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    打通AI應用工業化大生產全流程:昇騰注解“AI向上的力量”

    2022-09-06 08:53:28 192

    有了大算力,就能夠產生系列大模型,應用創新就有了堅實基礎。

    剛剛舉辦的世界人工智能大會(WAIC)上,華為輪值董事長胡厚崑做主旨發言時,對當下以及未來的人工智能產業落地做了如此表述。

    過去一年,人工智能基礎設施以肉眼可見的速度快速鋪設,成為最顯眼的新基建領域,全國20多個城市規劃和建設人工智能計算中心,其中,深圳、武漢、中原、西安、成都、南京、杭州等多地的人工智能計算中心已相繼上線。

    在人工智能計算中心成為領先城市 標配 的同時,大模型的加速發展又讓人直觀看到這些基礎設施在推進AI產業落地這件事上的現實意義 通過被充分支撐的大模型,AI將更快速進入到產業。

    胡厚崑并非只是給出一個鏈條式的邏輯論斷,更重要的是,在華為推動的昇騰AI產業生態之上,大模型正在快速發展,AI應用正在嘗試進入 工業化大生產 的新階段,這將是一個AI應用真正實現爆發的時代。

    產業應用走向 工業化大生產 ,驅動 AI向上的力量

    在經典經濟學中,各種產品的 工業化大生產 是現代社會的重要表現,從作坊到工廠到全產業鏈,由手工、單一產品生產到批量化的生產線,生產力得到解放后,人類社會的進步速度遠遠快于過去數千年。

    在大模型的推動下,AI應用的 生產 也在呈現這樣的 工業化大生產 過程,只不過出產的不再是一個個實體產品,而變成了AI創新應用。

    這一切,要從大模型的價值談起。

    超大規模的參數、海量訓練的數據,讓大模型形成了兩大能力:

    一是其所在領域AI應用不需要再從0開始,開發者只要基于大模型進行簡單的參數調整和數據再訓練,即可以實現場景的個性化應用適配;

    二是大模型具備良好的泛化性,在一定領域內,眾多場景都可以適配,不需要單獨再做一個模型。

    于是,一個 分工 就此形成:大模型提供底層通用的能力(因此在國外文獻中大模型也被稱作Foundation Model),而各場景的具體AI任務只要專注本場景下的專業應用需求進行 微調 即可,一個大模型管一片、一個場景簡單調整就有一個應用,AI開發避免重復造輪子、效率更高,且對數據的需求只限定在特定的范圍內不再需要巨量的數據來源,降低了門檻。

    例如,在藥物研發領域,由于場景復雜多樣,每一個場景都單獨訓練AI模型,效率非常低。胡厚崑介紹,醫藥行業的盤古預訓練大模型可以適配藥物研發的多個關鍵場景,大大縮短藥物研發周期,這就是分工價值的體現。

    而恰恰,經典理論中的 工業化大生產 的關鍵前提即實現了 社會化大分工 ,一個崗位只專注于做好某件事,通過流程鏈條串聯起高效率的社會產品生產體系。大模型的底層通用能力與場景任務 分工 屬性,讓AI應用的 工業化大生產 成為可能,用胡厚崑的話說,是 實現從小作坊式向工業化開發轉變 。

    不過,這其中還存在一個癥結問題:大模型固然可以解決眾多場景的AI模型重復開發問題、實現AI應用的批量化產出,但如果大模型本身的開發也存在 重復造輪子 的問題,不同的主體扎堆、重復投入資源,那么AI應用創新的 社會化大分工 就失去了基礎, 工業化大生產 也就失去了前提。

    這時候,避免大模型開發本身的重復投入,就成為行業必須關注的事。華為呼吁全產業鏈的力量,與產業界共同規劃 大模型沙盤 ,就是在嘗試解決這個問題。

    這個 沙盤 ,其價值可以概括為在AI發展的重要方向引導下,對大模型有序規劃牽引、提升創新有效性、避免簡單重復。

    大模型沙盤出現的背景,在于大模型的開發過程十分復雜、門檻很高,一方面需要更體系化的行業引導與幫扶,另一方面一旦出現重復造輪子,對整個社會、對AI的發展來說,資源的浪費量也將更為巨大,必須及時規避。

