17万开发者，开源社区收获2万星，开源一年的MindSpore坐上了火箭

边策 方驭洋 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

刚刚度过开源一周年的MindSpore，交出了一份不错的“成绩单”

目前，MindSpore已在8大行业达到规模应用，在逾100家高校开设课程，超1500个核心开发者参与贡献，拥有300余篇基于MindSpore的科研创新顶会论文投稿，累计下载超过24万次，吸引17万开发者，上线应用2000多个。

在AI这条赛道上，全场景AI计算框架MindSpore是如何全力加速，收获开发者的“心”？

“集众人之智”，是华为想到的一个与AI开发者双赢的好办法。

“众智计划”上线

3月18日，在MindSpore开源一周年之际，华为宣布“昇腾众智计划”正式上线，首期计划公布了140个算子和深度学习网络模型的开发需求，面向全社会组织和机构征集创新结果。

和传统的开源模式不同，MindSpore为了加速生态建设，以正向激励的方式注入了多一份动力。

在众智计划中，开发者除了可以获得项目期间的算力支持，还将获得项目奖金激励、相关荣誉证书。

现在，登上昇腾社区主页，即可看到为MindSpore开发的众智项目。

新的众智项目正在如火如荼进行。而实际上，华为“集众人之智”这种生态建设方式，早在去年已悄悄开展。

而且，这一年来效率惊人。2020年，参加该计划的共有60多个科研团队，超过500人投入开发，已完成484个算子分析，368个算子开发。

众智活动不仅极大地丰富了软件数量，也保证了软件的质量，让MindSpore上的诸多AI应用能力领先业界。

比如，用基于Ghost模块建立的神经体系结构GhostNet，结合MindSpore 1.0特性来做图像分类、目标检测等任务，效果均已达到业界最优。

众智计划今年还将走出国门，与世界知名高校合作，打造MindSpore全球影响力。

为了让MindSpore前进速度开到最快，华为联合鹏城实验室吹响了“OpenI启智&MindSpore集结号”，打响一场AI生态的“闪击战”

2月3日，首期“集结号”活动展开，具体活动内容，是集中所有参与学生，使用鹏城实验室的基础平台进行AI算法创新和性能调优。

令人惊喜的是，在第一期活动中，来自西安交通大学、西安电子科技大学、哈工大等高校的29名开发者，在28天内完成了28个模型的高效交付，其中24个模型超过原论文精度，并且所有模型同时在OpenI启智社区和MindSpore社区上线开源，为AI开发者提供了更多模型选择。

而在4月，“集结号”第二期活动也已经在深圳正式启动。本次活动中，来自东北大学、重庆大学、哈工程等高校的39位同学，将合作开发YOLOv5、EfficientDet、ResNet-3D等35个MindSpore模型。

让MindSpore成为论文利器

众智计划可以说是在夯实AI生态基础。

但对于一个AI平台而言，仅仅满足基础、通用的能力是远远不够的。

一方面，当前中国AI学术生态发展很快，中国高质量AI论文的国际影响力越来越大，根据AI2的数据，2020年，引用率前10%的AI论文中，中国论文数量已经超过美国。但这些研究的基础却仍大多基于TensorFlow、PyTorch这样的国外框架。

另一方面，对于MindSpore这样的国产AI计算框架而言，只有和产业结合，与学术界保持紧密联系，才能在技术前沿进一步打造自己的影响力。

众所周知，如今在AI领域流行的基础模型，很多都是在顶会上最先崭露头角，比如CVPR 2016上的ResNet，NIPS 2017上的Transformer，NCCAL 2019上的BERT等等。

因此，除了走入校园培养学生用户，华为还与中国人工智能学会共同发起《中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金》，面向高校及科研院所的AI科研人员搭建学术交流平台，提供经费、算力、技术支持等服务。意在鼓励AI研究人员使用MindSpore进行科研创新，发表具有Top影响力的论文成果。

目前，该论文基金支持CVPR、NeurIPS等AI顶会和顶刊论文。

走向科研与产业前沿

另外，MindSpore为了构建差异化竞争力，还积极与高校、科研院所展开技术合作。

合作方向包括提升MindSpore框架的性能及易用性、布局通用AI框架、拓展MindSpore应用领域等。

比如华为-中科大联合实验室，就展开了基于MindSpore的DNN高效分布式存储、神经网络增量学习、大规模分布式优化算法研究；华为-上交联合实验室，合作开展了端侧稀疏分布式训练研究。

而在产业方面，则是“落地为王”。

现在，MindSpore已经在医疗、交通、金融、互联网、运营商、制造、能源等行业广泛应用落地。

MindSpore携手中科弘云打造了一套基于MindSpore的全国产AI中台解决方案，帮助传统行业客户解决AI模型研发效率低、AI应用落地门槛高等问题。

比如面向能源体系的“发-输-变-配-用”，这套中台方案能集成多种视觉计算场景下的高精度算法，如图像分类领域适配ResNet、VGG系列算法，目标检测领域适配YOLO、SSD、FasterRCNN系列算法，图像分割领域适配Deeplab算法等，并提供数据预处理及协同标注、自动化模型训练与推理服务，及端-边-云模型按需部署能力。

最终使AI能力能够被快速应用到设备故障巡检、安全环境风险评估、人员行为识别等具体的场景中。

此外，MindSpore还上线了TinyMS工具，帮助不熟悉技术但又想快速上手AI的开发者入门。

注入“新鲜血液 ”，为AI添薪柴

最后，为了培养AI储备人才，华为已和各领域专家、学者合作，联合出版了3本昇腾相关的教材，并陆续在全国100余所高校开设昇腾相关课程试点。

同时，华为已联合教育部在72所高校建立了智能基座产教融合协同育人基地，聚焦计算机、电子信息、人工智能和软件工程等领域，与高校教师共同开发了22门课程，将鲲鹏、昇腾、MindSpore等关键技术融入教材。此外，华为还与中国高校计算机教育MOOC签署了战略合作，成立“智能基座”慕课建设专家组，将鲲鹏、昇腾融入线上课程，升级课程体验。

聚集聪明的大脑，一起“干大事”，除了在学术界和产业界打响国产技术基座的影响力之外，MindSpore也格外看重开源社区的力量，致力打造国内第一热度AI开源社区。

开源短短一年， MindSpore在码云（Gitee）上MindSpore的代码活跃度、影响力、社区活跃度、团队构建、流行趋势综合排名第一，在开源社区收获了20190颗星。

从这样的成绩来看，说MindSpore社区是成长最快的AI开源社区亦不为过。

事实上，中国学术界、产业界在AI应用方面，近年来已经收获不少成绩。从金融、供应链等传统产业的升级，到自动驾驶等前沿技术的探索实践，中国企业都在世界舞台上发出了属于自己的声音。

而MindSpore，就剑指AI基础设施，势要发挥国内AI框架的全球影响力，并向上发展应用生态，向下夯实硬件能力，为中国乃至全球人工智能产业繁荣添一把薪柴。

开源，于技术发展而言，能打破藩篱，促进技术快速发展；对于企业而言，亦是快速释放影响力的有效途径。

未来，MindSpore还会带来哪些更大的惊喜，让我们拭目以待。

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