赵翼在《论诗》当中有一句，“满眼生机转化钧，天工人巧日争新。”
这句诗非常适合形容今天AI的现状。几个月以来，ChatGPT在全球大放异彩，引来各界对AI尤其是大模型技术的强烈关注，大模型所需的算力与软硬件基础设施，重要性来到了史无前例的高度。
在诸多动力的共同推进下，开发者、产业场景、科学研究，都需要与时俱进的AI技术与AI基础设施来作为助力，正是一种“满眼生机转化钧”的局面。
这种情况下，越来越多的目光投向了昇腾AI，融合了硬件底座与基础软件、开发者工具的昇腾AI，也在供需相长、与时俱进。在不久之前，“创未来，享非凡”昇腾AI开发者创享日2023年全国巡回首站活动成功在沈阳举办。在这次活动中，我们不仅可以了解到昇腾AI与东北地区产学研用的深度结合，更能了解到其在2023年的最新进展、全新升级。
正是春暖花开时，让我们共同了解一下AI需求的最新升级，以及昇腾AI的与时俱进，二者融汇在这个绚丽今天，正是一道“天工人巧日争新”的图景。
AI基础设施的今日之需
伴随着AI真正深入产业、立足科研，同时以大模型为代表性的新型AI技术快速崛起，各界对AI技术，尤其是AI训练、部署相关基础设施的需求迎来了全面升级。在2023年这个时间节点上，我们可以看到AI基础设施在不同领域表现出了这样几个需求特征：
1.产业需实：如今，各行业探索智能化的路径已经十分清晰，AI与行业结合，开始从探索阶段向实用阶段迁移。因此，各行业都需要能够深度融合于产业，对相关产品与软件提出了实用化、场景化、行业化的要求。
2.学术需立：科学研究与AI技术的结合，处在全面开花、生机勃勃的探索阶段。学界需要面向不同学科、不同研究领域的大型AI装置，来支撑和撬动科研+AI的新范式。
3.开发者需简：对于开发者来说，由于AI技术已经趋向成熟，需要AI基础设施更加简单易用、便于上手，集成充沛成熟的开发工具与开发示例，最大限度降低开发门槛。
面临这些新需求，AI软硬件基础测试是根基，是基座。根基不牢，地动山摇。昇腾AI之所以受到重视，恰恰是因为它能够成为产学研、开发者的通用AI基础。同时也有与时俱进的能力，以最高效率响应、契合这些最新需求。
产业的智能之助
如今，昇腾AI基础软硬件平台，已经发展为包括Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX以及一站式开发平台ModelArts等在内的全流程AI基础设施，可以帮助伙伴和开发者高效使用AI能力，创新场景化AI应用。
在产业生态层面，昇腾AI秉承着硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才的策略，通过全面、多样化的方式助力产业智能化发展，使能AI产业落地。
在硬件层面，我们可以看到昇腾AI已经能够和行业场景、行业需求深度结合，将AI算力带到实际生产力应用当中。在“创享日”当天，中国煤科沈阳研究院与中国煤科机器人公司，面向行业开发者和合作伙伴，发布了基于昇腾AI的机器人解决方案，该方案基于昇腾基础硬件，将Atlas 500智能小站应用于机器人图像识别，从而让智能巡检机器人能够分析安全隐患。这一方案已经在变电所与煤矿场景实际落地应用，推动了煤矿产业的智能升级。
在软件层面，昇腾AI可以通过框架、开发工具等层面赋能产业，结合充沛的AI算力，满足AI模型从训练到部署的软件需求。尤其当大模型成为行业智能化的新需求，昇腾AI原生支持大模型训练与产业落地的价值就突显了出来。
东北大学、华为、沈阳人工智能计算中心合作正式迈入新一阶段，基于昇腾AI的辽宁地区首个大模型——“沈阳.太一”（The One）多模态推荐模型正式发布。“沈阳.太一”模型数据参数达到了10亿，能够融合文本、图像、社交、知识图谱等多模态信息，分析海量数据，推荐精准内容。该技术已趋向成熟，即将为东北地区的大数据、互联网产业发展带来巨大价值。
