为期两天的 AICon 全球人（rén）工智能（néng）与机（jī）器学习（xí）技术大会已（yǐ）落下帷幕（mù），作为一（yī）场面向各行业 AI 中高（gāo）层（céng）技术人员的（de）盛会，历年 AICon 都吸（xī）引了业界顶级（jí）公司参与其中，今年也不例外，包括华为、AWS、阿（ā）里巴巴、腾讯等公司的 AI 专家们齐聚一堂，共同探（tàn）讨围绕 AI 的产业变革机会与（yǔ）技术创新（xīn）方向（xiàng）。

这场（chǎng）大会上所展示（shì）的 AI 落地案（àn）例、AI 技术实践以及 AI 的工业化应用，都在强调一个事实：站在 2019 年 11 月的（de）时间点去（qù）看，AI 之于各个行业的意义已经（jīng）不再是「是否（fǒu）有（yǒu）价值」，而是变（biàn）成了「如何让 AI 变得更有价值」。

与（yǔ）此同时（shí），在 5G 商用元年，全新通讯技术（shù）带来的巨（jù）大潜力，正（zhèng）在传（chuán）递到产业的（de）各个链（liàn）条，而云（yún）计算的持续进化（huà），已经（jīng）深（shēn）刻影响到（dào）了从政府到大（dà）型企业的方方面面（miàn）。

这也留给（gěi）行（háng）业一个命题：当 5G、AI 与云（yún）共同定义（yì）了这个时代，各个行业应用 AI 的第一步从哪里开始？

参与这（zhè）场大会（huì）的华为云给出了自己的一（yī）个回答：利用华为云的全栈全场景 AI 能力，开（kāi）发者、企（qǐ）业可以（yǐ）快速（sù）驶入 AI 开发（fā）、部（bù）署（shǔ）与应（yīng）用的赛（sài）道。

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据了解，此（cǐ）次大会上（shàng），华为云进一步展示了（le）其全栈全场（chǎng）景的 AI 解决方案。具体来说，「全栈」指的是包括芯片（piàn）、芯片使能、训练和推理框架和应用使（shǐ）能在（zài）内的全（quán）堆栈方案；「全场景」则是将公（gōng）有云、私（sī）有云、各种边缘（yuán）计算、物（wù）联网（wǎng）行业终端以及消费类终端在内（nèi）的全场（chǎng）景纳入（rù）到 AI 的部（bù）署环境中。

那么，如何进（jìn）一步理解当下 AI 开发、部署的（de）痛（tòng）点，华为（wéi）云全栈全场景的 AI 能力，又对开发者、企（qǐ）业有何（hé）意义？

接（jiē）下来，我们来一一解读。

1．AI 开发（fā）／部署所面临的（de）挑战

对于任何一个（gè）行业来说，AI 开发、部署都（dōu）是一个全新的挑（tiāo）战，而且这些挑战也贯穿在 AI 开发、部署的（de）始终。

首（shǒu）先（xiān），AI 算（suàn）力需求旺盛且多样化。自 2012 年以来（lái），AI 计算能力需求早已超过摩尔定律，当（dāng）模（mó）型越（yuè）发复杂，当算（suàn）力需（xū）求（qiú）越来越大，开发者、企业所面（miàn）临的（de）计算成本也在大幅（fú）上升。

另一（yī）方面，随着物（wù）联网以及即将到来的 5G 时代，AI 计算的场（chǎng）景也将变（biàn）得（dé）多元化，从大型数据中（zhōng）心到迷你终端设备，不（bú）同（tóng）场景（jǐng）下的计算需求、功耗成本以（yǐ）及计算延时（shí）也（yě）有着不同的（de）需求。

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这（zhè）意味着，AI 开发者（zhě）和企业需（xū）要强大、灵（líng）活以及多场景的算力。

