如何评价移动端吊打一切万众期待的商汤深度学习推理框架PPL开源了却没有支持移动端？
这事儿，说实话，挺让人跌眼镜的。商汤那个PPL（Pulse Processing Language），之前宣传得天花乱坠，说是要“移动端吊打一切”，这口号一出来，多少开发者心里就跟猫爪子似的，痒痒的，期待值那是拉满了。毕竟，谁不想在手机上跑出飞一样的深度学习模型呢？
结果呢？一开源，好家伙，支持移动端的踪影都没看见。这一下，就跟过年放炮仗，结果没响，就看着个炮仗皮一样，那叫一个失落。
为什么大家对PPL的移动端支持这么期待？
首先，我们得明白，移动端是现在计算场景里最广阔、最具潜力的战场。想想看，手机、平板、可穿戴设备，这些东西每天都跟我们形影不离。如果能在这些设备上直接跑高性能的深度学习模型，那意味着什么？
实时交互的极致体验： 想象一下，AR/VR应用能做到毫无延迟的虚实结合，拍照应用的美颜、滤镜能做到即时预览且效果惊人，语音助手能做到更自然的交互和理解。这些都离不开强大的端侧推理能力。
隐私保护的增强： 很多涉及个人隐私的数据，比如人脸信息、健康数据，如果能直接在本地处理，就不用上传到云端，大大降低了数据泄露的风险，也更符合用户对隐私的诉求。
降低云服务成本： 很多AI应用都需要调用云端算力，这不仅有延迟，还是一笔不小的开销。如果能转移到端侧，应用的成本会大幅降低，推广起来也更容易。
离线可用性： 在没有网络连接的情况下，一些AI功能也能照常使用，这对于很多场景来说至关重要。
基于这些原因，开发者们一直在寻找一个能真正“好用”的移动端深度学习框架。之前我们用的，比如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile，虽然在努力，但总归有一些这样那样的问题，要么是模型转换复杂，要么是性能还有提升空间，要么是支持的算子不够全。所以，当商汤放出PPL这个“大招”，并且声称要“吊打一切”时，大家就觉得，这回终于有能替代的了，甚至可以“青出于蓝”了。
PPL开源了，但为何偏偏丢了移动端？
这才是问题的核心，也是让大家感到不解甚至有点“被放鸽子”的地方。
1. 目标优先级与资源分配的矛盾？
很有可能，商汤在PPL的研发和推广上，有着更优先的考量。也许他们当前的目标是集中力量解决服务器端、数据中心或者特定行业（比如安防、自动驾驶）的推理需求。这些场景可能对算力、延迟、精度有更极致的要求，而且往往能承受更高的成本，也更容易形成商业闭环。
如果是这样，那么移动端虽然潜力巨大，但相比之下，开发和优化难度可能更高，而且在商业化上变现周期可能更长。在有限的资源和时间内，选择一个更“容易”或“回报更快”的方向，是可以理解的商业决策，尽管对开发者来说不是好消息。
2. 技术实现的复杂性被低估？
“移动端吊打一切”这个口号，听起来很振奋人心，但要真正实现，技术上的挑战是巨大的。移动端设备种类繁多，CPU、GPU、NPU（神经网络处理器）等硬件架构差异巨大，内存、功耗限制也都很严格。要针对这些碎片化的移动端硬件进行深度优化，需要投入大量的研发力量，并且要精通各种硬件平台的特性。
也许商汤在研发过程中，发现移动端的技术攻坚比预想的要困难得多，或者现有架构难以完美适配移动端的需求，于是不得不暂时搁置。当然，他们也可能在为后续的移动端支持做准备，只是暂时没有公布。
3. 战略调整的可能性？
开源项目的方向和优先级，也会随着公司整体战略的变化而调整。也许商汤在PPL的研发初期，对移动端的定位很高，但随着市场变化、竞争格局以及内部资源评估，他们调整了策略。现在可能更侧重于在企业级市场、解决方案市场，或者与特定硬件厂商合作，而将移动端作为一个独立的、需要进一步规划的领域。
4. “吊打一切”更多是一种宣传口号？
不能排除，“移动端吊打一切”更多的是一种市场宣传的策略，用来吸引眼球、树立品牌形象。实际的产品规划，可能并没有那么激进。开源本来是为了吸引社区力量，但如果开源出来的产品，与之前宣传的“卖点”不符，自然会引起争议。
这对开发者意味着什么？
寻找替代方案： 那些原本满怀期待的开发者，现在不得不继续寻找现有的、成熟的移动端深度学习推理框架，或者等待其他更可靠的解决方案出现。
对开源的审慎： 这件事也提醒了开发者，在看待任何开源项目，尤其是大公司推出的项目时，要保持一定的审慎。宣传口号固然重要，但实际的产品落地和持续的维护才是关键。
社区的呼声： 社区开发者对移动端推理的需求是非常强烈的。如果商汤希望PPL在移动端取得成功，他们需要听到这部分声音，并认真考虑如何满足。
