为期两（liǎng）天的（de） AICon 全球人工智（zhì）能与机器（qì）学习技术大会已落下帷幕，作为一场（chǎng）面（miàn）向各行（háng）业 AI 中高（gāo）层技术（shù）人员（yuán）的盛会，历年（nián） AICon 都吸引了业界（jiè）顶级公司参与其（qí）中（zhōng），今年也不例外，包括华（huá）为、AWS、阿里（lǐ）巴（bā）巴（bā）、腾讯等公司的 AI 专家们齐聚一堂，共同探讨围绕 AI 的产业（yè）变革机会与技术（shù）创新方向。

这场大会上所（suǒ）展示的（de） AI 落地案（àn）例、AI 技术（shù）实（shí）践（jiàn）以（yǐ）及 AI 的工业化应用，都在（zài）强（qiáng）调一个事实：站在（zài） 2019 年 11 月（yuè）的时（shí）间点去看（kàn），AI 之于各个行业的意义已经（jīng）不再是「是否有价值」，而是变成了「如何让 AI 变得更有价值（zhí）」。

与（yǔ）此同（tóng）时，在 5G 商用（yòng）元年，全新通讯技（jì）术带来的巨大潜（qián）力（lì），正在传递到产（chǎn）业的各个链条，而云（yún）计算的持续（xù）进化，已经深刻影响到了（le）从政府到大型企业的方方面（miàn）面（miàn）。

这也留给（gěi）行业一（yī）个命题：当 5G、AI 与云共同定义（yì）了这个时代（dài），各个行业应（yīng）用 AI 的第一步从哪里开始？

参与这场（chǎng）大（dà）会的华（huá）为云给出（chū）了自己的一（yī）个回答：利用华为（wéi）云的全（quán）栈全场景 AI 能力，开发者、企业可以（yǐ）快速驶入 AI 开发、部署（shǔ）与应用的赛道。

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据了（le）解，此次（cì）大会上，华为云进一步展示了其（qí）全（quán）栈全场景的 AI 解决方案。具体（tǐ）来说，「全（quán）栈」指的是包（bāo）括芯片、芯片使能、训练和推理框架（jià）和（hé）应用（yòng）使能在内的（de）全堆（duī）栈方案（àn）；「全（quán）场景」则是将公有云、私有云（yún）、各种边缘计算、物联网（wǎng）行业终端以及消费（fèi）类终端在内的（de）全场（chǎng）景纳（nà）入到 AI 的部署（shǔ）环境中。

那么，如何进一步理（lǐ）解（jiě）当下（xià） AI 开（kāi）发、部署的（de）痛（tòng）点，华为云（yún）全栈全（quán）场景的 AI 能（néng）力（lì），又对开发者、企业有何意义（yì）？

接下来（lái），我们来一一解读。

1．AI 开发／部署所面临的（de）挑战（zhàn）

对于任何一（yī）个行业来说，AI 开发、部署都是一个全新（xīn）的挑战，而且这（zhè）些挑战也贯穿在 AI 开发、部（bù）署的始终。

首（shǒu）先，AI 算力需求旺盛且多样（yàng）化。自 2012 年以（yǐ）来，AI 计算能（néng）力需求早已超过摩尔定律（lǜ），当模（mó）型（xíng）越发复杂（zá），当（dāng）算（suàn）力需求越来越大，开发者、企业所面临的计算成本也在大幅上（shàng）升。

另一方面，随着物联网以及（jí）即将到来的 5G 时代，AI 计算的场景也将变得多（duō）元化，从大型数据（jù）中心（xīn）到（dào）迷你终端（duān）设备（bèi），不同场景（jǐng）下的计算需（xū）求、功耗（hào）成本以及计算延时也（yě）有着不同的（de）需求（qiú）。

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这意味着，AI 开发者和企业需要（yào）强大、灵活以及多场景的算力。

