1915年，爱因斯坦提出了空间延展性的概念。作为广义相对论的基础，这个理论解释了宇宙大爆炸、时空生成、恒星燃烧等起源问题。量子物理学认为，空间伸展的主要原因之一是物质密度增加，导致内部原子核碰撞释放能量，能量扩展到不同的维度。这也是众所周知的融合效应。

与宇宙和物质起源相似，科技工业空间走向具有长期生命力的生态繁荣，这往往是一种“拉伸运动”:工业实体需要在技术、工业和商业应用等不同维度上积累“密度”，向前拓展，最终实现整体融合繁荣。

华为HDC的第二天。云，焦点是成千上万的人工智能开发者和人工智能从业者，以至于华为的全堆栈和全场景人工智能的最新发展被各行各业的人们广泛关注。

华为人工智能的特殊性在于，全栈全场景人工智能系统是世界上唯一一个从处理器到框架再到推理部署和开发工具的统一架构的人工智能系统。它是人工智能生态系统，拥有业内最清晰的行业方向和最完整的基础设施。从某种意义上说，这种生态边界也是当今人工智能开发者和行业应用程序能力的边界。

我们知道人工智能本质上是一种由人工智能算法驱动的软件工程技术。从应用过程的角度来看，人工智能科学家和算法研究者必须首先开发足够强大的人工智能算法来打破人工智能能力的界限。然后通过开源和开源，大多数人工智能开发人员完成基于基本算法的特定人工智能模型的开发。这些模型进入行业，并结合行业需求和现场实际情况进行部署，最终允许人工智能完成着陆。

人类发展中心。云恰好处于算法、开发人员授权和行业实践的前沿。三个主要维度展示了华为全堆栈和全场景人工智能的最新进展和未来发展计划。三维空间的整体扩展形成了华为人工智能和阿特拉斯生态的三维矩阵增长。它还允许人工智能开发者的能力边界随着华为的技术和产业布局而扩展，触及新的人工智能的可能性。

让我们换个角度，在三个关键象限看看华为全堆栈和全场景人工智能的最新发展。

技术前沿象限：华为未来的计算视觉研究计划

在工业智能的实际过程中，计算视觉是泛人工智能技术系统中应用最强、场景覆盖最广的技术。据各种数据报告统计，计算视觉技术一般占整个人工智能应用的70-80%，可以说是人工智能的真正主力军。

而计算视觉的能力极限显然意味着整个人工智能产业的技术极限。

华为专注于计算视觉领域的数据、知识和模型三个方向。在过去的两年里，华为在CVPR、ICCV、神经科、ICLR等人工智能最高委员会发表了80多篇论文。并在这一关键领域取得了许多行业领先的成果。华为的人工智能科学家一直在不断研究，并对计算视觉最前沿、最具挑战性的话题给出了自己的一系列答案。

例如，面临如何在海量数据中挖掘有效信息的问题。华为提出知识提炼和自动数据放大相结合，取得了业内最强的信息法律效应。然而，华为的神奇模型将多模式视觉引入工业实践，以提高计算视觉技术的信息应用效率。

对于高效视觉识别这一核心问题，华为创造了业内搜索速度最快的自动网络架构搜索技术，并开发了一种新的运营商来加速卷积网络，将计算视觉进一步推向工业系统。

面对最具挑战性的一般智能问题，华为还创造了一些实用方案，如利用虚拟数据学习和控制无传感器机械臂，开始向人类的一般视觉挑战迈出第一步。

面向未来，华为发布了计算视觉研究计划，邀请世界各地的人工智能专家参与研究。基于华为新兴人工智能处理器的阿特拉斯人工智能计算平台将为该计划提供强大的计算支持。研究成果将在华为的全场景人工智能计算框架MindSpore中实现，并向行业开放，让世界各地的人工智能开发者在此基础上不断创新，不断突破界限，共同创造无所不能的智能。

计算视觉正在加速成为人工智能技术未来探索的主要前沿，这将在很长一段时间内决定人工智能产业化能力的上限。华为决定推进未来计算视觉研究计划，也是产学研一体化趋势和行业应用愿景的融合，有助于行业跨越计算视觉的珠穆朗玛峰。