未来的展望
虽然PPL这次开源没有直接支持移动端，但这并不意味着移动端深度学习推理的未来就黯淡了。相反，这说明了移动端推理市场的竞争和挑战依然巨大，也意味着这个领域仍然有巨大的创新空间。
我们仍然期待商汤能够倾听开发者的声音，根据实际情况调整战略，或者至少给出一个明确的PPL移动端支持路线图。同时，整个行业也需要继续努力，去构建更强大、更易用的移动端AI推理解决方案。毕竟，AI的真正普及，离不开它在万千移动设备上的自由翱翔。
总而言之，商汤PPL开源却未支持移动端，就像是一场精心准备的发布会，结果主角缺席了。这其中的原因可能很复杂，但无论如何，对于热切期待这一点的开发者社区来说，这无疑是一个令人失望的开始。我们只能希望，这只是黎明前的短暂黑暗，而PPL的移动端之光，能在不久的将来，真正点亮。
结果呢？一开源，好家伙，支持移动端的踪影都没看见。这一下，就跟过年放炮仗，结果没响，就看着个炮仗皮一样，那叫一个失落。
为什么大家对PPL的移动端支持这么期待？
首先，我们得明白，移动端是现在计算场景里最广阔、最具潜力的战场。想想看，手机、平板、可穿戴设备，这些东西每天都跟我们形影不离。如果能在这些设备上直接跑高性能的深度学习模型，那意味着什么？
实时交互的极致体验： 想象一下，AR/VR应用能做到毫无延迟的虚实结合，拍照应用的美颜、滤镜能做到即时预览且效果惊人，语音助手能做到更自然的交互和理解。这些都离不开强大的端侧推理能力。
隐私保护的增强： 很多涉及个人隐私的数据，比如人脸信息、健康数据，如果能直接在本地处理，就不用上传到云端，大大降低了数据泄露的风险，也更符合用户对隐私的诉求。
降低云服务成本： 很多AI应用都需要调用云端算力，这不仅有延迟，还是一笔不小的开销。如果能转移到端侧，应用的成本会大幅降低，推广起来也更容易。
离线可用性： 在没有网络连接的情况下，一些AI功能也能照常使用，这对于很多场景来说至关重要。
基于这些原因，开发者们一直在寻找一个能真正“好用”的移动端深度学习框架。之前我们用的，比如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile，虽然在努力，但总归有一些这样那样的问题，要么是模型转换复杂，要么是性能还有提升空间，要么是支持的算子不够全。所以，当商汤放出PPL这个“大招”，并且声称要“吊打一切”时，大家就觉得，这回终于有能替代的了，甚至可以“青出于蓝”了。
PPL开源了，但为何偏偏丢了移动端？
这才是问题的核心，也是让大家感到不解甚至有点“被放鸽子”的地方。
1. 目标优先级与资源分配的矛盾？
很有可能，商汤在PPL的研发和推广上，有着更优先的考量。也许他们当前的目标是集中力量解决服务器端、数据中心或者特定行业（比如安防、自动驾驶）的推理需求。这些场景可能对算力、延迟、精度有更极致的要求，而且往往能承受更高的成本，也更容易形成商业闭环。
如果是这样，那么移动端虽然潜力巨大，但相比之下，开发和优化难度可能更高，而且在商业化上变现周期可能更长。在有限的资源和时间内，选择一个更“容易”或“回报更快”的方向，是可以理解的商业决策，尽管对开发者来说不是好消息。
2. 技术实现的复杂性被低估？
“移动端吊打一切”这个口号，听起来很振奋人心，但要真正实现，技术上的挑战是巨大的。移动端设备种类繁多，CPU、GPU、NPU（神经网络处理器）等硬件架构差异巨大，内存、功耗限制也都很严格。要针对这些碎片化的移动端硬件进行深度优化，需要投入大量的研发力量，并且要精通各种硬件平台的特性。
也许商汤在研发过程中，发现移动端的技术攻坚比预想的要困难得多，或者现有架构难以完美适配移动端的需求，于是不得不暂时搁置。当然，他们也可能在为后续的移动端支持做准备，只是暂时没有公布。
3. 战略调整的可能性？
开源项目的方向和优先级，也会随着公司整体战略的变化而调整。也许商汤在PPL的研发初期，对移动端的定位很高，但随着市场变化、竞争格局以及内部资源评估，他们调整了策略。现在可能更侧重于在企业级市场、解决方案市场，或者与特定硬件厂商合作，而将移动端作为一个独立的、需要进一步规划的领域。
4. “吊打一切”更多是一种宣传口号？
不能排除，“移动端吊打一切”更多的是一种市场宣传的策略，用来吸引眼球、树立品牌形象。实际的产品规划，可能并没有那么激进。开源本来是为了吸引社区力量，但如果开源出来的产品，与之前宣传的“卖点”不符，自然会引起争议。
这对开发者意味着什么？
寻找替代方案： 那些原本满怀期待的开发者，现在不得不继续寻找现有的、成熟的移动端深度学习推理框架，或者等待其他更可靠的解决方案出现。