其次，AI 框架（jià）与一站式 AI 平台的需求。作（zuò）为向下对接芯片、向上承载应用的 AI 框（kuàng）架，业界目前（qián）流行的 TensorFlow 等，多为（wéi）美国公司研发并开源出来的产品，且不说会不会受到国（guó）际大环境的影响，只谈开源产品的本地化（huà）后续服务，TensorFlow  等都（dōu）很难（nán）直接适应中国开发（fā）者（zhě）的（de）需（xū）求。

而面对 AI 人才（cái）短缺的现实（shí），如何进一（yī）步降低 AI 开发门槛成为行业的迫（pò）切需求，更进一步，开发（fā）者和企业也需（xū）要一站式的 AI 开发环（huán）境，从（cóng）而快速完成从数（shù）据标注到（dào）模型部署的一整套工作流程。

第三，云、边（biān）、端的训练和部署如何协同。这（zhè）是一个摆在全行业（yè）面（miàn）前的共同挑战， 相比于 AI 模型训练为数不多的技术选型（xíng）（GPU，数据中心），AI 模型部署对于开发者、企业而言更复杂。这（zhè）是因为，AI 部（bù）署所面临的是纷繁复杂（zá）的设（shè）备环境，特别是在（zài）移动（dòng）设（shè）备、边（biān）缘设备交织（zhī）的业务场景里，如何高效完（wán）成模型从快（kuài）速（sù）训练到快速部署，成为各（gè）行各（gè）业 AI 从业者关注的命题。

2．华为云如何破解算力难题？

在 ICT 领域耕耘多年的华为，面对 AI 领域开发、部（bù）署的（de）难（nán）点、痛点，提出了自己的一番思考（kǎo）。

正如上文所言，AI 计算需求在（zài）过去（qù）七（qī）年里迎来大爆发（fā），根据 OpenAI 的统计（jì），自（zì） 2012 年至今，AI 算（suàn）力（lì）需求增长了 30 万（wàn）倍。

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这带（dài）来（lái）两个显（xiǎn）著（zhe）变化：其一，传（chuán）统的 CPU 已经无（wú）法承（chéng）担起 AI 计算的需求；其（qí）二，业界（jiè）对于 GPU、FPGA 与（yǔ） NPU 的需求开始上升。

这（zhè）正是华为昇腾芯片出现的（de）行业背景。通过底（dǐ）层创新性的（de）「达芬奇架构」，使得华为昇腾芯片具备了在端边云上拥有统一的（de）计算架构，由此带来了不仅（jǐn）是计算能力的大幅提升，而且还可以实现算（suàn）法一次开发，再顺利迁移（yí）到其他场景的芯片上的（de）能力（lì）。

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以今年正式发布的（de）的昇腾 910 芯片为例，其主要面向数据中心的云端（duān）AI训练，半精（jīng）度 （FP16）算力（lì）达到256 Tera－FLOPS，整数精（jīng）度 （INT8） 算力达到512 Tera－OPS，达到（dào）规格算力所需功耗仅310W，无（wú）论（lùn）计（jì）算（suàn）能力还是功（gōng）耗，都属（shǔ）业（yè）界领先（xiān）水平。

与此同时，基于「达芬奇架构」，华为在端、边、云都已推出了相应芯片，这些芯片构（gòu）成（chéng）了华为 AI 能力的最底层：芯片层／利用华为云的（de）调度能力，满足开（kāi）发者、企业不（bú）同场景中（zhōng）的计算需求，而公有（yǒu）云「用多少付多少钱」的商业（yè）模式，可以大（dà）幅（fú）降低企（qǐ）业的（de） AI 计算成（chéng）本。

