1915年，愛因斯坦提出了空間可拉伸這一概念。這一理論作為廣義相對論的基礎(chǔ)，解釋了宇宙大爆炸、時空生成、恒星燃燒等等本源問題。量子物理學(xué)認(rèn)為，物質(zhì)的密度增大導(dǎo)致內(nèi)部原子核碰撞釋放出能量，能量向不同維度膨脹，是空間拉伸主要原因之一。這也是廣為人知的聚變效應(yīng)。
與宇宙和物質(zhì)本源相似，一個技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間走向生態(tài)繁榮，具備長期活力，往往也是一種“拉伸運動”：產(chǎn)業(yè)實體需要在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、商業(yè)應(yīng)用等不同維度積蓄“密度”，向前拓展，最終達(dá)成整體的聚變式繁榮。
華為HDC．Cloud的第二天，關(guān)注點聚焦在了萬千AI開發(fā)者和AI從業(yè)者，以至于各行業(yè)人士普遍關(guān)注的華為全棧全場景AI的最新進(jìn)展。
華為AI的特殊性在于，全棧全場景AI體系是全球唯一從處理器到框架，再到推理部署、開發(fā)工具，云邊端各場景架構(gòu)統(tǒng)一的AI系統(tǒng)，是業(yè)界產(chǎn)業(yè)指向最清晰、基礎(chǔ)設(shè)施最完備的AI生態(tài)。這一生態(tài)的邊界，某種意義上也是如今AI開發(fā)者和行業(yè)應(yīng)用者的能力的邊界。
我們知道，AI本質(zhì)上是一種以AI算法驅(qū)動的軟件工程技術(shù)。從應(yīng)用流程上看，首先要由AI科學(xué)家和算法研究人員開發(fā)出足夠強大的AI算法，打破AI能力的邊界；然后通過開源開放，廣大AI開發(fā)者基于基礎(chǔ)算法，完成具體的AI模型開發(fā)；這些模型進(jìn)入產(chǎn)業(yè)界，再結(jié)合產(chǎn)業(yè)需求和場景實際情況進(jìn)行部署，最終讓AI完成落地。
而HDC．Cloud恰好在算法前沿、開發(fā)者賦能、行業(yè)實踐，三個主要維度展示了華為全棧全場景AI的最新進(jìn)展與未來發(fā)展規(guī)劃。三大維度全面擴(kuò)張，讓華為AI和Atlas 生態(tài)形成了立體的矩陣式生長，也讓AI開發(fā)者的能力邊界隨華為的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)布局一同延展，觸碰了新的AI可能性。
讓我們切換不同視角，來看一看華為全棧全場景AI在三大關(guān)鍵象限的最新動態(tài)。
技術(shù)前沿象限：
華為計算視覺未來研究計劃
在實際的產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程里，計算視覺是泛AI技術(shù)體系中應(yīng)用度最強、覆蓋場景最廣泛的技術(shù)。根據(jù)多種數(shù)據(jù)報告統(tǒng)計，計算視覺技術(shù)在整體AI應(yīng)用中普遍占比70－80％，可以說是AI真正的主力軍。
而計算視覺的能力極限，顯然也意味著整體AI產(chǎn)業(yè)的技術(shù)極限。
華為在計算視覺領(lǐng)域圍繞數(shù)據(jù)、知識和模型三大方向，過去兩年已在AI頂會CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等發(fā)表80余篇論文，并取得多項業(yè)界領(lǐng)先的成果在這個關(guān)鍵領(lǐng)域。華為的AI科學(xué)家們不斷鉆研，針對計算視覺最前沿、最富挑戰(zhàn)的課題，相繼給出了自己的一系列答案。
比如說，面對如何在海量數(shù)據(jù)（603138，股吧）中挖掘有效信息的問題。華為提出了知識蒸餾與自動數(shù)據(jù)擴(kuò)增結(jié)合的方法，實現(xiàn)了業(yè)界最強的信息規(guī)律效果。而華為的魔術(shù)模型，則將多模態(tài)視覺納入了產(chǎn)業(yè)實踐，以此提高計算視覺技術(shù)的信息應(yīng)用效率。
而針對高效視覺識別的業(yè)界核心問題，華為創(chuàng)建了業(yè)界搜索速度最快的自動網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索技術(shù)，并且研發(fā)了新型算子加速卷積網(wǎng)絡(luò)，推動計算視覺進(jìn)一步走入工業(yè)體系。
