開發(fā)者怎么擁抱智能化浪潮？昇騰AI給出了“通關指南”

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在大模型代表的新一輪技術浪潮下，智能化轉型已然是毋庸置疑的趨勢，科技大廠們紛紛給出了智能化的“道法術”，大大小小的企業(yè)也開始更新認知，想要從創(chuàng)新中挖掘出驅動增長的新質生產力。

但現實和智能化的美好愿景之間，仍然橫亙著一片鮮有人涉足的“荒海”，腳下還沒有堅實的路。

3月23日在天津舉辦的昇騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日上，與會的專家和學者們也在討論相關課題，并向外界傳達了一種可行的智能化范式：來自不同行業(yè)的上千萬開發(fā)者，有望扮演起“渡舟”的角色，通過一個個落地應用的項目或產品，照亮千行萬業(yè)的智能化之路。

01 “遲疑不決”的開發(fā)者

站在新舊時代轉換的起點，對于所有人來說都是陌生的領域。按照以往的經驗，挑戰(zhàn)常常伴隨著機遇，尤其是對開發(fā)者群體而言，當智能化已經是一種現在進行時，預示著新的藍海正在拉開帷幕。

有些耐人尋味的是，明明市場已經到了起風的階段，不少開發(fā)者卻表現出了遲疑的一面。并非是開發(fā)者看不到風口，而是有著“難言之隱”。

一是AI開發(fā)的門檻太高。

把人工智能落地到不同的行業(yè)、場景，去解決各種各樣的業(yè)務問題，意味著大量的微調、定制和優(yōu)化。單單是高昂的算力成本、所需要耗費的時間成本，就把大多數開發(fā)者擋在了智能化的大門外。

不少大廠意識到了其中的問題，也試圖降低開發(fā)者的門檻，比如陸續(xù)開放的AI原生應用開發(fā)平臺，將大模型組件、AI能力組件等開放給開發(fā)者。這種做法在某種程度上降低了AI開發(fā)的難度，卻只能治標，而無法治本。打一個比方的話，像是給了開發(fā)者一份菜譜，卻沒有給食材、沒有給器具，大多數開發(fā)者依然走不出“無米之炊”的困局。

二是AI開發(fā)的方向不明。

許多人對AI開發(fā)的理解停留在互聯(lián)網應用上，直接的例子就是對AI原生應用的高呼，“我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型”?？蓪﹂_發(fā)者來說，諸如此類的聲音恐怕無法感同身受。

調用大模型的能力不難，難的是怎么挖掘市場需求，找到對的應用場景。原本就深入產業(yè)一線的開發(fā)者，可以用私有數據在通用大模型的基礎上微調出適用的產品，用于解決切實的業(yè)務問題。但對那些遠離業(yè)務一線的開發(fā)者，或者說缺少高質量數據的開發(fā)者，更像是一場霧里看花、靠運氣去試機會的游戲，結果大概率是九死一生。

相對應的，行業(yè)上下出現了冷熱不均的一幕：科技大廠們紛紛為人工智能浪潮搖旗大喊，推出了一個又一個大模型，推出了方便能力調用的平臺，推出了讓開發(fā)者們溝通的社區(qū)，而開發(fā)者仍處于觀望的心態(tài)。

個中原因不難解釋。

人工智能畢竟是一個新生事物，落地過程中必然存在一定的障礙。問題在于，如果沒有源源不斷的開發(fā)者參與，生態(tài)繁榮就無從談起。縱使口號喊得再響，人工智能也只是可望不可即的新技術罷了。

作為千行萬業(yè)智能化轉型的“螞蟻雄兵”，勢必要打消開發(fā)者群體的疑慮，為眼前的難題找到適合大多數行業(yè)的解法。不僅考驗著每一個參與者的智慧，還決定著智能化的進程能夠走多快、走多遠。

02 昇騰AI的“通關指南”

從2022年開始，昇騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日陸續(xù)走進西安、成都、北京、杭州、廣州等17個城市，目的正是為開發(fā)者們提供一個深度探討與交流的平臺，傾聽當地開發(fā)者的訴求，并不斷輸出解決方案。

對于開發(fā)者在智能化轉型中的苦惱，昇騰AI沒有直接回答。但我們從昇騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日·天津站的活動上，看到了三個解題思路。

第一個思路是給開發(fā)者提供工具。

確切的說是昇騰全棧AI軟硬件平臺，包含Atlas系列硬件、異構計算架構CANN、AI框架MindSpore、應用使能MindX等等。

以技術揭秘環(huán)節(jié)重點提到的算子編程語言Ascend C為例，原生支持C和C++標準規(guī)范，最大化匹配了既有的開發(fā)習慣；并通過多層接口抽象、自動并行計算、孿生調試等技術，極大地提高算子開發(fā)效率，讓開發(fā)者可以低成本完成大模型算子開發(fā)和模型調優(yōu)部署。言外之意，開發(fā)者可以集中精力尋找最該去解決的問題，而非把時間和精力花費在不必要的開發(fā)過程上。

第二個思路是幫開發(fā)者提升能力。

智能化轉型是個相當復雜的過程，既要降低AI開發(fā)的門檻，也要幫助開發(fā)者提升技能，有能力應對不斷變化的外界需求。

特別是AI人才缺口越來越大的局面下，搭建人工智能人才生態(tài)與培養(yǎng)體系，無疑是解決問題的關鍵所在。除了昇騰AI引力學堂、CANN訓練營等技術賦能和上手實操活動，在昇騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日·天津站的活動上，當地12所高校的14個學院加入了昇騰萬里人才加速計劃，涵蓋科研創(chuàng)新、研究論證、基礎模型的研究與創(chuàng)新等，旨在以產學研用深度融合的方式培養(yǎng)更多的開發(fā)者。

