华为张迪煊：共筑智能根基 共赢数智未来

2月13日，2023中关村论坛系列活动首场活动——北京人工智能产业创新发展大会在北京中关村会议中心举行。会上，华为昇腾计算业务总裁张迪煊发表了《构筑智能根基，共赢数智未来》主题演讲，详细介绍了昇腾AI产业进展及成果，同时，正式发布昇腾社区APP——面向伙伴和开发者移动交流的新平台，可提供AI产业最新资讯及前沿技术，将成为昇腾AI产业发展的“新阵地”。

华为昇腾计算业务总裁 张迪煊

以下为演讲全文：

自华为2018年发布AI战略以来，昇腾AI不忘初心，希望通过AI技术帮助更多的群体，创造更多的社会价值。在北京，我们联合本地的产学研组织，共同推进人工智能的走深向实，接下来，我想跟各位分享两个小故事。

PART 01

第一个是AI大模型在医学场景的落地，我们跟北京协和医院的技术团队合作，将紫东.太初多模态能力和颅内手术机器人融合，以更好的感知并识别颅内病灶情况，提供指引，支撑主刀医生做到1毫米的精准手术控制，以减少手术过程中不必要的组织损伤。

PART 02

第二个是面向蛋白质预测的探索和实践，我们跟昌平实验室合作，共同打造全流程蛋白质结构预测工具，业界首创基于AI进行多序列比对，并实现从训练到推理全流程打通，蛋白质预测性能业界领先，也为后续在药物开发、材料设计等多个领域的研究奠定更好的基础。

而这一切的创新源泉，正是基于澎湃的AI算力。基于昇腾AI建设的人工智能计算中心，为北京提供公共、普惠的AI算力，让AI算力真正成为像水和电一样容易获取的城市公共资源。同时匹配北京昇腾人工智能生态创新中心提供的全面、便捷的系列服务，建的好、更要用的好。目前，北京昇腾人工智能计算中心已与47家企业及单位签署算力合作协议，预计AI算力需求达248P以上。如此旺盛的AI需求，也将为北京的数字经济发展提供新的动能。

昇腾AI在行业的应用，离不开伙伴的支持与合作，依托北京昇腾人工智能生态创新中心，昇腾AI联合北京100多家人工能智能企业伙伴，围绕10大行业，累计孵化了200多个行业场景解决方案。比如与深思考孵化的癌细胞辅助筛查方案，大幅提升筛查的效率；支撑银河水滴打造性能更优的步态分析解决方案；使能格灵深瞳的灵犀数据智能平台实现更强并发能力；与嘉阳科技联创油田安全生产解决方案，覆盖7大风险作业场景；联合中科视语打造车路协同感知方案。正是有众多伙伴与我们并肩作战，才能推动着行业向智能的方向不断前行。

技术为根，人才为本。人才是人工智能产业发展的源泉，华为与北京11所“智能基座”高校合作，把昇腾、昇思等根技术融入高校，让同学们的所学和产业的所需紧密结合，深度参与到新技术、新架构、新生态的构建过程中，目前已累计赋能超70名教师，培养了5千多名学生。

北京的高校师生有丰富的创新力，基于昇腾AI进行多领域的实践落地，比如北理工的“京工天鹰”团队开发的智能实时无人机载分析系统荣获“互联网+”大赛金奖，北京交通大学“智行科技”团队基于昇腾打造铁路周界异物入侵检测报警系统，也获得了“互联网+”大赛的银奖。

昇腾在北京的情况也正是近年昇腾AI蓬勃发展的缩影。过去几年，华为围绕“极致性能、极简易用”，持续夯实昇腾AI基础软硬件平台，逐步构建产业生态。昇腾产业发展到现在，硬件伙伴达20多家，联合1000多家软件伙伴，合计推出了2000多个行业AI解决方案，平均每3家AI企业就有1家是基于昇腾AI进行创新孵化，昇思MindSpore自开源以来下载量达到370多万，昇腾开发者数量也突破百万。再次感谢各级领导、专家、伙伴和开发者对昇腾AI一路以来的信赖和支持。

我们对基础软硬件能力也做了全面的升级，以更好的聚焦和服务行业的场景需求如视图分析、智能语音、广告推荐等等。

在训练上

通过提供易用的开发体系、强大的基础加速库，以及丰富的模型套件，让训练过程更加高效，创新更加便捷。

在推理上

我们对推理过程涉及到的迁移工具、加速库、压缩算法，进行一站式全流程工具化，提升部署效率；打造行业SDK来沉淀昇腾硬件亲和的调优套件，来持续提升业务性能。

人要学习，模型要训练，随着数据不断产生和迭代的，需要基于实际业务场景来不断进行增量训练。通过我们提供的云边协同使能套件，可以自动增量训练，边用-边学-边训，持续保持模型效果最优。

面向昇腾产业发展，我们持续围绕“人才与伙伴”构筑技术生态与商业生态，近期试上线的昇腾社区手机APP，开发者用户非常活跃。今天，我正式发布昇腾社区APP，让我们的伙伴和开发者们随时随地交流探讨，获取最新资讯。

当前，大模型已成为产业共识，也成为了近期的热点。华为已构建了从大模型规划、开发到产业化的全流程使能体系，来打通技术到商业的断点。

在大模型开发方面，昇腾推出了大模型开发使能平台，让大模型更易开发、易适配、易部署。在开发阶段通过提供高性能Transformer API封装，简化大模型的开发难度。同时我们将10多个主流预训练SOTA大模型开放到社区，让开发者可以直接调用，来快速完成二次开发。基础模型训练完成后，往往需要先做微调，再进行场景化部署，通过微调套件支持预制模板模型一键微调和小样本迭代训练。

目前，紫东.太初多模态大模型正是基于微调套件实现典型模型微调任务1天完成；在推理部署阶段，在保持精度条件下需要对大模型进行瘦身，我们提供了大模型部署套件，可以完成自动的剪枝、蒸馏、量化等瘦身工作，在精度基本无损的情况下，实现模型十倍级压缩比，来支持大模型高效轻量化部署，发挥最佳的应用效果。

面向大模型的规划，在科技部的指导下，中信所已完成《中国大模型地图研究报告》编写和评审，来有序牵引中国大模型创新发展方向。同时在科技部定义的十个人工智能示范应用场景中，大多场景适合大模型创新落地，通过更合理的规划，与落地场景的匹配，构建一个可持续发展的产业创新环境。

今天，我们也将共同迎来面向自动驾驶领域和金融量化领域的两个大模型与北京昇腾人工智能计算中心的合作。

感谢大家对昇腾AI的支持，未来，华为将始终坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、人才发展”的生态策略，携手政产学研用各领域伙伴，繁荣昇腾AI产业生态，共筑智能根基，共赢数智未来！