昇腾AI使能千行百业，让智能无所不及
伴随算法技术的发展，行业内技术壁垒渐被打破，算力提升、软硬件结合、落地实际行业场景成为更被认可的路径。
但当下行业，科技巨头们高举高打所实现的强大算力多是服务于自身的封闭生态，在完备人工智能软硬件技术底座基础上，使能千行百业的技术平台，才是当下国内行业发展、技术升级的需要。
目前，华为通过昇腾AI基础软硬件平台搭建人工智能算力、人工智能框架等一整套人工智能“根技术”，建立起所有人工智能应用都需要的技术底座，让不论哪个行业、哪家厂商，都能借其开发出所需应用，提升效能，带动升级，拉动产业进入真正的“人工智能时代”。
通过“算力网络”实现“算力、数据、生态”三汇聚，使AI算力与水、电一样成为城市基础设施的一部分，在大算力与大数据的结合下，华为进一步通过使能AI算法、模型和工具创新，来达到孵化新型AI应用、推动AI产业发展的目的。
例如目前正火热的东数西算工程中，成都也是借由昇腾AI使能各行业的典型案例。5月10日，“东数西算”国家一体化大数据中心成渝枢纽节点的样板工程、西南地区最大的人工智能计算中心——成都智算中心正式上线。由昇腾AI使能的成都人工智能计算中心便承接了重大需求，打造成我国西南地区的人工智能产业高地。
此外，西安、沈阳、重庆、大连等20多个城市也正在积极规划建设人工智能计算中心。
其中，西安未来人工智能计算中心在去年9月正式上线运营，开启了西安人工智能产业新篇章。作为西北首个大规模人工智能算力集群，西安未来人工智能计算中心的正式上线运营不仅可以促进产学研合作，强化人工智能产业集群，加快人工智能创新。
基于昇腾AI基础软硬件平台共同开展开源数据集、深度神经网络算法、文化教育特色相关场景、生态社区等建设，西安未来人工智能计算中心的落地，将面向千行百业提供一站式AI服务，用户通过申请或者购买服务的方式向运营公司提交服务申请。
1、带动产业升级
人工智能产业对于数字经济的发展具有重要作用，让AI算力成为与水、电并重的基础设施，只是这个行业发展的一个标志，更重要的是技术能够给传统行业带来多大的提升与拉动。
过去传统行业缺少新技术的改造，往往在生产端就面临着困境。比如传统的交通、制造、能源行业一是缺少统一开发平台，往往不同部门、不同场景单独开发，重复造轮子；二是缺少行业数据集，开发行业模型先从开源模型和开源数据集开始，而不是基于一个从行业数据集而来的预训练模型，整体的调优时间较长；三是人才储备相对较弱，模型和应用的开发周期更长。
企业当下的痛点是行业转型升级必须经历的过程，也是技术提供商展现赋能的最佳时机。因此在华为昇腾计算业务部副总裁吴浩看来，针对第一点，昇腾能够提供全栈AI软硬件平台，覆盖硬件、硬件使能、AI框架和应用使能，并与业界主流的ISV进行适配，提供企业级的AI计算平台；第二，昇腾与行业客户、行业算法公司共同基于昇腾的平台开发行业预训练模型；第三，昇腾开展“昇腾万里”伙伴认证计划，支持伙伴基于昇腾开发模型和应用，还与72所高校开展“智能基座”产教融合协同育人基地项目，培养AI梯队人才；同时，昇腾应用使能软件MindX提供行业SDK，帮助开发者简化行业AI应用开发流程，加速应用上线，比较典型的智能制造SDK，开发者基于SDK开发AI质检应用，开发效率从2人月降低至2人天。
具体以制造、能源和交通三大重点行业为例，昇腾AI以昇腾智造、昇腾智巡、昇腾智行等行业解决方案，使能行业数字化和智能化转型，携手合作伙伴与企业客户，共创行业新价值。
其中，工业制造是国民经济的重要支柱，随着工业4.0的持续推进，智能制造成为行业转型升级的重中之重。为此，昇腾智造解决方案基于昇腾AI基础软硬件平台，面向工业制造企业打造了一站式AI使能解决方案，把AI带入每一条产线，为制造业提供成熟的AI平台和算法，加速从制造到智造的转变，驱动制造业的智变跃升。
其次，能源行业作为国民经济基础性行业，在巡检方面受限于技术的阻碍，长期以来对人力的依赖性较高。为此，昇腾AI面向能源行业打造昇腾智巡解决方案，用人工智能的分析取代传统的人工巡检，让巡检更安全，效率和准确率更高。
另外在出行领域，中国作为“交通大国”在向 “交通强国”跃进的过程中，数字化和智慧化转型已成为必由之路。昇腾AI面向智慧交通提出的昇腾智行解决方案，通过人工智能技术对车辆、轨迹等进行智能分析，让出行管理更高效，让通行更通畅，服务美好智慧交通。
2、选择最难的路出发
交通、制造、能源三大领域是人类进入智能世界首先要攻克的领域，也是众多企业抢夺的香饽饽，为什么这些传统而厚重的行业会选择华为？
从整个人工智能的发展趋势来看，算力就是生产力，人均算力水平决定了整个数字经济发展水平，而数字经济的发展会产生更多的数据，而未来增长的数据主要是非结构化数据，需要依靠AI进行处理。
