AI既可以存在于高大上的實驗室里，也可以是礦山農(nóng)田里的新生產(chǎn)資料。如果只將目光聚焦于前者，忽略具體行業(yè)和真實需求對產(chǎn)業(yè)AI的呼喚，必然無法最大化釋放出AI的價值。

隨著AI一步步深入產(chǎn)業(yè)，技術(shù)與應(yīng)用場景的結(jié)合，也開始變得迫切。其中，一個重要的前提條件就是人才。

但人才與產(chǎn)業(yè)之間，往往隔著行業(yè)經(jīng)驗、知識、實踐等一座座山峰，有什么辦法可以讓代表創(chuàng)造力的人才，看到那些隱藏需求呢？

第七屆中國國際“互聯(lián)網(wǎng)+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽，作為我國覆蓋面最大、影響最廣的大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)盛會，今年就首次增設(shè)了產(chǎn)業(yè)命題賽道，吸引了來自國內(nèi)外121個國家和地區(qū)4347所院校的956萬人報名參賽。

中國AI產(chǎn)業(yè)化的山巒，迎來了一群年輕的攀登者。

10月15日，本次大賽在江西南昌順利落下帷幕。而吸引我們注意的，是產(chǎn)業(yè)命題賽道的50支決賽隊伍中，有13支華為命題隊伍，應(yīng)用到了昇騰AI、鯤鵬、華為云、CT、OpenHarmony技術(shù)等，覆蓋到了人工智能計算生態(tài)、云計算、操作系統(tǒng)等前沿創(chuàng)新領(lǐng)域。

這也使我們開始思考，作為大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)賽事，想要激活參賽者的創(chuàng)意、解決產(chǎn)業(yè)問題的激情，平臺和企業(yè)應(yīng)該為他們提供哪些能力？作為大學生，借助一場比賽如何獲得更長遠的成長？產(chǎn)教如何聯(lián)動，才能緩解中國智能化浪潮中的人才焦渴？

不妨以這場比賽為契機，看看這群朝氣蓬勃的創(chuàng)新人才，如何征服產(chǎn)業(yè)高峰，解鎖隱藏的AI藏寶圖。

關(guān)山難越從頭越，產(chǎn)業(yè)AI的風景與困境

AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化，讓智能技術(shù)展現(xiàn)出了規(guī)模化應(yīng)用、幫助社會經(jīng)濟提質(zhì)增效的真實價值。然而如今在AI的應(yīng)用場景中，我們還能看到一幅幅這樣的畫面：

由于意想不到的行業(yè)特殊問題，實驗室里效果出色的AI，一進工廠、農(nóng)田、養(yǎng)殖場等就變得沒那么驚艷了；傳統(tǒng)行業(yè)、中小企業(yè)需要有人來優(yōu)化模型、迭代算法、解決問題，卻無力支付動輒博士起步的專家費用；即使請來了專家，如果不能在應(yīng)用場景里深入考察，也未必能長久解決問題……

要解決創(chuàng)新人才和產(chǎn)業(yè)需求的困境，最根本的辦法是培養(yǎng)不同領(lǐng)域的人，建設(shè)AI創(chuàng)新生態(tài)，滿足產(chǎn)業(yè)智能化的三個基本訴求：

1.產(chǎn)業(yè)感知，有既懂產(chǎn)業(yè)又懂技術(shù)的創(chuàng)新人才，知道如何將行業(yè)痛點轉(zhuǎn)化為AI可解的問題，讓技術(shù)真正投入使用；

2.人機協(xié)作，充足的高質(zhì)量人才，可以投身產(chǎn)業(yè)側(cè)，將AI軟硬件的效用最大化，充分發(fā)揮技術(shù)價值；

3.持續(xù)迭代，具備創(chuàng)新眼光與思維，跟隨日新月異的技術(shù)變化不斷更新迭代，讓產(chǎn)業(yè)AI不斷進化、提質(zhì)增效。

同時，產(chǎn)業(yè)AI也是一個創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的機遇寶庫。作為我國深化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革的重要載體和平臺，也是全世界大學生實現(xiàn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)夢想的舞臺，第七屆中國國際“互聯(lián)網(wǎng)+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽，首次增設(shè)了產(chǎn)業(yè)命題賽道，原因也在于此。

