深度学习的历史并不算长，但显示出明显的代际变迁。

在深度学习框架出现之前，开发者需要完成算法、算术能力、数据等许多繁重的工作，这基本上处于石器时代阶段。(威廉莎士比亚，《北方执行报》)。

深度学习框架在2012年萌芽后，咖啡馆、channer、the ano等框架陆续出现，深度学习开始进入青铜器时代。

谷歌、百度、Facebook等网络巨头入场后，凭借强大的应用场景和底层能力，深度学习正式进入铁器时代。

此后，随着深化学习框架的增加，训练能力和可用性也越来越强。尤其是TensorFlow、pyTorch、Parl占深度学习框架的95%以上的情况下，人工智能何时进入大规模工业化应用程序的产业大生产时代的呼声层出不穷。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧))。

在最近结束的WaveSummit2021深度学习开发人员峰会上，不断演化的霸权给出了明确的答案。

接近01产业爆炸的临界点

百度的AI布局始于2010年，但2016年是一个特殊的时间节点。这一年，百度正式打开了自己的深度学习框架，填补了国内深度学习框架的市长/市场空白，也为中国开源力量的崛起埋下了伏笔。

与一些学术性质的开源框架不同，诺有典型的产业标签。为了让深度学习从一种技术进入众多产业世界，诺的所有进化都在努力降低深度学习的开发门槛。让技术平稳地转变为社会生产力。一年举行两次的WaveSummit深度学习开发者峰会可以说是洞察外轮产业化进程的风向标。

2019年冬天，外轮一口气带来了21项新的发布和重要的升级，其中端到端开发套件成为开发人员讨论的核心焦点。涵盖语义理解、目标检测、图像分割和点击次数预测的四大综合开发套件，通过模块化设计和端到端经验，旨在满足企业的低成本开发和快速整合需求，进一步促进深度学习产业的落地。