除此之外，我们在创享日还可以看到沈阳美行科技股份有限公司基于昇腾AI，孵化 “智者·乐行”道路数据重建大模型，以及辽宁辽河实验室与华为、沈阳昇腾人工智能生态创新中心签约正式开启昇腾人工智能领域的全面合作。辽宁辽河实验室基于昇腾AI技术所开发的缺陷检测人工智能预训练模型已完成第一阶段的开发工作，三方将围绕“未来工业互联网科研基础设施”平台展开建设。
科研的创新之基
科研与AI技术的融合，被学界给予了广泛期望，很有可能改变多个学科的科研范式，全面升级科研效率，而这种深刻的改变，也需要AI基础设施全面升级进行配合。
为此，昇腾AI打造了全新的AI+科学计算融合架构，满足科研场景中超算、高性能计算、AI计算等研究方法深度结合的计算新范式，改变了科研中不同计算方案无法融合，彼此孤立的局面，构筑了更加符合科研+AI真实需求的创新基础。
不仅如此，昇腾AI还瞄准大模型与科研的融合，推出了昇腾科研创新使能计划，推动大模型创新在科研工作中落地，打造了一系列大模型与科研场景结合的范例与表率。
比如我们此前就讨论过，基于昇腾AI软硬件底座打造了面向大型客机翼型流场高效高精度AI仿真预测大模型“东方.御风”。在昇思MindSpore流体仿真套件的支持下，其可以极大提升流体力学科研效率，大幅降低仿真时间。
基于昇腾AI的“鹏程.神农”平台，可以在极短时间内实现包括新冠病毒在内的病毒毒株变异模拟，从而提前预测病毒变异方向，提升科研能力的同时，强化公共卫生领域的提前处置能力。
在AI+科学计算融合架构的帮助下，科学研究可以更高效率、低门槛地容纳AI技术与大模型创新，这一点尤其在基础科学与事关国计民生的学科当中具有重要意义，同时也为推动大型实验室、新型科研基地建设提供了新的基础设施选择。
开发者的便捷之选
回到开发者层面，能够快速上手、便捷应用的AI硬件开发产品，是目前市面上的稀缺资源。开发者往往会陷入无产品可用，或者得到产品之后发现开发成本过高、学习成本过大等问题，以最简单直接的态势切入开发者需求，提供有效联接行业场景、商业价值的开发资源，是AI基础设施在新阶段的关键任务。
为此，昇腾AI将推出Atlas 200I DK A2开发者套件。新产品面向开发者，提供开箱即用的开发体验，并且集成丰富的参考范例，让开发者不仅能够获得基础设施，还能够学习和了解到最新的开发技术与开发经验。
从简易程度来看，Atlas 200I DK A2开发者套件可用于实现半小时搭建开发环境，2小时完成首个推理应用开发，实现真正的开箱即开发。
在学习示例方面，其能够提供3大端到端场景化Demo，包括了智能小车、智能机械臂、智能语音交互这三个最为主流，也是真实产业中应用最丰富的场景，让开发者可以在高度仿真的环境下调试自己的算法，不必重复造轮子，第一时间投身到高价值开发工作。除此之外，开发套件还搭配了超过100个场景样例，包含了视图分析、OCR、动作/手势识别等领域。
在社区资源方面，昇腾社区可以为开发者提供数百个高性能预训练模型，覆盖所有的主流与热门AI方向，即为开发者提供了丰富的预训练模型选择，同时也极大程度上降低了向昇腾AI进行模型迁移的难度。
此外，Atlas 200I DK A2 开发者套件还能够提供全流程开发工具，以及丰富的可用接口，让开发者置身真实可用的开发场景，体验便捷极简的开发效率。
在类似新产品的帮助下，昇腾AI持续拉近着与开发者的距离，直面开发者需求，革新着软硬件多层面的开发辅助能力，使能开发者成功。
截至目前，昇腾AI已经发展了超过130万开发者，在200多所高校开设昇腾AI相关课程，并与超过1000家行业合作伙伴携手，共同孵化了超过2000个解决方案。
总结起来，无论是推动AI算力与大模型走入产业真实需求，还是为科学研究构筑新的智能计算范式，再到为开发者提供极简、高效的开发基座，昇腾AI在多个维度进行着与时俱进的革新。
昇腾AI用聆听产业，了解科研，读懂开发者的姿态，完成着AI需求与AI基础设施的供需互长，彼此助力。
如果说，大模型的全球爆火与数字中国的扬帆起航，构成了AI技术的“天工”，那么昇腾AI与伙伴、开发者的携手，则成为了将“天工”具体化、真实化的“人巧”。
二者结合，才能有AI技术日日争新的新气象、新时代。
