駕乘華為雲 成就 AI 開發者的不凡

從PC到互聯網、移動互聯網、雲計算、大數據，再到現在的人工智慧、區塊鏈，半個多世紀以來，人類科技正以前所未有的速度飛速迭代。

而緊跟潮流、抓對技術方向發展風口的開發者則大多數都成為了新時代的弄潮兒，默守陳規者則在時代的濤聲中逐漸湮滅。有人說下一個五年將是人工智慧的時代，不懂人工智慧的開發者將會被淘汰，此話雖說有些誇張，但未來不具備人工智慧開發能力的開發者被淘汰的幾率會大大增加則是大家的共識。

在CSDN舉辦的關於「未來五年，不懂人工智慧的程序員是否會被淘汰」的調查中，88%的開發者都認同未來五年需要具備開發人工智慧相關應用的技能。

不過，實際上，目前具備人工智慧開發能力的開發者並不是很多，據CSDN統計，在CSDN擁有的二千多萬註冊開發者中，只有26萬人具備人工智慧開發能力，佔總註冊人數的1%不到，而據估計，未來的三年，這個數字將是20%，所以有大量的開發者需要補充自己的AI技能。

然而，對於開發者來說，要學習AI的技能，門檻還是很高的。先不用說為計算力所支付的大筆資金，單單是從構建、測試到部署，就令開發者望而卻步。因為沒有合適的AI開發平台，開發者往往可能需要通過上千行代碼的輸入才能構建一個應用，經過上萬次的調優可能才會換來一次成功的部署，這就會讓開發者不斷地在「調優」、「測試」、「部署」的過程中無限循環，無法將主要精力集中在AI應用的開發上，從而最終導致效率低下，創新力耗盡。

總結來說，算力貴、構建難、部署繁成為開發者想要涉足AI開發需要翻越的三座大山，而這三座大山阻斷了眾多開發者的AI夢想，開發者急需好的AI開發解決方案，能夠一舉解決這三大問題。

華為雲AI解決方案助開發者翻越「三座大山」

華為雲深知開發者在學習AI開發方面遇到的問題和挑戰，為此，華為雲憑藉自身在開發方面積累的豐富經驗和深厚沉澱，推出了眾多AI開發解決方案，助力開發者翻越「三座大山」，輕鬆化解他們在AI開發方面的問題和挑戰。

這些AI開發解決方案包括華為Atlas人工智慧計算平台、ModelArts一站式AI開發平台、SoftCOM AI通信領域一站式AI開發平台、ServiceStage微服務解決方案以及IEF智能邊緣平台。在今天深圳舉辦的「DevRun?選擇不凡，華為雲開發者沙龍2019」上，華為雲的眾多技術大咖為到場的數百名開發者詳細的介紹了這些AI開發解決方案。

華為Atlas人工智慧計算平台依託華為Ascend AI晶元，為開發者提供一個覆蓋端、邊、雲全場景的算力平台。

其友好易用的集成開發環境MindSpore Studio提供了一套可視化業務編排、代碼自動生成到編譯運行的一站式AI開發平台。開發者只用通過拖拽圖形化業務節點、連接業務節點、編輯業務節點屬性的方式編程編排，極大的降低了開發的門檻，實現業務流程編排「0「編碼。

它還支持Caffe/Tensorflow等離線模型的的轉化和導入、多種日誌查看、Profiling性能分析等功能。結合Atlas 200 DK AI開發者套件，開發者可以30分鐘快速的搭建AI開發環境，應用一次開發即可實現端、邊、雲全場景部署。

華為智能計算AI生態發展經理黃磊

華為雲ModelArts，提供全流程的AI開發服務，海量數據處理、大規模分散式訓練、自動化模型生成，端-邊-雲模型按需部署，運維管理，幫助用戶快速創建和部署模型、管理全周期AI工作流，滿足不同開發層次的需要，降低AI開發和使用門檻，實現系統的平滑、穩定、可靠運行。

它同時面向無AI基礎的業務開發員、AI初學者、AI深度玩家三類用戶，涵蓋從數據處理、演算法開發、模型訓練、模型管理、應用部署的全部環節，獨有的數據處理、智能標註能力可以節省50%-80%的人力，它還使用自身預置的30+預置模型進行遷移學習，簡化模型創建，即使零基礎的AI開發人員也可以零代碼的僅僅通過三個步驟創建AI模型，從而為應用開發者、公民數據科學家、AI專家、AI智能運維提供了一個極簡的AI一站式開發平台，再配合HiLens攝像頭，可以輕鬆搭建端雲協同的AI應用。