面向最具挑戰(zhàn)性的通用智能問題，華為也創(chuàng)造了利用虛擬數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)控制無感知機(jī)械臂等實踐方案，開始邁出人類向通用視覺挑戰(zhàn)的第一步。
面向未來，華為發(fā)布了計算視覺研究計劃，邀請全球AI專家參與研究?；谌A為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平臺將為該計劃提供強大算力支撐，研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore實現(xiàn)并開源給業(yè)界，讓全球AI開發(fā)者以此為基礎(chǔ)持續(xù)創(chuàng)新、不斷突破邊界、共同打造無所不及的智能。
計算視覺正在加速成為AI技術(shù)面向未來探索的主要前沿陣地，長期決定AI產(chǎn)業(yè)化的能力上限。華為決定推動的計算視覺未來研究計劃，也是在產(chǎn)學(xué)研結(jié)合趨勢與行業(yè)應(yīng)用視野的一次融合，助力業(yè)界共同邁過計算視覺的珠穆朗瑪。
華為計算視覺研究計劃圍繞三大方向，共有六大子計劃，包括：
1、數(shù)據(jù)冰山計劃：以極少量標(biāo)注數(shù)據(jù)撬動海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)，支撐小樣本場景下模型訓(xùn)練；
2、數(shù)據(jù)魔方計劃：利用多種模態(tài)相互輔助、增強模型在實際場景的學(xué)習(xí)能力；
3、模型摸高計劃：構(gòu)建云側(cè)大模型，刷新各類視覺任務(wù)性能上限；
4、模型瘦身計劃：打造端側(cè)高效的計算模型，助力各種芯片完成復(fù)雜推理；
5、萬物預(yù)視計劃：設(shè)計視覺預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，打造視覺通用模型；
6、虛實合一計劃：在虛擬與現(xiàn)實的結(jié)合中，將計算視覺引向真正的人工智能；
六個子計劃融合了技術(shù)前沿性與產(chǎn)業(yè)需求、全球共同關(guān)注點，三方面的價值，將華為的思考與探索向世界公布，獎勵與華為一同探尋未知的技術(shù)人才。
開發(fā)者象限：框架開源與開發(fā)平臺升級
長時間以來，深度學(xué)習(xí)框架都是建立AI生態(tài)的必爭之地。谷歌的Tensorflow與微軟的caffe、Facebook的Pytorch在全球范圍內(nèi)展開過激烈競爭。
而在中國AI產(chǎn)業(yè)高速崛起，“新基建”推動AI技術(shù)走向千行萬業(yè)的大背景下，華為的深度學(xué)習(xí)框架順理成章引起了整個AI行業(yè)的持續(xù)關(guān)注。
在HDC．Cloud，開發(fā)者們期待已久的全場景AI計算框架MindSpore宣布碼云正式開源，同時企業(yè)級AI應(yīng)用開發(fā)者套件ModelArts Pro在華為云上線。從框架開源到AI開發(fā)平臺的產(chǎn)業(yè)化升級，意味著華為全棧全場景AI的軟硬件骨干已經(jīng)全部投入業(yè)界實踐，成為全球AI開發(fā)者的能力組成部分。
與其他深度學(xué)習(xí)框架相比，MindSpore的差異化特征在于致力于和產(chǎn)業(yè)開發(fā)真實環(huán)境的緊密適配。例如MindSpore原生適應(yīng)端、邊緣和云各場景，并能夠在按需協(xié)同基礎(chǔ)上，通過實現(xiàn)AI算法即代碼，打通架構(gòu)和編程之間的固有界限，減少AI開發(fā)者的模型開發(fā)時間，降低開發(fā)門檻。另外，MindSpore基于技術(shù)創(chuàng)新及與AI處理器的協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)了運行態(tài)效能提高，并且支持異構(gòu)并行計算。
（張迪煊分享華為Atlas人工智能計算平臺的云邊端全場景開發(fā)實踐）