攀登進行時：產(chǎn)業(yè)AI的寶庫，釋放出了哪些賽題？

既然是針對產(chǎn)業(yè)真實困境的賽題，自然離不開深耕AI產(chǎn)業(yè)的科技企業(yè)參與共創(chuàng)。據(jù)了解，本屆賽事中，華為就深度參與到產(chǎn)業(yè)命題賽道中，給出了包含昇騰AI、鯤鵬、華為云、CT、消費者云、OpenHarmony等系列前沿領(lǐng)域在內(nèi)的32道創(chuàng)新命題項目，總共吸引了337所高校的1205支隊伍，近萬名院校學生參與其中。

熟悉華為的讀者可能知道，昇騰AI正是華為助力中國人工智能計算產(chǎn)業(yè)突圍的重要布局，搭建了全棧的AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，其技術(shù)能力在此次大賽中就有所體現(xiàn)。

當代中國大學生是如何以昇騰AI為支撐，攀爬產(chǎn)業(yè)高峰呢？我們可以用幾個具體的參賽項目來感受一下。

就拿此次獲得產(chǎn)業(yè)命題賽道金獎的華南理工大學城聯(lián)智圖團隊來說，他們的參賽項目是，使用昇思MindSpore設(shè)計和訓練圖像風格遷移模型。參賽隊員們創(chuàng)新性地提出了一種高性能的圖像風格遷移算法，并給出了有現(xiàn)實意義的落地應(yīng)用場景。

浙江工業(yè)大學基于昇騰全棧AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，探索出了可落地的技術(shù)創(chuàng)意作品，打造了無人機攝影系統(tǒng)。四川大學的參賽團隊，也通過昇騰全棧AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，開發(fā)出了智能無人拾撿項目。湖南大學則基于昇騰MindX SDK AI應(yīng)用開發(fā)套件，開發(fā)出了空天地一體的災(zāi)情智能感知與無人機基站控制管理系統(tǒng)，讓AI可以用于災(zāi)情分析與救援決策支持。

昇騰AI在各參賽作品中的應(yīng)用，也讓我們看到了產(chǎn)業(yè)AI創(chuàng)新的另一面。

企業(yè)平臺對高校賽事的支持，能夠讓大學生參賽者們看到產(chǎn)業(yè)土壤上真實生長出的需求，貢獻出自己的一份創(chuàng)新力量。同時，也能讓參賽項目不止于賽場，誕生的賽事成果可以解決產(chǎn)業(yè)中存在的痛點與問題，有幾率轉(zhuǎn)化成AI商業(yè)生態(tài)的一部分，獲得更深刻的成就感與回報。

通過本次參與產(chǎn)業(yè)命題賽道，昇騰AI描繪出了一張通向產(chǎn)業(yè)AI寶庫的路線圖，激勵眾多學子勇于攀爬產(chǎn)業(yè)AI的高峰。

領(lǐng)航者昇騰AI：產(chǎn)業(yè)AI的三把利器

作為選手們探索AI世界的神助攻，昇騰AI背后到底有哪些技術(shù)在支撐？

簡單來說，昇騰AI鍛造了三把“產(chǎn)業(yè)AI”的神兵利器，助力選手們的創(chuàng)新攀爬之路。

第一把：昇思MindSpore。

全場景AI框架昇思MindSpore構(gòu)建了最佳昇騰匹配、支持多處理器架構(gòu)的開放 Al架構(gòu)，能給開發(fā)者帶來開發(fā)友好、運行高效、部署靈活的體驗；原生支持AI大模型，并進行了全自動并行、可視化智能調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵創(chuàng)新，大大提升了AI模型的開發(fā)效率與效果；支持云邊端全場景硬件和操作系統(tǒng)，讓模型可以平滑跨平臺應(yīng)用，真正做到模型一次開發(fā)，全場景部署。

昇思MindSpore自2020年3月開源以來始終堅持“開發(fā)者第一，技術(shù)優(yōu)先”的理念，深受廣大高校、科研院所及企業(yè)開發(fā)者的喜愛，積極為昇思MindSpore貢獻代碼，這讓昇思MindSpore很快成為國內(nèi)第一熱度的AI開源社區(qū)。

第二把：MindX SDK。

對于高校大學生來說，垂直行業(yè)的特殊知識是很難獲取的，這時候通過把行業(yè)知識固化成類AI軟件開發(fā)套件（SDK），并開放少數(shù)必要接口和配置，開發(fā)就變得簡單多了。所以，昇騰AI結(jié)合AI技術(shù)和行業(yè)知識，打造了MindX SDK，比如視覺分析SDK，能夠支持視頻結(jié)構(gòu)化、動作行為識別等智能視頻分析；智能制造SDK，服務(wù)于制造業(yè)的AI落地，目前已經(jīng)在30多家工廠部署上線；檢索SDK，可以實現(xiàn)準確率99.99%以上的搜索能力，讓開發(fā)者能夠開發(fā)出與頂級算法廠家相當?shù)臋z索AI應(yīng)用……此外，模型優(yōu)選庫ModelZoo提供超過400個高性能預訓練模型，開發(fā)者也可以在上面找到昇騰親和的高性能模型，加速AI應(yīng)用開發(fā)。

