华为云人工智能科学家，IEEE Fellow 田奇认为：AI 技术越来越多地进入各个领域，全方位改变了人们的生活样貌，承载着人们对未来城市的想象。但是今天 AI 开发仍处于作坊模式，一个场景需要开发一个模型，模型开发周期长达数月，无法快速适应城市数字化转型过程中越来越多的创新场景。华为云发布的盘古系列大模型，可以实现一个大模型在众多场景中的泛化和规模复制，让 AI 开发由作坊式转变为工业化开发的新模式。让城市智慧应用的快速创新成为了可能。盘古大模型能够支撑城市各行各业、丰富多样的创新、智能应用，是因为有强大的 AI 算法、算力和数据吞吐能力做基础，是城市数字化转型的智能基础设施。据悉，华为云发布的盘古系列超大规模预训练模型，包括 30 亿参数的全球最大视觉（CV）预训练模型之一，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB 训练数据的全球最大中文语言（NLP）预训练模型。后续，华为云还将陆续发布多模态、科学计算等多领域预训练模型。目前，盘古 CV 大模型已经在工业、能源、医学影像、金融、环保等 100 余项实际任务中得到了验证，不仅大幅提升了模型精度，还能平均节约 90% 以上的研发成本。同时，在 ImageNet 1%、10% 数据集上的小样本分类精度上均达到目前业界最高水平（SOTA），ImageNet 上线性分类评估首次达到了和全监督相比拟的结果，累计赢得十余个业界挑战赛冠军。华为云盘古大模型背后依靠的是华为底层软件、训练框架、ModelArts 平台协同优化，充分释放算力，达成全栈性能最优。2020 年，华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts 进入领导者象限，连续夺得中国公有云服务机器学习市场份额第一的成绩。这一年 ModelArts 持续进化发布了 3.0 版本，汇聚不断创新的 AI 技术，协同华为云智能体、知识计算等行业 AI 落地方案，走进 600 + 政企客户项目，积极践行普惠 AI 的理念，助力行业智能升级。

人工智能已经有70多年的历史，三个学派，符号主义学派，联结主义学派和行为主义学派，人工智能已经在很多产品和商业场景中国发挥了巨大的作用，如语音识别，人脸识别，机器翻译，数据分析等。人工智能应用特点 灵活性，性能（高效，功耗低，内存小，成本低），鲁棒性，公平性，可解析性，安全性人工智能应用的商业化场景，自动驾驶，语音助手，智能制造业，医疗，地理，天文，金融，数字政府等1956年夏季，John McCarthy、Marvin Minsky、Claude Shannon等人在美国举办的达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”的概念。这是人类历史上第1个有真正意义的关于人工智能的研讨会，也是人工智能学科诞生的标志，具有十分重要的意义。人工智能概念一经提出，便收获了空前的反响，人工智能历史上的第1股浪潮就这样顺理成章地形成了，该浪潮随即席卷全球。当时，普通大众和研究人工智能的科学家都极为乐观，相信人工智能技术在几年内必将取得重大突破和快速进展，甚至预言在20年内智能机器能完全取代人在各个领域的工作。1973年《莱特希尔报告》的出现将其终结，该报告用翔实的数据明确指出人工智能的任何部分都没有达到科学家一开始承诺达到的影响力水平，至此人工智能泡沫被无情地戳破，在人们幡然醒悟的同时，人工智能历史上的第1个寒冬到来，人们对人工智能的热情逐渐消退，社会各界的关注度和资金投入也逐年减少。20世纪80年代，专家系统（Expert  System）出现又让企业家和科学家看到了人工智能学科的新希望，继而形成人工智能历史上的第2股浪潮。

致华为云用户的一封挑战书亲爱的华为云用户：展信，就不要再跑了，不赢个礼品庆祝开学像话嘛！听过那么多的AI、IoT和DevCloud，这一次不如亲自来体会一下实践操作，创建你自己的mode！华为云AI&IoT&DevCloud诚挚邀请您参与新学期挑战赛，还有手机、耳机、机械键盘、京东卡等大礼等你来拿！赛事时间：2021.9.3-2021.10.10 戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛  戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛  戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛 为了激励大家新学期好好学习我们设置了丰厚的大奖！手机平板耳机送不停！冲冲冲！ 奖项一：报名有奖报名大赛即可参与抽奖：奖品为华为畅享Z 5G 6GB+128GB 全网通版、华为蓝牙耳机free buds3、华为手环4以及50元京东卡。（该项奖励仅限2021年9约1日后注册的新用户参与，欢迎我们的新伙伴嘛~） 奖项二：邀请伙伴奖活动期间，在活动报名页面点击报名后，点击分享按钮，生成属于自己的专属二维码海报或链接，保存并分享海报或链接邀请好友报名，按要求完成任务即可拿奖，奖励详情见下表。 奖项三：直播互动奖直播期间参与互动，将有机会获得华为云周边大礼包、便携鼠标、京东卡等奖品。 奖项四：积分闯关奖积分规则：总积分=笔试题积分+实践题积分+附加题积分笔试题计分规则：AI、IoT和DevCloud三个赛道三套试题，每套试题100分，总计300分。实践题计分规则：AI、IoT和DevCloud三个赛道，一共六道实践题，每道15分，在每个赛道完成实践并按要求上传实践结果即可获得15积分，在DevCloud赛道上提交作品还可以参与抽奖。附加分计分规则：在创意工坊内上传自己在Modelarts、IoT和项目管理中完成的创意作品或者学习感悟，按照评审要机制可获得1-10分附加分。关卡汇总本次赛事共设置3条赛道：AI赛道、IoT赛道以及DevCloud赛道。  AI赛道>>>  1）笔试题（100分）华为云AI学习者所需要掌握的AI基础知识和ModelArts平台基础操作，>>>点击此处参与华为云AI基础测试题自测，可多次答题。2）实践一（15分）按照操作指导书的详细介绍，一步步生成模型并分享，即可完成任务，难度指数⭐【新学期挑战赛AI一】使用ResNet50预置算法训练美食分类模型，>>>点击此处查看操作指导3）实践二（15分）预测未来宝宝的长相，使用基于GAN架构的神经网络模型，从输入的父母图像中提取latent representation，然后用算法将其按一定比例混合，生成宝宝图像，本案例有详细的操作指导书，难度指数⭐⭐【新学期挑战赛AI二】用BabyGAN：预测小孩长相，>>>点击此处查看操作指导4）AI有话说（10分）通过本次AI赛道的学习，通过分享自己在学习过程中的参赛心得、建议，或发表AI相关的文章到AI Gallery【AI说】的【其他】讨论专区，评论量最多的前 50名【AI说】作者可获得10分。>>>点击此处即可跳转至AI Gallery的【AI说】地址若需查看AI赛道完成情况：>>>点击进入AI Gallery的个人中心即可查看  IoT赛道>>>  1）笔试题（100分）>>>戳此链接即可参与答题2）实践一（15分）：打卡华为云IoT物联网体验馆（难度指数 ⭐）华为云IoT的物联网体验官（即IoT Stage）为大家提供物联网产品线上体验。众多优质的物联网解决方案如智慧交通、智慧城市、智慧园区等，在体验馆一键就能秒级进入体验Demo，以沉浸式体验帮助帮助大家更好地理解物联网应用是如何在各行业发挥作用的。大家可以在体验这些优秀物联网行业应用的同时，构思一下自己创意，然后创作自己的作品参与>>>创意工坊环节挑战！查看具体打卡要求戳>>>打卡华为云IoT物联网体验馆3）实践二（15分）：0基础玩转华为云IoT，构建你的智慧生活（难度指数 ⭐⭐⭐）作为一位即将用代码改变世界的开发者，一定也想过用代码将自己的生活智能化。本关卡将会教大家在华为云IoT平台上，通过构造智能门控、智能灯泡和智能加湿器等智慧生活场景，基于设备模拟器上报数据，结合平台的设备联动规则，实现对家居环境的智能感知和数据分析，构建你的智慧生活。通过本关卡，不仅能掌握华为云物联网平台的基本功能特点与操作方法，还能学会设备模拟器的使用方法，为后续进行物联网作品创意的开发打下基础！查看具体打卡要求>>>戳快速构建智慧生活   DevCloud赛道>>>  1）笔试题（100分）>>>点击此处参与答题2）实践一（15分）使用“项目管理”完成新学期规划，>>>点击此处查看操作指导手册，提交作品截图，还有机会抽取价值465元的案例学院卡。作品提交地址为>>>点击提交实践一作品，参与抽奖3）实践二（15分）完成“基于DevCloud进行黑白棋实时对战游戏开发”沙箱实验，>>>点击此处开始实验闯关装备【规则说明】1）请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）；2）参与邀请有奖的用户，在达成最低邀请人数要求的前提下（未达最低人数要求则奖品轮空，匹配对应的其他奖品），按邀请人数进行排名，若邀请人数一致，则按完成邀请的时间先后为标准，进行排名；有效邀请用户，注册华为云账号9月1日后。3）参与积分排名的用户，按照分数高低进行排名，若分数相同，则按获得积分的时间先后为标准，进行排名；4）大赛期间，任何恶意刷票、无效回帖、无效邀请等行为产生的新用户或积分将被视为无效数据；5）本次大赛，一个账号只能对应一个收件人，如同一账号填写多个不同收件人，不予发放奖励；6）本次大赛，活动获奖名单预计于活动结束后10个工作日内完成公示，25个工作日内完成奖品发放，发放时间根据实际情况动态调整，如有延期敬请见谅；7）最终解释权归大赛组委会所有。