    現在,大模型沙盤規劃了基礎大模型和行業大模型兩大模塊,進行創新方向的牽引:

    基礎大模型,主要任務在于將科研創新的成果落地到行業具體場景,例如CV、NLP、多模態、博弈智能等。較為典型的,如在本次世界人工智能大會上獲得SAIL大獎的紫東.太初大模型,由中科院自動化所和華為共同基于昇騰AI基礎軟硬件平臺打造,是全球首個圖文音三模態大模型,已經陸續孵化出新媒體內容檢索平臺、智能座艙、南宋御街數字人、手語教考一體機等場景化行業應用。

    行業大模型,聚焦于具體的行業屬性、加速行業智能化升級。較為典型的,如本次世界人工智能大會期間發布的 東方.御風 大模型,由中國商飛公司聯合華為基于昇騰AI打造,據中國工程院院士、中國商飛首席科學家吳光輝在大會上介紹,它是業界首個工業級流體仿真大模型,主要應用于大型客機翼型流場的高效高精度AI仿真預測。

    在華為的呼吁下,行業正在不斷讓這個大模型沙盤變得更加精細化、在更細分的領域避免 重復造輪子 的現象,并通過政、產、學、研、用聯合,集中優勢資源推出更優質的大模型 這同樣是一種AI創新過程中 分工 的體現。

    總結起來,大模型沙盤推動大模型創新實現 社會化大分工 ,而大模型則推動AI應用創新的 社會化大分工 ,雙重 分工 之下,AI產業應用的 工業化大生產 有了更充分的基礎。

    隨著大模型加速孵化行業應用創新,使能千行百業智能化升級,產業變革將全面開花,蓬勃向上的氣氛也將形成,而這,正如支撐大模型發展的昇騰所強調的,是一種屬于技術時代 AI向上的力量 。

    工業化大生產 三維聯動,AI向上的力量彰顯

    當然,回顧歷史, 工業化大生產 的形成不只有靠 社會化大分工 ,還需要一系列條件促成并推動不斷前進。

    在AI的產業應用這里同樣如此。具體來說,這包括三個維度,也是當下華為、昇騰與行業參與者在共同完成的事。

    1、提供生產所需要的充足資源保障 算力基礎設施廣泛建設

    電、石油等資源是工業化大生產的必備資源,類比到AI應用的生產,算力就成為這種不可或缺的資源。

    這其中,算力網絡統籌全國AI算力資源,形成如同水、電一樣的基礎設施,對需要大算力才能支撐的大模型至關重要。

    2021年9月,中國科學技術信息研究所聯合鵬城實驗室、AITISA發布《人工智能計算中心發展白皮書2.0》,2021年底,鵬城實驗室牽頭成立了人工智能算力網絡推進聯盟,推進各地人工智能計算中心聯接成網,2022年6月, 中國算力網 正式上線。

    就在本次世界人工智能大會上,沈陽、廣州、重慶、昆明、福州、長沙、河北(廊坊)7個新增節點接入中國算力網,至此網絡中已有超過20個節點。再加上,技術層面多個人工智能計算中心間的AI算力調度與協同訓練已完成初步驗證,在業界的共同努力下,全國AI算力一張網已經初具雛形。

    事實上,鵬城實驗室的行動,一直處在國家 東數西算 工程與全國一體化算力網絡的布局下,按照國家有關部委要求在進行。現在中國算力網初步落地,將推動自主創新的算力網絡技術體系的成熟,實現全國大型算力的協同調度與高效計算, 讓用戶像用電一樣使用算力服務 ,這不僅僅讓大模型的創新發展更有底氣,更為數字經濟時代打造了一個關鍵的算力底座。

