做開發者的「沃土」 華為云為AI產業注入原動力

連續三天的華為HC2018，像是一幕以AI為主題，情節起伏的完整劇集。

第一天的AI全棧戰略實際上是展示了「華為有什麼」；第二天的行業解決方案，本質上是在談「華為能做什麼」；而第三天的華為雲最為務實，講的就是「華為雲要怎麼做」。

也許，這一次的「華為雲要怎麼做」會讓很多人感到驚奇，因為過去華為的研發和業務都是以客戶為中心，而今天新的定位則是：開發者。

在我印象里，這應該是華為史上如此濃墨重彩的投入開發者生態。

華為從不作秀，但每當時機合適的時候，卻從不手軟。

只要華為做出決定，一定會義無反顧，那麼這一次華為雲對AI開發者的重點投入，背後有哪些驅動力？

「沃土」讓黑土地變成人才的「大草原」

AI產業的競爭，說到底是人才和知識儲備的競爭。

只有培育更多的開發者，不斷加強基礎研究，才會獲得更多的智能技術。

這兩年被廣泛熱議的中美AI實力的大對比當中，在AI人才這一項中，中國幾乎完敗於美國。

相關數據顯示：美國的AI產業人才總量約是中國的兩倍。

而在AI技術的基礎層人才數量上，美國則達到了中國的13.8倍。

美國的AI團隊人數在處理器/晶片，機器學習應用，自然語言處理，智能無人機4大熱點領域全面壓制中國。

儘管在在研究領域，中國在人工智慧領域的論文和專利數量保持高速增長，已進入第一梯隊。

但中國在人工智慧的研發人員規模上和梯隊建設上差距明顯。

正是為了彌補這樣的差距，10月12日，在HC 2018期間，面向開發者、合作夥伴、高校和科研機構，華為雲發布了沃土AI開發者使能計劃，以全棧、全場景AI為依託，全力發展開發生態，在AI資源提供、平台支撐、課程賦能、聯合解決方案等多方面提供支持，攜手各方打造用得起、用得好、用得放心的普惠AI生態。

我們知道，華為對自身的定位是生態的「黑土地」，過去這片「黑土地」能夠讓很多合作夥伴成長為參天巨樹，那麼今天面向開發者的這片「沃土」要生長的則更像是一片AI人才的「大草原」。

人工智慧是全新的技術體系，至少還有幾十年的路要走，美國雖然現階段在AI人才的占有比上取得了領先，但只要把中國打造成一個真正的「沃土」，培養出更多的AI人才，相信我們能夠很快形成AI產業的規模優勢。

華為雲的沃土計劃恰如其分的為開發者搭建了一個多層次的平台，不僅面對普通開發者，華為雲的合作夥伴，還面向各大高校和科研院所，吸引各個層次的開發者加入其中，共同推動中國AI人才體系的蓬勃發展。

為中國AI產業注入持續活力

做好開發者生態，就必然要走進開發者，並從開發者的角度去思考未來。

華為副總裁、華為雲總裁鄭葉來在調查後發現，AI的開發者主要面對著兩個根本性的難題：第一，開發效率低，標註、訓練、部署整個過程非常耗時。

第二，AI基礎資源尤其是算力稀缺且昂貴。

開發的低效主要體現在幾個階段，比如在數據標註與準備階段，數據標註與準備非常耗時費力，約占整體開發時間50%，所以有大家常說的「沒有人工就沒有智能」；在模型訓練階段，模型訓練的耗時過長；在模型部署階段，AI規模化落地，模型部署會非常複雜等等。

我們知道，AI開發者面對的是一個全新的世界，他們眼前沒有參照物，所以開發的效率是最為重要的標尺。

正是為了解決這一難題，華為雲發布了AI開發者平台ModelArts，它內置AI數據框架，以AI的機制來治理數據，用疊代訓練來解決標註的數據量問題，尤其適合數據量很大的場景，數據標註與準備效率百倍提升；它通過各類優化技術，在同樣的模型、數據集和同等硬體資源情況下，模型訓練耗時降低一半；它可以一鍵推送模型到所有邊緣、端的設備上，雲上的部署還支持在線和批量推理，滿足大並發和分布式等多種場景需求。

同時在解決了標註、訓練、部署之後，ModelArts還能幫助開發者提升開發的效率。

AI要規模化走進各行各業，必須要變成一種易掌握的基本技能。

ModelArts的自動學習功能，包括模型的自動設計與自動調參等，目的是讓每個開發者，都可以快速上手。

華為雲一直在強調AI的普惠，只有不斷的降低AI開發的門檻，打破AI開發過程中遇到的困難，讓更多的人能夠參與到AI的開發當中來，這才是華為雲所希望的普惠AI。

一如鄭葉來所說：「ModelArts 是可以讓開發者上手更快、訓練更快、部署更快的全流程平台。

華為雲以更快的AI平台，致敬開發者，共同推進普惠AI。

」

在我看來，華為雲當初發布EI智能體時，就已經給出了「行業+AI」的玩法，憑藉公有雲，將AI技術模塊化，提供一站式的人工智慧服務，讓傳統企業和小微企業能夠受惠於AI的普惠。

而對開發者平台的發布則讓普惠AI，擴展到更廣的人群，更多的行業。

這顯然是是華為給整個AI產業注入的最有價值的原動力。

AI人才培養計劃，華為無愧「沃土」之名

在過去，中國人才培養的體系與實際的行業需求之間，存在巨大的落差。

回到人工智慧的角度，AI技術必須結合行業實踐才能發揮最大效能，基礎人才的培養需要技術與實踐雙管齊下。

華為雲早已深刻的注意到了這個細節，所以在基礎人才層面，華為雲宣布給每個開發者提供20小時免費訓練，協助開發者入門，並向入門級開發者，提供21天AI訓練營。

同時，為提升開發者技能，華為雲將不定期舉辦AI開發者大賽，以賽促訓，而針對大賽佼佼者，華為雲提供專屬的創新孵化營，協助開發者把開發成果轉化為商業價值。

而針對AI人才的梯隊建設，更能夠體現華為的高視角。

面向高校和科研機構，華為雲還啟動了AI人才培養計劃。

在計劃當中，不僅提供包含華為AI資源與AI套件支持的10億元規模的開發資源，來使能AI人才培養。

華為還與高校和科研機構共同開發AI課程，幫助出版圖書和教材，支持人才培養及科研探索；並幫助高校和科研機構建設AI學院、研究院，協助建設人工智慧實驗室，協助參與教育部AI相關的產學育人項目。

同時，協助培養AI教師，高校和科研機構的學生可通過考核獲得華為AI證書等等。

實際上，業界也不乏針對AI人才的培養策略，但華為雲對AI人才的培養，覆蓋了在校大學師生，企業AI從業者、開發者以及華為雲AI生態當中的合作夥伴，這種從內到外的全面使能，消除了每個層次AI人才的斷層現象，從全產業鏈的視角滿足了整個產業鏈對AI人才的渴求。

在我看來，華為身上有一種可貴的品質，就是從不追逐眼前的短期利益，總是能夠著眼於大局。

成為AI開發者的「沃土」，華為的「智能世界」，身邊應有千千萬萬的同路人。

（鄭凱）