AI走向规模化，关键是这三点！

AI是最热门的技术之一，它到底能带给我们什么价值？这或许是很多人所关心的话题。

 

“上海热线12345从去年开始引入了人工智能技术，用到了如自动派单、语义识别，甚至情绪感知等功能。有了这些技术加持，整个热线的服务速度加快了，过去派一张单要好几分钟的时间，现在几秒钟就搞定了。” 华为公司轮值董事长胡厚崑在2021世界人工智能大会上讲了这样一个故事。

AI不仅提升了上海热线的效率，而且还能做到风险事项预警。比如寒潮来了以后哪些地方的水管会爆裂，它会做出预测，让城市管理部门做好预案，快速处理。

 

听完这个故事，我从中能够感受到AI的温度，AI并不是高高在上的技术，而是非常接地气，和我们每一个人密切相关。就像胡厚崑所说，AI如“春风润物细无声”，落到了各行各业，来到了我们身边。

 

但是，也需要知道，目前AI的发展还处于比较早期的阶段，打个比喻，现在的AI就像一个小树苗，它要如何才能长成参天大树呢？胡厚崑给支了三个招：基础要打得牢；技术要扎到根；改变AI应用开发模式。

 

人工智能计算中心的一体两面

 

这两年，新基建炙手可热，打个比方，新基建在数字化时代的地位，就类似工业时代的电一样重要。胡厚崑在演讲中呼吁，当下的中国，建设以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施，尤为重要，因为没有充足的算力，就像没有足够的水和电一样，会大大制约城市的发展。

 

在笔者看来，人工智能计算中心的价值有着重要的一体两面：一方面，它是突破AI算力瓶颈的关键；另一方面，它又有着重要的产业价值。

 

数据显示，当前AI在全行业的整体渗透率只有4%，而AI初创企业的存活率不到10%。究其原因，很大程度上是因为国内的AI算力太过于稀缺和昂贵，让AI研究和应用的门槛比较高，尤其是高校、科研院所、中小初创企业面临的问题更加突出。

 

在这种背景下，人工智能计算中心应运而生，它可以提供高性价比、安全、普惠的算力，解决各类组织的算力难题。例如，各地和华为等企业合作构建的基于昇腾的人工智能计算中心已经在深圳、武汉、成都等多个城市相继落地。以5月31日投运的武汉人工智能计算中心为例，一期建设规模为100P FLOPS AI算力。胡厚崑在演讲中透露，武汉人工智能计算中心满负荷地为20多家高校、科研机构和企业提供充沛的AI算力。

 

 

人工智能计算中心不仅是AI算力瓶颈的破局者，更是产业智能升级的推进器。各地政府通常会围绕人工智能计算中心打造“一中心四平台”的格局，即以人工智能计算中心为中心，构建公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研创新和人才培养平台，从而促进AI与产业的结合，让技术转化为产业价值。

 

同样拿武汉的人工智能计算中心为例，当地以算力集群赋能产业集群，计划到2023年孵化AI深度应用场景超过60个，形成AI应用示范项目超过100个。

 

胡厚崑针对人工智能计算中心提出了三个建议：首先是要合理规划，人工智能计算中心的规划应该在算力需求集中的地方进行统筹建设，而不应该漫天撒网，尤其要避免重复性建设。其次是规划工作要从大处着眼，对于架构的考虑应该以终为始，而部署和建设的工作应该从小处着手，由近及远，跟随需求变化小步快跑不断地迭代升级，让投资始终发挥最大效率。而且，在这个过程中，政府、技术提供方和广大应用开发方要通力合作。一边建设，一边引导应用的落地，这样才能推动本地的产业升级和发展。

 

相信人工智能计算中心将在国内遍地开花，在促进AI发展中扮演重要作用。

 

根技术与大生态

 

所谓根技术，是技术树之根，持续为整个技术树提供滋养，也在很大程度上决定着技术树的荣枯。那么，AI技术树之根是什么？答案是底层的硬件和软件，或者直白点，是类似于手机的处理器和操作系统。

 

令人欣喜的是，华为已经构建起了AI的根技术：一方面，是昇腾系列的处理器，Atlas系列硬件等构建起最底层的硬件层；另一方面，是上层的异构计算架构CANN和再上面的AI框架MindSpore，它们构建起最底层的软件层。由此华为构建起AI最基础的软硬件平台，掌握了AI技术树之“根”。

 

