人工智能使用什么编程语言？

人工智能使用什么编程语言？实用指南。.

如果你曾经好奇人工智能（AI）使用的是什么编程语言，那么你并不孤单。人们通常会想到霓虹闪烁的实验室和神秘的数学运算——但真实的答案却更平易近人、略显繁琐，也更贴近人性。不同的语言在不同的阶段都能发挥优势：原型设计、训练、优化、服务交付，甚至在浏览器或手机上运行。在本指南中，我们将摒弃空泛的理论，直奔主题，让你能够轻松选择合适的技术栈，而无需对每一个细微的决定都犹豫不决。当然，我们会多次人工智能使用的编程语言，

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人工智能使用什么编程语言？

简而言之：最好的语言就是能让你以最小的阻力，将想法转化为可靠结果的语言。详细来说：

  • 生态系统深度——成熟的库、活跃的社区支持、开箱即用的框架。

  • 开发者速度——语法简洁，代码易读，内置电池。

  • 性能逃生舱——当你需要极致速度时，无需重写整个系统，即可使用 C++ 或 GPU 内核。

  • 互操作性——简洁的 API、ONNX 或类似格式、便捷的部署途径。

  • 目标表面——可在服务器、移动设备、Web 和边缘设备上运行，且运行方式灵活。

  • 工具的现状——调试器、性能分析器、笔记本、包管理器、CI——应有尽有。

说实话，你很可能会混用几种语言。这里是厨房，不是博物馆。🍳

简而言之：你的默认设置是 Python 🐍

大多数人选择Python来进行原型设计、研究、微调，甚至是生产流水线，因为其生态系统（例如 PyTorch）强大且维护良好，并且通过 ONNX 实现的互操作性使得与其他运行时环境的迁移变得简单直接 [1][2]。对于大规模数据准备和编排，团队通常会选择Scala 或 Java以及 Apache Spark [3]。对于精简、快速的微服务， Go或Rust可以提供稳定、低延迟的推理。当然，当产品需要时，您也可以使用 ONNX Runtime Web 在浏览器中运行模型 [2]。

那么……人工智能在实践中使用了什么编程语言呢？一个友好的“三明治”：Python 用于大脑，C++/CUDA 用于体力劳动，而像 Go 或 Rust 这样的语言则用于用户实际进入的入口 [1][2][4]。

对比表：人工智能语言概览📊

语言 观众 价格 为什么有效 生态系统笔记
Python 研究人员、数据人员 自由的 海量库，快速原型制作 PyTorch、scikit-learn、JAX [1]
C++ 性能工程师 自由的 低级控制，快速推理 TensorRT、自定义操作、ONNX 后端[4]
锈 系统开发人员 自由的 记忆安全与速度较慢的射击 不断增长的推理箱
去 平台团队 自由的 简单并发，可部署服务 gRPC、小图像、简易操作
Scala/Java 数据工程 自由的 大数据管道，Spark MLlib Spark、Kafka、JVM 工具 [3]
TypeScript 前端演示 自由的 通过 ONNX Runtime Web 进行浏览器内推理 Web/WebGPU 运行时 [2]
迅速 iOS 应用 自由的 设备本地推理 核心机器学习（从 ONNX/TF 转换）
Kotlin/Java 安卓应用 自由的 流畅的 Android 部署 TFLite/ONNX 运行时移动版
拉 统计学家 自由的 清晰的统计工作流程和报告 插入语，整洁的模型
朱莉娅 数值计算 自由的 高性能且语法易读 Flux.jl，MLJ.jl

是的，表格间距确实有点古怪。而且，Python 并非万能灵药；它只是你最常用的工具[1]。.

深度解析 1：Python 在研究、原型设计和大多数培训中的应用 🧪

Python 的强大之处在于其生态系统的引力。借助 PyTorch，您可以获得动态图、简洁的命令式编程风格以及活跃的社区；更重要的是，在需要发布时，您可以通过 ONNX 将模型移交给其他运行时 [1][2]。更妙的是：当速度至关重要时，Python 无需使用 NumPy 进行缓慢的向量化，也无需编写自定义操作来嵌入框架暴露的 C++/CUDA 路径 [4]。.

一个小故事：一个计算机视觉团队用 Python notebook 编写了缺陷检测原型，用一周的图像进行了验证，导出为 ONNX 格式，然后将其交给使用加速运行时的 Go 服务——无需重新训练或重写。研究循环保持灵活；生产过程保持稳定（这是最好的稳定）[2]。

深度解析 2：C++、CUDA 和 TensorRT 助力极致速度 🏎️

大型模型的训练在 GPU 加速的堆栈上进行，而对性能要求极高的操作则在 C++/CUDA 中完成。优化的运行时环境（例如，TensorRT、带有硬件执行提供程序的 ONNX Runtime）通过融合内核、混合精度和图优化带来显著的性能提升 [2][4]。首先进行性能分析；仅在真正影响性能的情况下才构建自定义内核。.

