在近日舉辦的華為全連接大會(huì)上，'AI時(shí)代，開發(fā)者向AI開發(fā)升級(jí)'成為核心議題，聚焦于人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)的變革與未來。隨著人工智能技術(shù)從探索走向大規(guī)模應(yīng)用，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)范式正經(jīng)歷深刻重塑，開發(fā)者群體站在了轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵十字路口。
一、AI時(shí)代的開發(fā)范式遷移
當(dāng)前，人工智能已滲透至千行百業(yè)，從云計(jì)算、邊緣計(jì)算到終端設(shè)備，AI模型成為驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的核心引擎。這意味著，開發(fā)者不再僅僅編寫處理確定邏輯的業(yè)務(wù)代碼，更需要掌握數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、優(yōu)化部署及持續(xù)運(yùn)維的AI全生命周期技能。開發(fā)重心從'功能實(shí)現(xiàn)'轉(zhuǎn)向'智能創(chuàng)造'，要求開發(fā)者具備跨界融合的知識(shí)體系，理解算法原理并能將其工程化落地。
二、人工智能基礎(chǔ)軟件的核心價(jià)值
華為在大會(huì)上強(qiáng)調(diào)，強(qiáng)大、易用、開放的人工智能基礎(chǔ)軟件平臺(tái)是推動(dòng)AI普及的關(guān)鍵。這類軟件主要包括：
- 開發(fā)框架與工具鏈：如昇思MindSpore等開源框架，降低了模型開發(fā)與訓(xùn)練門檻，支持自動(dòng)微分、動(dòng)態(tài)圖與靜態(tài)圖結(jié)合等特性，提升開發(fā)效率。
- 模型優(yōu)化與部署平臺(tái)：提供模型壓縮、量化、編譯優(yōu)化工具，幫助開發(fā)者將大規(guī)模模型高效部署到云、邊、端多樣化的算力場景中。
- AI開發(fā)套件與生態(tài)服務(wù)：包括數(shù)據(jù)治理、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）、模型評(píng)測等工具，以及豐富的預(yù)訓(xùn)練模型庫和行業(yè)解決方案，加速AI應(yīng)用創(chuàng)新。
三、開發(fā)者升級(jí)路徑與生態(tài)賦能
面向AI開發(fā)升級(jí)，開發(fā)者需在以下層面深化能力：
- 技能拓展：補(bǔ)充機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)理論知識(shí)，熟練使用AI開發(fā)框架與云原生AI平臺(tái)。
- 實(shí)踐轉(zhuǎn)型：積極參與實(shí)際AI項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征工程到模型調(diào)優(yōu)，積累全流程經(jīng)驗(yàn)。
- 生態(tài)協(xié)同：融入開源社區(qū)，利用華為等企業(yè)開放的資源、課程、認(rèn)證與競賽平臺(tái)，持續(xù)學(xué)習(xí)并與全球開發(fā)者交流共創(chuàng)。
華為通過昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)及全場景AI戰(zhàn)略，為開發(fā)者提供從芯片、算子庫到應(yīng)用使能的全棧支持，降低開發(fā)復(fù)雜性，讓開發(fā)者更專注于業(yè)務(wù)邏輯與創(chuàng)新。
四、展望：共筑智能未來
AI開發(fā)的大眾化、低代碼化是必然趨勢，但核心的創(chuàng)新能力仍依賴于開發(fā)者對(duì)技術(shù)的深刻理解與創(chuàng)造性應(yīng)用。華為全連接大會(huì)呼吁全球開發(fā)者擁抱變化，主動(dòng)升級(jí)技能，共同推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)軟件的成熟與演進(jìn)，讓AI真正賦能各行各業(yè)，開啟萬物智能的新篇章。
從代碼到智能，開發(fā)者的角色正在升華。在AI驅(qū)動(dòng)的新浪潮中，掌握人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)能力，不僅是技術(shù)進(jìn)階的必需，更是引領(lǐng)行業(yè)變革的鑰匙。華為與開發(fā)者并肩，以開放生態(tài)加速智能世界的到來。
