核心提示：由Arm中国、以及O AI LAB联合开发的、面向教育及创客的嵌入式人工智能应用开发平台EAIDK，帮助开发者协同创新核心AI技术、建设开放AI生态、推动前端和边缘AI的普及。
在9月14日首次举办的Arm人工智能开发者全球峰会上，来自Google、百度、Amazon技术专家，分别就各自团队在AI开发领域的最新成就同现场上千开发者进行了分享和交流，内容涉及Arm AI生态圈的主流框架、芯片与算法等，这也体现出Arm人工智能生态系统所代表的多样性、创新性和拓展性。
Google的TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs）进行数据计算的开源软件库，其灵活的架构可实现在多种平台上展开计算，如、GPU、服务器、移动设备等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但其系统的通用性特征使其延伸到其它计算领域。
不过，TensorFlow资深工程师顾仁民介绍，Google对TensorFlow的继续推进思路是“Lite瘦身”，即一是从目前的大模型中进行压缩，另一路线就是赋予软件智能让其自己寻找到所需的小模型。
PaddlePaddle 是 2016 年 8 月百度推出的开源深度学习平台。百度深度学习技术平台部资深研发架构师/TC主席潘欣认为，PaddlePaddle的设计思路不再沿用层（layer）结构和操作（operator）结构的模式，即不再有“模型”的概念，也就不再有“图”（graph of operators）或者“串”（sequence of layers），而只有“程序”之说，但这个程序可以导出图，也可以导出成 ONNX 文件格式的模型，这为深度学习基础架构技术的快速发展提供了便利。
为使PaddlePaddle开源深度学习框架持续完善，提升计算平台兼容度，潘欣现场打起广告，呼吁现场开发者加盟，共同推动深度学习技术进步。
Amazon Web Services（AWS）目前的用户数以万计，正在使用AWS机器学习服务的活跃用户量成倍增长。Amazon AWS AI团队应用科学家王贻达称，ML无处不在，但要打破模型与硬件目标之间的隔离带所面临的挑战也是极大的，这需要从芯片平台、编译器/到开源ML/DL框架进行各层级优化和加速，也是AI界有影响力公司正在努力的方向。
目前人们在谈的机器学习和人工智能，除了少数专业人员和数据科学家之外，机器学习仍然遥不可及，而AWS在机器学习领域之所以拥有更多的用户，这很大程度上得益于AWS能够提供的服务组合，实现全堆栈的机器学习体验。
当日 ，由Arm中国、瑞芯微以及OPEN AI LAB联合开发的、面向教育及创客的嵌入式人工智能应用开发平台EAIDK (Embedded AI Development Kit) 正式发布。这是一个包含了硬件平台、嵌入式人工智能平台、人工智能算法以及应用软件的一体化开发平台，从满足终端人工智能产品应用出发，硬件平台具备多样化语音、视觉等多扩展和运动控制（可伸缩适应细分垂直行业需求），智能软件平台提供NLP、机器学习、深度学习、SLAM等框架平台和基础开源算法，既适合终端人工智能产品应用开发、验证、产品原型开发，也是构建人工智能应用开发教育的理想平台。
面向未来万亿级AI市场各种挑战，需要开放包容的产业生态和更具易用性的AI，而有意打通AI芯片、算法到应用开发相对脱节的开源EAIDK，帮助开发者协同创新核心AI技术、建设开放AI生态、推动前端和边缘AI的普及，这样的“人工”或许才能真正实现设备的“智能”。
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