申耀的科技观察
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毫无疑问，人工智能正在成为各行各业下一波数字化转型的前沿，包括语音识别、人脸识别、自动驾驶、智慧医疗，智慧金融、城市大脑在内的一大波以AI为依托的新技术以及新应用，似乎是一夜之间在全球乃至中国迎来了爆炸式生长。
在此过程中，AI算力作为推动行业智能化落地的“源动力”，不仅是其中最重要的元素，更始终是华为希望通过智能计算赋能千行百业智能化转型的基础。
可以看到，华为如今已构建起芯片级起跳的AI能力。早在2018年10月份的华为全联接大会上，华为首次发布了两款昇腾AI处理器昇腾910（Ascend 910）和昇腾310（Ascend 310），在2019年初，华为又发布了基于ARM架构的鲲鹏920。正是这两次重要的发布，形成了华为智能计算的算力底层。
在此基础上，基于昇腾AI处理器的华为Atlas人工智能计算平台，也正通过芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案，以及模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造出了面向端、边、云的全场景AI能力，可以说为整个行业智能化的转型提供了“全栈全场景”的AI算力。
那么，面向未来，华为昇腾和Atlas又会给整个行业带来哪些惊喜？特别是对于开发者而言，借助华为所提供的全栈全场景 AI解决方案，又能够激发哪些新的创新力呢？3月27日-28日召开的华为开发者大会2020（HDC.Cloud），就将为大家揭开这个谜底。
大咖面对面，
探究深度学习未来趋势
我们知道，以深度学习为主的算法正在成为人工智能的“加速器”，这也是目前主流科学家能达到的最为成熟的机器智能。
目前，深度学习在人脸识别、语音识别、精准医疗以及无人驾驶等领域正被广泛的应用，但深度学习本身的发展也面临着众多困境。例如，什么样的场景深度学习可以大展手脚？什么样的问题技术上不适合使用深度学习？什么样的场景急需深度学习提供解释性？换句话说，未来AI如果要规模推广落地的话，就需要解决可解释的问题。
而这也正催生出了“可解释AI”的出现，只有当AI可以跟我们在合理的方式，并按照人类所期望的水平上，给出合适的解释时，我们才会逐渐建立对人工智能服务的信任，并且构建一个更好的共生空间。
华为MindSpore首席科学家陈雷
在此背景下，本次HDC大咖面对面沙龙中，作为华为深度学习计算框架MindSpore的首席科学家陈雷，就将从深度学习计算框架所面临的发展趋势和挑战出发，为大家讲解一个重要的话题——如何理解日益复杂的人工智能模型和算法以及华为在“可解释”AI领域所进行的前沿探索和实践。
据了解，作为人工智能领域的“大拿”人物，自2005年以来，陈雷就在香港科技大学展开了对工业领域AI的研究，虽然当时各类的模型如百花齐放，但他敏锐的观察到，这些模型往往不能在真实场景中达到工业界期望的效果，其中一方面是因为模型本身的限制性，而更多是因为在真实数据上，对不确定数据缺乏高效的建模和处理能力。
有鉴于此，陈雷立即专注于针对数据底层基础操作进行优化，并且逐渐发现以概率语义来描述真实世界中的业务数据，具备最好的灵活性和可计算性，并以此设计了一系列在概率语义上的基础操作，如聚合、图搜索、实体匹配等。
也正是因着这段时间的研究，在陈雷担任华为MindSpore首席科学家时，对于深度学习底层如何建模并处理数据问题非常的关注，并提出了包括新型数据格式等多个底层数据优化方案。
不仅如此，对于从非结构化数据中获得知识的兴趣也一直驱动着他对于构建具备更完备的知识处理能力的计算系统的研究，尤其是对知识图谱的自动化构建、推理等方面的研究。众包计算和知识图谱这两方面的研究，更让他意识到了随着计算服务的发展，机器和人交互的边界的设计也变的非常重要，同时也在华为MindSpore的前沿研究中大力推进可解释AI技术的研发工作。
因此，在3月27日下午14：00开始的大咖面对面沙龙中，陈雷将提纲挈领的讲述在几个主流研究方向的基本思路、主要方法和对应的挑战，如可视化方法、由数据驱动的局部或全局解释、加入外部知识的AI解释等。同时，也会介绍华为在可解释AI方向上的进展思路和目标，以及现在在反事实解释、知识增强的智能系统等方向的进展，值得期待！