未來昇騰AI還將針對生物醫(yī)藥、教育等行業(yè)推出相關(guān)開發(fā)者套件，幫助AI落地。這些開發(fā)套件，能夠幫助開發(fā)者避免AI模型在產(chǎn)業(yè)中水土不服的問題，有效推動產(chǎn)業(yè)智能化升級。

第三把，CANN。

算力是昇騰AI的源動力，作為算力加速器，昇騰AI異構(gòu)計算架構(gòu)CANN（Compute Architecture for Neural Networks），通過硬軟件結(jié)合優(yōu)化，大大提升了AI模型的訓練性能和推理效率。CANN支持業(yè)界多種主流的AI框架，其中包括昇思MindSpore、TensorFlow、Pytorch、Caffe等，并提供1300多個基礎(chǔ)算子。同時，CANN具有開放易用的ACL（Ascend Computing Language）編程接口、實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)模型進行圖級和算子級的編譯優(yōu)化、自動調(diào)優(yōu)等功能。

CANN對上支持多種AI框架，對下服務(wù)AI芯片與編程，是提升昇騰AI計算效率的關(guān)鍵平臺，且對開發(fā)者而言友好易用，這也讓CANN成為支撐人工智能計算生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵。

基于昇騰全棧AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，大學生創(chuàng)新人才可以更輕松地上手AI開發(fā)、落地實踐創(chuàng)意。這也引出了一個新的話題，產(chǎn)業(yè)AI的創(chuàng)新人才孵化，哪些是必要條件？

必要條件，指的是那些根技術(shù)、根資源。除了前面提到的AI框架、AI計算架構(gòu)等根技術(shù)之外，高校學子們還需要的兩大根資源。

一是教學資源。如果師資力量不夠強，老師都不具備AI科技能力，怎么能教出具備創(chuàng)新意識和能力的學生？對教師的培養(yǎng)，是科技企業(yè)在人才生態(tài)中容易忽略的，我們看到，華為通過和教育部共建的智能基座項目，通過建立虛擬教研室，推出高校教師課程培訓、慕課等多種手段，希望在未來5年賦能超過兩萬名優(yōu)秀教師，計劃累計培養(yǎng)超過五百萬名理工科學生。通過對AI師資力量的投入，滿足產(chǎn)業(yè)AI長期發(fā)展的創(chuàng)新需求。

二是學習資源。人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)動力引擎，需要底層創(chuàng)新、基礎(chǔ)突破，這就需要根技術(shù)的傳遞與研發(fā)。所以華為與教育部合作，擴展AI教材教輔的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，推出《昇騰AI處理器CANN應(yīng)用與實戰(zhàn)》《深度學習技術(shù)原理與應(yīng)用》《MindSpore深度學習高階技術(shù)》等19本教材、教輔，并開設(shè)《人工智能芯片與系統(tǒng)》《深度學習基礎(chǔ)》等十門精品慕課，讓昇騰生態(tài)全面融入高校課程。只有將創(chuàng)新人才的知識基礎(chǔ)打牢，智能產(chǎn)業(yè)的根基才能更加穩(wěn)固。更進一步，知識還需要經(jīng)過實踐為學生們更扎實地掌握并創(chuàng)新，通過互聯(lián)網(wǎng)+大賽、眾智計劃、優(yōu)才計劃等，華為也為創(chuàng)新人才們提供了實踐的舞臺和所需的資源支持。

如果說，三把利器是源自產(chǎn)業(yè)的技術(shù)支持，那么兩大“根資源”則來自昇騰AI對AI基礎(chǔ)教育的堅守。

站在智能時代的變局中，年輕學子們只有基礎(chǔ)扎得夠深，才能在攀越高峰時無懼外界變幻的風風雨雨，向著智能中國的理想堅定前行。

通過這場比賽，或許有人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，昇騰AI的產(chǎn)教融合模式，正在產(chǎn)業(yè)AI與創(chuàng)新人才之間，建構(gòu)一層層臺階。當更多人能夠解鎖AI這張藏寶圖，也就不斷觸動著創(chuàng)新創(chuàng)造的無限可能。

fqj