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在原始森林内部 ， 我们会发现正是由于树木的根系在地下交织在一起 ， 才有了原始森林的整体生态 。 而以这种生态去考量美国ICT产业强大的原因 ， 我们会发现：硅谷林立的IT豪强背后 ， 是美国傲人的大学群；在此之外 ， 还有无数看不见的社区将产、学、研等各方优势力量融汇于一体 。 在ICT产业发展的关键时刻 ， 社区生态一次次显露出惊人的力量 。
在人工智能的“江湖”里 ， 可谓是“得框架者 ， 得天下” 。 作为一种复杂的基础软件 ， 深度学习框架的发展之路注定了极少数人“造”轮子 ， 大部分人“用”轮子 。 这使得国内深度学习框架的发展同样急需一个繁荣的社区生态 。 于是 ， 围绕着社区生态的打造 ， “昇腾众智计划”从一开始就注定要为突破而战 。
破局人工智能生态
近日 ， 由OpenI启智社区与MindSpore 社区共同举办的“OpenI启智&MindSpore集结号”落下帷幕 ， 在短短的28天里 ， 来自多所高校的29名开发者共完成28个模型交付 。 作为昇腾众智计划的一部分 ， “集结号”活动的成果又一次让昇腾众智计划成为了业界的焦点 ， 这源于昇腾“集众人之智”的活动与国内人工智能生态的破局息息相关 。
时至今日 ， 人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力 ， 其发展已经演化为一场国际间高科技实力的激烈竞争 。 围绕着这场竞争 ， 2020年的“新基建”政策和2021年的“十四五”规划都进行了重要布局 。
《2019年国家人工智能研发战略规划》报告显示 ， 中国人工智能发展势头很猛 ， 但也存在硬件、算法、人工智能框架、人才等薄弱环节 。 这表明在这场人工智能的较量中 ， 国内人工智能产业的发展极不均衡 。 其中 ， 对下完成底层硬件调度 ， 对上支持模型搭建的深度学习框架 ， 已成了国内人工智能产业必须攻下的难关 。
作为“智能时代的操作系统” ， 深度学习框架研发门槛极高 。 企业将深度学习框架开源 ， 可以帮助行业降低AI开发门槛 ， 避免重复造轮子 ， 极大节省成本和时间 。 开源深度学习框架的上下游生态非常复杂 ， 需要对接不同的硬件平台 ， 基于它做算法开发 ， 并集合成完整的解决方案 。 只有形成了较深的产业链条和生态 ， 开源深度学习框架才能真正形成竞争力 。 当中如果涉及到大量复杂的开发工作 ， 单靠企业自身的力量难以快速推进 ， 还需要借助开源社区集合广大开发者的力量 。 某种程度而言 ， 开源深度学习框架的竞争 ， 本质上是开源社区的竞争 。
近年来 ， 国内人工智能产业中的各路大军开始猛攻深度学习框架 ， 2020年也成了国产深度学习框架的“元年” 。 其中 ， 华为在2019年推出了全场景AI计算框架MindSpore ， 昇腾AI全栈就此囊括了系列硬件、AI算子开发的异构计算架构CANN、AI模型开发所需的计算框架MindSpore及AI应用开发的MindX四大关键层 ， 被国内人工智能产业寄予厚望 。
MindSpore为昇腾计算硬件平台量身打造 ， 可以在昇腾硬件上实现性能最优 ， 它也能适用于多家硬件平台 。 作为一个战略平台 ， MindSpore无疑拥有构建更大体量生态的巨大潜力 。 2020年3月华为将其开源 ， MindSpore社区发展迅速 ， 也意味着国内人工智能生态破局已经紧锣密鼓地进行着 。 作为一个集大成者 ， 昇腾计算产业的生态破局进程必然是“跑步前进+工业级实现” 。
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华为公司副总裁、计算产品线总裁邓泰华
华为公司副总裁、计算产品线总裁邓泰华在近期的中国软件产业峰会上总结说：“华为聚焦鲲鹏和昇腾基础软硬件创新 ， 通过‘三个开源、三个开放、三个使能’ ， 推进软件产业高质量发展 。 为此 ， 华为发布了鲲鹏众智计划和昇腾众智计划 ， 通过500多个任务包 ， 1亿多激励资金 ， 汇聚全产业链创新力量 ， 共促多样性计算产业发展和生态繁荣 。 ”
在这样的态势之下 ， 围绕昇腾基础软件平台推出的生态合作计划——昇腾众智计划 ， 其发展进程可谓是牵一发而动全身 。 一方面 ， 它需要凝聚高校、科研机构的力量 ， 提升昇腾基础软件能力 ， 以便快速丰富算子、模型等 ， 以支撑更丰富的人工智能应用;另一方面 ， 要想实现人工智能与千行百业的实际业务1->N的复制 ， 就要联合众多的行业应用企业 ， 贡献丰富的行业经验积累 。 而这两方面成败的关键 ， 在于能否通过开源和产业社区集结更多智慧和力量 ， 共同完成这两项使命 。
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社区生态的成功路径
社区生态的成长有多种路径 ， 如果我们把由极客引导 ， 生存在GitHub上的开源项目视为“原始森林”式生长模式 ， 那么华为围绕昇腾基础软件平台的社区生态合作 ， 则是一种“速生林”式的发展路径 。 这突出体现在华为坚持的“三个开源”和“三个开放” 。
先说“三个开源” ， 通过开源操作系统openEuler、企业级数据库openGauss、全场景AI计算框架MindSpore ， 华为积极推进社区开发者和相关企业共同参与到基础软件的研发中 ， 已逐渐形成从底层到顶层的全产业链软件生态 。
