AI产业化加速，中国大学生如何勇攀高峰？

    AI既可以存在于高大上的实验室里,也可以是矿山农田里的新生产资料。如果只将目光聚焦于前者,忽略具体行业和真实需求对产业AI的呼唤,必然无法最大化释放出AI的价值。
    随着AI一步步深入产业,技术与应用场景的结合,也开始变得迫切。其中,一个重要的前提条件就是人才。
    但人才与产业之间,往往隔着行业经验、知识、实践等一座座山峰,有什么办法可以让代表创造力的人才,看到那些隐藏需求呢?
    
    第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛,作为我国覆盖面最大、影响最广的大学生创新创业盛会,今年就首次增设了产业命题赛道,吸引了来自国内外121个国家和地区4347所院校的956万人报名参赛。
    中国AI产业化的山峦,迎来了一群年轻的攀登者。
    10月15日,本次大赛在江西南昌顺利落下帷幕。而吸引我们注意的,是产业命题赛道的50支决赛队伍中,有13支华为命题队伍,应用到了昇腾AI、鲲鹏、华为云、CT、OpenHarmony技术等,覆盖到了人工智能计算生态、云计算、操作系统等前沿创新领域。
    这也使我们开始思考,作为大学生创新创业赛事,想要激活参赛者的创意、解决产业问题的激情,平台和企业应该为他们提供哪些能力?作为大学生,借助一场比赛如何获得更长远的成长?产教如何联动,才能缓解中国智能化浪潮中的人才焦渴?
    不妨以这场比赛为契机,看看这群朝气蓬勃的创新人才,如何征服产业高峰,解锁隐藏的AI藏宝图。
    关山难越从头越,产业AI的风景与困境
    AI产业化和产业AI化,让智能技术展现出了规模化应用、帮助社会经济提质增效的真实价值。然而如今在AI的应用场景中,我们还能看到一幅幅这样的画面:
    由于意想不到的行业特殊问题,实验室里效果出色的AI,一进工厂、农田、养殖场等就变得没那么惊艳了;传统行业、中小企业需要有人来优化模型、迭代算法、解决问题,却无力支付动辄博士起步的专家费用;即使请来了专家,如果不能在应用场景里深入考察,也未必能长久解决问题……
    
    要解决创新人才和产业需求的困境,最根本的办法是培养不同领域的人,建设AI创新生态,满足产业智能化的三个基本诉求:
    1．产业感知,有既懂产业又懂技术的创新人才,知道如何将行业痛点转化为AI可解的问题,让技术真正投入使用;
    2．人机协作,充足的高质量人才,可以投身产业侧,将AI软硬件的效用最大化,充分发挥技术价值;
    3．持续迭代,具备创新眼光与思维,跟随日新月异的技术变化不断更新迭代,让产业AI不断进化、提质增效。
    同时,产业AI也是一个创新创业的机遇宝库。作为我国深化创新创业教育改革的重要载体和平台,也是全世界大学生实现创新创业梦想的舞台,第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛,首次增设了产业命题赛道,原因也在于此。
    攀登进行时:产业AI的宝库,释放出了哪些赛题?
    既然是针对产业真实困境的赛题,自然离不开深耕AI产业的科技企业参与共创。据了解,本届赛事中,华为就深度参与到产业命题赛道中,给出了包含昇腾AI、鲲鹏、华为云、CT、消费者云、OpenHarmony等系列前沿领域在内的32道创新命题项目,总共吸引了337所高校的1205支队伍,近万名院校学生参与其中。
    熟悉华为的读者可能知道,昇腾AI正是华为助力中国人工智能计算产业突围的重要布局,搭建了全栈的AI基础软硬件平台,其技术能力在此次大赛中就有所体现。
    当代中国大学生是如何以昇腾AI为支撑,攀爬产业高峰呢?我们可以用几个具体的参赛项目来感受一下。
    
    就拿此次获得产业命题赛道金奖的华南理工大学城联智图团队来说,他们的参赛项目是,使用昇思MindSpore设计和训练图像风格迁移模型。参赛队员们创新性地提出了一种高性能的图像风格迁移算法,并给出了有现实意义的落地应用场景。
    浙江工业大学基于昇腾全栈AI基础软硬件平台,探索出了可落地的技术创意作品,打造了无人机摄影系统。四川大学的参赛团队,也通过昇腾全栈AI基础软硬件平台,开发出了智能无人拾捡项目。湖南大学则基于昇腾MindX SDK AI应用开发套件,开发出了空天地一体的灾情智能感知与无人机基站控制管理系统,让AI可以用于灾情分析与救援决策支持。
    昇腾AI在各参赛作品中的应用,也让我们看到了产业AI创新的另一面。
    企业平台对高校赛事的支持,能够让大学生参赛者们看到产业土壤上真实生长出的需求,贡献出自己的一份创新力量。同时,也能让参赛项目不止于赛场,诞生的赛事成果可以解决产业中存在的痛点与问题,有几率转化成AI商业生态的一部分,获得更深刻的成就感与回报。
    通过本次参与产业命题赛道,昇腾AI描绘出了一张通向产业AI宝库的路线图,激励众多学子勇于攀爬产业AI的高峰。
    领航者昇腾AI:产业AI的三把利器
    作为选手们探索AI世界的神助攻,昇腾AI背后到底有哪些技术在支撑?
    简单来说,昇腾AI锻造了三把“产业AI”的神兵利器,助力选手们的创新攀爬之路。
    第一把:昇思MindSpore。
    全场景AI框架昇思MindSpore构建了最佳昇腾匹配、支持多处理器架构的开放 Al架构,能给开发者带来开发友好、运行高效、部署灵活的体验;原生支持AI大模型,并进行了全自动并行、可视化智能调优等关键创新,大大提升了AI模型的开发效率与效果;支持云边端全场景硬件和操作系统,让模型可以平滑跨平台应用,真正做到模型一次开发,全场景部署。
    
