飛象網訊（一飛/文）今日，人工智能框架生態峰會在上海舉辦。峰會現場，昇思MindSpore攜手行業用戶與伙伴帶來人工智能框架的最新進展與系列重磅發布，包括18家AI頂尖企業、學會、高校與科研院所聯合發布《共建人工智能框架生態倡議》、昇思MindSpore開源社區理事會成立、上海昇思AI框架&大模型創新中心正式啟動及首批22家單位入駐、全模態大模型“紫東.太初2.0”正式發布等。

本次峰會以“一起昇思 無盡創新”為主題，全面聚焦人工智能框架生態發展，推動人工智能產業創新，共吸引來自AI產業界超過500家伙伴、行業客戶、高校、研究機構等代表參會，共同探討AI技術創新與行業融合大背景下的AI框架生態模式與場景應用，圍繞大模型與科學智能領域AI框架技術的廣泛合作與深度交流。

數智時代，AI作為重要的通用技術之一，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應，在整個AI技術體系中，AI框架處于“承上啟下”的位置，南向使能多樣化算力，北向孵化各類創新算法模型，是人工智能應用創新的土壤和源泉。會上，18家AI頭部企業、高校、科研機構、開源社區等共同發布“共建人工智能框架生態，繁榮中國人工智能產業”聯合倡議，倡議通過政產學研用的共同努力，支撐中國人工智能框架生態走向新高度，推進中國人工智能產業新發展。

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《共建人工智能框架生態倡議》聯合發布

當前以昇思等為代表的人工智能框架生態正實現快速發展，截至2023年5月底，昇思開源社區下載量已突破474萬，社區貢獻者1.3萬，服務企業數量5500家，與240家科研院所展開合作，開源模型達400多個，發表頂會論文超過900篇。為了更好推進昇思社區快速發展，在大會現場，昇思社區理事會正式宣布成立，首批成員單位包括AI芯片企業、AI應用企業、高校與學術機構共計18家單位。理事會將基于“共建、共享、共治”的原則，凝聚產業界力量，扎根AI根技術，共同構建一個開放、多元、包容的AI框架技術生態體系，共促生態繁榮，加速高校、科研機構等創新發展，使能運營商、金融、教育科研等國計民生行業，為AI產業發展貢獻堅實力量。會上，昇思社區理事長丁誠介紹了面向未來的四大創新方向，包括基于“構建大模型全流程使能、科學計算新范式”的技術創新，來加速AI新應用的孵化；基于“大模型平臺、Study Group、極客周、全球開源生態”的運營創新，讓社區成果更高效的推廣到用戶；基于“面向學習、成長、研究的不同階段開發者提供不同培養模式”的人才創新，培育AI產業土壤；基于“建立產業聯合體、行業專區等新手段，持續完善多樣化算力和硬件支持”的生態創新。

昇思MindSpore開源社區理事會成立

上海人工智能研究院、上海市閔行區政府、臨港集團、昇思開源社區聯合啟動上海昇思AI框架&大模型創新中心（簡稱創新中心），創新中心將攜手產業伙伴基于昇思MindSpore AI框架，支持全國范圍的AI技術企業、高校與科研院所孵化大模型、科學智能技術研究，進而賦能企業打造極簡易用、極致性能的AI解決方案和應用，服務互聯網、電信運營商、金融、教育、醫療等人工智能關鍵產業方向，打造一系列富有競爭力的“AI+行業”的示范性應用場景，推動產業集聚。目前上海人工智能實驗室、上海交通大學、中國商飛上海飛機設計研究院、中國科學院上海藥物研究所、云從科技等首批22家單位正式入駐創新中心，將聯合昇思社區進行大模型創新與AI產學研轉化，成為AI技術與應用創新的“發源地”，共同推動人工智能框架生態高質量發展邁出更大步伐。

上海昇思AI框架&大模型創新中心正式啟動

上海昇思AI框架&大模型創新中心首批伙伴入駐

隨著人工智能的發展，AI大模型的重要性越來越凸顯，AI框架的發展將有力支持大模型的創新。會上，中國科學院自動化研究所基于昇思推出的全模態大模型“紫東.太初2.0”正式發布。該大模型是在千億參數三模態大模型“紫東.太初”1.0基礎上的升級，在語音、圖像和文本之外，加入了視頻、傳感信號、3D點云等更多模態，從技術架構上實現了結構化和非結構化數據的全模態開放式接入，突破了認知增強的多模態關聯等關鍵技術，支持多輪問答、文本創作、圖像生成、3D理解、信號分析等跨模態任務，并具備全模態智能化標注能力，可實現對未知目標的自動發現。基于“紫東.太初”2.0，全棧國產化、低代碼一站式開發的“紫東.太初”開放服務平臺已上線，支持公有云、私有云一鍵部署，使能行業大模型高效率開發，面向更多領域發揮賦能價值，加速通用人工智能的實現。

“紫東.太初2.0”全模態大模型正式發布

技術為根，人才為本。昇思社區秉承“技術優先，開發者第一”理念，凝聚廣大開發者力量共建開源社區，與開發者共同學習和成長。會上，共計21個開發團隊、個人開發者、高校學生與教師分別獲得“昇思卓越貢獻獎”、“昇思卓越指導教師獎”殊榮，其中“昇思卓越貢獻獎”是面向在昇思社區做杰出代碼貢獻的團隊和個人的獎項，“昇思卓越指導教師獎”是面向指導算子、模型、論文與應用案例等優秀項目的教師。

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