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丁誠(chéng)提到了“AI For Science”（科學(xué)智能）。他表示，下一個(gè)可能發(fā)現(xiàn)的技術(shù)變化點(diǎn)是科學(xué)智能，傳統(tǒng)的科學(xué)智能、科學(xué)計(jì)算在每一個(gè)科學(xué)問題中，可能都孕育著一個(gè)基本的數(shù)學(xué)方程。

舉例來說，在流體力學(xué)計(jì)算中會(huì)消耗大量的算力，這個(gè)過程其實(shí)數(shù)學(xué)原理很簡(jiǎn)單，就是一個(gè)納維-斯托克斯方程的求解。在傳統(tǒng)過程中，如果用CPU單卡進(jìn)行計(jì)算，可能需要幾十年、上百年都算不完，而用AI的方式就有可能10倍或者100倍地加速納維-斯托克斯的求解。

“所以在MindSpore發(fā)布的2.0版本中，提出了科學(xué)計(jì)算融合架構(gòu)，目的就是想在這個(gè)賽道中能獲得更多技術(shù)領(lǐng)先的機(jī)會(huì)，打造自己的原生生態(tài)?！倍≌\(chéng)向觀察者網(wǎng)透露，MindSpore會(huì)首先在大模型和AI For Science兩個(gè)新賽道里構(gòu)建自己的原生生態(tài)。

根據(jù)Omdia發(fā)布的報(bào)告，“AI for Science”借助人工智能的巨大技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可將數(shù)學(xué)計(jì)算和科學(xué)模型的方法結(jié)合，高效處理海量數(shù)據(jù)，使傳統(tǒng)的科研過程變得自動(dòng)化、規(guī)?；⒉⑿谢推脚_(tái)化，從而解決原來傳統(tǒng)科學(xué)研究范式無法解決的問題，幫助科學(xué)家突破科研瓶頸。

Omdia分析師認(rèn)為，“AI for Science”在氣候和環(huán)境科學(xué)（天氣預(yù)測(cè)等），生物制藥和生命科學(xué)（新藥研發(fā)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等），流體力學(xué)（汽車或飛機(jī)的氣動(dòng)設(shè)計(jì)等），電磁學(xué)（電磁仿真等）等應(yīng)用領(lǐng)域可能會(huì)首先取得突破。

在這份報(bào)告中，大多數(shù)開發(fā)者反饋，TensorFlow 對(duì)“AI for Science”支持比較好，而昇思 MindSpore對(duì)“AI for Science”的支持能力超過PyTorch，并有趕超TensorFlow的趨勢(shì)。

“對(duì)于Pytorch和TensorFlow領(lǐng)先的生態(tài)怎么辦？我們會(huì)做兩件事情?！?

丁誠(chéng)透露，首先，框架的生態(tài)錨點(diǎn)會(huì)從API走向模型，MindSpore開源社區(qū)將承載更多業(yè)界高質(zhì)量算法模型，把這些模型打造成一個(gè)算法套件，幫助傳統(tǒng)賽道的AI用戶能快速得到行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用。第二件事情，MindSpore在保持自己自主創(chuàng)新的一套原生API基礎(chǔ)之下，兼容業(yè)界現(xiàn)有像Pytorch這樣的API的生態(tài)。對(duì)傳統(tǒng)用戶來講，如果想重新學(xué)習(xí)MindSpore，學(xué)習(xí)成本將會(huì)很低，通過這樣的方式，把傳統(tǒng)的生態(tài)逐漸吸引到MindSpore生態(tài)圈里。

構(gòu)建生態(tài)仍是重中之重

在PC和移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，軟硬件生態(tài)是產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)無法忽視的關(guān)鍵詞，Windows+Intel、Android+ARM構(gòu)建的生態(tài)壁壘，直到現(xiàn)在還是“制勝法寶”。在人工智能時(shí)代，AI框架的生態(tài)構(gòu)建同樣是重中之重，因?yàn)檫@將直接影響框架的能力、功能、以及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用等。