其次，AI 框架与一站式 AI 平台（tái）的需求。作（zuò）为向下对接芯片、向上承载应用的 AI 框架（jià），业界（jiè）目前流行的 TensorFlow 等，多为美国公（gōng）司研发（fā）并开源出（chū）来的产品，且（qiě）不（bú）说会不会受到国际大环境的影响，只（zhī）谈开源（yuán）产品的（de）本地化后续服务（wù），TensorFlow  等（děng）都很难直接适（shì）应中国开发者的需求（qiú）。

而（ér）面对 AI 人（rén）才短（duǎn）缺的现实，如何（hé）进一（yī）步降低 AI 开发门槛成为行业的（de）迫（pò）切需求，更进一步，开发（fā）者（zhě）和企业也需要一站（zhàn）式的 AI 开发环境，从而快（kuài）速完成从数据标注到（dào）模型部署（shǔ）的一（yī）整套工作流程。

第三，云、边、端的训练和部（bù）署如何协同。这是一个摆在（zài）全行（háng）业面（miàn）前的共（gòng）同（tóng）挑战， 相比于 AI 模型（xíng）训练（liàn）为数不多的技术（shù）选型（GPU，数据中心），AI 模型部署对于开发者、企业（yè）而言更复杂。这是因为，AI 部署所面临的是纷繁复杂的（de）设（shè）备（bèi）环（huán）境，特别是在移动设备（bèi）、边缘（yuán）设备交（jiāo）织的（de）业务场景里，如何高效完成模型（xíng）从快速训（xùn）练到快速部署，成（chéng）为各行各业 AI 从（cóng）业者关注（zhù）的（de）命题。

2．华为云如何（hé）破解算力难题？

在 ICT 领域（yù）耕耘多年的华为（wéi），面对 AI 领（lǐng）域开发、部署的难点、痛点，提出了自己的（de）一番思考。

正如上（shàng）文所言（yán），AI 计算需求在过去七年（nián）里迎来大爆发，根据 OpenAI 的统计，自 2012 年至（zhì）今，AI 算力需求增长了 30 万倍。

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这带来两（liǎng）个显著变（biàn）化：其一，传统的 CPU 已经无法承担起 AI 计算的需求；其二（èr），业界对于 GPU、FPGA 与 NPU 的（de）需求开（kāi）始上升（shēng）。

这正（zhèng）是华为昇腾（téng）芯片出现的行业背景。通（tōng）过底层（céng）创新性的「达芬奇架（jià）构」，使得华为昇腾芯片具备了在端边云上（shàng）拥有统一的（de）计（jì）算架构，由此带来了不（bú）仅是计算能力的（de）大幅提升，而且还（hái）可以实（shí）现算法一次（cì）开（kāi）发，再顺利（lì）迁移（yí）到其他场（chǎng）景的芯片上的能力。

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以今年正式发布的的昇腾 910 芯片（piàn）为例，其主要面向数据中心的云端AI训练，半精（jīng）度 （FP16）算力达到256 Tera－FLOPS，整数精度 （INT8） 算力达（dá）到512 Tera－OPS，达到规（guī）格算力（lì）所需功耗仅310W，无论计算能（néng）力还是功（gōng）耗（hào），都（dōu）属（shǔ）业界领先（xiān）水平。

与此（cǐ）同（tóng）时，基于（yú）「达（dá）芬奇架（jià）构（gòu）」，华为在端、边（biān）、云（yún）都（dōu）已推（tuī）出（chū）了（le）相应芯片，这（zhè）些芯片构成了华为 AI 能力（lì）的最底层（céng）：芯片层／利用华为（wéi）云的调度（dù）能力（lì），满足开发者、企业不同场景中的计算需求，而公有云「用多（duō）少付多少钱」的（de）商业模式，可以大幅降（jiàng）低企业（yè）的 AI 计算成本（běn）。

