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張東輝院士發表主題演講。大會主辦方供圖

 隨著科學技術部、國家自然科學基金委員會等機構支持力度的持續增加，我國科學智能相關研究成果開始“星火閃耀”。中國科大的“AI化學家”、中國科學院大連化物所的高精度體相水力場大模型、北京大學的分子動力學模擬軟件SPONGE……

業內人士認為，人工智能具有很強的基礎性作用，它幾乎能跟所有領域結合，而科學研究本身就是改變世界的重要力量，兩者融合將對社會產生重大影響。

借助昇思AI框架，科學家將快速破解水的結構謎題

2005年，《科學》雜志在創刊125周年之際，發布了全世界最具挑戰性的125個科學問題，“水的結構和性質”即其中的科學問題之一。

“水是我們最常見的物質，卻有非常奇特的性質。比如，通常物質都是固態重于液態，但冰（固態）卻浮在水（液態）上。”中國科學院院士、中國科學院大連化物所分子反應動力學國家重點實驗室主任張東輝介紹說，“水的復雜性主要源于其分子結構中氫鍵，但這種結構至今還未有定論。”

弄清體相水的氫鍵結構，人們不但可以深入認識水的各種奇特性質，更好地研制新藥、開發新能源，還能提高人們對許多生命過程的理解。原則上，科學家可以通過高精度從頭算構造水分子體系的高精度勢能面（力場），但隨著研究體系原子個數的增多，高精度勢能面構造的困難也迅速增大。人工智能技術的發展大大提升了高精度勢能面構造的能力，加快了高精度體相水力場構造的進程。

研究人員利用人工智能的神經網絡，擬合水分子多體展開勢能面，以獲得體相水的高精度力場。該方法不僅將體相水的物理化學性狀研究速度提升千倍，還能和實驗相互印證，從而大大提高研究的準確性。

“可見，機器學習確實具有非常強的高維函數近似能力。”張東輝院士說，“而MindSpore從硬件設施、處理器、科學算子和昇思AI框架非常多的工具，可以幫助我們更好地做體相水的模擬，大幅提升工作效率，包括高精度力場開發，各種大場景、多尺度模擬的開展。”

AI框架為開發者提供了強大的工具和資源，讓AI大模型“飛入尋常百姓家”

隨著人工智能的發展，AI大模型的重要性越來越凸顯。中國科學院自動化所研究員、武漢人工智能研究院院長王金橋認為，大模型分兩類，一是底座型大模型，二是垂類（垂直分類）型大模型。垂類型大模型因適應千行百業、應用于多種場景而會越來越多。

近日發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》同樣顯示，一方面國內底座型大模型正在持續拓展應用領域，從辦公、生活、娛樂向醫療、工業、教育等行業加速滲透。另一方面，垂直分類的專業大模型也在不斷落地，發揮其領域縱深優勢，提供針對特定業務場景的高質量專業化解決方案。

雖然國內的大學、科研機構、企業等都在積極參與大模型研發。但大模型開發、訓練和部署過程也面臨著諸多挑戰。

“龐大的數據集、復雜的網絡結構和計算資源的要求，使開發者需要強大而靈活的AI框架來支持。”昇思開源社區理事長丁誠說，“同時，AI框架生態在開放性與共享、標準化與互操作性、持續模型研究與創新等方面均有越來越高的要求，AI框架與AI大模型正共同推動著AI技術的發展和創新。”

AI技術的迅猛發展正推動著全球創新的浪潮。在AI創新的背后，人工智能框架作為AI根技術，為開發者提供強大的工具和資源，扮演著至關重要的角色。AI框架就像人工智能時代的操作系統，是基礎設施的操作系統，一方面要管理好這些硬件的資源，另一方面要做好兼容性。

在智能時代飛速發展的今天，特別是近年來大模型的興起，使得AI算力需求和模型復雜度以突破摩爾定律的速度飛速增長。這意味著，除了對物理計算量的硬件要求外，軟件的開發和調度效率也面臨著巨大的挑戰。