目前人工智能从互联网走向全行业，不仅仅应用在互联网，比如现在政府、金融、运营商、制造等行业，人工智能也在加快渗透。从国家政策层面来说，人工智能也逐渐成为重要战略，在国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中指出：推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施，提供体系化的人工智能服务。国务院发布的2022年《政府工作报告》也明确2022年政府工作任务之一：促进数字经济发展，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力。2022年2月17日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局共同宣布：全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计“东数西算”工程正式全面启动。
因此，放眼行业，布局人工智能基础设施成为提升整个社会算力水平、拉动未来数字经济增长的重要基础。而从架构上来看，人工智能并非一项单一技术，而是一个复杂架构，尤其依赖处理器以及底层芯片，基于硬件之上还有人工智能框架、应用开发使能软件、应用层软件等等，而算力芯片和人工智能框架是人工智能基础设施立得住的“根技术”。
目前国内人工智能产业发展是从应用开始，底部根技术反而是相对薄弱的，比如相对而言，英伟达或OpenAI都具备更高的市场占有率。在这样的市场位置上，国内行业需要奋起直追，便需要加固底层软硬件的建设与支持，缺乏软硬件生态支撑无法完成完整的应用开发，这样的人工智能也是无水之源、无根之木。
而昇腾AI的发展，选择从最难的底层技术起步。目前AI最大的发展趋势是从互联网走向包括电力、交通、能源、制造等行业，而昇腾生态做的是底下的基础软硬件平台，并没有切入特别多上层具体应用，核心目的主要是去支撑生态伙伴，包括算法应用厂商、集成厂商，支持他们去完成开发这些人工智能应用。
昇腾在其中扮演的角色是生态平台的支撑者，如MindX SDK这样的开发套件，让合作伙伴快速完成应用开发。目前昇腾已经有超过500+伙伴，相当一部分 都是面向非互联网行业或传统行业。
梳理昇腾发展历程可发现，华为在2018年的全联接大会上发布了昇腾310推理处理器与异构计算架构CANN，同时发布的还有华为AI全栈全场景的AI整体的理念和架构；2019年昇腾再次发布了昇腾910训练处理器与全场景AI框架昇思MindSpore，包括面向人工智能计算中心的Atlas 900集群。
为了让更多伙伴参加人工智能平台的开发，在2020年3月28日，昇思MindSpore实现了全量开源。同时，为了解决行业用户人工智能应用开发难的问题，在2020年又陆续推出了昇腾应用使能MindX。可以看到，昇腾的发展过程，一直是市场和客户需求驱动。
例如基于昇腾AI基础软硬件，华为南方工厂上线了工业AI质检解决方案，对质检工位回传图像进行AI分析，可以完成器件、标签、划痕、涂胶等多种器件的质检工作，目前已经广泛应用于无线、终端、计算、固网等多个产品，涉及200多条产线，超过400个工位，从制造走向了“智造”。
华为无线5G产线使用昇腾AI用于质量检测，提升准确率至接近100%，提升3倍质检人员效率。系统成功实现了多种复杂场景下的精确检测，包括在1000mm视野中检测5mm的螺钉目标，每个目标仅20 x 20像素，并且不仅检测已知目标，还能反向检测不应该出现的异物。通过一年不断实践，AI视觉已经在5G产线实现了21种物料、364个目标的检测，实现了5G模块全流程100%视觉智能检测覆盖，检出率超过99.9%，误报率小于1%。
3、建设软硬一体生态是必然趋势
昇腾一路成长而来的背后，是技术提升拉动软硬一体搭建数字底座的必然趋势。
吴浩表示，当今AI算法的发展可谓迅猛。随着人们对精度、泛化性等需求的不断提升，设计更多参数更大体量的AI模型成为了一个重要方向。现在的模型已经达到千亿级甚至万亿级的参数量，这代表需要大量的数据和算力来支持模型的开发。
而现在行业中常常遇到模型精度和泛化性不足的问题，通过大模型开发行业预训练模型是一条可行的解决之道。这就会对于行业的AI算力提出需求。一方面可以通过政府建设人工智能计算中心提升一个城市、一个区域的算力供给，帮助本地企业用上普惠AI算力；另一方面，大型企业集团、总公司层面可针对行业专网数据，建设行业内的AI计算平台，打造面向行业的预训练模型。
从计算产业来说，生态型产业一旦构建了生态，整个生态系统内可以自循环、自生长，在技术软件平台的基础上再完成整个技术生态和商业生态的构建——硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才——才是真正建立使能产业、提高效率的技术底座。