3．从（cóng）框架到一（yī）站式（shì）开发平台的赋（fù）能

在 AI 开发流程里，华为（wéi）将 MindSpore 作（zuò）为统一训练和推理的开源框架。MindSpore 从设计开始，就确定了「AI 算法即代码」的设计范式，可以（yǐ）大（dà）幅降（jiàng）低 AI 开发门槛；而在执行模式中，基（jī）于 Ascend Native 的执行引擎，能（néng）够充分发挥昇腾芯片的强大算（suàn）力；与此（cǐ）同（tóng）时，MindSpore 还（hái）具（jù）备了适配（pèi）端、边、云的能力，在统（tǒng）一架（jià）构的基（jī）础上，根据场景不同可（kě）大可小，最（zuì）大限度满足企业场景需求，并提供更好的资源效率和（hé）隐私保护。

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值（zhí）得（dé）一（yī）提的（de）是，MindSpore 未来也将全面开（kāi）源，不同行业的开发者（zhě），完全（quán）可以根据其自身业务需（xū）求，灵活扩展（zhǎn）和定制（zhì），将（jiāng）其应用到更（gèng）多硬件平台之上（shàng），构建自（zì）己（jǐ）的（de） AI 训练模型。

在开（kāi）源框架（jià） MindSpore 之上，华为还拥有一站式 AI 开（kāi）发平（píng）台 ModelArts，这个（gè）平台所肩（jiān）负的，是如何为（wéi）开发者／企业提供一整（zhěng）套基于（yú）云端的机器学习（xí）开发全流程（chéng）服务。

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2019 年 3 月份（fèn），ModelArts 在 AI 权威（wēi）竞赛斯（sī）坦福大学 DAWNBench 榜单中取（qǔ）得图像（xiàng）识别训练和（hé）推理性能双料冠军，将模型（xíng）训（xùn）练时间大（dà）幅缩减（jiǎn）的（de）同时（shí）实现了超强推（tuī）理性能（néng）。

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来看一组具体数字（zì），在（zài）训（xùn）练性能方面，ResNet50＿on＿ImageNet上的测试结果显示，当采用128块V100时，华为（wéi）云（yún）ModelArts上模型训练时间仅需（xū）4分08秒（miǎo），与 2018年12月创下的9分22秒纪录相比又（yòu）快了一倍（bèi），比此前 fast．ai 在（zài） AWS 平（píng）台上的训练速度快4倍；在推理性能方面，华为云ModelArts识别图片的（de）速度是排名第二（èr）厂商的1．7倍、亚（yà）马逊的 4 倍以及 Google 的 9．1倍。

ModelArts 能（néng）取得（dé）这样的成（chéng）绩（jì），展现了其（qí）在机器学习平台的技术优化能力，通过（guò）技术创新降低机（jī）器学习平台的使（shǐ）用成本（běn），最终（zhōng）将技术红利让给企业和（hé）开发者（zhě）。

值得一提的是，华为云（yún） ModelArts 也践行了华为公司「把复（fù）杂（zá）留（liú）给自己，把简单（dān）带个客（kè）户」的（de）理念，内置了（le）自动（机器）学习特（tè）性（xìng），通过算法实现（xiàn）模型（xíng）训练的参数自（zì）动化选择和（hé）模型自（zì）动调优，让零（líng） AI 基（jī）础的业务开发（fā）者快速完成模型的训（xùn）练和部署，甚（shèn）至（zhì）在一些场景中可（kě）以实现零代码开发 AI 模型。

比如在机器学（xué）习最耗时耗力的数（shù）据标注（zhù）中（zhōng），ModelArts 通过内置 AI 数据框架，以 AI 机制来治（zhì）理数据，再通（tōng）过迭（dié）代（dài）训（xùn）练解（jiě）决标（biāo）注的数据量问题，这在数据量较大的场（chǎng）景中（zhōng）可百倍提升数据标注效（xiào）率（lǜ）。