3．从框架到（dào）一（yī）站（zhàn）式开发平台的赋能

在 AI 开发流程里（lǐ），华为将 MindSpore 作为统一训（xùn）练（liàn）和推理的（de）开源框架。MindSpore 从设计开始（shǐ），就确（què）定了「AI 算法即代码」的设计范式，可以大幅降低 AI 开发门（mén）槛；而在执行模式（shì）中，基于（yú） Ascend Native 的执（zhí）行引擎，能够充分发挥（huī）昇腾芯片的强大算力；与此同时，MindSpore 还具备了适配端、边、云的能（néng）力，在统一架构的（de）基础上，根据场（chǎng）景不同（tóng）可大可小，最大限度满足企业（yè）场景需求，并提（tí）供（gòng）更好的资源效（xiào）率和（hé）隐（yǐn）私保护。

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值得一提的（de）是，MindSpore 未来也（yě）将全面（miàn）开（kāi）源（yuán），不同行业的（de）开发（fā）者，完（wán）全可（kě）以根据其自身业务需求，灵（líng）活（huó）扩展和定制，将其应用到更（gèng）多（duō）硬件平台之上，构建自（zì）己的 AI 训练模型。

在（zài）开（kāi）源框架 MindSpore 之上，华为还拥有一（yī）站（zhàn）式 AI 开（kāi）发平台 ModelArts，这个平台所肩（jiān）负的，是如（rú）何为开发者／企（qǐ）业提供一整套基于云端的机器学习开发全流程（chéng）服务。

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2019 年 3 月份（fèn），ModelArts 在 AI 权威竞赛斯坦（tǎn）福大学（xué） DAWNBench 榜单中取得图像识（shí）别训（xùn）练和（hé）推理性能双料冠军，将模型训练时间（jiān）大幅缩减的同（tóng）时实现了超强推（tuī）理性能。

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来看一组具（jù）体数字，在训练性能（néng）方（fāng）面（miàn），ResNet50＿on＿ImageNet上的测试结果显示，当采用128块V100时，华为云ModelArts上模型训练时间仅需4分08秒，与 2018年12月创下的9分（fèn）22秒纪录（lù）相比（bǐ）又快了一（yī）倍，比此（cǐ）前 fast．ai 在 AWS 平台上的训练速度快4倍；在推理性能方面（miàn），华为云（yún）ModelArts识别（bié）图片（piàn）的速度是排名（míng）第二厂商的1．7倍、亚（yà）马（mǎ）逊（xùn）的 4 倍以及 Google 的 9．1倍。

ModelArts 能取得这样的（de）成绩，展现（xiàn）了其（qí）在机器学（xué）习平台（tái）的技术优化能力，通过技（jì）术创（chuàng）新降（jiàng）低机器学习平台（tái）的使用成本，最终（zhōng）将（jiāng）技术红（hóng）利让给（gěi）企业和开发者。

值得（dé）一（yī）提的是，华为云 ModelArts 也践（jiàn）行了华为公司「把复杂留给自己，把简单带个客户」的（de）理念，内置了自动（机器）学习特性（xìng），通过算法（fǎ）实（shí）现（xiàn）模型（xíng）训练的参数自动（dòng）化选择和模型自动调（diào）优，让零 AI 基础（chǔ）的业（yè）务开发者（zhě）快速完成模型的训练和（hé）部署，甚至在一些场（chǎng）景中可以（yǐ）实现零（líng）代码（mǎ）开发 AI 模型。

比如（rú）在（zài）机器学习最耗时耗力的数据标（biāo）注中（zhōng），ModelArts 通过内置 AI 数据（jù）框架，以 AI 机制（zhì）来治理（lǐ）数据，再通过（guò）迭代训练解决标注的数据量问题，这在数据量（liàng）较（jiào）大（dà）的场景中（zhōng）可百倍提升（shēng）数据标注效率。

再（zài）比如针对 AI 开发全流（liú）程管（guǎn）理，ModelArts 内置了可（kě）视化（huà）管理（lǐ）模（mó）块，可以（yǐ）帮（bāng）助开发者快速了解模型训（xùn）练的进展，ModelArts 提供了从（cóng）数据、算法、训练、模（mó）型（xíng）、服务全流程可（kě）视（shì）化管理，通过（guò）任意一个对象查看这个（gè）流（liú）程，真正做到了工作流（liú）的可（kě）视化。

