在2021年世界人工智能大會(huì)（WAIC）上，華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家黃之鵬以“下一代AI基礎(chǔ)軟件能力展望”為題，分享了華為對(duì)人工智能基礎(chǔ)軟件未來(lái)發(fā)展的洞察與規(guī)劃。他指出，隨著AI應(yīng)用場(chǎng)景從實(shí)驗(yàn)室走向千行百業(yè)，基礎(chǔ)軟件的演進(jìn)將決定AI產(chǎn)業(yè)的寬度與深度。黃之鵬強(qiáng)調(diào)，下一階段的AI基礎(chǔ)軟件需要具備四大核心能力：**

是統(tǒng)一的多生態(tài)支持能力。現(xiàn)有的AI框架碎片化現(xiàn)象嚴(yán)重，如TensorFlow、PyTorch、MindSpore雖各有優(yōu)勢(shì)，但底層架構(gòu)不一，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者難以在其上構(gòu)建跨平臺(tái)應(yīng)用。華為提出“共建全場(chǎng)景AI”理念，希望打通硬件與上層框架的壁壘，實(shí)現(xiàn)一句代碼跑在各種芯片上的工程愿景。黃之鵬坦言，這不是框架對(duì)抗的時(shí)代，而是融合共生。

重點(diǎn)聚焦算效比與高效調(diào)度的提升。AI發(fā)展到大型語(yǔ)言模型，模型中千億、萬(wàn)億參數(shù)不再罕見(jiàn)，這類巨型模型極挑戰(zhàn)硬件資源池與調(diào)度能力。黃之鵬詳細(xì)解讀華為瑤光智慧云腦驅(qū)動(dòng)的“靈動(dòng)動(dòng)量分解”（TAC）等技術(shù)，專門應(yīng)對(duì)需要數(shù)萬(wàn)日/件參量的大型作業(yè)瓶頸，并用數(shù)據(jù)表示強(qiáng)化這些調(diào)優(yōu)方案的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練縮短效果可實(shí)現(xiàn)70%以上。

再次，就是開(kāi)放開(kāi)箱即用的高端能力方面——預(yù)訓(xùn)練的大模型逐漸構(gòu)筑穩(wěn)固的價(jià)值基石，進(jìn)一步強(qiáng)化開(kāi)源開(kāi)放融入政企百業(yè)。以盤(pán)古大模型家族系列出現(xiàn)打破早期短途機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)洗鉛。彭承科技—來(lái)自山海薈科學(xué)榜單都建立在場(chǎng)景范系統(tǒng)助推驗(yàn)證。

**黃之鵬亦切重引導(dǎo)構(gòu)建易感或擬真的垂直下一代調(diào)方自治治理能力，除了知識(shí)體系的易對(duì)接度與多語(yǔ)言的多模態(tài)輔助決策保障人工場(chǎng)景不斷釋放潛能指向工業(yè)與科學(xué)計(jì)算賦能方案。”

他在中談到升級(jí)重構(gòu)新三大平臺(tái)體系希望關(guān)鍵三件套層層打通決策主體迭代推與完整更早的企業(yè)神經(jīng)一本地開(kāi)發(fā)環(huán)境繼續(xù)扶持標(biāo)桿級(jí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)。毫無(wú)疑問(wèn)華山談?wù)摗畂pen safe smart accElerated持續(xù)靠近世界前瞻科技全化道路正助中華搶步推開(kāi)大規(guī)模協(xié)同的社會(huì)進(jìn)步圖志。

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