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再说“三个开放” 。 工欲善其事必先利其器 ， 对于软件产业而言 ， 开发工具就是生产力工具 。 而华为通过开放通用计算鲲鹏应用使能套件BoostKit、人工智能昇腾应用使能套件MindX ， 以及面向开发者开放支持全研发作业流程的完整工具链（包括鲲鹏DevKit和昇腾MindStudio） ， 为开发者赋能 。
其中 ， 昇腾应用使能套件 MindX 提供了大量人工智能场景所需的模型和行业SDK等 ， 不仅自带质检、目标分类、目标检测等20多种行业场景 ， 开发者还可以通过简单地调用SDK ， 实现更加丰富能力的调用 。 而全流程开发工具链MindStudio 则为开发者提供了一套简单易用的开发工具 ， 可高效完成端到端开发 ， 让开发者从算子开发、模型训练、模型推理、应用开发、应用部署的全流程 “拎包入住” ， 无需在不同工具上完成 ， 显著降低开发门槛 。
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“三个开源”将华为技术研发的积累投入社区 ， “三个开放”让开发者获得了利器 。 在此基础之上 ， 再提供良好的社区服务工作 。 截至目前 ， 昇腾社区从学、练、用、考、赛等维度为开发者提供了完善的软件资源、专业培训、技术支持、生态政策和产品方案 ， 上线了 50 多个开发者系列课程、1008 本学习资料、100多个 工具与样例及150 多个模 型。 由此带来的 ， 就必然是“三个使能”式的成果 。
“三个使能”到底使能了谁
“三个开源”与“三个开放”为昇腾众智计划打下了基础 ， MindSpore开源社区和昇腾计算产业社区生态由此实现了包括使能上游开源、使能伙伴发展、使能人才发展的“三个使能” 。
昇腾众智计划通过公开征集异构计算架构CANN的算子、主流深度学习网络模型和行业参考设计等的创新 ， 实现项目创新；再结合高校算子及模型开发课程和学科建设 ， 提供开发人才培养和实践的支持 ， 促进AI人才培养；也能够基于昇腾社区、MindSpore开源社区 ， 与其他开源、开放社区建立紧密联系和合作 ， 构建高校、科研机构、企业、产业和开源社区等组织技术专家的交流平台 ， 从而促进开放平台、社区的建设和发展 。
“三个使能”的直接表现 ， 就是MindSpore及其社区生态正在实现跨越性成长 。
【深度|昇腾计算产业的繁荣之道：集结号下汇众智、集合力】一方面 ， MindSpore自身在社区力量的催化之下 ， 持续高速迭代着 。 MindSpore自2020年3月正式开源之后 ， 到了2020年9月 ， 就推出了MindSpore 1.0版本；在即将举办的2021华为开发者大会（Cloud）上 ， MindSpore 1.2版本将提供超大模型的训练能力 。 按照社区计划 ， MindSpore1.5接下来还将提供弹性训练、科学计算等特性 。
另一方面 ， MindSpore 社区生态也正在不断壮大中 。 除了产业合作伙伴之外 ， 作为演绎“众智计划”内涵的最佳注脚 ， “OpenI启智&MindSpore集结号”活动通过召集广大高校开发者开展模型的众智 ， 开发者共同学习、分享深度学习模型开发的前沿技术 ， 弘扬开源开放文化 ， 目前已经吸引了了大量高校研发资源的参与 。
深度学习框架萌芽于高等学府 ， 但由于深度学习框架复杂性高、工程量极大 ， 这些工作并非高校研究所擅长 ， 因此高校出生的深度学习框架 ， 最终都并入了企业 ， 或者被企业所超越 。 但在深度学习算法方面 ， 高校学生中却蕴藏着极大的创新能力 。 昇腾众智计划在2020年启动之时 ， 已有浙江大学、上海交通大学、西安交通大学、中国科学院等超过40所高校和科研机构参与；而作为众智计划的重要一环：“集结号”活动更深入了一步 ， 吸引了来自西安电子科技大学、兰州大学、重庆大学、哈尔滨工业大学、东北大学等更多高校团队积极参与MindSpore的模型众智 。
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MindSpore社区生态的发展 ， 因此正在走上一条“汇众智 ， 集合力”式的发展之路 。 邓泰华介绍说：“全场景AI计算框架MindSpore自2020年3月正式开源之后 ， 目前已有超过19万的开发者 ， 下载量超过24万 ， 日均下载量600+ ， 超过100家高校选择MindSpore进行教学 ， 超过40家科研团队选择MindSpore进行科学研究 ， MindSpore已经成为国内第一热度的AI开源社区 。 ”
【结束语】
国内人工智能产业存在着近500万的人才缺口 ， 而MindSpore开源社区内部 ， 通过提供工程化AI训练 ， 加速着国内人工智能人才的培养 ， 进而缩小AI人才缺口 。 另一方面 ， 华为坚持“硬件开放 ， 软件开源 ， 使能伙伴 ， 发展人才” ， 让技术研发成果“从社区中来 ， 到社区中去” ， 也将有助于提升社区技术积累 ， 最终提升社区的创新能力 。 由此 ， 也许一个AI领域的类似于Hadoop、kubernetes量级的产品 ， 最终会诞生于这些社区 ， 从而将国内人工智能技术水平提升至一个新高度 。
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多年财经媒体经历 ， 业内资深分析人士 ， 圈中好友众多 ， 信息丰富 ， 观点独到 。
发布各大自媒体平台 ， 覆盖百万读者 。
《小米生态链战地笔记》、《微信思维》、《微信力量》三本畅销书的作者 。
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