2021年8月，华为发布6本“华为高校人才培养指定教材/华为ICT学院系列教材”丛书。丛书既可作为华为ICT学院相关专业课程的教学用书，也可作为学生考取对应技术方向HCIA认证的参考书。它们都分别包含哪些内容和知识点？有哪些优点特色？接下来，我们将推出五期好书推荐，分技术方向一一为你详解。 第一期，我们将解读《人工智能技术》这本书，让我们来一睹为快吧！ 内容简介本书能让读者了解人工智能研究和发展的基本轮廓，对人工智能有基本的认识，了解目前人工智能研究中的一些热点，掌握人工智能研究和应用中的一些基本原理和方法。 书中详细介绍了人工智能、机器学习、深度学习等概念，以及深度学习开发框架、华为AI开发框架MindSpore、华为Atlas人工智能计算解决方案、华为智能终端AI能力开放平台和华为云企业智能应用平台等方面的内容，既适合作为高等院校人工智能课程的教材和华为认证考试参考书，也适合计算机爱好者阅读。 优点特色理实结合：全书注重理论与实践的结合, 详解算法与框架的实际应用与实现方法, 着重训练与培养读者的创新思维。 条理清晰：全书在较为全面地介绍人工智能进展的前提下对一些传统内容进行了取舍；采用模块化设计，使读者能思路清晰地掌握知识。 通俗易懂：本书摒弃了以清单罗列知识点的生硬做法，用逻辑性更强的文字描述知识点与知识点之间的联系，更好地串联起各知识点。

科技产业，总是“各领风骚三五年”。从个人电脑到互联网、移动互联网、物联网……科技行业，每隔几年就会出现一个由技术变迁引发的新浪潮，造就影响时代的风流人物。 这两年，IoT与人工智能、云计算、5G等技术飞速融合，正在以惊人的加速度，成为工厂、港口、园区、城市等诸多行业智能化觉醒的必要条件。 尚在高校的莘莘学子，如何在科技召唤下一试身手，让个人命运与时代潮流提前碰撞出火花？各种物联网赛事，就成了不错的选择。 2021年8月27日，由全国高等学校计算机教育研究会主办，上海交通大学承办，华为技术有限公司协办，机械工业出版社华章公司等联合支持的2021全国大学生物联网设计竞赛（华为杯）全国总决赛，在上海圆满落幕。 （2021全国大学生物联设计竞赛（华为杯）全国总决赛嘉宾和评审专家合影） 作为全国大学生物联网领域的第一赛事，这场大赛有许多值得我们思考的地方，比如：疫情反复之下，国家级大赛应该如何在效率和安全之间找到平衡？“十四五”开局之年，物联网技术发生了哪些变化，产业界又提出了怎样的创新需求？通过比赛能否解决物联网的人才焦渴，搭建面向产业的人才体系需要哪些条件？ 要回答上述问题，我们可以从本次大赛与往届相比的“变”与“不变”说起。 触发浪潮，物联网大赛的变与不变 2021年是全国大学生物联网设计竞赛举办的第七个年头。有人说，7是一个代表轮替的数字，人的细胞平均七年会完成一次整体的新陈代谢。经历了人工智能浪潮、穿行在疫情期间的大赛，自然也有着许许多多的变化。 变化之一，是前所未有的关注度。时间来到2021年，物联网大赛的规模丝毫没有受到疫情等外部因素的影响，今年共有国内571所高校、8400余名师生组成近1500支代表队参赛，规模堪称庞大。参赛者的热情，也与物联网近两年来重要性、产业融合度不断提升有着直接关系。 （参赛学生代表线上宣誓） 变化之二，是多元融合的技术挑战。过去一年里，新基建提出，云原生、鸿蒙系统等新技术、新趋势不断出现，5G商用、智慧城市等建设如火如荼，这也给物联网领域带来了新的命题与挑战。因此在今年的赛题中，首次增加了首个物联网操作系统OpenHarmony赛道，选手们可以接触到最新的技术能力。很多参赛队伍也都将云、IoT、人工智能、5G、鸿蒙操作系统等新技术进行了融合创新，展现出智能物联网（AIoT）的潜力。 变化之三，是后疫情阶段的竞赛方式。疫情反复之下，大赛也试图找到能够长期、可行、兼具未来感的组织形式。本次大赛首次采用了线上线下融合的方式，竞赛答辩和评审环节由以前的纯线下模式，变成了学生线上答辩、评委线下线上混合聚集讨论评审。期间全程采用华为云会议和5G传输，评委和学生利用智慧屏，实现实时高效互动。颁奖仪式也采用了云颁奖形式。打破地理空间的限制，疫情下既保障了相关人员的安全，又保证了比赛的正常进行和效率。 （学生线上答辩，评委线下聚集评审） 当然，大赛的一些特色与传统也被保留了下来，比如： 技术与产业的结合没有变。通过竞赛，让物联网技术找到与产业勾连、相互迭代，实现产学研联动的思路持续贯穿，根据每年的产业现实需求设置赛题，比如去年赛题中增加了当红的5G应用部分，今年华为则将赛题定为城市智能体解决方案，鼓励参赛队伍尝试推动智能体万物互联和业务联动，投身产业智能化浪潮。 产业界对大赛的支持没有变。这是大赛举办的第七年，也是华为支持的第四届、冠名的第三届。不仅华为长年累月地为大赛提供全方位支持，中国电信、中国移动、霍尼韦尔等竞赛合作伙伴，同样也成为护航物联网人才高质量成长之路的重要伙伴。 （竞赛组委会向华为颁发2021全国大学生物联网设计竞赛〈华为杯〉最佳支持） 对了，大会中还有一个有趣的变化吸引了我的注意，颁奖仪式在黄大年茶思屋举办。这是黄大年专为产学研合作开辟的“造梦空间”，缘起于罗马广场，公元1世纪至5世纪时期，每个人都可以在罗马广场上阐述自己观点的思想碰撞，杰出思潮和天才涌现，今天，和华为“一杯咖啡吸收宇宙能量”的理念不谋而合，受到时代楷模黄大年教授生前建立 “茶思屋”的启发，其愿景是在与大学长期良好合作的基础上，进一步为专家学者、科研团队搭建与华为技术力量进行思想碰撞的开放包容的交流研讨空间和科研攻关平台。 无数天才曾用思想与行动照亮了人类文明史的星空。如今大赛走进这间茶思屋，也让我们看到了一群“人类先锋”点亮知识灯塔的过程。 解开困局：一场大赛掉落的产学联动之钥 为什么物联网（IoT）在今天变得这么重要，牵动着产学界如此众多人士的关注？今天，物联网已经借助AI算法、云端算力、大数据技术、5G无线通信、HarmonyOS等等，迎来了全新的发展契机。 以往的物联网设备终端，只能起到数据传输与远程命令的作用，但与AI+云+5G+HarmonyOS相结合，物联网设备收集的多维数据可以被实时处理、分析、应用，提供主动服务，从而让智能来到边缘终端，改变工厂、园区、城市的运转方式，让万物感知、万物互联成为可能。 但必须承认，目前物联网在现实应用中还存在一些挑战，比如说： 1.设备所在的物理环境复杂且多元，需要将业务问题转化成物联网解决方案； 2.硬件基础设施形态多样，计算性能、延迟、功耗、改造成本等问题在落地时需要通盘考虑； 3.设备繁多且数据标准不统一，互联互通、运维管理等现实问题有待优化。 而上述问题，不能靠某一个企业、某一家实验室来单挑，而是各种人才充分发挥创新力。产学联动，也就成为物联网真正发挥作用的关键。 如果说产学联动是一道考题，那么华为也通过手里的两把钥匙，尝试揭开物联网进阶的因果。 第一把钥匙，是广泛布局的技术前哨。要培养物联网领域的顶尖人才，如果导师和出题人本身的技术能力都不具备代表性和高度，自然很难使参赛者得到充分锻炼。 在物联网领域，华为的技术布局和实践十分广泛，可以提供从通信芯片、物联网终端操作系统、物联网平台，到生态建设的完整解决方案。大赛依托华为端、管、边、应用等物联网产业链的各个部分能力，为开发者提供 IoT 华为云开发平台、5G 网络、边缘计算、 HarmonyOS 等软硬件和开发环境的支持，使得选手们能够通盘考量，设计出更高水平的参赛作品和方案。 