华为的计算视觉研究项目集中在三个主要方向，并有六个子项目，包括：

1.数据冰山计划：利用大量未标记数据和最少的标记数据来支持小样本场景中的模型训练；

2.数据魔方计划：使用多种模式相互辅助，增强模型在实际场景中的学习能力；

3.模型高度计划：构建大型云模型，并刷新各种视觉任务的性能上限；

4.模型瘦身计划：在终端建立一个高效的计算模型，帮助各种芯片完成复杂的推理；

5.万物预览计划：设计视觉预训练任务，建立通用的视觉模型；

6.虚拟-现实融合计划：在虚拟和现实的结合中，计算视觉被引向真正的人工智能；

这六个分计划结合了技术前沿和工业需求的价值、全球共同关心的问题和三个方面。他们将向世界宣传华为的思想和探索，并奖励与华为一起探索未知领域的技术人员。

开发者象限：框架开源和开发平台升级

长期以来，深度学习框架一直是人工智能生态学建立的必要条件。谷歌的Tensorflow、微软的caffe和脸书的Pytorch在世界各地激烈竞争。

然而，在中国人工智能行业迅速崛起和“新基础设施”将人工智能技术推向无数行业的背景下，华为的深度学习框架自然吸引了整个人工智能行业的持续关注。

在HDC。云，开发人员期待已久的全场景人工智能计算框架MindSpore，宣布代码云是正式开源的，而企业人工智能应用开发套件ModelArts Pro在华为云上推出。从开源框架到人工智能开发平台的产业升级，意味着华为的全栈和全场景人工智能的硬件和软件主干已经全部投入到产业实践中，成为全球人工智能开发者能力的一部分。

与其他深入学习框架相比，MindSpore的特点是致力于紧密适应工业发展的真实环境。例如，MindSpore可以适应终端、边缘和云的场景，在按需协作的基础上，它可以打开架构和编程之间的固有边界，减少人工智能开发人员的模型开发时间，并通过实现人工智能算法(即代码)降低开发门槛。此外，基于技术创新和与人工智能处理器的协同优化，MindSpore实现了操作性能的提高，并支持异构并行计算。

(张分享华为阿特拉斯人工智能计算平台云端全场景开发实践)

总的来说，MindSpore最显著的特点是能够同时支持云、边缘和终端场景的独立、协调的统一训练和推理框架，解决了开发人员“易开发、难部署”的长期痛点，将人工智能开发直接瞄准工业实践方向，并与华为的鲲鹏产业和阿特拉斯生态紧密结合。可以说，思维孢子和欧美主流框架大多诞生在不同的科学研究场景和实验室场景中。心智孢子是一个完全致力于工业场景、部署能力和开发实践的框架。心智孢子是深度学习框架和工业人工智能开发的紧密结合。

与此同时，华为还发布了全球首个企业级人工智能应用开发专业套件模型

人工智能能否被使用，最终将通过实践来检验和证明。华为全堆栈全场景人工智能的另一个关键象限突破在于阿特拉斯产品序列的不断发展和阿特拉斯生态与工业场景的深度融合。

基于云边缘一贯的开发经验、人工智能计算能力的全面渗透以及华为产品与行业需求的深度耦合，阿特拉斯人工智能计算平台的全场景实践不断深化。目前，华为已与数十家合作伙伴合作，将基于华为新兴人工智能处理器的阿特拉斯系列模块、主板、小型工作站和服务器推向智能交通、智能电力、智能金融、智能城市和智能制造等数十个行业。

(张宣布有效的运营商开发工具TBE启动正式公开测试)

同时，为了进一步丰富华为的人工智能生态，帮助开发者提高开发能力，HDC。云当场宣布，它已经启动了一项对有效运营商开发工具TBE的正式公开测试，并计划鼓励100多所大学和合作伙伴为运营商做出贡献。

阿特拉斯生态系统的加速着陆正驱使我们更充分地融入人工智能“宇宙”。基于阿特拉斯200 DK的眼底检查疾病筛查、拟人动作机器人、植树机器人等。基于阿特拉斯300和阿特拉斯500的生产线工业质量检测和智能营业厅等。证明了成千上万的企业与华为阿特拉斯的融合性和实用价值，也让我们看到了在不久的将来智能生活、工作和学习的各种可能性。

以眼病为例，华为与南开大学相关团队合作，利用阿特拉斯200 DK的端侧人工智能的部署能力和足够的计算能力，基于眼底人工智能识别，快速筛查心脑血管疾病、糖尿病等慢性病。我们知道，慢性病的特点是潜伏期长，难以发现和逆转，是对公共卫生的重大挑战。然而，由于检测的复杂性和相对较高的成本，许多潜在患者会忽略早期症状和检查，从而延误治疗机会。然而，基于阿特拉斯200 DK的人工智能眼底筛查能快速、简便地检测出慢性病，并能概括有经验的医生所具备的检测能力，从而造福社会。这对我国的医疗环境和条件具有重要价值。在技术前沿、基础设施建设和产业实践三个象限，华为的全栈全场景人工智能保持了高速、协调、不间断的演进。与HDC。云为节点，全堆栈、全场景人工智能解决方案不仅展示了更完整的行业图景，也使华为人工智能“宇宙”与科研机构、开发商和行业实践更紧密地融合在一起，生态合作的深度、广度和供需紧密度不断提高。

华为人工智能领域的延伸运动是全球人工智能开发者的能力边界，也是向产业化目标的突破。在广阔的智能时代，每个开发人员都在从这些行业的发展中汲取力量，开发自己的“小世界”。这些小伙伴，由全堆叠和全场景人工智能驱动，将成为明天将改变世界的战士和英雄。