近期還推出了一系列的《ModelArts-Lab AI實戰營》，通過案例實戰和社區交流，幫助開發者的AI能力逐步成長。

華為雲EI開發者生態發展經理林旅強

華為雲SoftCOM AI是專註通信領域的一站式AI開發平台，可以幫助電信運營商解決傳統運營商網路資源利用率低、能源消耗高、運維效率低的普遍問題，構建一個敏捷、自動化、智能化的「自動駕駛"網路。

網路自動駕駛基於三層智能、雲地聯動、開放極簡的創新架構構建而成，通過SoftCOM AI為其賦能，可以實現自治、自優、自愈、自動的新型網路，使得電信數據處理效率提升4倍以上，訓練集獲取耗時節省90%，同時也能實現用戶數據端到端的安全。

此外，SoftCOM AI還將華為幾十年來在通信方面的經驗融入該平台，可以幫助開發者快速完成模型開發訓練、支持聯邦學習，能夠滿足數據安全的要求，同時，它也支持TensorFlow、SparkML、Caffe、Mxnet等多種主流演算法框架以及遷移學習，可以讓模型快速適配使用，其嚮導式的開發模型也將大大提高開發效率。而數據湖服務為開發者提供數據清洗，數據標註等數據治理一整套工具鏈服務。

同時提供自有的開放數據集服務及基於實驗室模擬構造的數據生成服務，解決開發者沒有數據的困難。在部署方面，SoftCOM AI訓練態部署同時支持華為公有雲部署、合營雲部署、混合雲部署三種模式，運行態推理框架部署支持設備嵌入、網管集成、公有雲部署和私有雲部署四種模式，可以輕鬆滿足各種業務場景需求。使開發者效率提高80%，大型DC的PUE降低10%、小區流量和容量提升18%。

華為SoftCOM AI雲服務專家黃海軍

華為雲ServiceStage微服務解決方案集諮詢、框架、平台、工具、生態於一身，提供ServiceComb、Spring Cloud和Service Mesh多種解決方案，降低企業遷移成本，覆蓋微服務開發以及運維的全生命周期，基於ServiceStage流水線可以實現全流程的「自助式」開發、集成、驗證與上線。

一鍵生成持續交付環境，自動生成應用框架代碼、構建、部署及測試環境，Java、go、node.js、php、python、ruby、.net等多語言支持，也支持CodeHub、GitHub、Gitee、GitLib、Bitbucket等多種源碼倉庫，簡單易用的GUI一站式治理控制台可以實現分散式系統細粒度治理和高可用保障，使開發人員只需聚焦業務，而無需考慮其他，大大提升了AI開發者的效率。

華為雲微服務產品經理劉雲華

華為雲智能邊緣平台IEF，將華為雲服務延伸到邊緣，且保持邊雲生態一致，在邊緣和華為雲保持一樣的使用體驗。基於同一個雲平台，應用和服務構建一次，運行無處不在。智能邊緣平台把華為雲AI能力、大數據能力等延伸到邊緣，並與雲上服務完成數據協同、任務協同、管理協同、安全協同。

IEF具有基於雲原生的邊緣資源全生命周期管理，原生支持Kubernetes與Docker生態，支持邊緣、雲側微服務的統一管理和編排。也支持百萬邊緣節點管理和橫向擴展。另外，IEF還支持Docker構建邊緣應用，輕量化應用管理，快速啟動、升級，支持Python、NodeJS等函數引擎，能夠快速響應邊緣的事件，具備海量應用監控、告警、日誌等運維管理的能力。

特別的，IEF還具有豐富的智能邊緣市場，可以滿足用戶在各場景下的業務需求，同時也支持多種IoT設備管理和數據接入。

華為邊緣雲技術生態發展經理歐爭光

全棧全場景AI解決方案令開發者構築「不凡」

華為Ascend AI晶元、Atlas人工智慧計算平台、ModelArts一站式AI開發平台、SoftCOM AI通信領域一站式AI開發平台、ServiceStage微服務解決方案以及IEF智能邊緣平台實際上為AI開發者打造了一個全棧全場景的AI解決方案，將大大簡化AI開發者開發AI應用的過程，提升AI開發者的效率，降低AI開發門檻，賦能開發者。

而依託華為雲全棧全場景的AI開發解決方案，將能輕鬆化解AI開發算力貴、構建難、部署繁的三大挑戰，使開發者能夠更加聚焦於AI應用的創新，從而激發開發者天馬行空的想像力，構築各種不凡的AI應用。

「選擇不凡、必成就不凡」，華為雲開發者沙龍2019深圳站的成功舉辦，再次表明了華為雲要將普惠AI進行到底，全力賦能AI開發者的決心，而這樣的沙龍，華為雲也將會持續不斷的一直進行下去……

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