从华为的 AI 全景，看人工智能技术的演进与未来

作者 | 付秋伟

随着大模型与生成式 AI 的迅速崛起，在产品创新、提质增效、数据安全等方面的优势越来越显著，AI 技术的应用也因此步入了崭新的阶段。

事实上，在这一波浪潮之前，AI 技术就已经被广泛应用医疗保健、高科制造、交通出行、金融、教育等诸多领域，并深刻地改变着人类的生产生活和社会结构。大模型 + AIGC 的发展可能会全面加速 AI 的产业渗透与应用，人类也将有机会迎来新一轮的技术红利。

然而，任何一项伟大的技术都不是一蹴而就的，AI 技术也走过了漫长的发展之路。

AI 的技术演进与架构支撑

人工智能（AI）技术经历了令人瞩目的演进之路，从 20 世纪中叶人工智能概念的出现，到符号推理时代、专家系统时代，再到连接主义和神经网络复兴，每个阶段都伴随着重大的技术突破和应用范围的扩展。

21 世纪后， AI 进入了全新的深度学习和大数据时代，并经历了蓬勃发展的 20 年，随着大数据的可用性和计算资源的增加，深度学习逐渐成为 AI 技术领域最重要的分支之一。大模型 +AIGC 的迅速崛起可以看作是深度学习厚积薄发的结果。

除了自身的技术演进外，AI 技术应用的蓬勃同样受益于其他技术的发展与支持。

我们都知道人工智能三要素——数据、算法、算力。其中数据提供了机器学习模型所需的输入和学习材料，算法定义了模型如何处理数据并做出决策，算力则支持了数据和算法的处理能力。数据层面，除了一些互联网数据或者公开数据集，人工智能模型在特定行业的应用通常会生成更多的数据，这些数据可以被重新用于模型的训练和改进，以提高模型的性能，形成“数据反馈循环”。算法层面，其发展主要来源于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能自身算法的突破。算力层面，一方面，云计算的发展和分布式算力平台的成熟为 AI 模型的训练与推理提供了强大的计算资源；另一方面，专用硬件如 GPU 和 TPU 的出现，进一步提高了深度学习的性能。

除此之外，各种面向 AI 开发与构建的工具或框架同样也加速了 AI 的快速发展。如 TensorFlow、PyTorch、MindSpore 等，大大简化了 AI 模型的开发和部署过程。这些工具平台为开发者提供了丰富的资源和社区支持，促进了 AI 技术的快速发展。

图表 1：人工智能产业链结构（公开资料整理）

由此，一个涵盖底层基础设施、中间层算法技术、顶层应用的 AI 技术架构基本成型，数据以管道的形式链接各层，各类开发工具则被应用于 AI 应用或服务的构建、部署与管理。

华为的 AI 锚点与能力全景

随着人工智能的快速发展，AI 技术已经成为了各行各业的重要驱动力。企业和开发者们迫切需要一种全面的 AI 生态系统来支持他们在各个领域的创新应用。

不久前，华为在全联接大会上正式提出将推行全面智能化（All Intelligence）的战略，旨在加速千行万业的智能化转型。在此过程中，华为将通过算力底座、AI 平台、开发工具等赋能开发者与伙伴，并希望成为大模型“百花园”的黑土地。

事实上，不只是为大模型提供算力、技术支持，华为很早就开始了在 AI 方向的布局，覆盖了从底层基础设施到中间层工具平台再到上层应用的各个方面，并逐步构建出了一个完整的 AI 生态雏形，为 AI 的开发、应用和发展提供了广泛的支持。

为了能更具体、形象地呈现华为在 AI 领域的全貌，不久前华为正式上线了《华为 AI 能力全景与开发者成长图谱》，该图谱由华为联合 InfoQ 共同绘制，以行业视角深度解析华为的 AI 布局，下面我们以此为例，做详细解读。

图表 2：华为 AI 能力全景与开发者成长图谱

在 AI 硬件系统方面，华为在计算、存储、网络、数据库、安全与隐私保护以及操作系统等方面都取得了显著的成就，为 AI 应用提供了稳定和高效的计算、存储和网络支持。

以 AI 计算为例。据 IDC 预测，国内 2026 年智能算力规模有望进入每秒十万亿亿次浮点计算级别，2021-2026 年国内智能算力规模年复合增长率有望达 52.3%。

随着 GPT 类产品的现象级走红，AI 迎来了大模型时代，各类科技公司闻风而动，争相进入大模型及各场景应用的赛道。事实上，早在大模型浪潮之前，华为就已发力 AI 硬件国产化领域，推出了昇腾系列处理器，并被广泛应用于各行各业。

除了在 AI 硬件底座方面的抢先布局外，在开发工具方面，华为提供了一系列的 AI 开发工具和框架，比如异构计算架构 CANN、AI 计算框架 MindSpore 和第三方适配以及全流程开发工具链 MindStudio 等，以加速开发效率。这些工具和平台不仅为开发者提供了强大的支持，还允许他们构建自己的 AI 应用。