總體而言，MindSpore最顯著的特點在于，它能夠同時支持云、邊緣、端各個場景獨立又協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架，這解決了開發(fā)者們“開發(fā)易、部署難”的長期痛點，直接將AI開發(fā)對準(zhǔn)了產(chǎn)業(yè)實踐方向，與華為的鯤鵬產(chǎn)業(yè)、Atlas生態(tài)緊密融合?？梢哉f，MindSpore與歐美主流框架多數(shù)誕生于科研場景、實驗室場景不同，它是一款完全致力于工業(yè)場景、部署能力和開發(fā)實踐的框架，是深度學(xué)習(xí)框架與產(chǎn)業(yè)化AI開發(fā)的緊密結(jié)合。
同時，華為還發(fā)布全球首款企業(yè)級AI應(yīng)用開發(fā)專業(yè)套件ModelArts Pro。當(dāng)強工程特性的框架，遇到支撐企業(yè)級AI應(yīng)用的開發(fā)平臺，華為全棧全場景AI在開發(fā)者象限的精髓，在于產(chǎn)業(yè)能力的有一次跨越式突破。
產(chǎn)業(yè)實踐象限：
Atlas生態(tài)應(yīng)用于全場景開發(fā)
AI是否能用，是否好用，最終要交給實踐來檢測和證明，華為全棧全場景AI的另一個關(guān)鍵象限突破，在于Atlas產(chǎn)品序列持續(xù)發(fā)展，Atlas生態(tài)不斷與產(chǎn)業(yè)場景深入融合。
基于云邊端一致的開發(fā)體驗，全面滲透的AI算力，以及華為產(chǎn)品與行業(yè)需求的深度耦合，Atlas人工智能計算平臺的全場景實踐正在不斷深化。目前，華為已與數(shù)十家伙伴合作，推動基于華為昇騰AI處理器的Atlas系列模塊、板卡、小站、服務(wù)器在智慧交通、智慧電力、智慧金融、智慧城市、智能制造等數(shù)十個行業(yè)落地。
（張迪煊宣布高效算子開發(fā)工具TBE啟動正式公測）
同時為了進(jìn)一步豐富華為AI生態(tài)，助力開發(fā)者提升開發(fā)能力，HDC．Cloud現(xiàn)場宣布啟動了高效算子開發(fā)工具TBE的正式公測，并計劃激勵100家以上貢獻(xiàn)算子的高校和合作伙伴。
Atlas生態(tài)的加速落地，正在驅(qū)動我們每個人都更全面融入AI“宇宙”中?；贏tlas 200 DK的眼底檢測疾病篩查、擬人動作機(jī)器人、植樹機(jī)器人等，基于Atlas 300和Atlas 500的生產(chǎn)線工業(yè)質(zhì)檢和智慧營業(yè)廳等案例等等，證明了千行萬業(yè)與華為Atlas的可融合性與實踐價值，也讓我們看到了不久后關(guān)于生活、工作、學(xué)習(xí)智能化的種種可能。
以慧眼識病為例，華為與南開大學(xué)相關(guān)團(tuán)隊合作，利用Atlas 200 DK的端側(cè)AI部署能力與充足算力，快速進(jìn)行基于眼底AI識別達(dá)成的心腦血管、糖尿病等慢性病篩查。我們知道，慢性病具有潛伏期長、難發(fā)現(xiàn)、難逆轉(zhuǎn)的種種特點，是公眾健康生活的一大挑戰(zhàn)。但因為檢測復(fù)雜、成本相對較高，很多潛在患者會忽視早期癥狀和檢查，從而延誤了治療契機(jī)。而基于Atlas 200 DK的人工智能眼底篩查，可以快速簡單檢測慢性病，并且能夠?qū)①Y深醫(yī)生才具備的檢測能力進(jìn)行普惠化，讓社會共同從中受益，這在我國醫(yī)療環(huán)境與條件下具有重要價值。在技術(shù)前沿、開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)實踐三大象限上，華為全棧全場景AI保持了高速、協(xié)同、不間斷的進(jìn)化。以HDC．Cloud為節(jié)點，全棧全場景AI解決方案不僅展現(xiàn)出了更加完備的產(chǎn)業(yè)圖景全貌，還讓華為AI“宇宙”與科研機(jī)構(gòu)、開發(fā)者、產(chǎn)業(yè)實踐結(jié)合更加緊密，生態(tài)合作的深度、廣度、供需緊密度不斷提升。
華為AI宇宙的拉伸運動，是全球AI開發(fā)者的能力邊界，向產(chǎn)業(yè)化目標(biāo)的一次突進(jìn)。廣闊的智能時代下，每位開發(fā)者正在從這些產(chǎn)業(yè)進(jìn)化中汲取力量，練就自己的“小宇宙”。這些以全棧全場景AI為動力的小伙伴，將是在明天改變世界的斗士和英雄。
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