第二把钥匙，是扎根产业的标准奠基。来自”象牙塔“的创新最怕的就是想法与产业需求脱节，这是困扰高校人才培养的难点，也是华为等众多企业在大赛中的重要作用之一。 众所周知，华为是产业数智化的积极推动者和参与者，也是全球物联网产业发展主要推动者，以及AIoT产业联盟的发起单位。这意味着，华为能够在产业实践中充分践行并落地相关产业标准、行业规范。在大赛中，华为通过赛题设置、技术支持、培训等形式，将其分享给参赛选手们，这意味着参赛者的方案不仅仅停留在比赛，还具备了极高的应用性，为未来的进一步落地打好基础。 在往届比赛中，就有不少参赛选手依托平台成功地开启了创业道路。此次入围大赛全国总决赛的队伍中，有将近40支队伍选择了华为命题，占入围大赛全国总决赛命题队伍的40%以上，某种程度上正是对华为在技术和致用双重能力的认可。 高校学子们如群星般闪耀在赛场，万物智联才能更早点亮世界的各个角落。 （华为中国政企人才发展部副部长闫建刚为获奖团队颁发华为杯） 先锋集结：从华为港口驶向万物智能 为什么华为要用多年心血，吹响物联网领域的人才集结号？ 高效、持续培养顶尖技术人才，已经成为所有国家科技创新发展中不可或缺的关键力量。当智能化浪潮席卷中国，科技强国呼唤着各种人才踏上征程，这时候能够与产业对接的人才培养体系对接，就成为了科技企业不容忽视的社会责任。 就拿物联网领域来说，我国从2010年7月开始建设物联网工程专业，此后十年时间，教育部一共批复成立551个物联网工程本科专业，一批职业学校也开始建设物联网相关专业，据统计国内有一千多所学校开办了物联网相关专业。物联网专业是一个综合性强、学科交叉、靠近产业的专业，这就必然产生了大量专业建设支撑资源的需求。 首先是对资源的需求。物联网需要与AI、5G、云等新兴技术融合创新，而这些又会带来算力、云服务费、通讯硬件等现实成本，并不是所有高校和学生都能够承担得起，这时候来自科技企业的支持就至关重要了； 另外，刚刚起步十年的物联网专业，不像一些基础学科那样拥有雄厚的师资和成熟的人才培养机制，也更加需要倾听产业的需求和声音，科技企业成为重要的连接点。 华为之所以能成为物联网人才的港湾，或许在于用心建构了一个人才闭环，提供了“新手村”成长的必备条件： 1.资源输送。2013年以来，华为启动了“华为ICT学院”校企合作计划，与国内400多所高校开展了合作。参与的产学合作协同育人项目中，华为也接连投入了ARM 服务器、高斯数据库、欧拉OS 、ModerlArts服务、AI开发套件、HarmonyOS以及项目经费等资源，支持高校人才创新。 2.能力培养。针对不同的院校，设置不同的方案和课程，来支撑高校学生更好地获取最新的ICT技术。比如依托物联网工作委员会，开展大量的师资培训、学术交流活动，为物联网领域培养优质的师资力量。通过华为ICT大赛、物联网设计竞赛，鼓励学子们不断提升技术能力，帮助学生打开国际化视野。 3.产业实训。每年华为也会在寒暑假期间例行举行师资培训班，通过小班化、案例式教学将最新的技术和案例传递给高校的老师，再通过老师将这些知识更好的植入到学校现有课程体系中，截止到目前累计协助高校培养双师型教师超过1200人。 4.就业对接。华为目前已经打造了全球有影响力的ICT人才认证标准，在此次大赛中，华为还为入围全国总决赛的参赛选手提供了150张物联网方向的华为认证考试券，每张考试券价值200美金。此外，华为还在全国各地举办华为ICT人才联盟双选会，把最优质的合作伙伴和合作院校聚集在一起，为高校学生提供优质岗位，助力他们更好地职业成长。 这四种条件组合起来，为物联网人才们提供了清晰的职业发展路径，从各个方面帮助他们打好基础，从求学到职场过程中获得牢靠的支持。如果说莘莘学子们是向着智能星辰大海出发的水手们，那么华为就是他们成长并启航的港湾。 华为公司的愿景是“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界” ，愿景和物联网设计竞赛的主题不谋而合。在人才培养方面，华为倡导以“生态+”赋能产业，打通“知识-技能-产能”人才供应链，做中国数字化转型的人才引擎。针对不同的院校，华为提供了针对性的课程支撑高校学生更好地获取最新的ICT技术。同时，华为积极联合院校、教育主管机构和平台组织及能力型人才联盟伙伴，创新集“华为认证+教师培训+ICT大赛+人才联盟双选会+人才实训基地”五位一体的新型人才培养模式。人才闭环作为校企合作过程中重要的环节之一，华为每年会例行举办人才联盟双选会，把最优质的合作伙伴和院校聚集在一起，共同给学生提供具有竞争力的工作岗位。从在校到在职的岗前实训阶段，华为推出了为生态伙伴输送优质院校人才目的“百舸计划”，希望通过华为的平台和资源，给更多的学生提供更多的学习、创新、竞赛、就业等机会，让学生更快地跟产业进行对接。 茨威格曾在《人类群星闪耀时》中写道：命运会把畏首畏尾的人拒之门外，它只愿意用热烈的双臂把勇敢者高高举起，送上英雄们的殿堂。 我们很幸运地看到，一群勇敢的选手们，在这场物联网大赛中如星子般绽放出光辉，照亮他们人生的旅途。正是这样一个个群星闪耀时刻，智能时代的大幕终将被彻底拉开。

话不多说，先给大家献上干货 自取 ↓>>>戳我报名抽手机！参加华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛，闯关赢平板等大奖！>>>华为云IoT物联网学习干货、华为认证物联网工程师HCIA-IoT、HCIP-IoT学习资料、实验手册、学习指导书下载 获华为最高个人荣誉奖的大神、手握21份offer的优秀学长，一起为你奉上新学期最干货直播！直播回放链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/education_live/202109162000.html活动以及奖励详情看下文：致华为云用户的一封挑战书亲爱的华为云用户：展信，就不要再跑了，不赢个礼品庆祝开学像话嘛！听过那么多的AI、IoT和DevCloud，这一次不如亲自来体会一下实践操作，创建你自己的mode！华为云AI&IoT&DevCloud诚挚邀请您参与新学期挑战赛，还有手机、耳机、机械键盘、京东卡等大礼等你来拿！赛事时间：2021.9.3-2021.10.10戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛为了激励大家新学期好好学习我们设置了丰厚的大奖！手机平板耳机送不停！冲冲冲！ 奖项一：报名有奖戳我去报名>>>新学期挑战赛即可参与抽奖：奖品为华为畅享Z 5G 6GB+128GB 全网通版、华为蓝牙耳机free buds3、华为手环4以及50元京东卡。（该项奖励仅限2021年9约1日后注册的新用户参与，欢迎我们的新伙伴嘛~） 奖项二：邀请伙伴奖活动期间，戳我去报名>>>新学期挑战赛活动报名页面点击报名后，点击分享按钮，生成属于自己的专属二维码海报或链接，保存并分享海报或链接邀请好友报名，按要求完成任务即可拿奖，奖励详情见下表。 奖项三：直播互动奖（已结束）直播期间参与互动，>>>戳我报名预约直播，精彩不错过 将有机会获得华为云周边大礼包、便携鼠标、京东卡等奖品。直播回放链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/education_live/202109162000.html 奖项四：积分闯关奖除了积分奖以外，在每个关卡中还可以抽取幸运大礼包，开发板、案例学员卡等你来赢！积分规则：总积分=笔试题积分+实践题积分+附加题积分笔试题计分规则：AI、IoT和DevCloud三个赛道三套试题，每套试题100分，总计300分。实践题计分规则：AI、IoT和DevCloud三个赛道，一共六道实践题，每道15分，在每个赛道完成实践并按要求上传实践结果即可获得15积分，在DevCloud赛道上提交作品还可以参与抽奖。附加分计分规则：在创意工坊内上传自己在Modelarts、IoT和项目管理中完成的创意作品或者学习感悟，按照评审要机制可获得1-10分附加分。关卡汇总本次赛事共设置3条赛道：AI赛道、IoT赛道以及DevCloud赛道。  IoT赛道>>>  1）笔试题（100分）>>>戳此链接即可参与答题2）实践一（15分）：打卡华为云IoT物联网体验馆（难度指数 ⭐）完成打卡抽开发板华为云IoT的物联网体验官（即IoT Stage）为大家提供物联网产品线上体验。众多优质的物联网解决方案如智慧交通、智慧城市、智慧园区等，在体验馆一键就能秒级进入体验Demo，以沉浸式体验帮助帮助大家更好地理解物联网应用是如何在各行业发挥作用的。