华为云BU副总裁朱照生发表演讲
用技术来解决技术发展中的问题
随着AI技术的不断发展与应用，各行各业正在发生巨大变化。不过各行各业在采用AI技术真正进行生产落地时还有诸多困难。华为通过在各个场景的AI实践，发现在AI落地过程中，存在三大问题：
- 算力昂贵且供应周期长，这是机器方面的挑战。
- AI开发门槛高，形成了人才获取的挑战，同时，相对机器而言，稀缺人才效率，即“人工”亟待提升，这是AI人才方面? 的挑战。
- 行业落地过程中，行业专家与AI专家的结合挑战，行业专家对AI的理解不足，AI专家对行业又有待进一步深入，阻碍了AI在行业落地。这是不同人才之间的挑战。
出现问题是技术落地成产业的必然现象，解决问题是技术落地成产业的必由之路。华为用技术来解决技术发展中的问题。前面三类挑战或问题，本质上都可以映射到AI基础平台的能力中。
在智能化时代到来之际，华为在努力打造全栈、全场景人工智能基础平台，结合华为自身落地实践，华为的全栈AI基础平台，可以很好的解决前述三类问题：
- AI研究和落地的基础是算力。基于华为昇腾芯片提供的Atlas AI系列服务器和板卡，不仅提供超强的算力，更为关键的是，实现了单位瓦特下算力输出的工程极限。AI计算可以在各种不同企业生产场景落地，为广大开发者、行业伙伴提供用得起、用得好、用得放心的算力。
- 提供更适合企业生产需要的端、边缘、云协同的训练与推理框架，企业的生产场景，涉及多个不同子系统，通常各个子系统分布在不同的地方、有自己的数据及时延的要求，需要能支持多个地方（如端侧、边缘、云侧等）协同的训练和推理框架，华为MindSpore就是提供端、边缘、云可以各自独立训练或者协同训练及推理的框架，以满足企业生产场景需要。
- 一站式AI开发服务ModelArts，弥合行业应用开发与AI框架之间的差距，从而大幅降低行业AI应用门槛。面向AI应用开发者，华为云提供了一站式开发服务ModelArts，ModelArts提供了从数据接入、标注、模型开发、训练、部署以及生产开发过程中必须的变更管理等必须的功能与服务。
ModelArts不仅让机器计算效率大幅提高，更为关键的是，通过半自动的标注、自动化的模型选择与调优，大幅降低了开发人员的宝贵时间；还实现了行业专家直接通过数据自动生成模型的能力，如让生物学家，可以直接使用AI这个工具来实现物种的研究，而不需要写一行代码。（延伸阅读：斯坦福DAWNBench榜单双冠炼成记 | 深度解读华为云ModelArts90天性能翻倍的秘密 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1Mzc1MzMyOQ==&mid=2247496482&idx=1&sn=1e108696264eea37b070697e4f9e02fc&chksm=e9cd11bcdeba98aac857fee3a66621254e0c514940513b81a6ed795b0d2a99fe37401e368366&scene=21#wechat_redirect）
AI在行业落地需要数据
算力与行业经验的有机融合
目前已有数十个行业的合作伙伴与华为一起共同落地了300多个项目，真正将AI技术引入企业的实际生产场景，涵盖制造、物流、金融、医疗等不同的领域。
华为的愿景和使命是把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。在智能化时代到来之际，华为在努力打造全栈、全场景人工智能基础平台方案，期望为各行各业的应用提供开放的、完整的生态支撑；通过云服务的方式，触及每一位开发者，让企业和开发者可以更便捷的使用AI进行创新、来解决各类实际问题。
华为于2018年推出了面向开发者的沃土计划和耀星计划，在资源、平台、课程和联合解决方案方面，提供人才培养、开发支持、创新应用等诸多服务举措，从多个维度培养、激励开发者，支持AI应用的落地，共同构筑完整的、协同的AI生态体系。来源：华为
