随着 AI 技術不斷完善升級，産業界的主要需求已經不再是基礎算法的打磨，而是如何讓 AI 技術與行業場景、企業需求相契合。不久之前，科技部等六部門聯合印發了《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》，明确提出了 AI 技術與不同行業、不同場景的融合路徑。
在這樣的産業背景下，我們需要正視 AI 落地行業的需求與挑戰。尤其對于數字化程度不高，對 AI 技術缺乏了解與布局的産業，很可能面臨着數據孤島、AI 基礎設施投入過大、AI 部署過于複雜等一系列難題。很多企業已經了解 AI 的價值與機遇，但在實際開始部署 AI、學習 AI 時，卻依舊會略顯踟蹰。
11 月 29 日，主題為 " 進化 · 智能 · 算賦新生 " 的新華三智慧計算新品發布會在線上召開，紫光股份旗下新華三集團發布了包括多元計算體系及智能管理中樞、智能算力中樞的 " 一體 · 兩中樞 " 智慧計算體系，并同步推出全新一代 H3C UniServer G6 及 HPE ProLiant Gen11 系列服務器。
這次發布會中，可以看到新華三智慧計算實現了從底層架構、硬件産品到軟件平台的全棧進化。而行業、企業在應用新華三提供的智慧算力之前，可能還會面臨另一個問題：我想用 AI，卻并不了解這項技術。這該怎麼辦？
如何讓 AI 的月色普照大地，是産業各界一直在思考和探索的問題。而與各種各樣複雜、多元的産業賦能方式相比，真正難的其實是如何讓企業邁出 AI 之路的第一步。為此，新華三也有自己的考慮與探索——這就是近期發布的人工智能模型訓練平台 "H3C 小智 AI 實驗室 "。
這一方案可以有效降低企業用戶在搭建 AI 訓練環境與完成 AI 部署過程中的難度，減少所需時間與綜合成本。與其他産業 AI 賦能方式相比，小智 AI 實驗室有着極大的不同。它應用了一個非常簡單卻有最為有效的邏輯：先體驗，再應用，方知 AI 是否對自己的口味。
AI 落地難，難在第一關
企業應用 AI 很難邁出第一步，是因為很多企業内部真實存在的掣肘條件作為限制。我們不能無視這些情況的真實存在，一味要求企業去探索未來，推進新技術落地。真實的企業經營，尤其是對新技術的應用，必然要考慮到綜合成本、收效比、人才門檻等等問題。這種情況下，我們會在很多企業看到以下一些 AI 落地難題：
1. 很多企業數字化基礎設施與 AI 人才能力相對薄弱。尤其是非互聯網、運營商、軟件類的傳統行業企業。他們推動 AI 落地時缺乏跨出第一步的方法，繼而導緻很多有益的産業智能化探索難以實行。
2. 很多企業為了實現 AI 落地，會聘請 AI 專家、數據治理專家參與到智能化工作中來。但由于 AI 與傳統的企業 IT 分屬兩個不同的技術體系，導緻企業内部 IT 人員與 AI 專家出現認知不統一，溝通困難等問題。這樣實際的困難，經常造成 AI 項目落地在企業内部遇到巨大阻力。
3.AI 落地往往不是一個短期工程，其價值顯現也需要相當長時間。這種情況下，企業經常難以估算 AI 應用的價值邊界與成本邊界，難以規劃 AI 應用的投入産出比。讓企業真正用好 AI，需要首先讓企業能夠摸底 AI 技術在自身業務中的使用情況與綜合成本。
想要真實解決這些問題，就需要打開一個入口，幫助企業克服這些困難，完成第一步的跨出。
先體驗，再部署，是企業永遠期待的技術升級方案——而這也是小智 AI 實驗室抓到的機會。
在小智 AI 實驗室，AI 觸手可及
我們可以将小智 AI 實驗室，理解為一個軟硬一體的 AI 模型訓練解決方案，它幫助企業用戶極大減少搭建 AI 訓練環境與 AI 模型部署的綜合難度。
當企業想要嘗試 AI 落地的時候，就可以先到小智 AI 實驗室進行線上申請與體驗。從而可以借助小智提供的 AI 算力，體驗産業級 AI 算法落地自身企業的真實情況。基于體驗優先的原則，再來審視未來如何發展自身的 AI 技術，搭建 AI 落地方案。
總結小智 AI 實驗室的一系列特點，可以發現其具有三重産業特色。這些特色與企業的真實需求高度契合：