大家可以在体验这些优秀物联网行业应用的同时，构思一下自己创意，然后创作自己的作品参与>>>创意工坊环节挑战！查看具体打卡要求戳>>>打卡华为云IoT物联网体验馆3）实践二（15分）：0基础玩转华为云IoT，构建你的智慧生活（难度指数 ⭐⭐⭐）完成打卡抽开发板作为一位即将用代码改变世界的开发者，一定也想过用代码将自己的生活智能化。本关卡将会教大家在华为云IoT平台上，通过构造智能门控、智能灯泡和智能加湿器等智慧生活场景，基于设备模拟器上报数据，结合平台的设备联动规则，实现对家居环境的智能感知和数据分析，构建你的智慧生活。通过本关卡，不仅能掌握华为云物联网平台的基本功能特点与操作方法，还能学会设备模拟器的使用方法，为后续进行物联网作品创意的开发打下基础！查看具体打卡要求>>>戳快速构建智慧生活  AI赛道>>>  1）笔试题（100分）华为云AI学习者所需要掌握的AI基础知识和ModelArts平台基础操作，>>>点击此处参与华为云AI基础测试题自测，可多次答题。2）实践一（15分）按照操作指导书的详细介绍，一步步生成模型并分享，即可完成任务，难度指数⭐【新学期挑战赛AI一】使用ResNet50预置算法训练美食分类模型，>>>点击此处查看操作指导3）实践二（15分）预测未来宝宝的长相，使用基于GAN架构的神经网络模型，从输入的父母图像中提取latent representation，然后用算法将其按一定比例混合，生成宝宝图像，本案例有详细的操作指导书，难度指数⭐⭐【新学期挑战赛AI二】用BabyGAN：预测小孩长相，>>>点击此处查看操作指导4）AI有话说（10分）通过本次AI赛道的学习，通过分享自己在学习过程中的参赛心得、建议，或发表AI相关的文章到AI Gallery【AI说】的【其他】讨论专区，评论量最多的前 50名【AI说】作者可获得10分。>>>点击此处即可跳转至AI Gallery的【AI说】地址若需查看AI赛道完成情况：>>>点击进入AI Gallery的个人中心即可查看   DevCloud赛道>>>  1）笔试题（100分）>>>点击此处参与答题2）实践一（15分）使用“项目管理”完成新学期规划，>>>点击此处查看操作指导手册，提交作品截图，还有机会抽取价值465元的案例学院卡。作品提交地址为>>>点击提交实践一作品，参与抽奖3）实践二（15分）完成“基于DevCloud进行黑白棋实时对战游戏开发”沙箱实验，>>>点击此处开始实验闯关装备【规则说明】1）请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）；2）参与邀请有奖的用户，在达成最低邀请人数要求的前提下（未达最低人数要求则奖品轮空，匹配对应的其他奖品），按邀请人数进行排名，若邀请人数一致，则按完成邀请的时间先后为标准，进行排名；有效邀请用户，注册华为云账号9月1日后。3）参与积分排名的用户，按照分数高低进行排名，若分数相同，则按获得积分的时间先后为标准，进行排名；4）大赛期间，任何恶意刷票、无效回帖、无效邀请等行为产生的新用户或积分将被视为无效数据；5）本次大赛，一个账号只能对应一个收件人，如同一账号填写多个不同收件人，不予发放奖励；6）本次大赛，活动获奖名单预计于活动结束后10个工作日内完成公示，25个工作日内完成奖品发放，发放时间根据实际情况动态调整，如有延期敬请见谅；7）最终解释权归大赛组委会所有。你可能还想看：>>>【必读】华为云IoT开发者社区新手指南——资源、版块、内容汇总！肯定有你想要的！ >>>【华为云IoT云享专家招募】IoT行业开发者、技术专家进来集合！每月10万码豆！ >>>【活动合集】IoT社区活动实时更新，参与0门槛，回帖就有奖，来赢万元大奖！>>>【日常互动】华为云IoT开发者基础激励~参与互动就有奖励哦>>>【加入社群】技术交流、内容分享、学习成长、最新活动，专家达人交流~就等你啦！

编辑导读：近几年，人工智能在工业领域的应用进程远超农业，5G、IoT、AI等技术在工业领域发挥出的巨大效能，也为农业变革带来了希望。本文作者结合具体案例，对智慧农业的场景模式展开了分析说明，我们一起来看一下。图 人人都是产品经理一个偶然机会，从不看电视新闻的我在央视新闻里看到一则关于自己家乡的扶贫报道。我们那里属于典型的北方农村，在过去的上千年里都是过着靠天吃饭的农耕生活，最主要种植的农作物是玉米，如果遇到干旱等极端气候，一年的收成就会损失大半。直到2019年底，当地村民才完全脱贫。根据央视报道，真正让全村脱贫的办法，就是村里建起了规模化、智能化的现代蔬菜种植基地。图 人人都是产品经理该村的蔬菜大棚占地面积约174亩，在2018年底启动建设，第一批试建大棚取得良好收益后，优先承包给贫困户种植，第二批共120多个蔬菜大棚陆续承包给村民种植。此外，村民还可以在一些新开发的公共岗位上班，获得额外工资收入。蔬菜种植基地采取的是和北京顺义区的蔬菜专业合作社联合模式，通过“蔬菜基地+乡扶农公司+贫困户+北京合作社+北京企业”的“3+2”订单模式，蔬菜从育种育秧就有了保障，而销售直接就对接了市场。图 人人都是产品经理而从报道细节里，我们能看到这一蔬菜种植基地所使用数字化、智能化的手段，帮助收购蔬菜的合作社对于蔬菜种植、棚间管理以及产量预估等都有精准的数据统计，从源头上就能保证蔬菜的品质和可追溯，从而能够在北京销售市场获得较高的溢价。从田间到餐桌的农产品溯源，这些创新正是我国农业产业数字化、智能化变革的缩影。不久前达摩院发布“2021十大科技趋势”，其中一项就是农业正迈入数据智能时代。5G 、AI、大数据、云计算、IoT等数字技术让农业作物监测、精细化育种和环境资源按需分配成为现实，农业不再“靠天”吃饭，我们正在进入智慧农业时代。按照我国政策惯例，通常每一年的中央一号文件，都是有关三农问题。那么，我们也照此惯例，在新年之始，聊一聊“智慧农业”这一话题。01 从精准农业到智慧农业，农业的技能谱又“扩列”了去年初，我们介绍了精准农业。这是源自90年代美国的一种现代农业生产系统，适合美国中西部地区大农场式的生产方式。比如，在美国伊利诺伊州的一个农场主罗德尼·席林和父亲，二人经营着约7900亩农田。现在，由于父亲年迈退休，田地里的活儿都靠罗德尼自己上阵，即便在农忙时节，他也可以完全依靠农场的大型农业设备去完成收割任务。图 人人都是产品经理关键就在于这些农机设备的自动化和智能化水平特别高，驾驶室的全球卫星导航系统和自动驾驶系统，确保了种植、喷药、施肥、收割等工作的高效精准。这样罗德尼坐在驾驶室里只需要偶尔盯着机器正常运转即可，工作方式远远超出了我们对于传统农民的想象。这类以规模化、机械化为特征的精准农业方式，也已经在我国少数粮食主产区和大型国有农场实现，但并不适合那些更加多样化、高附加值的瓜果蔬菜等精细种植类型。因此，精准农业的种类也在逐步丰富，比如走集约化、高产值的温室种植路线，有走精细化人工管理的生态种植园等；同样，精准农业的内涵也在丰富，随着新型传感器、物联网、人工智能、大数据等技术的应用，精准农业正在向智慧农业迈进。当然，“智慧农业”概念的内涵更加丰富，技术手段也更加丰富，应用场景也更多样。智慧农业不仅局限于农业种植的管理，而且着眼于整个农业的生产体系、能源利用、可持续生态发展等方面，通过先进信息通信技术，将整个农业系统推进到一个更高级的发展形态。智慧农业包含哪些特征和作用呢？智慧农业最核心特征就是拥有一个以智能数据为中心的服务平台。通过云计算、传感网等多种技术在农业生产中的综合应用，可使信息收集更完备、信息感知更透彻、数据资源更集中，从而使农业信息更广泛地互通和达到更智能化的控制，使农业生产更具有智慧性。比如，在前端可以为农产品种植、管理和采摘等提供数据采集、可视化管理和智能决策，在终端可以为农产品提供食品溯源、农业信息展示，也可以衍生出农业生态旅游服务等内容。智慧农业可以让农业生产环境具有智能感知、智能决策、在线专家指导等作用，可以提高农业生产效益、解决农产品供需矛盾，消除农村地区贫困等重要价值。进入21世纪，我国智慧农业进入高速发展期。随着农业劳动力向二三产业转移，人口老龄化加速，农业劳动力出现结构性短缺。以自动化机械、智能机器人为代表的新技术在农业领域的应用，标志着智慧农业进入大规模应用期。近些年，我国各项农业政策中先后多次提及重视智慧农业的建设和发展，未来5年，计划将我国农业农村信息化总体水平提升至50%。与此同时，随着人工智能、云计算、物联网技术的日趋成熟，5G网络部署的逐渐完善，超大规模无线传感器监测的不断发展，农业生产与农产品供销正变得越来越信息化、智能化、数字化。