深度解析 3：Rust 和 Go 打造可靠、低延迟的服务 🧱

当机器学习应用于生产环境时，讨论的焦点就从F1赛车的速度转移到了永不抛锚的家用轿车。Rust和Go这种清晰的职责分离和最小的运维认知负担[2]。

深度解析 4：Scala 和 Java 在数据管道和特征存储中的应用 🏗️

人工智能离不开优质数据。对于大规模 ETL、流处理和特征工程， Scala或Java结合 Apache Spark 仍然是主力军，它们将批处理和流处理整合在一个框架内，并支持多种语言，从而使团队能够顺畅协作 [3]。

深度解析 5：浏览器中的 TypeScript 和 AI 🌐

在浏览器中运行模型已不再是花哨的技巧。ONNX Runtime Web 可以在客户端执行模型，从而为小型演示和交互式组件提供默认的私有推理，且无需服务器成本 [2]。这非常适合快速产品迭代或嵌入式体验。.

深度解析 6：使用 Swift、Kotlin 和可移植格式实现移动 AI 📱

设备端 AI 可改善延迟和隐私。一种常见的做法是：先用 Python 训练模型，导出为 ONNX 格式，再转换为目标平台（例如 Core ML 或 TFLite）所需的格式，最后用Swift或Kotlin。关键在于平衡模型大小、准确率和电池续航时间；量化和硬件感知操作有助于实现这一点 [2][4]。

实际应用中的技术栈：可以随意混搭，无需顾虑🧩

一个典型的AI系统可能看起来像这样：

  • 模型研究- 使用 PyTorch 的 Python notebooks。

  • 数据管道- Spark on Scala 或 PySpark（为了方便起见），使用 Airflow 进行调度。

  • 优化- 导出为 ONNX；使用 TensorRT 或 ONNX Runtime EP 进行加速。

  • Serving - Rust 或 Go 微服务，带有轻量级的 gRPC/HTTP 层，可自动扩展。

  • 客户- 使用 TypeScript 编写的 Web 应用程序；使用 Swift 或 Kotlin 编写的移动应用程序。

  • 可观测性——指标、结构化日志、漂移检测和少量仪表盘。

每个项目都需要所有这些吗？当然不是。但是绘制车道图可以帮助你了解下一步该走哪条路[2][3][4]。.

选择人工智能编程语言时常见的错误😬

  • 过早过度优化——先编写原型，证明其价值，然后再追求纳秒级的提升。

  • 忘记部署目标——如果它必须在浏览器中运行或设备上运行，那么在第一天就规划工具链[2]。

  • 忽略数据管道——在粗糙的特征上建造的华丽模型就像在沙子上建造的豪宅[3]。

  • 单体架构思维——你可以用 Python 进行建模，并通过 ONNX 使用 Go 或 Rust 进行服务。

  • 追求新奇——新框架很酷；可靠性更酷。

根据场景快速选择🧭

  • 从零开始——使用 PyTorch 进行 Python 编程。添加 scikit-learn 以进行经典机器学习。

  • 边缘计算或延迟关键型应用- 使用 Python 进行训练；使用 C++/CUDA 和 TensorRT 或 ONNX Runtime 进行推理 [2][4]。

  • 大数据特征工程- 使用 Scala 或 PySpark 进行 Spark 开发。

  • Web优先应用程序或交互式演示- TypeScript 与 ONNX Runtime Web [2]。

  • iOS 和 Android 版本- 使用 Core-ML 转换模型的 Swift 或使用 TFLite/ONNX 模型的 Kotlin [2]。

  • 关键任务服务- 使用 Rust 或 Go 提供服务；通过 ONNX [2] 保持模型工件的可移植性。

常见问题：所以……人工智能到底用的是什么编程语言？❓

  • 研究中
    使用什么编程语言 Python，有时使用 JAX 或 PyTorch 专用工具，底层使用 C++/CUDA 以提高速度 [1][4]。

  • 生产环境呢？
    用 Python 进行训练，用 ONNX 导出，当节省毫秒级时间很重要时，通过 Rust/Go 或 C++ 提供服务 [2][4]。

  • JavaScript 足以满足 AI 的需求吗？
    对于演示、交互式小部件以及通过 Web 运行时进行一些生产推理来说，是的；但对于大规模训练来说，还不够 [2]。

  • R语言过时了吗？
    没有。它在统计、报告和某些机器学习工作流程方面仍然非常出色。

  • Julia 会取代 Python 吗？
    也许有一天会，也许不会。技术的普及需要时间；今天就使用能帮你扫清障碍的工具吧。

TL;DR🎯

  • 为了追求速度和生态系统的舒适性，建议从Python

  • 需要加速时，请使用C++/CUDA

  • 使用Rust或Go，可获得低延迟的稳定性。

  • 使用Scala/Java on Spark 保持数据管道的稳健运行。

  • 在产品故事中，不要忘记浏览器和移动端路径。.

  • 最重要的是，选择能最大限度降低从构思到最终实现摩擦的组合。这才是人工智能编程语言——不是单一的语言，而是合适的组合。🎻

参考

  1. Stack Overflow 2024 年开发者调查- 语言使用情况和生态系统信号
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. ONNX Runtime（官方文档） - 跨平台推理（云端、边缘、Web、移动端）、框架互操作性
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. Apache Spark（官方网站） ——面向大规模数据工程/科学和机器学习的多语言引擎
    https://spark.apache.org/

  4. NVIDIA CUDA 工具包（官方文档） - 用于 C/C++ 和深度学习堆栈的 GPU 加速库、编译器和工具
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. PyTorch（官方网站） ——广泛用于研究和生产的深度学习框架
    https://pytorch.org/

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