作为新一代全场景 AI 框架，MindSpore 旨在帮助开发者孵化出各种 AI 创新算法和应用。在功能上，MindSpore 同样拥有自己的优势，能够实现动态图和静态图之间的切换、满足多场景 AI 计算的需求、降低用户使用模型并行时所面临的难度以及全场景快速部署等等。

从 MindSpore 1.0 版本的业界首个全场景 AI 框架，到 1.5 版本原生支持大模型，再到能够直接提供一站式大模型训练、推理一体化能力的 2.0 版本，MindSpore 成为了这一波 AI 大潮的先行逐浪者。截止到 6 月底，基于华为昇思 MindSpore AI 框架，国内外的厂商已经训练了多个参数规模在百亿~ 万亿之间的大模型，同时也新增支持 LLaMA、Bloom、GLM、GPT 等百亿大模型，帮助众多企业或开发者走向大模型构建与应用的最前线。

在 AI 产品服务方面，华为也积极推出了多项创新解决方案。其中最引人瞩目的便是盘古大模型，它包含了一系列强大的 AI 模型，覆盖了自然语言处理（NLP）、多模态应用、计算机视觉（CV）、预测分析以及科学计算等多个领域。

为加快 AI 重塑千行万业，在 7 月举办的华为开发者大会上，华为云发布盘古大模型 3.0，正式提出 5+N+X 的三层解耦架构，通过分层的 AI 能力及工具，成就不同客户百模千态的需求。紧接着在 9 月的华为全联接大会上，华为再次推出了盘古大模型在矿山、政务、汽车、气象、医学、数字人、研发等领域的创新服务，旨在帮助行业企业解难题、做难事。

图表 3：华为云盘古气象大模型研究成果在《Nature》正刊发表

值得一提的是，今年 7 月华为云盘古气象大模型研究成果在《Nature》正刊发表。作为首个精度超过传统数值预报方法的 AI 模型，其速度相比传统数值预报提速一万倍以上，为全球气象预报提供了一个新的选择。

关于盘古大模型背后的故事及场景应用，早前 InfoQ 有深入探访盘古大模型核心研发团队——《AI 如何使能千行百业？探秘华为云盘古大模型》。

AI 技术的应用前景与开发者蓝图

AI 技术的前景非常广阔，涵盖了各个行业。在今年 4 月的博鳌亚洲论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇博士表示：“AI For Industries 将成为人工智能新的爆发点”。

事实上，华为在 AI 使能产业方面已经取得了显著的进展，与众多行业伙伴或政府机构携手推出了包含智慧医疗、智慧金融、智慧交通、智慧机场、智能制造、智能矿山等在内的多场景的产业 AI 产品或服务，帮助伙伴降本增效，帮助用户提升数智体验。

总体来说，一方面 AI 技术的广泛应用正在赋能千行百业，为 B 端企业带来包括数智升级、降本增效等方面的显著成果，为 C 端用户带来更优、更智能的用户体验等；另一方面，AI 作为一项通用技术，其蓬勃发展也为开发者的个人成长与就业提供了更多的选择。

同样，面向开发者的学习与成长，依托于华为在尖端技术领域的持续深耕和在开发者生态上的开放与投入，华为成立了「开发者空间栈」，它是一个面向新一代开发者的技术成长与学习阵地，聚焦人工智能、大数据、物联网等行业热门技术或前沿趋势，旨在通过训练营、社区活动等形式，帮助开发者持续构建未来竞争力。

图表 4：华为开发者空间栈专题页封面

「开发者空间栈」首期以 AI 技术为锚点，旨在聚合华为在 AI 领域的领先技术、知识与经验，向开发者开放，从社区到学堂到赛事，帮助开发者更快地了解 AI 趋势、更全面地学习 AI 技术、更好地搭建 AI 应用。

据了解，在开发者社区方面，华为建立了昇腾社区、华为云社区以及华为云 AI Gallery 等社区平台，为开发者提供了交流和分享经验的机会；在开发者学习方面，华为为开发者提供了鸿蒙、昇腾、鲲鹏、华为云等开发者学堂专区，为开发者提供了系统化的学习路径；在活动赛事方面，华为举办了一系列 AI 活动赛事，如昇腾引力场、华为云 AIGC 实战营、昇腾 AI 创新大赛以及 2023 年鸿蒙生态百校种子计划等。这些活动赛事不仅为开发者提供了锻炼和竞争的机会，还鼓励他们积极参与 AI 技术的应用和创新。

结 语

“构建万物互联的智能世界”是华为公司的愿景，同样也是我们对未来世界的美好期许。随着 AI 技术的不断演进和应用，我们生产生活的方方面面都在经历深刻而显著的智能化变革，不仅直接作用于生活质量的提升，也为未来的数智世界开启了崭新的可能。

在 AI 技术的引领下，我们正在迈向一个更加智能、便捷和可持续的未来，在这背后，离不开政策的支持、产业生态的共建以及科技公司们的持续投入，同样也离不开怀揣着技术热忱、立志改变世界的了不起的开发者们。

点击阅读原文，进入「华为开发者空间栈」