“未来十年是 AI 的黄金十年”，业已成为各界共识。无论是硅谷巨头还是国内的华为、腾讯、阿里，都把 AI 视作开启下一个时代的钥匙。

作为最为核心的 AI 技术之一，深度学习成为各企业进军 AI 领域的突破口。 在经历了Caffe、Theano代表的浅层框架时代以及Tensorflow、PyTorch代表的通用框架时代，深度学习框架的发展，迎来了以 MindSpore 为代表的全场景 AI 计算框架的新时代。

MindSpore 是华为推出的深度学习框架，具备统一的模型训练、推理和导出等接口，支持端、边、云等不同场景下的灵活部署。自2020 年 3 月正式开源以来，MindSpore 已经培育了一个十分活跃的技术社区，软件总下载量超130万，Star 数量超1.6万，PR数超5.16万。

风口之上，如何将 AI 技术落地，才是关键。AI 落地，就是要摆脱概念化，就必须找到合适的场景。2021 年 9 月起，MindSpore 社区开展了“MindSpore 开源活动”，设计了很多基于实际场景需求的任务。

比如，在做图像识别时，载入图片之后，往往需要对图片进行预处理，以保证图像符合预训练模型的需求，其中一项就是把图像数据由 （H,W,C）的矩阵转换为（C,H,W）。MindSpore 现有的转换算子，只能输入三通道数的图片，Gitee @unseenme 仅用了几天时间就实现了多通道图像输入。这很有必要。在常规图像处理以外的领域，如医学图像处理，其包含图像的通道数可能达到了1000，因为医疗图像中每一层可以看成是一个切片，整张图片包含很多的切片。

自“MindSpore 开源活动”启动以来，已经提交了数十个 PR，其中近一半已经被合并。

其中一个 PR 与脑瘤识别有关。数据集是 2800 多张脑影像图片，分为 no_tumor（无肿瘤）、glioma_tumor（胶质瘤）、meningioma_tumor（脑膜瘤）、pituitary_tumor（垂体瘤）四类训练集。由于图片数量较少，且各类脑瘤对于非专业的医学人士而言难以分辨，因此任务难度很高。不过，Gitee @liyu_sup 基于卷积神经网络以及深度残差网络，很快就建立了脑瘤识别的 baseline 模型，并且将代码贡献给了 MindSpore 社区。

事实上，随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者都在尝试将深度学习技术引入到肿瘤检测项目中。基于人工提取特征的检测算法，不仅需要专业领域的知识 ，而且耗时费力，并且最后还不一定能提取高质量特征，而利用深度学习建立模型则完美解决了这些问题。

MindSpore 合并的 PR，大部分能够应用在实际的场景中，最大化地将个人智慧产生社会影响力，真正实现技术的落地。

在 AI 落地行业时，最大的挑战是如何降低开发门槛，并提供泛化能力，解决小样本、跨模态等关键技术。

因此，MindSpore 在不遗余力地引导更多开发者关注、学习 AI 技术。MindSpore 提供了详细的教程，包括训练、推理和端侧设备使用三部分，开发者可以根据自身情况选择不同阶段进行学习。教程设置由易到难，步步深入，从深度学习的发展历史，到MindSpore 的安装及使用，到深度学习算法、自然语言处理、图像识别等多种AI实战，再到MindSpore 的原理及创新算法均有涉及，甚至还会补充深度学习、机器学习基础知识。

千里之行，始于足下。学习最有效的方式，就是与实践相结合。这也是“MindSpore 开源活动”出现的原因。简单来说，就是开发者先学习官方视频课程，然后动手实践任务，任务完成后经由技术人员指导审核通过即可。

MindSpore 社区设置了初、中、高三个难度级别任务，包括文档资料、语法规范、技术文章、框架 bug、API 补齐、模型开发、模型迁移、论文复现、算子开发、应用案例等 10 种任务类型。对开源新手来说，可以先做一些简单的任务，比如在代码中为函数添加注释，将中文说明文档翻译成英文。

完成任务后，可获得相应积分，凭借积分可兑换价值300元-4500元的奖品，并获得开发者证书。此外，优秀开发者更有机会成为 MindSpore 开源社区 SIG 组组长，参与到 MindSpore 核心技术演进的讨论。

“MindSpore 开源活动”将 MindSpore 学习过程与 MindSpore 开源实践结合起来，一步步引导开发者进入深度学习领域，迅速扩展和锻炼技术图谱。此外，以开源的方式贡献代码，不是属于某个人的，也不是某个公司的，而是属于所有人的。

除了技术落地之外，人才稀缺也一直是 AI 技术进一步发展的掣肘。我国AI产业在短期内实现高速增长同时，人才需求面临巨大缺口，而且 AI 人才的培养明显滞后。虽然越来越多高校已经开设了深度学习、机器视觉等AI相关专业，但招生规模仍然较小，毕业生数量远远无法满足企业需求。

《人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）》指出，人工智能领域仍然存在人才储备不足且培养机制不完善等问题，人才供需比严重不平衡，预计当前我国人工智能产业内有效人才缺口达30万。

正是看到这一点，华为早在 2018 年就宣布了沃土 AI开发者使能计划。其中，面向高校和科研机构，计划投入10亿元人民币用于AI人才培养；在开发者方面，计划三年培养100万开发者。

此次的“MindSpore 开源活动”，也是官方人才培养计划的一部分。也许，所谓的开源活动，不过是 MindSpore 抛出的一块饵，希望能吸引更多的开发者参与进来，一起开创一个 AI 时代。

加入 MindSpore 开源社区，迈向更广阔领域。欢迎开发者到Gitee官方网站MindSpore 开源社区参与活动。

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责任编辑：kj005