1. 普惠。小智 AI 實驗室可以讓企業以最低成本、最小代價嘗試 AI，真正降低了企業的 AI 應用門檻。這是因為實驗室的整體架構包括了硬件資源、新華三智能算力中樞以及英偉達 NVAIE 軟件資源，基本涵蓋了企業所需的所有 AI 算力、框架與管理工具。同時智能算力中樞可以大幅減輕 IT 部門的工作量，讓 IT 部門更有效達成與 AI 專家的溝通。
在算力、框架、管理工具全面打通的基礎上，小智 AI 實驗室還為用戶提供詳盡參考文檔，并且提供完善的流程化引導，從而實現即使欠缺 AI 技術積累，對 AI 訓練部署不夠了解的企業，也可以輕松完成普惠化的 AI 落地。
2. 極簡。在小智 AI 實驗室，企業不需要複雜的 IT 部署與 AI 技術學習，就可以用在線的方式快速部署 AI 主流算法，完成極簡的應用體驗。這一點可以極大滿足企業面對 AI 技術 " 先體驗，再應用 " 的期待。尤其值得注意的是，小智 AI 實驗室可以為開發者、AI 從業者提供端到端 AI 應用程序創建、部署和管理的加速計算體驗。從而實現全流程一體化的極簡 AI 落地。配合高效率的測試和原型驗證，用戶可以簡化 AI 工作負載的開發和部署，體驗 " 開箱即用 " 的全棧式環境，實現極簡開啟 AI 探索。
3. 真實。小智 AI 實驗室模拟真實的産業環境，提供業界主流算法和産業級别的 AI 算力，讓企業可以從中洞悉未來真正大規模應用 AI 的前瞻性趨勢。比如說，小智 AI 實驗室運行在 H3C UniServer R5500/R5300/R4900 等主流加速計算服務器系統上，為企業 AI 負載提供強大的算力支撐，讓企業感受到真實可用的 AI 算力，從而摸清自身的 AI 需求與成本邊界。從算法上看，小智 AI 實驗室為用戶提供了 10 個模型的測試體驗，其中包括提供問答機器人、 AI 圖像分類模型、情感分析模型等主流 AI 算法，帶給企業用戶真實的 AI 價值。另一方面，實驗室還為企業提供了權威 AI 基準評測 MLPerf 的 3 個模型，可幫助企業直觀體驗新華三 AI 服務器的綜合性能。
能夠實現三項綜合價值的小智 AI 實驗室，可以真正幫企業跨出擁抱 AI 的第一步。而在此背後，是新華三在 AI 與智慧計算領域的深度積累。
築高樓，集廣廈，共賞 AI 月
想要讓千行百業共同欣賞 AI 帶來的美好月色，就需要搭建真正能夠對應大規模、産業級 AI 應用的觀景台。小智 AI 實驗室這個觀景台背後，是新華三在 AI 領域築高樓，集廣廈，搭建了從算力到軟件、算法的完整能力架構，可以滿足各行業的智能化需求。具體來看，透過小智 AI 實驗室，我們可以看到新華三在智慧計算領域的布局：
1. 對主流算法的高速理解與适配。
小智 AI 實驗室提供的體驗算法，直觀展現了新華三對 AI 應用需求與痛點的理解。從而精選出了價值最直接，企業需求最廣泛的算法。這裡不難看出，新華三在這一平台上實現了算力基座與産業智能化需求的對齊。以 IT 基礎設施為基礎，新華三可為用戶提供算法、算力與管理軟件層面的完整布局。
2. 與産業鍊的深度合作。基于同業内領先軟硬件企業的深度合作，新華三可為企業帶來先進充沛的 AI 算力。借助新華三的産品與能力，企業用戶也可以更深度利用和激活 AI 算力的底座價值。
3. 自研智能算力中樞，可以滿足産業各界對 HPC 與 AI 深度融合管理的需求。在目前階段，越來越多的企業出現了融合 HPC 與 AI 技術的需求，尤其在大模型落地、AI 科學計算等領域。新華三打造的智能算力中樞，可同步實現 HPC 批量作業和 AI 容器作業的調度編排。從而為教育、科研、能源、制造等千行百業提供 AI 科學計算賦能，滿足用戶的 HPC+AI 需求。
由此可見，小智實驗室既是企業用戶體驗、AI 了解 AI 的窗口，也是産業需求與新華三技術、産品體系對接的節點，承載着全行業的智能化需求。
維在高樓，可攬明月。在小智 AI 實驗室，可以感受到觸手可及的智能時代。