这里尤其需要浓墨重彩地书写一下华为在AI软件层面的努力和布局：CANN、MindSpore、MindX这三大软件平台以及覆盖算子开发、模型开发、应用开发的全流程开发工具链MindStudio够成了华为昇腾的全栈软件平台。正如华为昇腾计算业务总裁许映童曾说的，“硬件是AI的基础，软件才是AI的未来”，软件是衔接AI技术与行业应用之间的桥梁，是华为实现普惠AI的关键，更是AI硬件能否在实际应用场景中发挥到极致的重中之重。

 

 

所以，根技术很重要，但是以根技术为基础构建一个完整的人工智能产业生态才是AI能否大规模发展的核心任务。在去年华为HAI 2020大会上，华为展现出全栈全场景的AI解决方案，尤其是“硬件开放，软件开源，使能合作伙伴”的策略，昇腾AI积极构建产业生态，让昇腾AI不仅成为根深叶茂的大树，更是培育起一片繁荣茂盛的AI丛林。

 

胡厚崑在2021世界人工智能大会上披露了这个产业生态截止到目前的全景图：10多家合作伙伴推出了基于昇腾模组、板卡的AI系列硬件；MindSpore开源社区累计下载量超过35万，100多家高校开展教学；500多家合作伙伴基于昇腾开发了600多个AI应用；20多个城市都在规划建设人工智能计算中心……一个根技术支撑的大生态已经颇具雏形。

 

从手艺活到工艺活

 

“理想很美好，现实很骨感”用来形容AI应用开发再合适不过了，因为开发者苦AI应用开发久已。

 

千行百业的AI场景实在是太复杂了，极度碎片化，每次进入新的需求场景，一切数据的收集、标注和训练都要重新来过，这导致AI开发者的负担越来越重，显然企业应用AI的成本无形中也提高了。

 

这好比是当年的手工业者，对每一个场景开发AI就好像需要重新绣花，如此繁琐而精细的手艺活显然无法让AI实现规模化。那么，有没有类似工业化大生产的方式，可以去繁向简，从手艺活进化到工艺活呢？

 

答案是肯定的，胡厚崑在演讲中指出，超大规模预训练模型这项技术，有望解决这个难题，基于预训练大模型，开发者只需要少量行业数据就可以快速开发出精度更高、泛化能力更强的AI模型。

 

华为云联合伙伴推出的盘古系列预训练大模型，就是其中的代表。用华为云人工智能领域首席科学家、IEEEFellow田奇的话来说，华为云盘古大模型可以实现一个AI大模型在众多场景通用、泛化、规模化复制，减少对数据标注的依赖，并使用ModelArts平台，让AI开发从作坊式转变为工业化开发的新模式。

 

我来翻译一下，当我们应用AI时，很多时候对一些基础能力的需求是相似的，比如图像识别、语音识别等，AI预训练大模型集成了这项能力，开发者可以直接调用，这样他们就不用再重复进行人力和算力的资源投入了。打个比方，原来的AI开发就像每个人都有一个织布机，自己用手工织布，而AI预训练大模型就好比一个机器化织布的纺织厂，你想要什么类型的棉布，只需要从工厂买来棉布，再按照自己需求做少量的调整就能直接出售赚钱了。

 

如果说华为昇腾构建的人工智能产业大生态，解决了AI技术产业化的大难题，那么盘古系列预训练大模型则是破解了AI应用进入众多碎片化场景的难题，让AI真正进入工业化时代。

 

后记：AI的星辰大海

 

胡厚崑的演讲，让我们看到了AI从一颗小树苗长大的路径：如果将AI的未来比作参天大树，那么底层的软硬件平台就是根，正是这些根技术扎得深，所以大树才能长得高；而预训练大模型就是这棵树的分叉，因为只有在其支撑下，才能衍生出更多的枝叶，让AI应用走向千行百业的无限场景；人工智能计算中心宛如树干，支撑起AI这棵大树。

 

 

换一个角度来看，根技术支撑的大生态，应用开发模式的变革，人工智能计算中心的基础底盘也可以看做是AI加速发展的三级火箭，缺了哪一个，AI都无法很好地加速，无法很好地助力行业数字化转型。

 

正如胡厚崑所说，“只有基础打得牢，根技术扎得深，技术跑得快，才有人工智能的繁荣发展。”

 

今年世界人工智能大会的主题是“智联世界 众智成城”，在我看来，这里面有两层意思，一层是人工智能正在从技术走向应用，渗透到世界的每一个角落、每一个场景；另一层意思是要实现这个目标，需要产业链各个环节的共同努力，需要生态的力量。显然，基础、技术、应用的成熟，是实现这一切的关键所在。