而我们多次提到的这些新技术，又是如何在智慧农业系统中发挥作用的呢？02 5G、IoT、云计算、AI，支撑智慧农业的技术底座2019年6月，工信部向国内三家电信运营商和中国广电发放了5G牌照，标志着我国正式进入5G时代。5G技术，对于农业的信息化来说是全局式的创新推动：5G技术，首先将直接推动农业传感器的联接种类和数据的技术升级，种植、畜牧、果蔬、水产养殖等领域的物联网设备将成熟落地。其次，实时网络联接保证农业机械、无人机等植保作业的精准控制和数据实时传输、分析。再次，5G网络保证智能化技术在种植、养殖过程中的广泛应用。最后，5G和AI的共同作用可以使得农产品销售变得更加智能和便捷。云计算作为一种提供海量云端计算资源、超大存储空间和超强计算能力的新型计算模式，将为农业物联网的海量数据计算中发挥巨大价值。同时随着物联网数据的爆炸，边缘计算作为云计算的补充，也将在网络边缘侧、更靠近数据源的设备侧提供实时、短周期的本地决策。比如，在种植地，智能传感器无需请求中央服务器来决定给附近的植物浇水或添加肥料的时间和用量，它们可以自己执行相关任务，必要时再与主要的云平台同步。相较于云计算，边缘计算距离用户更近、在边缘节点完成数据处理和分析的效率更高。由于数据在边端分散分布，可以更有效保护网络，增强数据安全性。另外，由于边缘计算完成了部分的数据处理，可以减少设备响应时间和设备到云端的数据流量，与云计算形成协同服务。由于农业大数据的基础建设，各国越来越重视人工智能技术在挖掘农业大数据上的规律和模型的价值。比如，针对农作物生长过程，智能化设备可以完成实时监测预警、水肥一体自动灌溉、病虫害防治和灾情评估等，从而为提升农业生产力、抵御灾害风险，为发展高效的智慧农业提供了技术支撑。再比如，在蔬菜大棚种植场景，人工智能可以实现对棚内温湿度、光照和二氧化碳浓度等环境情况来控制补光时间，并检查农作物是否有病虫害，提醒工作人员进行补光、补水等操作。在智能灌溉场景，实现模型驱动型、时间计划型和环境驱动型等多种灌溉模式。在近两年非常火热的AI养猪案例中，养猪场可以通过人工智能对生猪的生长情况和疾病预防、种猪繁殖等进行不间断的监测和预防。比如引入猪脸识别，及时发现母猪的发情和生病情况，实时监控，智能发现挤压猪仔等情况，从而有效提高生猪存活率，出栏率。人工智能的引入，实现了整个养猪过程的少人化和经营过程的智能化、科学化管理。以上我们看到，5G网络技术保证了农业大数据的实时、高效传输，物联网保证了农业大数据的完整收集，云计算、边缘计算提供了大数据分析处理的海量算力，而人工智能则提供了数据模型的智能分析、管理和决策，这些技术共同构成智慧农业的技术底座。现在，我们能在哪些具体的领域或者案例中，看到智慧农业的真实面貌呢？03 精准种植、智能养殖、自动农机，亲眼可见的智慧农业场景对于数字智能化技术的介绍，只是让我们看到智慧农业的轮廓，只有深入到智慧农业的应用场景当中，才能真正感受到智慧农业的丰富细节。我们首先介绍智慧农业应用最大的两个场景：大田精准种植和大棚精准种植。在大田精准种植当中，主要存在作业面积大、土地分布广、设备布线和供电困难等问题，结合5G网络和物联网，就可以根据不同地域的土壤类型、灌溉方式、农作物种类等进行不同设备配合，通过各种传感器和智能气象站，实现在线获取土壤墒情、养分、气象等信息，并实现墒情自动预报、灌溉智能决策及远程控制灌溉设备，最终达到精耕细作的目的。比如，土壤墒情监测预警系统获取土壤墒情数据，通过将获取的现场实时墒情信息和标准墒情信息数据库中对应农作物的标准数据进行对比，从而达到监测预警墒情的目的。（《5G赋能行业应用于创新》，图6-5：墒情（旱情）监测预警系统）而大田的水肥智能决策系统，则解决了传统种植过程中灌水施肥量盲目性严重，造成水肥灌溉量不精准、资源大量浪费、作业强度大和过量施肥带来土壤严重污染的痛点，这一决策模型从而可以提供输入大田农作物的最优水肥比例，配合精准的水肥一体化技术进行水肥灌溉，从而更有效地利用水和肥料，节约成本的同时获得更好的施肥效果。而对于大棚精准种植，更重要的是对于种植物生长环境、生长环节的精准把控和管理。精准大棚种植主要体现在精准数据采集、云端智能水肥控制、智能农事管理、智能控制、数字农场平台等几个方向，可以作用在大棚种植的育苗、栽种、生长管理、收割、休耕等全流程环节当中，通过精准采集系统、云端智能水肥控制系统、智能农事管理系统、智能控制系统和终端等，可对大棚种植各环节的相关数据进行采集，为其科学化决策提供依据。智慧农业的另外一大应用场景就是畜牧水产养殖。最典型的智慧畜牧养殖系统就是奶牛、生猪和鸡场养殖。这里我们仍然以生猪为例。一套生猪精准饲喂系统，需要实现对生猪的数量盘点、体重估测、运动轨迹跟踪、转圈出栏监控及异常情况预警等，因此需要应用到以下智能监测技术，包括视频监控的智能身份识别，监测每头猪的身份、运动轨迹、发情期和健康状况，整体环境检测还要包括猪舍异常监测、存栏出栏数量盘点、饲养人员行为监控等。而生猪精准饲喂系统通过上述功能，可对生猪进行科学化的饲养和全面严格的管理，确保生猪的品质。国内领先的农牧产品企业新希望六合，与中国移动共同开发的5G智慧养猪平台，就通过在养殖场的边端部署，建立了智能影像识别的系统，通过专门优化的AI算法，可以快速高效准确地实现对生猪各项生理特征的识别。另外，以机器视觉分析技术为基础，结合5G高带宽能力将图像数据上传至MEC（移动边缘计算）侧，并通过部署在MEC的AI平台实现生猪盘点、测重、测膘、体温等功能。第三大类，也是我国在智慧农业上重点发力的应用场景就是智能农机。借助5G、北斗卫星定位、物联网、自动驾驶等技术，智能农机可以实现厘米级地理位置定位与测速、基于5G的无线传输，以及高清视频采集、存储与实时传输，还有高精度地图API（应用程序编程接口）、气象服务API、作业规划与管理云平台API等。2019年5月，我国中科院研发的超级拖拉机1号，已经在万亩基地实现了无人驾驶的测试，利用卫星导航的智能网联技术，只需要三四个人员，就可以指挥20台智能拖拉机，完成所有耕地、播种、浇水、打药等作业。相当于，我国在智能农业机械的制造和应用上正迈入全球先进行列。总体来说，智慧农业正在帮助各类农业生产场景朝着集约化、智慧化的方向发展。集约化将极大降低生产成本，提高农业生产收益，智慧化将推动整个生产流程是数据感知、智能管理和全产业链智能决策，实现农业全场景的联接互通。现在，我国正处于从传统农业向智慧农业快速转型的过程当中，但是需要看到智慧农业的发展仍然面临诸多挑战。先从现状来看，许多地区存在基础设施薄弱、地区发展不均衡、农村技术、管理人才短缺等现实问题；在新技术应用上，还存在着投入建设成本高、专用设备特别是专用芯片匮乏、配套设施不完善等问题，而在农业大数据的准确性收集、信息共享和信息利用上面存在效率不高、应用质量差等问题。这些问题有赖于国家、地方政府、科技企业以及农业相关产业的高度重视和投入，比如政府应加强智慧农业的基础设施建设，在网络、交通、电力等方面实现配套。农业研发机构加强智能农业技术研发和相关成果的落地转化。相关技术企业加强适应智慧农业的技术人才的培养，提高一线农业生产者运用智能设备的能力。智慧农业或者我国整个农业的现代化发展，对于已经远离乡土、身居城市的我们，是一种很少感知和关注的领域。于我而言，也更多是对智慧农业的轮廓和运行机制做一些皮毛介绍。未来，我更希望的是能够在越来越多的地区、越来越多的媒体，看到我们的家乡都能有各种各样的智慧农业的景象出现。而这些案例，更值得被我们记录。参考资料：刘耕；苏郁：《5G赋能：行业应用于创新》，2020年1月，人民邮电出版社。#合作媒体#脑极体，微信公众号：脑极体。写让你脑洞大开且能看懂的人工智能、流媒体、海外科技。作者：脑极体。微信公众号：脑极体。原文链接：http://www.woshipm.com/it/4324939.html题图来自Unsplash，基于CC0协议

