3月28日，在華為開發者大會2020（Cloud）第二天，除了宣布全場景AI計算框架MindSpore在碼云正式開源，華為還全面分享了在計算視覺領域的基礎研究成果。

華為表示，投資基礎研究是華為AI戰略的重要部分，華為致力于在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構筑數據高效、能耗高效、安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。

華為諾亞方舟實驗室計算視覺首席科學家、IEEE Fellow田奇教授表示，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余篇論文，并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，歡迎全球AI開發者基于華為已有的研究成果，進一步開展AI的研究、開發和部署。

在當前研究基礎上，田奇教授發布了華為計算視覺計劃。據悉，華為視覺共有六大子計劃，包括：

數據冰山計劃：以極少量標注數據撬動海量無標注數據，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：構建云側大模型，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，助力各種芯片完成復雜推理；

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上充分實現并開源給業界，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布AI戰略，重點投資AI基礎研究，并協同全球科研機構和開發者共同構建AI生態。

華為定位AI是一種新的通用目的技術，如同19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車、電腦、互聯網一樣，將應用到經濟的幾乎所有地方。

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