昇腾 AI 的三级跳

我们的读者，应该都已经关注昇腾 AI 很长时间了。

如果回溯整个昇腾 AI 计算产业的发展历程，会发现两个节点非常重要。一个是昇腾 AI 作为算力底座，形成了完整的产品体系；第二个是昇腾 AI 构建了全栈开放的软硬件平台，发展出了广泛的应用生态。应该很多人会好奇，昇腾的下一阶段会如何发展？

这个答案已经出炉，那就是深入行业，解锁更多 AI 可能。

7 月 9 日，在 2021 世界人工智能大会（WAIC 2021）期间，华为联合新一代人工智能产业技术创新战略联盟（AITISA）共同举办了昇腾人工智能高峰论坛。会上，华为联合多家生态合作伙伴发布了昇腾“智造”、昇腾“智城”、昇腾“智行”、昇腾“智巡”四大 AI 解决方案。瞄准制造业、城市、交通、能源电力四个与 AI 高频结合的行业，推出了能够满足行业多重 AI 需求的整体化生态解决方案。基于行业解决方案，昇腾 AI 不仅希望更立体、完整地满足行业用户需求，更希望通过业态升级，让昇腾伙伴更好融入 AI 市场的新价值。

从算力底座，到软硬件平台，再到行业场景，昇腾开始了 AI 之旅的“三级跳”。在这一节点上，我们可以从产业 AI 需求的背景出发，看看四大解决方案的诞生逻辑与差异化特质。一起来思考一下，为什么在 AI 产业发展到一定阶段后，一定要通过深入重点行业的方式完成进一步发展？

从昇腾 AI 的三级跳向前看去，各行业发展需求与 AI 技术之间的一道“昇腾公式”正在浮出水面。

昇腾，已经做好了走向行业“星辰”，拥抱规模化复制“大海”的准备。

瞄准：今天 AI 产业化裂谷何在？

今天，AI 技术发展已经度过了技术普及与概念界定阶段，来到了产业智能化大爆发的前夜。与此前不同，今天企业应用 AI 时或许不会为一个产品、一个软件而发愁，各种 AI 软硬件琳琅满目，市场选择逐渐丰富。但 AI 技术的企业渗透率却依旧不足，这就是因为真实生产环境中的企业，需要的往往不仅仅是某种技术工具，更需要长期常态化部署 AI 的解决方案。整体而言，今天的 AI 产业裂谷存在于三方面问题当中：

1、大规模、全场景的 AI 算力依旧昂贵且稀缺，企业应用成本过高，导致 AI 不能变成基础资源进行利用。

2、企业应用 AI 的综合成本过大，人才门槛、开发时间、平台限制等诸多因素彼此牵制。企业即使有数据或者技术基础，也不知道如何应用到行业实践中。

3、身处特定行业中的企业，自身智能化需求多元且复杂，但相对来说其行业又具备独特性，难以使用普遍 AI 技术来满足。行业 AI 需要一定程度的场景化、集成化。

这种情况下，我们可以看到想要解决 AI 的产业化裂谷问题，就需要积极发挥示范带动效应，以重点地区、重点行业首先完成突破。

从政策上看，国家积极推动的新一代人工智能创新发展试验区建设就是这样的思路，通过打造可复制的 AI 创新样板城市，来加强基础设施建设和产业转化效率。从产业上看，建设人工智能计算中心，使之成为区域 AI 产业的枢纽，是一种有效的发展方案。通过将 AI 算力能源化、基础设施化，加强产业与科研成果的转化能力。

如果说区域带动是发展 AI 产业化的经线，那么深耕行业场景化，加强行业 AI 的规模化能力，就是跨越产业裂谷的纬线。只有区域+行业组成有效的交织状态，才能让 AI 快速融入产业，发挥最大价值。

在这样的产业需求下，昇腾 AI 选择了向行业需求起跳。

起跳：当昇腾 AI 选择深入行业

回顾昇腾 AI 的发展历程，我们可以将昇腾“三级跳”划分为三个层级产业需求的满足：

第一阶段，昇腾 AI 带来了强大的算力底座，解决了 AI 算力缺失的问题。

第二阶段，昇腾 AI 构筑了完善的软硬件体系，解决了 AI 技术门槛过高、开发场景割裂的问题。这一阶段的关键节点在去年 8 月，华为发布了昇腾 AI 全栈软件平台，包含异构计算架构 CANN、全场景 AI 计算框架 MindSpore、全流程开发工具链 MindStudio 和昇腾应用使能 MindX，覆盖基础软件到应用使能。构建了具有极简易用、全栈开发等特性的昇腾基础软硬件平台，从而帮助开发者、用户和伙伴跨越了从算力到应用的产业鸿沟。

第三阶段，随着行业解决方案的推出，昇腾 AI 开始瞄准企业即使有硬件和软件也无法有效利用 AI，AI 技术与行业缺乏对应的问题。

通过重点行业解决方案，昇腾 AI 可以围绕行业的个性化诉求，打造立体化、低门槛的赋能方式，从而推动行业智能化形成标准化、可规模复制的新能力。

能够实现这一目标的基础，是昇腾 AI 计算产业已经在众多行业完成了生态化落地和产业赋能实践。目前，华为已经在全国建设了多个生态创新中心，为所有伙伴解决昇腾生态发展中的主要问题，比如兼容适配、技术验证、应用示范、人才培养等。目前在昇腾生态中，已经聚集了超过 500 家 ISV 合作伙伴，打造了 600 多个合作解决方案。这些伙伴能力、生态聚合与行业经验，让昇腾可以洞察和瞄准重点行业的整体需求，完成融入行业的“新起跳”。

