexNet 的相關介紹中提到了這樣一條關鍵信息。他們還詳細說明了如何將他們的網絡映射到多個 GPU 上。從這時起，GPU 和神經網絡緊緊地綁定在一起。黃仁勛領導的英偉達自然也成了這波 AI 浪潮中不可或缺的一環。2015 年，Ilya Sutskever 參與創辦了 OpenAI，并帶領這家公司一路向著 AI 大模型的方向前進。但隨著模型變得越來越大，訓練它們所需的算力也急劇增長。「加速計算并非易事，2012 年，計算機視覺模型 AlexNet 動用了 GeForce GTX 580，每秒可處理 262 PetaFLOPS。該模型引發了 AI 技術的爆炸。十年之后，Transformer 出現了，GPT-3 動用了 323 ZettaFLOPS 的算力，是 AlexNet 的 100 萬倍，創造了 ChatGPT 這個震驚全世界的 AI。嶄新的計算平臺出現了，AI 的 iPhone 時代已經來臨。」黃仁勛在 GPT 大會的 Keynote 中說道。在這次大會上，英偉達發布了 ChatGPT 專用的 GPU，推理速度提升了 10 倍。一路走來，Ilya Sutskever 和黃仁勛都是這波 AI 浪潮的見證者和重要推動者。在即將到來的「AI iPhone 時代」，兩人也必將扮演重要的領導者角色。在這場對話中，兩人談到了深度神經網絡的能力、限制和內部工作方式，并勾勒了一些未來的圖景。在打造 GPT-4 的過程中，Ilya Sutskever 堅信「（模型）越大越好，擴大規模是 OpenAI 的目標之一」。這自然是黃仁勛喜聞樂見的。 I had a very strong belief that bigger is better, and a goal at OpenAI was to scale. ——Ilya Sutskever兩人的談話進行了大約 1 個小時，就像老朋友邊喝咖啡邊聊天一樣。以下是這次談話的完整視頻（帶中文字幕），大家可以在其中感受時代的脈搏。

英偉達博客：//blogs.nvidia.com/blog/2023/03/22/sutskever-openai-gtc/ 視頻鏈接：

大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發

　　我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 　　加速計算是服務器成長的核心驅動力 　 　　按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 　　算力時代到來，服務器價值再次凸顯 　 　　我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。

從報告“GPU研究框架（2023）”看，GPU的核心競爭力在于架構等因素決定的性能先進性和計算生態壁壘。國內GPU廠商紛紛大力投入研發快速迭代架構，推動產業開放構建自主生態，加速追趕全球頭部企業。國產替代需求持續釋放疊加國際局勢不確定性加劇，AI&數據中心、智能汽車、游戲等GPU需求有望高增，國產GPU迎來發展黃金期，我們看好國產GPU公司的發展與投資機遇。第一，我們從性能和生態2個維度構建了GPU完整的研究體系。1）性能：決定GPU是否“高效”，其中微架構/制程是影響GPU性能的核心要素。2）生態：CUDA構筑通用計算堅固壁壘。第二，提出在評估GPU性能的指標的重要性上：微架構、制程、流處理器數量、核心頻率對GPU性能影響較大。我們詳細梳理了GPU的微架構、制程、顯存容量/位寬/帶寬/頻率、核心頻率等各類性能參數及重要性程度，并利用“核心數核心頻率2”公式對性能算力進行量化，揭示可用3DMark、MLPerf 等GPU軟件跑分進行相關性能測試評估。第三，詳細拆解了NVIDIA Fermi和Hopper兩大典型微架構的具體硬件實現，在頂點處理、光柵化計算、紋理貼圖、像素處理的圖形渲染流水線上對Fermi架構進行了拆分；在指令接收、調度、分配、計算執行的通用計算流水線上對Hopper架構進行了簡單易懂的描述，并指明更多、更專、更智能等未來架構升級迭代的方向。第四，明晰了生態是構建通用計算壁壘的基石。提出GPU研發難度在圖形渲染硬件和通用計算軟件生態層面，在IP、軟件棧方面研發門檻較高，需要較長的積累，先發者優勢明顯。CUDA生態從2006年推出至今，經過不斷發展完善，幾乎已在行業生態內處于壟斷地位。第五，深度復盤Nvidia/AMD（ATI）的產品迭代和競爭發展史，通過對NVIDIA長期保持領先和AMD（ATI）反超進行總結得出結論：架構創新升級和新興領域前瞻探索是領跑GPU行業的關鍵。 第六，梳理和測算了國內GPU在AI&數據中心、智能汽車、游戲行業的市場空間和發展趨勢。以下為報告原文，節選部分內容，更多內容請參看原報告“GPU研究框架（2023）”。

ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮，預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日，OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT，迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升，多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域，NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

　　ChatGPT具有良好的商業價值，未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新，同時也將對B端應用產生重大影響，企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化，ChatGPT在企業辦公中的應用，具備很大的想象空間。我們認為，協同辦公類應用作為企業各類應用的入口，同時具備知識管理、流程引擎等功能，具備很強卡位價值，在把ChatGPT技術引入后，可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程，由ChatGPT進行智能化辦理，從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀，將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線，未來將要應用到Bing搜索中，未來的商業價值空間十分可觀。 　 　　AIGC有望成為未來人工智能的重要方向，商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢，是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點，AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計，到2030年，AIGC的市場規模將超過萬億人民幣，但由于AIGC目前產業化程度有限，大量業務場景尚未成功變現，商業模式也還處于探索階段。我們認為，在當下時點，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定，在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。 　

近期的TF Dev Summit 2020向我們展示了TF2與其及其龐大的學術、工業生態圈。目前TF2的核心庫接口已逐漸穩定，幾乎不會變動，并兼顧了友好性、效率及1.x代碼遷移等問題。另外，與之關聯的幾十套學術、工業生態系統也在逐漸成熟。

每年的TensorFlow開發者峰會（TF Dev Summit）是開發者了解TensorFlow新特性最好的途徑之一，近期舉行的TF Dev Summit 2020向我們展示了TensorFlow 2及其生態圈最新的發展情況。

從社區的活躍度、下載量等數據來看，目前TensorFlow仍處于飛速發展的狀態，且具有非常龐大的用戶群體：

自TF Dev Summit 2019之后，TF2及其生態圈發展的時間線如下所示：

在對之前的TF 2.0的反饋意見中，用戶認為用TF2.0具有非常友好的用戶接口，但在性能方面依然有提升空間。另外，很多用戶希望能夠更方便地將TF 1.x代碼遷移到TF 2.x中。因此，目前的TF 2.2具有下面的特性： * 強調性能 * 與TensorFlow生態圈兼容 * 核心庫接口穩定化，基本不做變更

TensorFlow龐大的學術、工業生態圈是目前用戶熱愛TensorFlow的重要原因之一：

許多重要的學術成果都是基于TensorFlow實現的：

為了能夠讓使用者更好地分享實驗結果，TF官方提供了網站平臺： * //tensorboard.dev/

用戶可以通過URL的方式將TensorBoard中的實驗結果分享給他人，TF官方希望用戶可以在論文中以引用tensorboard.dev的URL的方式來展現實驗結果：

目前TF 2.x使得開發者可以實現復用性極高的代碼，例如TF 2.x核心中的Eager Execution可以直接支持通用的numpy，另外tf.data允許我們定制可復用的數據處理流程。TF官方也為我們提供了TensorFlow Datasets，它包含了一系列直接可用的數據集：

TF生態圈中許多的附加組件與擴展支撐了大量的科研工作，深受用戶的喜愛：

TF生態圈是AI工業界的重要支柱之一，它支撐了面向數十億用戶的AI應用：

通過Keras、TF Hub、TFX、Cloud TPUs等組件的支撐，使得我們可以在各種量級的工業產品中輕松地使用TF來落地各種想法：

TensorFlow Lite使得我們可以在真實復雜場景中（如網絡高延遲等）使用TensorFlow為產品服務：

最新版本的TensorFlow Lite相對于Google I/O 2019時又有了更進一步的性能提升：

開發者可以在Android Studio中通過簡單的拖拽生成用于對應模型的Java類：

TensorFlow.js生態圈也在飛速地發展：

MLIR是TF和其它深度學習框架的編譯基礎設施，它是工業界AI的通用解決方案之一，支持大部分的加速硬件：

新的TensorFlow 運行時（TFRT）為開發者提供了底層的基礎設施。開發者并不需要直接操作TFRT，作為基礎設置，TFRT使得我們可以在各種硬件上開發出高性能的TF應用。

TF生態圈使得我們可以更好地構建響應式AI：

社區也是TensorFlow生態圈的重要組成：

目前Kaggle比賽也開始支持TF 2.x，并為用戶提供免費的TPU和GPU：

新的DevPost挑戰：使用TF 2.x構建響應式AI系統：

TF社區也致力于教育，包括各種課程、證書等：

參考鏈接：