華為發布計算視覺計劃：邀全球專家參與，挑戰三大問題

3月28日，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（人工智能）的研究、開發和部署。同時，華為發布計算視覺研究計劃（以下簡稱視覺計劃），並邀請全球AI專家參與研究。

華為發布計算視覺研究計劃

華為稱，基於華為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平台，將為視覺計劃提供算力支撐，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。

據華為介紹，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。

華為諾亞方舟實驗室計算視覺首席科學家、IEEE Fellow田奇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余篇論文，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”。

田奇表示：“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；

數據魔術方塊計劃：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；

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。