再比（bǐ）如针对 AI 开发全（quán）流程管（guǎn）理，ModelArts 内置了可视化管理模块，可以帮助开（kāi）发者（zhě）快（kuài）速了解（jiě）模（mó）型训练的进（jìn）展，ModelArts 提供了从数据、算法、训练、模型、服（fú）务全流程可视化管理，通过任意一个对（duì）象查看这（zhè）个流（liú）程（chéng），真正做到了工作流的可（kě）视（shì）化。

值得一提的是，在技术创新到产品（pǐn）全（quán）流程思考之（zhī）外（wài），ModelArts 还在生态使（shǐ）能（néng）上有自（zì）己的（de）思考。AI 市场就是其（qí）中一例，这是一个基（jī）于（yú） ModelArts 构（gòu）建的开发（fā）者生态社区，提供了 AI 模型、API 交易、数据、竞赛案例等内容共享（xiǎng）功能。

在（zài）这个市（shì）场，不（bú）管是科研机构还是（shì） AI 应用开发商、解决方（fāng）案集成商（shāng），抑（yì）或是不（bú）同（tóng）行业不同类型的企业，都（dōu）可以快速找到符合自身需求的技术或商业（yè）机会，有效连接 AI 开发生（shēng）态链各参与方，加速（sù） AI 产品的开发与落（luò）地，也保障了 AI 开发（fā）生态链上各个参与方的商业利益。

4． 高效可（kě）信的（de）云端 AI 开发（fā）环境

如何将芯（xīn）片带来的计算能力与框架／平台释放（fàng）的场景能（néng）力更便捷地交付给开发者，华为还为 AI 开（kāi）发准备了一整套基于 CloudIDE 与 CodeHub 的高效可信开发环境。

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首先，CloudIDE 定（dìng）义（yì）了一种全新的在线编程体验，开发者只（zhī）需通过浏览（lǎn）器（qì）即可访问云端集成（chéng）的开发环境，无须（xū）担心安装过多（duō）软件（jiàn）所带来的本地资源消耗；其内置了（le）主流（liú）技术栈、支持 100 ＋语言的语法高亮，同时还能在线调试与在线运行；而利用云端按需（xū）获取（qǔ）的方式，开发（fā）者可以灵活配置开发所需的计算与存储资源，并根（gēn）据（jù）需求弹性扩容。

与此同时，CloudIDE 与华为面向终端（duān）设备的 AppGallery Connect 形成了有效（xiào）协同。对于移动（dòng）设（shè）备开发者、企业的开发需求（qiú），可以（yǐ）提供包括（kuò）计算、存储、网络（luò）、数据库及（jí） AI 在内的等公有（yǒu）云资源，帮助（zhù）开发者降低（dī）应用开发部署的难度和（hé）成本，从而让他们更（gèng）专注于（yú）提升应用体验与打造（zào）优（yōu）质内（nèi）容。

其次，华为云在开发代码托管中（zhōng）做出了一系列创新（xīn），比（bǐ）如企业最关注的代（dài）码安全性，华（huá）为云的 CodaHub 从（cóng）访问安全性到存储安全性再到 对 Git－Crypt 的支持，全方面提升安全性。

更进（jìn）一步，CodeHub 的（de）代码模版共享计划，开发者或企业，可以将自己的项目作为一个代（dài）码模版开放出来，提供给（gěi）行业共同使用，这不仅体现了「我为人人、人人为（wéi）我」的开源精神，也（yě）可以让更多开发者通过（guò）「站在巨人肩膀上」的方式，实（shí）现更多创新。

第三，DevCloud 上述两大（dà）服务与 AI 开（kāi）发的全面协同效应。正如（rú）上文所言（yán），CloudIDE 具备随时可取云端（duān）开发资源的（de）能（néng）力，这也意味着（zhe），利用 CloudIDE，开发者（zhě）可以快速（sù）搭（dā）建 AI 开发环境，而（ér）通过 ModelArts SDK的样例模板（bǎn），可以（yǐ）快速构建（jiàn）自己的（de）项目。