    2、提供高效 生產 的全程輔助 大模型開發使能平臺、AI開發框架加速創新

    現代科技創新與工業化大生產同頻共振,前者推動后者不斷提升效率和效果。在AI這里,平臺和工具的創新同樣推動著大模型快速發展,成為重要的輔助力量。

    這方面,昇騰為產業界提供的完整的大模型開發使能平臺最為典型。

    從基礎模型到應用開發的全流程,該平臺推動大模型易開發、易適配、易部署,在其支持下,已有覆蓋語音、視覺、多模態等多個領域的數十個全球領先的大模型問世,包括鵬程.盤古、鵬程.神農、紫東.太初、武漢.LuoJia、華為云盤古系列等有影響力的大模型。

    此外,大模型的開發還需要具備能力適配的AI開發框架。這方面,2020年開源、作為昇騰AI全棧體系重要一環的昇思MindSpore并非只是為了大模型而生,卻充分展現原生支持大模型開發的能力,一躍成為大模型開發的重要 操作系統 ,紫東.太初等知名大模型的開發過程都使用了昇思MindSpore AI框架。

    3、加速最終 產品 的市場推廣與有效利用 產業聯合體讓快速對接的產業場景

    工業化大生產與工業產品的消費始終互為因果,前者推動后者有更好的體驗和價值,后者推動前者有不斷前行的動力。AI應用面向產業的相互關系于此類似,只有能夠深入到產業、產生改變與進化的價值,才有動力持續創新與迭代。

    因此,大模型的產業化落地就成為AI產業應用 工業化大生產 最后的、關鍵的環節,華為與業界共同推動的圍繞特定大模型的 產業聯合體 ,應運而生。其價值,按胡厚崑在WAIC上的發言,是 很好的打通科研創新與場景應用之間的斷點,讓懂AI的人了解行業,讓懂行業的人也了解AI 。

    就在不久前,智能遙感開源生態聯盟(武漢.LuoJia)作為一個產業聯合體就舉辦了第二次會議,聯盟成員企業上海數慧、漢達瑞、航天宏圖、武漢珈和科技等分享了基于聯盟創新成果的最新行業方案,36家成員單位加入聯盟當中。

    類似的,還有多模態人工智能產業聯盟(紫東.太初),在遙感和多模態兩個領域,已經有70多家科研機構和企業加入,孵化了20多個行業新應用。

    此外,本次世界人工智能大會上,由學術界、產業界領軍人物和30多家全球頭部流體力學高校、科研院所與龍頭企業共同組建,智能流體力學產業聯合體宣告成立,旨在推動飛機、高鐵、汽車的設計中AI與傳統流體力學的深度融合,加速大制造產業智能化升級。

    可以料想的是,未來隨著大模型的發展,將有更多與之匹配的產業聯合體運作起來,其意義,在于更多創新與應用力量將匯聚起來,推動大模型直通產業,孵化出大量具體的行業應用成果,展現AI的變革力、開創產業新空間。

    結語

    挖掘大模型的優勢,讓AI產業應用實現 工業化大生產 ,從基礎設施建設、技術創新到產業落地,在華為、昇騰以及行業參與者的多方努力下,多層次的動作已經開始,基本的發展框架已經搭建好,剩下的,是每個 模塊 持續深化下去。

    當然,這其中有些補充的環節還需要跟隨完善,例如,就像實體產品的 工業化大生產 需要更高素質的勞動力一樣,AI產業的人才隊伍建設也必不可少,無論是華為聯合教育部推動人工智能人才培養計劃,還是昇騰社區為開發者人才提供 學-練-訓-賽 全周期成長路徑,都是這個目標下的產物。

    一個個 補丁 被打上后,大模型時代人工智能產業正迎來科研突破,行業應用落地進入了關鍵的加速期,昇騰AI將最終賦能產業、改變千行百業,展現出向上的力量。

    *本文圖片均來源于網絡

    *此內容為【響鈴說】原創,未經授權,任何人不得以任何方式使用,包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。

    【完】

    曾響鈴

    1鈦媒體、品途、人人都是產品經理等多家創投、科技網站年度十大作者;

    2 虎嘯獎評委;

    3 作家:【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者;

    4 《中國經營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜志特約評論員;

    5 鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者;

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    7 騰訊全媒派榮譽導師、多家科技智能公司傳播顧問。


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