对开源的审慎： 这件事也提醒了开发者，在看待任何开源项目，尤其是大公司推出的项目时，要保持一定的审慎。宣传口号固然重要，但实际的产品落地和持续的维护才是关键。
社区的呼声： 社区开发者对移动端推理的需求是非常强烈的。如果商汤希望PPL在移动端取得成功，他们需要听到这部分声音，并认真考虑如何满足。
未来的展望
虽然PPL这次开源没有直接支持移动端，但这并不意味着移动端深度学习推理的未来就黯淡了。相反，这说明了移动端推理市场的竞争和挑战依然巨大，也意味着这个领域仍然有巨大的创新空间。
我们仍然期待商汤能够倾听开发者的声音，根据实际情况调整战略，或者至少给出一个明确的PPL移动端支持路线图。同时，整个行业也需要继续努力，去构建更强大、更易用的移动端AI推理解决方案。毕竟，AI的真正普及，离不开它在万千移动设备上的自由翱翔。
总而言之，商汤PPL开源却未支持移动端，就像是一场精心准备的发布会，结果主角缺席了。这其中的原因可能很复杂，但无论如何，对于热切期待这一点的开发者社区来说，这无疑是一个令人失望的开始。我们只能希望，这只是黎明前的短暂黑暗，而PPL的移动端之光，能在不久的将来，真正点亮。
网友意见
谢谢 zz 大佬的邀请。
背景
题主前面所提及到 @高洋 高叔叔前几年在知乎上的一些言论，留心的读者会发现， @圈圈虫 （也就是我）几乎都有参与了互动。说开源社区对 PPL 的性能有非常大的渴望，毕竟当高叔叔在2017年Q4说 PPL 能在 Cortex-A57@2.0GHz 跑 VGG16 只要 1.2s 的同期，我当时参与（其实是在摸鱼）的 @nihui 小姐姐的同类项目 ncnn 还是 2.0s 的水平（当然2018年Q1 ncnn 实现了 Winograd 优化后，也差不多接近 1.2s 了）。
在后面很长一段时间，高叔叔几乎很少在知乎上活跃。PPL 经过了 1.0 -> 2.0 -> 3.0 的多次迭代已经成功在众多移动终端、车载终端设备中落地。
高叔叔其实从 2019年底就在商汤内部推动 PPL 的开源，然而公司越大，x 事越多，阻碍越大，经过接近2年的努力，才开源出来现在的 OpenPPL 首个版本。
支持了 x86 和 CUDA 后端，还有解决行业刚需的 PPL.CV。
国内开源现状
环境挺糟糕的。
公司行为的开源
老板口头上说：
“你们做生态，不要管赚了多少钱，公司会砸钱支持你们做大的！”
回过头在会上就讨论：
“现在生态开发者数量、应用者数量有多少啦，怎么盈利呢？”
半公司，半个人行为的开源
大概率会被被直接领导 PUA ，例如上海某人参加了 VeriSilicon 技术研讨会后回去被“好意”提醒：
“工程师，经常去参加社区活动，不利于自身技术的成长”
个人行为的开源
在 深度学习框架 方向没有发现成功案例。
大家不要对号入座，这只是上次去参加 BAT 某个大厂的开源大会时闲聊话题，我的工位在深圳。
挺累的
国内一个开源项目是否成功，取决于该项目工程师自我驱动能力，例如下面诸位：
目前 PPL 的账号是这样的，毕竟才开源，热度起来后会好很多。一个季度后再来更新。
OpenPPL 的优势
对 SSE、AVX SIMD 指令集或者 CUDA 编程语言感兴趣的同学，可以在这里发现宝藏：
苦于各种 CV 预处理性能问题的同学，可以在这里发现宝藏：
什么是宝藏呢？为公提升公司业务效率创造价值，为私 get 到新技能提升自我身价。再结合下面的传送门，悟性高的同学一个通宵就能在 CPU 硬件后端上的性能优化水平超过 80% 的从业者：
对 PPL 未来的期望
那些嫌弃 PPL 暂时没有开源 ARM、MIPS、RISC-V、OpenCL、DSP、NPU 后端的围观者，欢迎大家参加到 PPL 开源项目本身，如果什么都开源了，哪里有各位看官的 PR 空间呢？毕竟 《十四五规划纲要》中第二篇第四章第二节“加强原创性引领性科技攻关”相关内容如下：
跟着走，才能进入快车道。
打广告
对边缘AI计算平台中 NPU 加速器的同学，可以关注下我们的开源项目
另外 Tengine 从今年7月份开始会有一系列的直播，分享近半年在 边缘AI计算 方向模型部署的一些经验，欢迎关注。
我是 圈圈虫，一个热爱技术的中年大叔。快加入 OPEN AI LAB 开发者技术 QQ 群（829565581，已满）（625546458）来找我吧！溜了~~。
入群秘令：CNN
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