極客網(wǎng)·極客觀察（朱飛）11月30日 “無AI，不應(yīng)用”，近年來隨著人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，特別是今年大模型橫空出世，“AI原生”正成為應(yīng)用開發(fā)的新范式。對廣大開發(fā)者來說，AI原生是機遇也是挑戰(zhàn)，如何快速成為優(yōu)秀AI開發(fā)者，登上通向智能世界的“頭等艙”，成為擺在每個人面前的核心命題。

在前不久落幕的昇騰AI創(chuàng)新大賽2023全國總決賽中，全國22個賽區(qū)超6300名開發(fā)者報名參賽，產(chǎn)生大批優(yōu)秀AI作品，為AI浪潮下的應(yīng)用開發(fā)范式躍升打下良好開端。

這其中，在昇思賽道的數(shù)據(jù)打榜賽題中，來自西安電子科技大學(xué)（以下簡稱“西電”）的學(xué)生開發(fā)者楊瑞智，僅用一年時間學(xué)習(xí)摸索昇騰AI，便能實際運用解決真實場景問題，問鼎昇思賽道數(shù)據(jù)打榜賽，實現(xiàn)從新手到金獎選手的進階，堪稱“以AI的速度”展現(xiàn)了AI開發(fā)的巨大魅力和價值！

初識昇騰AI，在學(xué)校課題組做模型復(fù)現(xiàn)

楊瑞智與昇騰AI的結(jié)緣，要從產(chǎn)教融合說起。2020年，教育部與華為聯(lián)合發(fā)起“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地項目，首批落地72所高校，西電便是其中之一。2022年6月，楊瑞智所在課題組接到“國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)開源框架生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)”模型復(fù)現(xiàn)項目，展開以全場景AI框架昇思MindSpore復(fù)現(xiàn)業(yè)界經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型的工作。

西安電子科技大學(xué)的學(xué)生開發(fā)者 楊瑞智

過程中，楊瑞智先是在昇騰AI官方教程中的“初學(xué)入門”板塊集中學(xué)習(xí)MindSpore框架知識，了解其網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、自動微分模式、靜態(tài)圖特點等基本特性；接著上手復(fù)現(xiàn)模型，大量參考社區(qū)中“應(yīng)用實踐”板塊內(nèi)容，深度借鑒其中的計算機視覺、自然語言處理、生成式AI等多個任務(wù)案例，最終參與復(fù)現(xiàn)了AdaptSegNet、AdvNet、FADA、ASANet等多個模型，實現(xiàn)更好的精度和質(zhì)量。

摸索昇騰AI，在競賽中開發(fā)實現(xiàn)模型方案

2022年10月，在接觸昇騰AI五個月后，楊瑞智迎來了進一步摸索昇騰AI的機會。在2022“航天宏圖杯”遙感影像智能處理算法大賽中，華為贊助了其中一個主題為“道路提取和交叉口識別”的線下決賽賽道，楊瑞智所在課題組一起報名參賽，按要求使用昇思MindSpore AI框架進行模型方案的實現(xiàn)。

基于遙感影像的道路提取及交叉口識別對于自動駕駛、地圖構(gòu)建等應(yīng)用具有重要意義。楊瑞智團隊根據(jù)主辦方提供的遙感影像數(shù)據(jù)，在昇騰社區(qū)豐富應(yīng)用實踐內(nèi)容的幫助下，實現(xiàn)了更高效率、更高精度的算法模型，能夠更好地識別出道路的分割掩膜和交叉口類型區(qū)域的定位，最終獲得優(yōu)勝獎，為探索昇騰AI的實踐應(yīng)用開了一個好頭。

應(yīng)用昇騰AI，在真實場景中創(chuàng)新優(yōu)化算法

時間來到今年7月，楊瑞智報名參加了昇騰AI創(chuàng)新大賽2023昇思賽道的數(shù)據(jù)打榜賽題——真實雨場景的視覺任務(wù)挑戰(zhàn)賽。這個賽題的目標(biāo)是研究真實雨天場景的圖像去雨方法，降低雨水?dāng)_動對圖像質(zhì)量和場景可辨識度的影響，從雨水退化圖像中還原出細節(jié)清晰、辨識度高的干凈圖像，更好地助力自動駕駛和視頻監(jiān)控等全天候工作的智能系統(tǒng)。