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在整个过程中，开（kāi）发者和企业根据自己的（de）业务需求，定制不同的计算／存储资源，快速（sù）部署 AI 项目开（kāi）发（fā）环境，然（rán）后引入 ModelArts 的 SDK，直接（jiē）可以在（zài） ModelArts 上完成训练与（yǔ）部署（shǔ）的一站式开发，其成本也仅仅（jǐn）是（shì）使（shǐ）用云服务的成（chéng）本（běn）。

5．写在最后：中国 AI 开发进入黄金时代

无论是将 AI 定（dìng）义为第四次技（jì）术革（gé）命的主要（yào）技术还是将其看作为一种通用目的技术，AI 之于各行各业的意义已经在（zài）过去（qù）几年（nián）初现出（chū）来——它将重构众多行（háng）业（yè）数十（shí）年甚至上百年的（de）游戏规则，并（bìng）带来（lái）一次巨大的技术与商业创新。

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这是技术带来产（chǎn）业的（de）新机遇。当国家层面的 AI 政（zhèng）策红利不断释放，当我国（guó）的 AI 算（suàn）法、学术研究屡次（cì）获（huò）得国（guó）际赞誉，当各行各业开始拥抱 AI 的开发、部署与应用，如何为 AI 开（kāi）发落地提供一整套解（jiě）决方案，无疑成为摆在中国科技巨头们面前的重要（yào）课（kè）题。

华为云正是其中一个重要玩家。

基（jī）于「达芬（fēn）奇（qí）架构」芯片赋能，为整个（gè） AI 领域（yù）不断上涨的算力（lì）提供了解决方案，满足开发者、企业对（duì）于 AI 强大算（suàn）力、多（duō）场（chǎng）景（jǐng）算（suàn）力的（de）需求；利用 MindSpore 和 ModelArts 的场（chǎng）景赋能，在（zài）大幅（fú）降低 AI 开发门（mén）槛、加速企业 AI 开发的同时，还（hái）将利用开源持（chí）续推进中（zhōng）国自研（yán） AI 框架的发展；围（wéi）绕 CloudIDE 的（de）云端开发环境，既可以释放（fàng）华（huá）为在 AI 芯片与 AI 框（kuàng）架（jià）的核心（xīn）能力（lì），还可（kě）以释放华为云（yún）的（de）产业红利。

上述（shù）三个方面，构成（chéng）了（le）观察（chá）华（huá）为云全栈（zhàn）全（quán）场景 AI 战略的一个横切面。

华（huá）为依托自（zì）身（shēn）在 ICT 领域（yù）的（de）技术积（jī）累，过（guò）去（qù）几年（nián）迅速形成了一套从数据中心到边（biān）缘设备的（de） AI 软硬（yìng）产品线以（yǐ）及解决方案，从自研芯片到自主框架（jià），从（cóng）一（yī）站式开发平台到云（yún）端开发集成（chéng）环境，华（huá）为将（jiāng）一系列（liè） AI 软硬件产品以华（huá）为云公有（yǒu）云的方式使（shǐ）能（néng）各（gè）行各（gè）业，加速各（gè）行各业步入 AI 开发、应用（yòng）的快车道，实现行业数字（zì）化、智能化的变革。

一个可能的场（chǎng）景是，随着包（bāo）括华为云（yún）在内的中（zhōng）国（guó） AI 基础（chǔ）设施服务商的（de）快速发展，未来中国最（zuì）好的 AI 应用一定是由中国 AI 芯（xīn）片（piàn）（昇腾芯片（piàn））驱动的 AI 框架与开发平台（MindSpore＋ModelArts）和云（yún）端（duān）开发环（huán）境（CloudIDE＋CodeHub）所开发，并运行在中国最领先（xiān）的云服务之一（yī）（华为（wéi）云鲲鹏云服务）之上，这个属于中国 AI 的黄金时代正在到来。