过去两年，AI的爆发让大量工程师开始接触深度学习框架、推理框架和大模型部署工具。

但很多人很快就会发现一个问题：

AI算法软件实在太多了。

有人用

• PyTorch

有人用

• TensorFlow

也有人在部署阶段使用

• ONNX Runtime

• TensorRT

• OpenVINO

甚至在国产AI领域，还有

• PaddlePaddle

• MindSpore

很多刚入门AI的人都会问：

到底哪个才是最好的？

答案其实很简单：

没有最好的框架，只有最适合你应用场景的框架。

今天我们就用一篇文章，把主流AI算法软件一次讲清楚。

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一、AI算法软件其实分为三大类

很多人一开始就会犯一个错误：

把“训练框架”和“推理框架”混为一谈。

实际上AI软件主要分三类：

类型	作用	代表软件
模型训练框架	训练AI模型	PyTorch、TensorFlow
模型中间格式	跨框架兼容	ONNX
推理部署框架	运行模型	TensorRT、OpenVINO

AI开发流程通常是：

训练 → 导出模型 → 推理部署

例如：

• PyTorch训练

→ 导出ONNX

→ TensorRT部署

这是目前工业界非常常见的一条技术路线。

钡铼技术ARMxy系列BL450，基于RK3588，非常适用于工业AI部署落地！

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二、训练框架：AI工程师最常用的两大工具

目前AI训练领域，基本就是两大阵营。

1 PyTorch：AI研究的王者

PyTorch

是目前全球最流行的深度学习框架之一。

优势：

• 代码风格简单

• 动态计算图

• 学术界支持度高

新算法基本第一时间支持

很多AI论文发布时，默认实现都是PyTorch。

因此：

大部分AI工程师都会优先选择PyTorch。

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2 TensorFlow：工业界老牌框架

TensorFlow

由Google推出，曾经长期占据AI框架霸主地位。

优势：

• 生态非常成熟

• 支持大规模分布式训练

• 工业落地案例多

但缺点也比较明显：

• API复杂

• 开发体验不如PyTorch

所以现在很多团队会：

用PyTorch开发，用TensorFlow部署。

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3 PaddlePaddle：国产AI框架

PaddlePaddle

是百度推出的深度学习平台。

优势：

• 中文生态很好

• 工业案例丰富

• 对国内开发者友好

在政企项目和国产化环境中比较常见。

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三、模型中间格式：ONNX

在AI工程里，有一个非常关键的软件：

ONNX

ONNX的作用非常简单：

让不同AI框架之间互相兼容。

例如：

PyTorch训练的模型

可以转换成ONNX

然后部署到：

• TensorRT

• OpenVINO

• ARM CPU

• GPU

• NPU

研究表明，把模型转换为ONNX格式后，在很多硬件上可以获得更好的推理性能。

因此很多AI项目都会采用：

ONNX作为统一模型格式。

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四、推理框架：决定AI性能的关键

如果说训练框架决定了开发效率，

那么推理框架决定了性能。

常见推理框架包括：

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1 TensorRT（GPU推理王者）

TensorRT

特点：

• GPU推理性能最强

• 延迟极低

• 自动图优化

很多自动驾驶、视频AI项目都会用它。

在一些测试中，TensorRT可以把模型延迟降低到原来的1/3。

缺点：

只能用在NVIDIA GPU。

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2 OpenVINO（CPU推理神器）

OpenVINO

Intel推出的AI加速框架。

特点：

• CPU推理性能优秀

• 支持Intel GPU / NPU

• 工业电脑部署方便

很多工业视觉项目都会使用OpenVINO。

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3 ONNX Runtime（最通用）

ONNX Runtime

优点：

• 支持CPU / GPU / NPU

• 跨平台

• 部署简单

如果不知道选什么，

ONNX Runtime通常是最安全的选择。

钡铼技术EdgePLC，8核，6TOPS，支持1024点位IO信号接入

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五、移动端和嵌入式AI

如果你的AI设备是：

• ARM设备

• 边缘计算

• 工业控制器

通常会选择这些框架：

框架	特点
TensorFlow Lite	移动端AI
NCNN	腾讯开源，移动端优化
MNN	阿里开源
TVM	编译型AI框架

例如NCNN就是为手机端优化的神经网络推理框架，在CPU推理方面非常高效。

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六、工业AI部署：真正的挑战在这里

很多人以为：

• AI难点是算法。

但真正做过工业AI的人都知道：

难点其实是部署。

因为工业环境往往是：

• ARM架构

• Linux系统

• 算力有限

• 实时性要求高

因此在工业AI项目中，通常会采用这样的技术路线：

PyTorch训练模型

↓

导出ONNX

↓

边缘设备推理

ONNX Runtime / TensorRT

这也是目前很多工业边缘AI控制器的标准架构。

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七、如何选择最适合你的AI软件？

如果只给一个简单建议：

可以记住这张表

场景	推荐框架
AI研究	PyTorch
工业AI	PyTorch + ONNX
GPU推理	TensorRT
CPU推理	OpenVINO
通用部署	ONNX Runtime
移动端AI	TensorFlow Lite

一句话总结：

训练用PyTorch，部署靠ONNX。

这几乎已经成为AI工程界的默认路线。

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结语

AI技术发展到今天，

真正的竞争已经不只是算法。

而是：

算法 + 算力 + 软件生态。

未来几年，

随着边缘计算和工业AI的发展，

AI算法软件也会越来越走向：

云边协同、硬件适配、实时推理。

而真正能够落地的AI，

一定不是跑在数据中心里的模型，

而是运行在设备现场的边缘AI系统。

这或许才是下一阶段AI产业真正的机会。