【中國，深圳，2020年3月28日】今日，在華為開發者大會2020（Cloud）第二天，華為全面分享在計算視覺領域的基礎研究成果，全球開發者可通過公開發表的論文及開源代碼，進一步開展AI的研究、開發和部署。同時，華為發佈計算視覺研究計劃（以下簡稱視覺計劃），並邀請全球AI專家參與研究。基於華為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平臺將為該計劃提供強大算力支撐，研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore實現並開源給業界，讓全球AI開發者以此為基礎持續創新、不斷突破邊界、共同打造無所不及的智能。
開放華為計算視覺基礎研究成果
投資基礎研究是華為AI戰略的重要部分，華為致力於在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效、能耗高效、安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。
面向全球開發者，華為諾亞方舟實驗室計算視覺首席科學家、IEEE Fellow田奇教授分享了計算視覺領域的最新研究進展：“華為在計算視覺領域圍繞數據、知識和模型三大方向，大力投入基礎研究，過去兩年已在AI頂會CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等發表80餘篇論文，並取得多項業界領先的成果，這些研究成果已通過學術論文和算法代碼開源等形式公開給業界，我們歡迎全球AI開發者基於華為已有的研究成果，進一步開展AI的研究、開發和部署”。
發佈華為計算視覺研究計劃、助力每一位AI開發者
在當前研究基礎上，田奇教授發佈了華為計算視覺計劃，“華為將繼續加大投入計算視覺的基礎研究，不斷挑戰計算視覺領域三大問題，包括如何從海量數據中高效挖掘有用的信息、設計高效的萬物識別視覺模型，以及表達並存儲知識以邁向通用智能“。華為視覺計劃圍繞三大方向，共有六大子計劃，包括：
- 數據冰山計劃：以極少量標註數據撬動海量無標註數據，支撐小樣本場景下模型訓練
- 數據魔方計劃：利用多種模態相互輔助、增強模型在實際場景的學習能力
- 模型摸高計劃：構建雲側大模型，刷新各類視覺任務性能上限
- 模型瘦身計劃：打造端側高效的計算模型，助力各種芯片完成複雜推理
- 萬物預視計劃：設計視覺預訓練任務，打造視覺通用模型
- 虛實合一計劃：在虛擬與現實的結合中，將計算視覺引向真正的人工智能
同時，田奇教授表示，“我們歡迎全球AI研究者加入華為視覺計劃，共同創新、探索未來。華為Atlas人工智能計算平臺的超強算力將全面加速視覺計劃開展，研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore上充分實現並開源給業界，助力每一位AI開發者“。
華為在2018年華為全聯接大會上首次發佈AI戰略，重點投資AI基礎研究，並協同全球科研機構和開發者共同構建AI生態。本次開發者大會上，華為系統展示計算視覺領域基礎研究成果併發布視覺計劃，以AI基礎研究和開放創新全面支持全球開發者探索未來，不斷突破邊界，共同打造無所不及的智能。
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