“與以往的學(xué)習(xí)和競賽更偏學(xué)術(shù)不同，這次賽題任務(wù)更加貼近于實際生活，給我們帶來了不小的挑戰(zhàn)?！睏钊鹬歉嬖V極客網(wǎng)，“針對這個實際問題，團隊依托前期的學(xué)習(xí)和鍛煉，以及過往AI開發(fā)經(jīng)驗，規(guī)劃了一套專門的算法開發(fā)流程，包括前期調(diào)研，識別任務(wù)難點痛點；中期根據(jù)調(diào)研結(jié)果，設(shè)計針對性解決方案；后期完善解決方案，持續(xù)調(diào)試調(diào)優(yōu)?！?/p>

盡管準(zhǔn)備充分，但楊瑞智坦言在開發(fā)的中后期還是遇到了不少問題，比如官方倉庫中缺少現(xiàn)成的創(chuàng)新方法可供參考，同時使用昇騰AI算力對方案性能調(diào)優(yōu)也存在困惑；好在昇騰社區(qū)為參賽團隊提供了完善的支持，楊瑞智團隊通過研讀官方文檔自學(xué)設(shè)計方案、在線提交問題獲得答疑支持、對接專家獲取私下溝通指導(dǎo)等方式，加速了設(shè)計開發(fā)的進度，實現(xiàn)了創(chuàng)新的解決方案。

最終結(jié)果顯示，在這個455人、152支團隊參與的數(shù)據(jù)打榜賽中，楊瑞智所在的“seek”團隊以最高的得分登頂榜單，一舉攬下金獎，斬獲50000元獎金。需要指出的是，這個賽題是針對個人、高校、科研機構(gòu)、企業(yè)單位、初創(chuàng)團隊等幾乎所有開發(fā)者群體開放的，競爭激烈度和金獎含金量不言而喻！

談及此次比賽奪魁的寶貴經(jīng)驗，楊瑞智總結(jié)了兩點：一是100%算法掌握，在整個方案思考和設(shè)計過程中，對整體邏輯要能夠完全掌握，可以根據(jù)項目需求熟練使用官方開源API從零搭建訓(xùn)練框架，并在上面進行清晰明了的修改調(diào)整。二是針對性解決方案，要針對比賽中提出的難點問題針對性設(shè)計算法解決方案，抓住重點去解決問題，起到事半功倍的作用。

嚴(yán)格遵循昇騰社區(qū)學(xué)習(xí)路徑，先借鑒再創(chuàng)新

回顧一年時間學(xué)習(xí)、摸索和應(yīng)用昇騰AI，實現(xiàn)從新手到金獎選手的跨越歷程，楊瑞智認(rèn)為自己的成長是一個嚴(yán)格學(xué)習(xí)昇騰社區(qū)文檔、學(xué)習(xí)官方教程的過程。他強調(diào)，“昇騰社區(qū)學(xué)習(xí)欄目有一個教程板塊，提供了非常好的‘初學(xué)入門-應(yīng)用實踐-深度開發(fā)’的學(xué)習(xí)路徑，這條學(xué)習(xí)路徑讓我十分順暢地完成了一個從100%新手到昇思賽道競賽金獎選手的蛻變?！?/p>

而談及對下一屆選手的參賽經(jīng)驗分享，楊瑞智建議大家在開發(fā)算法模型的時候，要更多地借鑒社區(qū)中其他開發(fā)者的開發(fā)經(jīng)驗，不要閉門造車。在AI領(lǐng)域如果一旦“鉆牛角尖”閉門造車，那么就等于是“重復(fù)造輪子”，開發(fā)進度會非常緩慢，是非常不劃算的。而通過社區(qū)共同交流、共同學(xué)習(xí)，可以實現(xiàn)共同進步，激發(fā)創(chuàng)新，開發(fā)效率也會更高。

同時針對昇騰AI創(chuàng)新大賽這個影響力日益上升的頂級AI開發(fā)者賽事，他希望昇思賽道能夠提供更多賽題和真實場景機會，讓更多致力于擁抱AI變革的開發(fā)者能夠參與進來，共同見證昇思MindSpore AI框架以及整個昇騰AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)加持下的時代巨變。而對于自身，楊瑞智表態(tài)未來也會更加深入地了解和使用昇騰AI，甚至高度依賴昇騰AI。

寫在最后：

數(shù)智生態(tài)的創(chuàng)新繁榮，離不開先進技術(shù)的支撐，更離不開開發(fā)者的共同力量。作為華為面向AI開發(fā)者打造的頂級賽事，昇騰AI創(chuàng)新大賽鼓勵全產(chǎn)業(yè)開發(fā)者基于昇騰AI技術(shù)和產(chǎn)品，打造軟/硬件解決方案、探索模型算法，加速AI與行業(yè)融合，為廣大開發(fā)者能力提升和價值兌現(xiàn)提供了一個超級大舞臺。相信隨著更多開發(fā)者參與進來，抓住AI原生的時代機遇，數(shù)智未來必將加速到來！

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