三场技术沙龙，
深入行业AI使能之路
除此之外，今天AI也正在变为千行百业实现数字经济的重要抓手，通过智能化连接企业的数据资源、处理交易、变革流程、赋能组织，从而推进行业和企业的业务创新和管理变革，转变生产经营和管理方式，无疑是融入数字经济大潮的必由之路。
但我们也必须看到，尽管这几年AI的热度持续不减，AI的算法突飞猛进，AI的应用层出不穷，但AI真正在行业落地的进度却并不快。归根结底，一方面源于AI技术研发和行业应用之间，还隔着一道鸿沟，即AI技术和算法需要找到AI应用的场景；另一方面，则是AI算力需要更好的普及化，即让AI更好的赋能行业，打造出适用于更多行业的AI解决方案。
基于此，3月27日下午开始的3场技术沙龙，华为和行业专家也将带来相关的解决方案和案例分享，真正让开发者借助华为的行业AI使能之路越走越宽、越走越有力量。
14：00-14：50，华为智能计算技术专家何剑将介绍《昇腾AI开发辅助工具包，实现开发效率提升》的主题演讲。
如何高效的开发AI模型算子和应用，是每个开发者都非常关心的事情。为此，何剑将介绍如何使用相关开发辅助工具高效开发TBE算子，通过一键式模型分析工具来进行模型分析并转换，通过单算子模型生成工具为单算子整网进行准备，通过算子及网络验证工具来验证算子及插件的正确性。
在本场沙龙中，开发者将可以深入了解到以下内容：AI推理业务部署全流程；AI模型转换的过程及注意事项；学习如何进行单算子验证及整网验证；学习如何利用工具自动进行精度对比等。
15：00-15：50，华为智能计算A推理业务迁移专家陈常水则会给大家带来《四步法实现AI推理业务向Atlas平台迁移》的主题分享。
华为Atlas人工智能计算平台，作为华为全栈全场景AI解决方案的重要组成部分，包括了芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案，以及支持包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等在内的全场景部署环境，真正为企业及开发者提供了全栈全场景人工智能平台。
为了更好的使能行业智能化转型，陈常水将会向开发者介绍基于Atlas的人工智能计算平台的业务迁移，从“迁移评估、业务迁移、性能调优、测试验收”四个步骤解读如何将AI推理业务迁移至昇腾 。
本次沙龙中，开发者可以了解Atlas人工智能计算平台，资料获取和求助途径 ；进一步了解AI推理业务向Atlas平台迁移，了解Atlas开发框架以及及如何基于Atlas运行样例等内容。
16：00-16：50，上海高重信息科技有限公司研发专家沈化义将分享《基于智能小站如何实现边缘智能化部署及管理》的成功经验。
技术和商业模式更迭重构时，往往是把握红利最好的时期。聚焦到银行领域，那就是随着银行网点向智能化和轻型化的不断转型，电子渠道和自助渠道对传统交易和业务的替代率增长，未来银行网点将不再是办理传统业务的场所，而是逐步向服务化和销售化转型，网点功能提升的重点将转向客户服务体验，为客户的多元化理财需求提供顾问式咨询服务。
但银行智慧网点的实现往往面临着三大挑战，包括网络面临着集中管控的需求；AI技术的大量运用，带来了网点的分析处理能力的提升；此外，网点设备也需要走向智能化运维。
面对这些挑战，沈化义的本次主题演讲将围绕端侧网点场景的边缘智能化，边缘设备部署及管理等方面进行应用技术阐述。在本场沙龙中，你可以了解到如何利用边缘小站能力，深挖AI算力潜力，通过远程运维，提升性价比；学习基于Atlas 500平台开发技巧和业务设计技巧；以及了解实际案例中，金融、交通应用一体化AI设备，如何发挥其最大价值等关键知识点。
总的来说，通过打造“全栈全场景”的AI能力，华为不仅能够让更多开发者们搭乘上AI的“技术快车”，也必然能够为整个社会带来“普惠AI”的能力。从这个角度来看，3月27日的大咖面对面和3场技术沙龙，开发者千万不容错过。
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申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。