    昇思MindSpore自2020年3月开源以来始终坚持“开发者第一,技术优先”的理念,深受广大高校、科研院所及企业开发者的喜爱,积极为昇思MindSpore贡献代码,这让昇思MindSpore很快成为国内第一热度的AI开源社区。
    第二把:MindX SDK。
    对于高校大学生来说,垂直行业的特殊知识是很难获取的,这时候通过把行业知识固化成类AI软件开发套件(SDK),并开放少数必要接口和配置,开发就变得简单多了。所以,昇腾AI结合AI技术和行业知识,打造了MindX SDK,比如视觉分析SDK,能够支持视频结构化、动作行为识别等智能视频分析;智能制造SDK,服务于制造业的AI落地,目前已经在30多家工厂部署上线;检索SDK,可以实现准确率99．99%以上的搜索能力,让开发者能够开发出与顶级算法厂家相当的检索AI应用……此外,模型优选库ModelZoo提供超过400个高性能预训练模型,开发者也可以在上面找到昇腾亲和的高性能模型,加速AI应用开发。
    未来昇腾AI还将针对生物医药、教育等行业推出相关开发者套件,帮助AI落地。这些开发套件,能够帮助开发者避免AI模型在产业中水土不服的问题,有效推动产业智能化升级。
    第三把,CANN。
    算力是昇腾AI的源动力,作为算力加速器,昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks),通过硬软件结合优化,大大提升了AI模型的训练性能和推理效率。CANN支持业界多种主流的AI框架,其中包括昇思MindSpore、TensorFlow、Pytorch、Caffe等,并提供1300多个基础算子。同时,CANN具有开放易用的ACL(Ascend Computing Language)编程接口、实现对网络模型进行图级和算子级的编译优化、自动调优等功能。
    
    CANN对上支持多种AI框架,对下服务AI芯片与编程,是提升昇腾AI计算效率的关键平台,且对开发者而言友好易用,这也让CANN成为支撑人工智能计算生态发展的关键。
    基于昇腾全栈AI基础软硬件平台,大学生创新人才可以更轻松地上手AI开发、落地实践创意。这也引出了一个新的话题,产业AI的创新人才孵化,哪些是必要条件?
    必要条件,指的是那些根技术、根资源。除了前面提到的AI框架、AI计算架构等根技术之外,高校学子们还需要的两大根资源。
    一是教学资源。如果师资力量不够强,老师都不具备AI科技能力,怎么能教出具备创新意识和能力的学生?对教师的培养,是科技企业在人才生态中容易忽略的,我们看到,华为通过和教育部共建的智能基座项目,通过建立虚拟教研室,推出高校教师课程培训、慕课等多种手段,希望在未来5年赋能超过两万名优秀教师,计划累计培养超过五百万名理工科学生。通过对AI师资力量的投入,满足产业AI长期发展的创新需求。
    
    二是学习资源。人工智能作为数字经济的技术动力引擎,需要底层创新、基础突破,这就需要根技术的传递与研发。所以华为与教育部合作,扩展AI教材教辅的优质内容,推出《昇腾AI处理器CANN应用与实战》《深度学习技术原理与应用》《MindSpore深度学习高阶技术》等19本教材、教辅,并开设《人工智能芯片与系统》《深度学习基础》等十门精品慕课,让昇腾生态全面融入高校课程。只有将创新人才的知识基础打牢,智能产业的根基才能更加稳固。更进一步,知识还需要经过实践为学生们更扎实地掌握并创新,通过互联网+大赛、众智计划、优才计划等,华为也为创新人才们提供了实践的舞台和所需的资源支持。
    
    如果说,三把利器是源自产业的技术支持,那么两大“根资源”则来自昇腾AI对AI基础教育的坚守。
    站在智能时代的变局中,年轻学子们只有基础扎得够深,才能在攀越高峰时无惧外界变幻的风风雨雨,向着智能中国的理想坚定前行。
    通过这场比赛,或许有人已经发现,昇腾AI的产教融合模式,正在产业AI与创新人才之间,建构一层层台阶。当更多人能够解锁AI这张藏宝图,也就不断触动着创新创造的无限可能。