第三個思路是為開發(fā)者指引方向。

不少開發(fā)者是遠離一線的技術人員，缺少深入產業(yè)的機會，導致一些開發(fā)者“明明手里拿著錘子，卻不知道釘子到底在哪里”。

同樣是做AI原生應用，昇騰AI沒有高喊口號，而是以賽促用。以昇騰AI創(chuàng)新大賽為例，在行業(yè)應用創(chuàng)新賽道和高校創(chuàng)新賽道之外，新增加了昇騰AI原生創(chuàng)新精英挑戰(zhàn)賽，以3-4個月為一個賽事周期，鼓勵開發(fā)者探索算法、算子、加速庫等融合創(chuàng)新和性能優(yōu)化，通過“急行軍”的方式加速AI與行業(yè)融合，將CANN等基礎能力與行業(yè)需求進行深度創(chuàng)新與實踐，去解決實實在在的行業(yè)剛需。

沿用前面的比方，昇騰AI想要給開發(fā)者的不是一份照方去做的菜譜，而是一整套“通關指南”：讓開發(fā)者低成本獲取算力、提高開發(fā)的效率、理解產業(yè)的實際需求，以此深入場景，發(fā)掘、響應真實的行業(yè)需求。

03 和產業(yè)智能化同行

無可否認的是，智能化是一個宏大命題，開發(fā)者想要扮演起“渡舟”的角色，還需要從更大的維度上培養(yǎng)創(chuàng)新的土壤，消除AI工程化的阻力，讓開發(fā)者們有機會、有渠道去釋放創(chuàng)新的技術紅利。

這也是昇騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日·天津站想要表達的主張，進一步深入到當地的產業(yè)生態(tài)資源，為開發(fā)者營造適合生存的環(huán)境。

時間回到2022年8月，天津市人工智能計算中心正式啟動建設，計劃建設100P智能算力，四個月后便滿載上線。2023年7月底，天津智算中心二期竣工上線，算力擴容到200P的規(guī)模。目標是在“一個中心、四個平臺”的運營理念下，以普惠性的公共算力、全周期的技術支持、全鏈條的產業(yè)合作加速推動天津市創(chuàng)新應用和人工智能產業(yè)聚集發(fā)展。

昇騰AI開發(fā)者創(chuàng)享日·天津站的活動上，天津市人工智能計算中心在生態(tài)共建方面結出了新的“果實”——“海河”系列大模型發(fā)布。

其中海河·岐伯是一款專注于中醫(yī)藥領域的大模型，主要應用于輔助中醫(yī)藥專業(yè)人才培養(yǎng)、輔助診療以及中醫(yī)藥養(yǎng)生保健等場景；海河·優(yōu)醫(yī)旨在為泌尿外科疾病提供精準的診斷與治療方案，通過智能交流與問診，能夠自動采集病史信息，整合上傳或掃描的檢查報告，生成全面的電子病歷、初步診斷和治療建議。

需要回答的問題是，人工智能計算中心以及大模型生態(tài)共建等動作，和開發(fā)者的個體命運有什么關系呢？

或許可以從一位青年開發(fā)者的經歷中找到答案。

南開大學計算機視覺實驗室的陳鐸晟，剛進實驗室的時候還是AI領域的“小白”。因為天津智算中心和華為港口軍團的合作，陳鐸晟“被迫”學習了人工智能原理、深度學習以及昇騰AI有關的基礎知識。

如同打通了“任督二脈”一般，陳鐸晟迅速擔起了車輛識別項目中的核心工作，利用昇騰AI基礎硬件進行訓練和推理開源模型，并不斷優(yōu)化代碼以實現提高檢測識別的精度，打磨出了高精度、內存小、計算少的智能港口車輛識別模型。陳鐸晟本人也完成了從“小白”到項目負責人的華麗轉身。

在昇騰AI生態(tài)里，像陳鐸晟這樣的開發(fā)者已經超過265萬，他們并不被外界所熟知，但用自己的汗水和創(chuàng)新，解決了一個個困擾行業(yè)許久的業(yè)務難題，成為千行萬業(yè)數智化轉型升級的“無名英雄”。

同時也再次印證了一個樸實的道理：只要給開發(fā)者創(chuàng)新的土壤和機會，他們就會像種子一樣，迅速生根、發(fā)芽、開花、結果，煥發(fā)出產業(yè)智能化的勃勃生機。有理由相信，在天津還有無數個和陳鐸晟一樣的開發(fā)者正在成長中，下一個故事也許就和醫(yī)療大模型相關。

04 寫在最后

每一次技術浪潮出現時，開發(fā)者都是最敏銳的一群人，他們有好奇之心，也有用創(chuàng)新改變世界的能力。

當昇騰AI代表的使能者為開發(fā)者們消除了門檻，讓他們有能力站在巨人的肩膀上創(chuàng)新，讓問題的解決變得更容易，注定會讓開發(fā)者群體對未來方向不再迷茫，全新投入到智能化浪潮中，找到適合的場景和賽道，一起走出一條堅實的路，打造一個繁榮的產業(yè)生態(tài)。

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