Google希望借助人工智能系统开发框架TensorFlow重返中国，但或许前路渺茫。
近日，彭博社发文称，针对对谷歌将带TensorFlow进入中国一事，消息人士认为，百度的PaddlePaddle今年在开发者中的受欢迎程度已经超过TensorFlow。暗指TensorFlow在中国的发展道路将会非常坎坷。
TensorFlow是Google Brain的第二代机器学习系统，2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布，目前是Github上最受欢迎的深度学习框架之一，开源至今已被下载了超过790万次。有分析数据显示，前5000名使用该工具的开发者多数来自于北京，甚至超过了来自硅谷开发者的总数量。
(图片显示，2013年以来，企业在AI领域的投资中，中国企业在软件和自动驾驶汽车上的投资领先世界。)
但是，即使中国已成为亚洲增长最快的TensorFlow开发者社区，谷歌面临的竞争依然严峻。一位了解谷歌内部数据的消息人士表示，百度paddlepaddle在中国开发者间的流行程度已经超过了谷歌。另有媒体通过谷歌内部人士证实，谷歌把搜索引擎放到一边，着急在中国启动AI计划，是因为今年百度工具在开发者之间的传播速度超过了谷歌。
百度PaddlePaddle于2016年9月27日正式推出，其前身是百度于2013年自主研发的深度学习平台，一直为百度内部工程师研发使用。目前，百度深度学习平台PaddlePaddle面向广大开发者开放，开发者在Github及百度大脑平台上都可以下载使用。PaddlePaddle已将百度在搜索、图像识别、语音语义识别理解、情感分析、机器翻译、用户画像推荐等多领域的领先技术开放给第三方使用。
相比试图进入中国的TensorFlow，PaddlePaddle更加符合中国开发者的需求，具备易学易用、高效灵活等特点，提供丰富的算法服务，包括机器视觉、自然语言理解、推荐系统等，为用户提供了直观、灵活的数据接口和模型配置接口，支持CNN、RNN等多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型，此外，在计算、储存、通信、架构等方面实现高效优化，有助于充分发挥各种资源的性能，而且全面支持多核、多GPU、多机环境，能够轻松应对大规模训练需求。
如今，PaddlePaddle已经被成功地应用在了国内多个传统领域。今年9月的北京平谷大桃丰收季，北京工业大学自动化专业学生们使用PaddlePaddle的深度学习能力为当地桃农开发了智能大桃分拣机，运用PaddlePaddle提供的分类模型，通过图像识别技术来识别大桃的大小、颜色、品相并实现自动分拣，准确率已达90%，而且还可以不断积累并学习新的数据，不断提升自身的准确率，从而大大降低了人工成本，提高了分拣效率。
据专业人士分析，中国是AI发展的一片沃土，中国政府已经将人工智能列为国家优先发展领域，而百度多年的AI技术经验累积早已抢占先机。最近一段时间，谷歌正通过在中国市场招募AI工作人员，及投资中国AI公司的方式推动这TensorFlow重返中国市场，与中国这一全球最大在线市场建立业务联系。但劲敌之下，谷歌希望通过TensorFlow重返中国人工智能领域的道路将会困难重重。