值得一提的是，在技术创新到产品全（quán）流程思考之外，ModelArts 还在（zài）生态使能上有自己（jǐ）的思考（kǎo）。AI 市场就（jiù）是其中（zhōng）一例（lì），这是（shì）一（yī）个（gè）基于（yú） ModelArts 构（gòu）建（jiàn）的开发（fā）者生态社区，提供了 AI 模型、API 交易、数据、竞（jìng）赛案例等内（nèi）容共享功能。

在这（zhè）个市场，不管是（shì）科研机构还是 AI 应（yīng）用开发商、解（jiě）决方案集成商，抑（yì）或是不同行业不同（tóng）类型的企业，都可以（yǐ）快速找到符合自（zì）身需（xū）求的技术或商业机会，有效连接 AI 开发（fā）生态链（liàn）各（gè）参（cān）与方（fāng），加速 AI 产（chǎn）品的开发与落地，也保障了 AI 开发生态链上各个（gè）参与（yǔ）方的商业（yè）利（lì）益。

4． 高（gāo）效（xiào）可信（xìn）的云（yún）端（duān） AI 开（kāi）发（fā）环（huán）境

如何将芯片带（dài）来的（de）计（jì）算能力与框架／平台释放的场景（jǐng）能力（lì）更便捷地（dì）交付（fù）给开发者，华为还为 AI 开发准备了一（yī）整套基于 CloudIDE 与 CodeHub 的高（gāo）效可信开发环境。

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首先，CloudIDE 定义（yì）了一（yī）种全新的（de）在线编程体验（yàn），开（kāi）发者（zhě）只需（xū）通（tōng）过浏览器即可访问云端集成的（de）开发（fā）环境，无（wú）须担心安装（zhuāng）过（guò）多软件所（suǒ）带来的本地资（zī）源消耗；其内置了主流技术栈、支持 100 ＋语言的语（yǔ）法高亮，同时还能在线调试与在（zài）线运（yùn）行；而利用云端按（àn）需获取（qǔ）的方式，开发（fā）者（zhě）可（kě）以灵活配置开发所需的（de）计（jì）算与存储资源，并（bìng）根（gēn）据需求（qiú）弹性扩（kuò）容。

与此（cǐ）同时，CloudIDE 与华为面向终端设（shè）备（bèi）的 AppGallery Connect 形成了有（yǒu）效协同。对于移动设（shè）备开发者、企业（yè）的（de）开发需（xū）求，可以提供包括（kuò）计算、存储、网络、数据库（kù）及 AI 在（zài）内（nèi）的等公有云（yún）资源，帮助开发者降低（dī）应用开发部署的难度和成本，从而让他（tā）们更专注于提（tí）升（shēng）应用（yòng）体验与打（dǎ）造（zào）优质（zhì）内容。

其次，华为云在开发代（dài）码托管（guǎn）中做出了（le）一（yī）系列创新（xīn），比如企业最关（guān）注的（de）代码安全性（xìng），华为（wéi）云的 CodaHub 从（cóng）访问（wèn）安全性到存储安全性再（zài）到 对（duì） Git－Crypt 的支（zhī）持，全方面（miàn）提升安（ān）全（quán）性（xìng）。

更进（jìn）一步，CodeHub 的代码模版共（gòng）享计划（huá），开（kāi）发者或企（qǐ）业，可以将（jiāng）自己的项目（mù）作为一个代码模（mó）版开放出来（lái），提供给行业共（gòng）同使用（yòng），这不仅体现了「我为人（rén）人、人人为我」的开源精神，也（yě）可以让更（gèng）多开发者通过「站在巨人肩膀（bǎng）上」的方式，实（shí）现更多（duō）创新。