随着AI产业化和产业AI化的深入发展，智算中心已受到越来越多地方政府的高度关注并开展前瞻布局，已成为支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性信息基础设施。一、概念界定、主要内涵和功能定位概念界定智算中心是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，通过算力的生产、聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进AI产业化、产业AI化及政府治理智能化。主要内涵一是算力公共基础设施。智算中心面向政府、行业、企业等多用户群体提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务，能够汇聚各行业领域数据资源、支撑各行业领域AI计算需求，智能计算中心作为公共算力基础设施，通过提供共性的算力、数据及算法服务，让算力服务更为易用，使得智慧计算像水电一样能成为基本公共服务。二是计算架构技术领先、生态成熟。智算中心基于AI模型提供高强度的数据处理、智能计算能力，集成先进的智能软件系统和智能计算编程框架，实现云端一体化，形成技术领先、可持续发展的高性能、高可靠计算架构。智算中心核心计算单元采用先进的人工智能芯片，面向新型的人工智能场景，采用异构计算，能大幅提升对基础算力的使用效率和算法的迭代效率。同时集成生态成熟的智能软件系统和智能计算编程框架，便于不断迭代升级。三是算力、数据和算法的融合平台。智算中心以融合架构计算系统为平台，以数据为资源，以强大算力驱动AI模型对数据进行深度加工，使算力、数据、算法三个基本要素成为一个有机整体和融合平台。智算中心为AI算法研发提供大规模数据处理能力，也为AI产业应用提供充足的计算资源，全面支撑各类人工智能技术的应用和演进。四是以产业创新升级为目标。围绕智算中心基础设施建设，以数据流引导技术流、业务流、资金流、人才流聚集，实现以数据驱动产业创新发展新模式是智算中心的核心目标。通过打造人工智能开放服务平台，面向AI产业、传统产业提供基于深度学习技术的人工智能算法能力、算法框架和相关接口，全面汇聚并赋能各产业领域AI应用，助力加速孵化新业态，推进数字经济与传统产业深度融合，实现AI与产业的聚合并带动形成一个多层级的AI产业生态体系，全面赋能产业创新升级。功能定位智算中心是智能时代面向社会全域多主体的新型公共基础设施，集算力生产供应、数据开放共享、智慧生态建设和产业创新聚集四大功能于一体，为有海量数据存储、处理、分析及应用支撑需求的各类场景提供载体支撑。1.作为算力生产供应平台。AI计算是智能时代发展的核心动力。智算中心以数据为资源，以强大算力驱动AI模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务，面向全行业领域提供基于深度学习技术的人工智能算法能力、算法框架和相关接口，为政府、企业及科研院所等多方用户提供生产生活各领域智慧服务，发挥新型基础设施的社会价值，降低社会服务成本，让智慧计算服务更快的普及到每个人、每个企业。2.作为数据开放共享平台。智算中心是新型公共基础设施，通过全量汇聚各行业领域数据资源，开放共享全面提升AI算法训练数据质量。同时，随着数据汇聚共享能力的提升，通过跨领域数据的多次开发利用，以数据流引领技术流、业务流、资金流、人才流等聚集，深度分析挖掘应用需求，使沉淀的数据资源在各个应用场景中实现价值最大化。3.作为智能生态建设平台。智算中心是集人工智能、大数据、云计算等多种技术和AI算力服务、数据服务和模型服务于一体的新型IT基础设施。其广泛应用将加速推动产业AI化和AI产业化，以智能算力生态聚合带动形成多层级产业生态体系，赋能多个产业、惠及多类主体，助推数字经济与传统产业深度融合，加速孵化新业态。4.作为产业创新聚集平台。以AI算力生产供给为核心的智算中心，面向政府、企业及科研机构等多主体，围绕数据、算法和算力三大要素着力构建AI全产业链。其通过生产、聚合、调度和释放算力推动AI产业要素资源聚集，汇聚不同主体资源优势打造产业创新聚集平台，在政府主导下，科创企业、科研机构和传统企业发挥各自在AI方面的技术优势、研发优势和场景优势，加速AI应用场景落地，助力传统产业转型升级，催生经济新业态新模式，优化公共服务供给。对比分析智算中心是伴随着数据规模指数级增长、算力需求指数级增加、业务服务能力需求不断升级、AI技术日趋成熟并广泛落地等内外部环境变化，而逐渐兴起的一种新型计算中心。在建设目的、技术标准、具体功能、应用领域和“投-建-运”模式等方面，与超算中心、云数据中心相比，智算中心都有所差别。二、建设意义与应用需求智算中心作为公共算力基础设施，符合中国当前社会经济发展阶段和转型需求，是促进AI产业化、产业AI化和政府治理智能化的重要引擎。智算中心将在推动国家人工智能战略实施，赋能实体经济实现新旧动能转换，提升社会治理水平，促进人工智能科研和工程技术人才培养等领域发挥重大支撑和推动作用。加速AI产业化创新发展据赛迪预计，到2020年中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。人工智能产业的蓬勃发展为智算中心的建设和发展提供了巨大的机遇。智算中心作为AI软硬件技术的一体化融合载体，将为AI产业的发展提供大规模数据处理和高性能智能计算支撑，加速图像识别、自然语言处理、大规模知识图谱等技术的研发、测试和应用部署进程。智能计算中心的构建将推动“平台+应用+人才”三位一体的新型AI产业发展模式，打造“算力+生态”体系，将加速AI全产业链的形成。AI产业化的主要应用场景包括，识别检测、语音交互、AI芯片、自动驾驶、机器人、视频解析、人机协同、机器翻译、精准推荐等。应用场景1：识别检测识别检测通常包括图像分类、目标定位跟踪、对象检测和对象分割等。近年来，由于深度学习技术的突破性发展，使得识别检测的表现性能有了大幅提升，对于图像分类等识别检测任务，基于多层神经网络训练后形成的模型已经能够超越人类的识别能力。识别检测正逐渐从先进技术发展成为成熟产业，被广泛应用于政府、银行、医疗、社会福利保障和电子商务等领域。尽管取得了巨大成功，但识别检测技术仍然面临着很多挑战，需要人们不断开发更加先进的学习算法，提高模型生成和测试效率，以适应不断变化和更加复杂的应用场景对识别能力的需求。应用场景2：语音交互语音交互是一个包括了语音识别、自然语言处理和语音合成的融合性AI技术。语音识别技术将声音转化成文字，自然语言处理技术对文字进行解释，语音合成技术将输出信息转化成声音。目前，常用的社交软件输入法、搜索工具、语音指令控制、新闻阅读推荐和智能客服等领域都在应用语音交互技术。然而，作为极具挑战性的AI技术之一，语音交互技术自身面临着语音识别、语义分析和多轮对话等技术难点，语音交互的工程实现需要融合使用先进的隐马尔可夫模型、深度学习和先进的语音信号处理等技术，以及超级强大的训练数据存储、计算和处理能力。应用场景3：AI芯片近年来，人工智能芯片及相关技术得到高速发展，面对不断增长的市场需求、多样的AI计算任务和性能要求，各类专门针对人工智能应用的设计理念和创新架构不断涌现。AI芯片需要具备高度并行的处理能力、低内存延迟和新颖的架构，以实现计算元件和内存之间灵活而丰富的连接，除此之外，还要考虑功耗和能效管理水平。在当前人工智能各领域的算法和应用还处在高速发展和快速迭代的阶段，针对特定领域而不针对特定应用的设计，将是AI芯片设计的一个指导原则，具有可重构能力的AI芯片可以在更多应用中广泛使用。AI加速芯片的种类十分丰富，主要包括图形处理器（graphics processing unit，GPU）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，FPGA）、专用集成电路（application specific integratedcircuits，ASIC）和神经拟态芯片等，预计到2024年，非GPU加速芯片市场份额将超过20%，未来，AI芯片市场会继续向灵活性和多样化的方向发展。应用场景4：自动驾驶自动驾驶作为AI产业化的典型代表，近年来得到广泛的关注。由自动驾驶技术的特性可知，其开发部署需要人工智能硬件架构提供高性能的AI算力支持，需要深度学习等高级AI算法和模型的快速构建来支撑“自动驾驶”技术和功能实现，需要智能计算平台与操作系统、虚拟仿真试验平台等软硬件平台紧密协作。从自动驾驶产业链发展的角度看，位于产业链中游的整车生产等关键环节还需要建设智能化网联驾驶测试与评价平台（智能汽车风洞测试实验室）和自动驾驶模拟仿真测试服务平台等关键平台来有效支撑自动驾驶产业链的完善和升级。应用场景5：机器人机器人产业更需要人工智能技术的全面赋能。机器人包括工业机器人、特种机器人和服务机器人。机器人在安全风险较大的电力、交通和能源等领域的应用十分广泛。智能电力巡检机器人集探测器、无轨化激光导航定位、红外测温、智能读表、图像识别等技术于一体，对输变电设备进行全天候巡检、数据采集、视频监控、温湿度测量和气压监测等，提高输变电站内设备的安全运行程度。驱动产业AI化转型升级数据洪流与智能化正以前所未有的速度重塑各行各业，人工智能深度渗透重点行业领域，AI应用场景呈现出多元化、规模化发展趋势。