人工智能（AI）框架是指用于构建和部署AI模型的软件工具集合，它们提供了各种算法、模型和工具，简化了AI开发过程。AI框架的发展历史：
早期AI框架：在AI的早期阶段，一些基础的编程语言和库被用于实现简单的机器学习算法，如MATLAB、R和Python的NumPy库。这些工具提供了基本的数据处理和数学运算功能。
传统机器学习框架：随着机器学习的发展，一些专门的机器学习框架出现，如Scikit-learn、Weka和LIBSVM等。这些框架提供了一系列经典的机器学习算法和数据处理工具，使开发者能够更方便地构建和训练机器学习模型。
深度学习框架的崛起：随着深度学习的兴起，出现了一些专门用于深度学习的框架，如TensorFlow、PyTorch和Caffe等。这些框架提供了高效的计算图和自动求导功能，使得构建和训练复杂的神经网络模型变得更加容易。它们的核心是提供开发者构建神经网络的接口（数学操作），自动对神经网络训练（进行反向求导，逼近地求解最优值），得到一个神经网络模型（逼近函数）用于解决分类、回归、拟合的问题，实现目标分类、语音识别等应用场景。它们对整体开发流程进行了封装，好处是让算法研究人员专注于神经网络模型结构的设计（更好地设计出逼近复合函数），针对数据集提供更好的解决方案，研究让训练加速的优化器或者算法等。
AI框架的发展得益于开源社区的广泛贡献。开源使得开发者可以共享和改进代码，推动了AI框架的不断演进和创新。TensorFlow和PyTorch是目前最受欢迎和广泛使用的深度学习框架，它们在学术界和工业界都有大量的应用。此外，还有一些其他的框架如Keras、MXNet、Caffe2和Microsoft Cognitive Toolkit等，它们在特定的领域或场景中有着自己的优势和特点。
作为人工智能开发环节中的基础工具，AI框架对下调用硬件资源，对上支撑AI应用生态，是AI技术体系的关键核心。作为应对智能经济时代的技术利器，AI框架是AI学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践。
在2022WAIC上，发布了《AI框架发展白皮书（2022年）》，致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系，通过梳理总结当前AI框架发展现状，研判AI框架技术发展趋势，并对AI框架发展提出展望与路径建议。