FOREWORD
序一　MindSpore让AI无所不及

人工智能（AI）作为一种新的通用目的技术，其传播速度与普及广度远超历史上任何一种通用目的技术，必将深刻影响经济和社会生活的方方面面。然而，如果仔细审视AI在每个行业或组织应用的具体程度，就会发现除了较早拥抱AI的互联网行业，传统行业对于AI的应用还处于初期阶段。尽管绝大部分行业都已经有了人工智能应用的案例，但人工智能对这些行业带来的改变还远远没有达到预期，还有巨大的提升空间，有些行业甚至还没有真正找到发挥人工智能价值的有效途径。

究其原因，总的来说有三方面：第一，人工智能应用和解决方案的开发门槛依然较高，依然是一项需要具备高级技能的专家的工作，尚未成为数十年发展起来的数百万传统IT工程师的基本能力；第二，不同于环境相对单一的互联网，社会各行各业要求人工智能应用必须适应纷繁复杂的运行环境——除了云，还有各种边缘计算场景和各种终端设备场景，也必须与现有各行业生产系统及其附着的各类流程相互配合，并与传统IT应用相互结合；第三，各行各业应用的多样性与复杂性对人工智能算法或理论提出了新的要求，例如健壮性、安全性、可解释性，等等。人工智能也因此进入了持续改进、持续提升、持续适应的快速发展轨道，而这又反过来给新进入者掌握人工智能技术带来挑战。

持续投资全栈全场景AI解决方案，促进人工智能的切实发展是华为AI战略的核心。为此，华为于2018年10月发布了全栈全场景AI解决方案，并于2019年8月正式发布了其中的全场景AI计算框架MindSpore。很多人问，业界已有了许多框架，为什么还要推出MindSpore？这里我分享一下当时投资开发MindSpore的几点考量：首先，由于没有任何一个现有框架能无缝地支持全场景，而华为的业务覆盖端、边缘和云，且在隐私保护日渐重要的背景下，需要一个能支持全场景的计算框架来实现AI无所不及；其次，从华为过去几年的AI应用与研究来看，AI计算框架的发展还远未收敛，例如面向自动微分与张量计算的AI即时编译加速技术、面向超大规模神经网络的自动并行技术，以及诸如深度概率编程、图神经网络等新的研究领域，这些新的探索都需要AI计算框架更进一步的发展。

MindSpore在全栈全场景解决方案中承上启下，对解决以上人工智能发展的现实挑战具有枢纽性作用。MindSpore的主要特征包括：首先是开发态友好，即显著减少开发时间和训练成本；其次是运行态高效，基于即时编译优化技术，特别是结合华为达芬奇架构的AI处理器，可最大程度地发挥硬件能力，实现最优的性能；更为重要的是，让AI能够适应每个场景（包括端、边缘和云），且能在这些场景之间按需协同，在保护用户隐私的前提下，以可信的AI实现AI无所不及。

本书系统地介绍了深度学习的基础知识与AI计算框架MindSpore的相关实践，希望帮助读者在AI的基础研究、应用和解决方案开发等方面更快取得更多成果，特别是希望读者能更好地运用MindSpore和基于昇腾系列芯片的AI算力，让AI的应用更广泛、更深入，让AI既有广度也有深度，无所不及。

徐直军

华为投资控股有限公司副董事长、轮值董事长

2020年1月