第三，DevCloud 上（shàng）述（shù）两大服（fú）务（wù）与 AI 开（kāi）发的全面协同（tóng）效应。正如上文所言，CloudIDE 具（jù）备随时可取云端开（kāi）发资（zī）源的能力，这（zhè）也意味着，利用（yòng） CloudIDE，开发者可以快速搭建 AI 开发（fā）环境，而通（tōng）过 ModelArts SDK的样例模板，可以（yǐ）快速构建自己（jǐ）的项目。

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在整个过程中，开发者（zhě）和企业（yè）根据自己的业务需求，定制不同（tóng）的计算／存储资源，快（kuài）速（sù）部署 AI 项目（mù）开发环境，然后引入 ModelArts 的 SDK，直接可以在 ModelArts 上完成训练与部署的一站式（shì）开发，其成本（běn）也仅仅是使用云服务的（de）成本。

5．写在最后：中（zhōng）国 AI 开发进入黄金时（shí）代

无论是将 AI 定义为第四次技术革（gé）命（mìng）的主要技术（shù）还是（shì）将其看作为一种通用目的（de）技术，AI 之于各（gè）行（háng）各业的意义已经（jīng）在（zài）过（guò）去几（jǐ）年（nián）初现出来——它（tā）将重（chóng）构众多行业数十年甚至上百年的游戏规则，并带来一次巨大的技术与商业创新。

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这是技术带来产业（yè）的（de）新机遇。当国家层面的 AI 政策红利不断释放，当我国的 AI 算法（fǎ）、学术研究屡次（cì）获得国际赞誉，当各行各（gè）业开始拥抱 AI 的（de）开发、部署与应用，如何为（wéi） AI 开发（fā）落地提供一（yī）整套解（jiě）决方案，无疑（yí）成为摆在中国科技巨头（tóu）们面前的重要课题。

华为云正（zhèng）是其中一个重要玩家。

基于「达芬奇（qí）架构」芯片（piàn）赋能，为整个 AI 领（lǐng）域不断上涨的算力提供了解决方案，满足开发者、企业对于 AI 强（qiáng）大算力、多场景算（suàn）力的需求；利用（yòng） MindSpore 和（hé） ModelArts 的场景赋能（néng），在大（dà）幅降低 AI 开发门槛、加速企业 AI 开发的同时，还将利用开源持续推进中国（guó）自研 AI 框架的发展；围绕 CloudIDE 的云端开发环境，既可以释放华（huá）为（wéi）在 AI 芯片与 AI 框架的核心能力，还可以释（shì）放华为云的产业红利。

上（shàng）述三个方面，构成（chéng）了观察（chá）华为云全栈全场（chǎng）景 AI 战略的一个横切面。

华为依托自（zì）身在 ICT 领域的技术积累，过去几年迅速形成（chéng）了一套从数据中心到边缘设（shè）备的（de） AI 软硬产品线以（yǐ）及解决方案，从自研（yán）芯片到自主框（kuàng）架，从一站式开（kāi）发平台到云端开发集成环境，华为将一系列 AI 软硬件（jiàn）产品以华为（wéi）云（yún）公有云的方式使能各行各业，加（jiā）速各行（háng）各业步入 AI 开发、应用的快车道，实现行业数字化、智能化的变革。

一个可能的场景是，随（suí）着包（bāo）括华为云在内的中国 AI 基（jī）础设（shè）施服务商的快速发展，未来中国（guó）最好（hǎo）的（de） AI 应用一定是由中国 AI 芯（xīn）片（昇（shēng）腾芯片）驱动的 AI 框架与开发平台（MindSpore＋ModelArts）和云端开发环境（CloudIDE＋CodeHub）所开发，并运行在（zài）中国最领先（xiān）的云服务之一（华为云（yún）鲲鹏云服务）之（zhī）上，这个属于中（zhōng）国 AI 的黄（huáng）金时代（dài）正在到来。