事實上，在每一個時代的技術更迭中，硬件系統都需要與之密切配合的軟件使能，才能將產品更好地推廣和應用。AI框架的出現，提供了豐富的數學編程接口，便捷的自動微分求導，高效的分布式并行調度能力，與多樣化算力系統相結合，幫助人工智能研究者孵化出各種AI算法和應用創新。

“AI框架既要如同汽車方向盤一般，給AI用戶提供便捷的操作接口。也要像變速箱和傳動軸一般，將算力合理高效的調度，發揮出系統最佳的性能。”丁誠說。

框架向下去調用硬件和芯片的算力，對上支撐模型的開發。從而大大縮短了我們訓練AI模型所需要的時間，因為沒有AI硬件加持，AI模型會計算很久，難以滿足使用需要。

業內人士認為，早期人工智能研究多停留在學術圈或少數大公司范圍。AI框架的成熟并迅速發展，能把開發難度降到大眾水平，讓更多中小企業甚至個人有可能開發特殊場景應用，讓AI大模型“飛入尋常百姓家”。

“開發大模型真正的技術難點是底層實現，這一塊我們在AI框架中會去幫大家解決。昇思AI框架承擔著繁榮AI產業生態的使命，南向結合硬件廠商技術優勢，北向聯合千行百業應用場景，助力AI產業的全面開放與繁榮。”丁誠補充說，“這是我們昇思AI框架的定位。”

夯實人工智能“根技術”，降低行業應用和創新門檻

年初，ChatGΡT掀起了一波大模型熱潮。但ChatGΡT的卓越表現并非一家公司成果，其背后有英偉達、微軟構建的AI硬件，有超過1000張GPU，另外還有例如Meta的AI框架團隊幫他們做算子、調度等基礎軟件方面的定制、調優，最終才能讓它表現出不俗的效果。

不少AI框架用戶認為，AI框架是培育產業應用的“黑土地”，各種模型、應用都是這塊土地上生長的樹、綻放的花、結出的果，它需要凝心聚力共建AI框架開源新生態。

考慮到單靠一個團隊力量無法撐起整個AI框架的演進與發展，昇思MindSpore開源社區構建了充分開放的治理架構，通過社區理事會以及多個專業委員會，集眾力匯眾智，共同助力社區發展。同時，昇思MindSpore扎根中國、放眼世界，通過與六大業界開源基金會合作，逐步拓展至全球150+國家，1700+城市的AI開發者。實現與Hugging face社區的無縫對接，提供面向全球開發者的原生大模型體驗，實現AI生態的共同繁榮。

“要真正繁榮中國的AI產業，必然離不開充足的人才支持。而AI框架已成為開發者必備的工具，因此昇思責無旁貸地承擔著培養AI人才的生態使命。”丁誠說。

針對不同開發者不同階段的成長路徑，昇思MindSpore開源社區提供了全套方案：面向入門階段，提供系列教材和認證課程，走進全國各地的高校，賦能學生通過昇思MindSpore入門學習AI；面向實踐階段，提供系列化的實習、眾智和競賽任務，給開發者提供充分的實踐機會，手把手引導開發者成長；面向研究創新階段，提供昇思學術激勵基金和算力支持，激發原創科學研究。

目前昇思MindSpore開源社區已與全球210+高校和科研機構開展了廣泛合作，覆蓋全部C9院校，培訓2500名老師，培養20萬+學生；在科研創新上，與全球290+TOP科研團隊進行深入合作，基于昇思發表的AI頂會論文已達900+篇，在國內排名第一，全球排名第二。

根深葉茂、本固枝榮。過去3年里，昇思社區幫助業界各類伙伴完成以紫東.太初、鵬程系列等為代表的一系列百億及千億級大模型。基于昇思孵化的產業落地大模型，占到國內總數的40%。除大模型外，在AI使能科學計算，幫助科學研究創新與突破方面：MindSpore2.0完善了AI科學智能整體技術架構，助力融合應用創新開發。

下一步昇思MindSpore開源社區將積極與高校、科研院所和企業界合作，在行業的重點場景精選了高質量模型，結合軟硬件協同性能優化，打造了系列場景化開發套件，進一步降低AI行業使用和創新的門檻。

作者：張雙虎；來源： 科學網微信號