其中，硬件开放是面向更多伙伴打造基于昇腾的丰富硬件，例如昇腾服务器可来自安擎、宝德、黄河等12家整机合作伙伴。软件开源方面，华为开源了昇思MindSpore全场景AI框架。
昇腾为开发者提供了AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、以及大量加速模型训练的特性库，同时还面向开发者提供了简单的开发界面和高效的执行平台，也就是说，基于昇腾基础软硬件平台，开发者进行算法模型开发时就不需要重复造轮子，例如可以直接使用昇思MindSpor提供的高性能特性包即可。
另外，AI+科学计算方面，昇思MindSpore完成了AI计算框架向AI融合框架的演进，通过神经网络的降维拟合，让科学家无需再解高维方程，提升科技创新效率。昇思通过布局制造、制药、航天等8大领域AI+科学计算应用，加速产业落地效率。基于此，昇思已成功发布AI电磁仿真套件MindSpore Elec、AI生物计算套件MindSpore SPONGE。
昇思MindSpore作为新一代全场景AI框架，在AI的技术体系中处于承上启下的位置，对下调用底层异构芯片算力，让AI模型有强大的算力加持；对上孵化模型，支撑行业的AI应用。从这种意义上说，昇思承担起了人工智能计算领域中如同通用计算领域操作系统一样的关键角色。
技术与责任促进昇思获得业界首个AI可信开源社区认证，数据显示，昇思开源社区贡献者超过4900个，下载量突破166万，开源320+高性能模型，并获得全球首个AI框架类CC安全认证，成为国内最活跃的AI开源社区。学界、研究界、产业界也积极融入、建设昇思生态，目前超过120家高校选择MindSpore教学，超过40家科研机构选择MindSpore进行科学研究，5000多家企业使用昇思进行端边云场景的行业应用开发。
4、落地现实使能产业
人工智能行业很大的问题出在落地困难、缺乏场景，但昇腾凭借完备的生态系统架构，已经成功在制造、能源、交通等传统行业使能提效。
例如昇腾与宝德的合作中，作为一家IT产品和解决方案提供商，宝德计算系统股份有限公司在2021年4月，通过与华为合作正式引入昇腾智造解决方案，在台式机和服务器制造基地实现了一条产线六个质检工位的AI质检。
如今，该解决方案已经运行在宝德计算每一条产线中，方案上线运行至今，准确率高达99%；而且方案识别速度快，用时小于1秒，不影响原产线生产节拍。
在具体实施过程中，华为在宝德计算每一条产线都部署六个高清摄像头和边缘智能网关，将智能制造贯穿于宝德计算的来料检验、生产制造过程检验以及包装检验，使整个生产制造过程都做到了可回溯，打破过去操作不规范、工序不防呆、信息化水平较低、招工用人成本高等痛点问题，并提升质检效率和精度，巩固产品质量。
制造业作为我国国民经济的主体，是立国之本、强国之基，但对于工人的转钢操作经验过度依赖，精神需要高度集中，导致工人身心俱疲。传统钢铁厂向智能化改造升级成为企业的首要任务。华菱湘钢基于华为Atlas 800推理服务器及北京宏视提供的转钢分析算法，开发了业界首个智能转钢系统，实现了现场转钢的智能角度识别，使转钢工作量下降50%、轧钢效率由24块/小时提升至26块/小时、实现了从钢坯到转钢到轧钢的全流程100%自动化，转钢准确率达100%的同时，效率可与熟练工人相媲美，每年增加产钢规模达3万多吨。
能源行业中，随着电力供应需求不断增加，电网形成复杂网络，故障辨识和优化控制的问题越发严重。传统的电力巡检方案只能做到0.5~1小时监拍，实时性不够，同时前端设备算力不足、算法精度低、算法模型不能远程统一部署等问题也导致传统方案难以规模推广和管理。
华为与金三立联合创新，将Atlas 200 AI加速模块内置到视频采集设备内部，在完成超高清晰图像画质获取的基础上，充分发挥视觉AI的优势，使能入侵检测、导线异物、烟火识别、山火识别等智能识别并自动预警，方便运维人员及时处理，避免安全隐患，实现了输电线路监测装置边缘智能。
交通行业中，传统高速收费体系在取消省界收费后，车辆通行效率显著提升，大众出行得到了极大便利。但在全国“一张网”情况下，路网结构变得复杂，同时也伴随着局部新ETC系统收费不精准问题，如同路不同价、出口无费用显示、收费不合理等，因此会出现高速费用争议及逃费的可能性，给交通行业从业者及出行百姓带来了严重负担。
华为公司联合拓维信息发布了基于昇腾智行的高速收费AI稽核方案，并于2020年5月在湖南高速试点运营，于去年10月开始逐步推广至全省，借助多流水融合路径、大数据、AI、边缘计算等技术，助力湖南高速构建高速业务稽核模型库，丰富了高速稽核管理手段，提高了稽核的效率与准确性。方案全面投入使用后，有效避免了计费不准、实现实时稽核，收费争议减少90%，大幅减少交通行业从业者的负担，同时打击了恶意偷逃费行为。
吴浩表示，企业客户往往一开始都抱着试一试的心态，在方案上线运行后，面对实际效果上精度、效率等方面的提升，普遍对人工智能和对昇腾都提升了信心。