了解了昇腾 AI 能够深入行业的背景，我们可以来看看四大解决方案具体能够带来哪些差异化价值。

具体来看，在制造业场景中，昇腾智造解决方案，瞄准了制造业质检场景应用 AI 的两大主要痛点：一是 AI 能力难以融入工业设备，二是企业缺乏长期运维 AI 体系的能力。

为了解决工业设备融入 AI 的问题，华为提供了专家+行家的端到端解决方案。可以实现 AI 能力的开箱即用，五人天工作量即可完成部署，并且包含预训练模型，小样本训练等技术能力，2 小时内可以完成模型迭代。

据了解，相关能力已经在华为松山湖南方工厂近 200 条产线的工业质检实现了规模化应用，使得质检工作量降低了超 60%，准确率超 99.9%，同时还大幅降低了 AI 开发成本，将 3 万行代码开发工作量降低到了 1500 行。

另一方面，通过标准化的 AI 软硬件计算平台构筑，昇腾 AI 可以帮助企业尽可能降低长期使用、运维、管理 AI 的门槛。在硬件方面，昇腾 AI 提供从模组、板卡到服务器、集群的系列硬件。软件方面，华为提供了昇腾应用使能 MindX 的全栈软件平台与工具，可以帮助广大应用开发者快速开发 AI 应用。面向工业场景，“智造”解决方案通过子系统解耦，确保系统弹性，为算力扩容奠定基础。同时，分别针对集成电路、PCB 元器件、光伏面板、半导体晶圆、家电品控等领域推出了定制质检方案，以联合创新助推行业智能化升级。

除了制造业场景之外，昇腾 AI 的行业解决方案都可以见到这样的构建思路：收集主要行业痛点，满足多样化需求，融入昇腾能力。

比如昇腾智行解决方案，融合了高速自由流、智能收费稽核、视频云联网等能力，打造了全场景的 AI 交通赋能方案。

昇腾智城解决方案，通过分析城市治理与服务两大主要需求，在治理方面，聚焦城管、应急、水务等场景，构建统一、共享的 AI 服务平台，在服务方面，将 AI 技术融入到智慧导办、智慧热线、智慧审批、智慧问答等服务中，打造“秒批秒办”的政务服务。

昇腾智巡解决方案，可以面向电网巡检场景，支撑输电线路的在线监测与预警、智能巡检和状态评估与检修。基于业界首创的智能输电巡检，可以实现作业效率相比传统设备提升 5 倍。在变电站运检领域，解决方案可以搭建无人值守的智能变电站，在不改变现存设备组网的情况下，无缝嵌入 AI，提升运检效率。在配电房运检方面，运用昇腾和智能网关的结合，可以打造出一体化、易安装、开放、协同的智能配电房。

可以料想的是，四大解决方案仅仅是昇腾 AI 打造重点行业的基础，那么我们可以统揽一下，昇腾 AI 能给什么样的行业带来智能化价值，又能带来怎样的价值。

落地：“行业+昇腾”的复刻公式

中国被称为全球行业最多、最完整的国家，每个产业链都有复杂的行业知识与上下游关系，而 AI 作为一种通用底层技术，理论上可以和各种各样的行业结合。但事实却并非如此。我们上面讨论过 AI 落地行业的几个主要门槛：算力、综合成本与行业定制化。

基于昇腾四大解决方案，我们可以看到这些解决方案中可以有效提取到一定的公约数。从中可以看到到底怎样的行业更适合昇腾 AI 落地，以及昇腾 AI 可以帮助行业解决怎样的问题。通俗一点比喻，在这四大解决方案的结果中，我们可以逆推出一个“昇腾公式”。

首先我们能看到，昇腾 AI 解决方案是读取行业知识，总结了大量行业案例后，总结出行业智能化需求的主要场景。从而构建整体方案。也就是说，昇腾 AI 解决方案不仅带来单个需求的智能化提升，还给客户带来了一次合作，解决整体智能化需求的可能。

其次，昇腾 AI 解决方案带来了软硬件一体化的能力特征，既有算力基础赋能，也有开发平台、软件的接入。这就解决了行业能力不足的问题，全栈式帮助行业智能化。

再有，昇腾 AI 解决方案自诞生起就采用生态化合作的模式，聚合广泛的昇腾生态，融合合作伙伴的能力，共同满足细分的行业需求。

从中，我们可以看到一个行业是否适合昇腾 AI 落地的“公式”：需要多场景融合+需要软硬件协同+具有细分需求=适合昇腾 AI 落地的行业。

或许可以说，昇腾 AI 的行业解决方案打开了一扇新的机遇之门，既给昇腾 AI 生态带来了更强的发展动力，也为行业用户解决了一系列真实存在的问题，同时也打开了更广阔的生态合作与商业价值空间，给生态伙伴带来了更多机遇窗口。

需要注意的是，算力基础、软硬件一体化平台与行业解决方案，并没有高低前后之分，而是相互之间不断迭代和推动。昇腾 AI 未来还将持续推动算力基础设施与基础软件平台的建设。昇腾生态的合作空间与商业机遇并不是改变了，而是在原有基础上得到了拓宽和边界打开。

深入行业的必要性与产业价值，让昇腾 AI 的这一次起跳具备更明确的商业指向与生态发展空间。打通重点行业，推动规模化复制，将是接下来 AI 产业发展的主轴。这一次，昇腾依旧冲锋在最前。