据相关机构预测，AI赋能全社会各行业领域发展形成的“AI＋产业”有着万亿级市场规模，远大于AI产业化千亿级市场规模。智算中心作为新型基础设施成为企业低成本、高效率数字化转型的重要抓手。企业可以根据业务需要依托智算中心提供的AI模型库、AI算力调度平台等自动生成适用于实际需要的业务系统模型。同时，智算中心通过提供算力基础设施及通用软件服务，联动产业链上下游，为企业提供完整的AI服务链，帮助实现AI供给和需求的高效对接，促进产业高质量、智能化发展。产业AI化的主要应用场景包括：智能制造、医疗影像、无人商店、智能客服、智慧物流、智慧农林、无人巡检、智慧教育等。应用场景6：智能制造根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》，智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务到制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。制造业迫切需要采用人工智能技术作为产业革新的重要抓手，其中，质检分拣作为工业最关键的环节，其AI化的改变一直被寄予厚望。长期以来，传统工业质检面临两大痛点，即传统的检测手段效率低下，产品质量无法保障，且因工作枯燥、人口红利消失，人工质检存在“用工难”现象。因此越来越多的工厂开始使用机器视觉技术代替人工产品质量检测。基于人工智能深度学习算法的智能质检设备是由数据驱动的、自发的机器学习，通过图像处理算法快速识别产品表面存在缺陷的不良品，并结合产线自动化，实现精准归类。与传统视觉技术在识别不规则缺陷方面的不足相比，随着数据量的增加，人工智能检测的准确性将继续优化，实现对生产质量数据的完全控制，并为过程优化和过程提供关键数据支持。应用场景7：医疗影像应用人工智能技术，参与疾病的筛查和预测，从医疗影像检查结果中进行判断以获取诊断信息，辅助CT影像识别、颈椎病症识别、癌症识别等场景应用。新冠肺炎疫情的爆发加速暴露了当前医疗体系中存在的问题。在人工智能时代，传统算力设施已无法支撑对于大量医疗影像进行机器自主学习、快速判断结果的需求。为了更好地应对公共卫生突发事件，让检查更加便捷、迅速，从而提供更高质量的医疗服务，需要应用智能计算中心的算法算力，对多层神经网络的模型进行训练，通过测试影像数据确定真实的特征目标，实现高准确度的分类诊断，提高诊断速度与工作效率。应用场景8：无人商店目前中国零售业正在呈现线上线下融合发展、新业态新模式不断涌现的发展趋势，以无人商店为代表的智慧零售新业态越来越受欢迎。无人商店主要应用人工智能卷积神经网络、深度学习、机器视觉以及生物识别等人工智能领域前沿技术，可实现扫码进店、直接购物、自动结账、离店后付款等无人店全智能化操作。利用深度学习的神经网络，无人商店可以记录每个客户的消费习惯，甚至抓取用户信息，实现“人店对话”。利用机器视觉技术、生物识别技术可以识别消费者身份。通过机器视觉、射频技术、多路摄像头和传感器能够精准识别商品、捕捉消费者运动轨迹和消费行为。但是随着店铺面积增大、人流量增多，无人商店需要更强大的计算能力、更精准的识别要求，无人商店行业迫切需要在新型智能化算力基础设施的支撑下快速兑现对整个行业的变革和引领。应用场景9：智能客服智能客服即通过运用智能化的语音识别技术、自然语言处理技术、知识库管理技术、语音合成技术，更好地帮助客户分析问题，通过人声模拟或文字给予用户明确的答复或相应的建议。传统的客户服务中心以电话呼叫中心为主，随着人工智能技术的不断成熟与用人成本的逐步提高，更多政企部门加大了对智能呼叫中心的投资规模，积极拓展更加经济高效的智能客户服务渠道，如在线客服等，应用以领域知识库建设为核心，通过文本或语音等方式交互的智能客服机器人系统，有效整合了多渠道的客户服务中心，能够大幅缩减客服成本、增强用户体验，从而提升服务的质量和企业创新的品牌形象。应用场景10：智慧物流2020年的新冠肺炎迫使许多工厂被迫停工，令无数企业意识到无人化或人机协同生产线的重要性。在新基建大背景下，智慧物流将成为我国促进经济发展内循环的有力抓手。2020年可以定义为“AI+物流”的元年，智慧物流盛宴刚刚启幕。电商巨头、初创公司和传统企业纷纷布局，抢占物流行业巨大市场份额。如何帮助物流企业快速研发和生产智慧物流解决方案和技术产品与服务，已经成为众多企业面临的直接挑战。这需要智能计算中心提供高效算力支撑中小微企业、初创高科技公司和AI技术公司快速研发更加先进和智能化的物流机器人技术、产品，降低企业进入智慧物流行业的门槛，进一步促进智慧物流生态体系构建，不断优化物流工作效率。应用场景11：智慧农林农业智慧化转型升级是实现我国经济高质量发展的重要内容，人工智能技术可以全面赋能农林业生产、助力生态防治。农业种植方面，通过深度学习算法分析农作物高清图像，可以实现大规模、低成本、自动化的病虫害识别及监测预警。林业生态防护方面，利用无人机、智能图像识别等技术和高速的数据处理能力，监控、分析、处理大量实时数据，在林草火灾防治、林草有害生物防治、沙尘暴防治、野生动植物疫源疫病监测防控等领域能够实现智能监测、智能预警和智能防控。农业养殖方面，高清监控系统配合图像识别技术对畜禽进行面部和行为识别，可以自动分辨畜禽情绪、进食状态和健康情况，及时反馈给养殖户并提供养殖建议。大数据配合人工智能技术可以实现鱼群数据的精准预测，自动定位捕捞，提高捕捞准确率，并有效防范过度捕捞现象，促进海洋资源的可持续发展。助力政府治理智能化当前，随着智慧城市建设的深入发展，城市基础设施智能感知网络逐步完善，以“城市大脑”为代表的城市级平台加速落地。智算中心作为“新基建”数字基础设施的主力军，其所承载的AI算力将是驱动智慧城市发展的核心动力。传统计算中心在数据处理能力、技术架构等方面均难以满足智能计算的能力需求。智算中心融合人工智能、互联网、大数据、云计算等信息技术，能迅速将线上线下各类型治理主体聚合在一起，提供数据分析、云计算平台、算法和计算能力等工具和资源，大大提升社会治理过程中的数据计算、分析、挖掘能力，推动政府治理能力现代化。未来智算中心将有效支撑智慧交通、应急管理、防洪减灾、环境保护、地理测绘等应用场景，助力政府治理智能化。在智慧交通方面，汽车化社会带来的诸如交通阻塞、交通事故、能源消耗和环境污染等社会问题日趋恶化，交通阻塞造成的经济损失巨大。智慧交通应用场景对数据处理和算力的需求越来越高，这是由于更加复杂的交通运行管理和服务需求所决定的，随着监管车辆、人和道路基础设施的逐步数字化，交通领域呈现出数据类型更加复杂多样（图像、语音、视频等）、数据来源更加丰富（互联网、物联网感知终端、车辆设施、基础设施）、计算模型更加复杂融合（监测预警、仿真模拟、学习推演、预测预判、评估考核、决策分析等）、计算方式更加多元（边缘计算、分布式协同计算、中心计算）等特点，这些对于数据和算力服务的需求需要智能计算中心提供有力支撑。在应急管理方面，应对重大突发公共安全事件的处置能力是城市现代化程度的一个重要标志。现阶段，我国正进入“突发公共事件的高发期”和“社会高风险期”。2020年初爆发的新冠疫情，至今仍然肆虐全球，引发了历史上前所未见的全球危机。如何快速和有效地应对这些突发事情，减少其对人类社会的损害，成为各国政府的一项重要工作内容。通过深度学习、视觉计算、知识图谱等技术手段将智能图像分析算法应用到风险识别监测和应急指挥管理过程中，通过海量视频图像数据汇聚全量的视频大数据，对人、车、物的视频分析，达到合规检测、预警预测预判的目标。原文作者：72iot原文链接：http://www.72iot.com/?p=10511

挑战解耦表征的无监督学习中的共识人类研究人员们相信，真实数据的多种多样的变化总是可以用一些关键因素的波动来解释；至于这些因素分别是什么，就可以用无监督学习的方式寻找解耦的表征，从而成功地揭示数据分布规律。这个方向目前已经有一些研究成果，研究人员们也已经形成了一些共识。但这篇论文可以说把现阶段的大部分成果和假设一竿子全部打翻。作者们首先从理论上说明，如果不在模型和数据上都引入归纳偏倚，那么解耦表征的无监督学习本来就是不可能的。接着，作者们用大规模实验表明，虽然不同的方法都可以找到和选取的训练损失对应的性质，但只要没有监督，就训练不出能良好解耦的模型。除此之外，随着表征解耦程度的提高，学习下游任务的样本复杂度并没有跟着降低。这几点结论都和当前的解耦表征无监督学习的共识形成鲜明冲突，这个方向的研究人员们也许需要重新思考他们要从多大程度上从头来过。作者们的建议是，未来的解耦学习研究需要分清人为引入的归纳偏倚和监督（即便是隐式的）两者分别的作用，需要探究通过人为选取的损失「强迫」模型学习解耦带来的收益到底大不大，以及要形成能在多个不同的数据集上测试、结果可复现的实验惯例。这篇论文被 ICML 2019 接收。论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.12359

Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt研究深度双波谷：更大的模型和更多的数据有时会产生负面作用2019 年中，包括 OpenAI 在内的一批学者「老调重谈」地再次讨论起模型复杂度和过拟合的问题来。机器学习界流传已久的观念是，随着模型的复杂度增大（学习能力提高），模型总能得到更小的训练误差，但测试误差和训练误差的差会越来越大（出现过拟合）；所以模型复杂度不能太低、也不能太高，我们需要找到相对平衡的那个点。（上面的 U 型图）但这两年来，一大批超级大、超级复杂的模型用实际行动表明了训练误差和测试误差都还可以一同持续下降。所以这次讨论形成的新共识是，我们需要在 U 型图的右侧继续扩充，用来表示现代的、大容量的深度学习模型在大小超过某个阈值之后，越大的模型会具有越好的泛化性。这样，整张图就形成了双波谷的样子（下图） —— 也就是说，当你的模型大小很不幸地落在中间的波峰的时候，你就会遇到模型越大、 数据越多反而表现越差的尴尬情境。论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.02292

挑战解耦表征的无监督学习中的共识人类研究人员们相信，真实数据的多种多样的变化总是可以用一些关键因素的波动来解释；至于这些因素分别是什么，就可以用无监督学习的方式寻找解耦的表征，从而成功地揭示数据分布规律。这个方向目前已经有一些研究成果，研究人员们也已经形成了一些共识。但这篇论文可以说把现阶段的大部分成果和假设一竿子全部打翻。作者们首先从理论上说明，如果不在模型和数据上都引入归纳偏倚，那么解耦表征的无监督学习本来就是不可能的。接着，作者们用大规模实验表明，虽然不同的方法都可以找到和选取的训练损失对应的性质，但只要没有监督，就训练不出能良好解耦的模型。除此之外，随着表征解耦程度的提高，学习下游任务的样本复杂度并没有跟着降低。这几点结论都和当前的解耦表征无监督学习的共识形成鲜明冲突，这个方向的研究人员们也许需要重新思考他们要从多大程度上从头来过。作者们的建议是，未来的解耦学习研究需要分清人为引入的归纳偏倚和监督（即便是隐式的）两者分别的作用，需要探究通过人为选取的损失「强迫」模型学习解耦带来的收益到底大不大，以及要形成能在多个不同的数据集上测试、结果可复现的实验惯例。这篇论文被 ICML 2019 接收。论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.12359

在技术大爆炸的时代，数据化已经是企业发展的趋势，企业经营决策离不开多数据的支撑，但是各种杂乱的数据需要专业的系统来进行处理。8月24日，华为云云市场直播间邀请沃丰科技解决方案专家徐扬，为观众带来《营销服务一体化，AI全面赋能企业数字化转型》主题分享，本文我们一起来梳理一下直播内容。直播主要分四块内容进行讲解，即：中国智能客服行业发展现状和市场前景分析、北京沃丰时代数据科技有限公司介绍、一站式全生命周期客户体验管理、优秀案例。一、中国智能客服行业发展现状和市场前景分析企业围绕客户体验的投入日益增加，据研究表明，企业对此方面的投入已经进入前三，好的客户体验是客户满意度和忠诚度的基础，客户体验不是单个部门的事情，是全公司所有部门的事情。二、一站式全生命周期客户体验管理沃丰科技全生命周期客户体验管理解决方案包含了企业微信营销云、呼叫中心拓客云、销售过程管理云、现场服务工单云与客户服务运营云。为企业提供了一个营销管理、销售过程管理、服务交付管理和客户服务管理的一站式解决方案。企业微信拓客：通过与企业微信连通的平台，将员工的日常客户沟通工作管理起来，可视化呈现、统一化运营。呼叫中心拓客：基于底层呼叫中心的能力，加上智能质检的服务，将员工日常通话的过程管理起来，提升效率的同时保障效果。客户关系管理：基于客户自身业务流程，提供灵活可配置的CRM管理系统，接入企业微信拓客数据、呼叫中心拓客数据，完整管理从线索到现金的全部转化。现场服务管理：完整的移动客户端与PC端的联动，将现场服务无缝衔接进入平台，每一次交付都是再销售的完美演绎。智能客户唤醒与满意度调研：基于人工智能技术的语音机器人对沉默客户进行唤醒，同步进行的满意度调研问卷全面了解客户心声。客户服务运营：七年客服平台的深耕，助力企业全渠道接入客户服务的各类场景，为企业的客户提供便捷的一站式客户服务解决方案。产品矩阵还有更多的产品方案可以进入直播间观看了解，直播间链接如下。直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/marketplace_live/202108241900.html

云聚沈抚 · 智赢未来 沈抚示范区·“华为云杯”2021全国AI大赛https://competition.huaweicloud.com/information/1000041542/introduction   

物联网领域出现了一种新趋势，它被称为IoT.2。如果您还没有体验过，这就是正在发生的事情。物联网空间自从“物联网”一词出现以及从M2M思维方式转变为物联网思维方式以来，具有前瞻性思维的公司竞相率先推出“行业颠覆性”或“变革性”物联网解决方案。然而，在过去的几年里，越来越多的公司利用物联网向我们讲述了一个类似的故事。尽管他们因为是早期采用者而取得了一些成功，但有趣的是，他们投资的一些尖端解决方案已经过时了。问题是，在2016年，整个物联网进入了青春期。在我们应对COVID-19大流行的过程中，由于大流行期间和大流行期间的创新，物联网已经进入成年早期。这意味着对于希望扩大规模的公司来说，必须做出重大而艰难的选择，放弃过去六年中完成和部署的大部分工作，并标准化赢得比赛的技术。NorAm中部署Sigfox或MiWi的任何人都比任何人都更清楚这一事实。与LoRaWAN等开放技术不同，没有支持这些技术的生态系统。LoRa的兴起导致了那些在物联网早期至关重要的领先“封闭系统”技术的消亡。供应商锁不起作用；人民投了反对票。相反，像LoRaWAN这样重要的开放生态系统正以极快的速度获得动力。对于一些公司来说，这可能是一颗难以下咽的药丸。在物联网的初期，每个人都竭尽全力将他们的解决方案以最快的速度推向市场。远见和深思熟虑经常让位于速度和公关宣传。“正确”的答案通常是“足够好”。现在，公司领导者正在重新思考和重新审视他们在物联网领域的方法。当我在6月份的迈阿密IoT Evolution Expo上与数十家公司交谈时，这一点变得非常清楚。共识是，这些公司正计划整合，而且主要围绕技术展开。他们大规模部署。他们知道重新设计他们所建造的东西是一个艰难的决定，特别是对于那些已经投入数百万美元进行建造而现在他们需要重新开始的人。这很痛苦，但就像过去的许多技术一样，物联网已经成熟。这些聪明的领导者知道是时候发展了。IoT.2以下是一些IoT.2问题，公司应该问：今天有比我们选择的技术更好的技术吗？更好是指更快、更小、更实惠还是允许更多数据？我们是否以最佳方式或规模来构建它？我们能否巩固我们的供应商参与度，我们是否能适应未来？支持我的技术的生态系统是在增长还是在缩小？销售和部署模式进展如何？可能会很顺利。有些人下了聪明的赌注，这是面向未来的。不是每个人都需要重新组合并受到打击。一些物联网颠覆性技术取得了巨大成功。餐饮服务行业的冷链和温度监控就是一个光辉的例子。允许制造商、分销商和餐厅经营者从纸质记录转向数字记录。提供数字温度监测在医疗保健行业是革命性的，其影响是广泛的，可能挽救生命。在农业领域，游戏规则改变者正在转向电池供电的土壤湿度传感和远程阀门控制，从而使农民可以腾出时间做其他工作。在COVID大流行最初爆发期间启用物联网技术的联系人跟踪使员工返回办公室更安全，并在我撰写本文时继续被数十万医护人员使用。至少值得问自己IoT.2问题。随着时间的推移，如果他们现在可以按下重置按钮，这可能会为公司节省大量时间、痛苦和金钱，而不是4-5年后他们的技术完全停止使用。现在是时候看看这个问题，提出棘手的问题并做出艰难的决定，然后再将更多的投资投入到可能对其可扩展性有限制的技术和架构上。

之前看过可以做yolov3的推理，yolov5的推理有什么教程吗?