托马斯·库恩在《科学革命的结构》中，着重讨论了新范式对科学革命、产业革命的作用。在一场深层次的科技变革中，产业发展不能沉浸于旧有的发展模式。而是需要积极践行范式转化，在新的技术与解决方案基座上完成飞跃。
对于行业智能化来说尤其如此。在今天，AI与行业结合已经成为各界共识。但传统意义上以通用API，或者全定制化解决方案赋能行业的方式正在出现一系列瓶颈。能否找到行业智能化发展的新方法，新范式，正在成为各界关注的问题。
9月2日，在2022世界人工智能大会（WAIC）期间，由新一代人工智能产业技术创新战略联盟（AITISA）、中国人工智能产业发展联盟（AIIA）、华为共同主办的昇腾人工智能生态大会于线上线下同步召开。大会现场，华为联合商汤科技、云从科技、亚信科技、极视角、云天励飞、中科弘云、博瀚智能等合作伙伴共同发布基于昇腾AICE的行业场景化解决方案，以AI赋能城市、教育、制造、金融等行业。在AICE赋能行业解决方案中，我们可以找到关于行业智能化发展的新范式、新起点。
高度融入行业机理，深度满足行业需求，成就行业智慧持续演进的AI赋能方案，正在加速成为现实。
应用时代，行业智能化走向何方？
不久之前，科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，公布首批人工智能示范应用的10大场景，强调要充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。这一政策释放出国家加速人工智能场景创新与产业发展的信号，同时也为各行业应用AI，深度激活AI能力提出了新的要求。
整体而言，行业应用AI有几种方案。其一是直接应用通用AI能力，但这种方式过于简单，无法满足行业中广泛存在的差异化智能需求；其二是完全定制化的解决方案，但其开发成本过高、开发周期过长，很难被中小企业和数字基础薄弱的行业利用；其三是基于开发平台赋能行业智能发展，这种方式要求企业本身具有一定的开发能力。但行业中的AI人才与能力储备往往不足。
在从算法时代走向应用时代的过程中，行业智能化正在迎来新的发展。正如人在学校学习基础知识后，需要在社会工作中再次成长。AI也需要深入到行业的生产系统中，不断结合实际场景数据进行增量训练和迭代学习，这样的行业生产系统，需要满足三项特征：
1.算随数建，围绕数据部署环境来建设行业算力基础设施，保障本地数据的安全获取，以实现算力与数据的结合。
2.训推一体，构建训练和推理一体化平台，打造一个完整的生产系统，以保证训练到推理的循环生产流程不再割裂。
3.云边协同，让难例数据可高效回传至中心训练，迭代出的算法快速部署至推理设备，真正面向行业场景产生价值。
面对这样的需求变迁，基于昇腾AI打造的AICE带来了一系列解题思路。以支撑生态伙伴孵化更多高质量行业解决方案，深入行业场景与行业智慧。
全新起点：AICE带给行业智能的差异化价值
人工智能融合赋能平台（简称AICE），是基于昇腾AI基础软硬件提供具备自主演进能力的训练-推理一体化平台。从技术架构上看，AICE是目前业界软硬件基础设施最为全面，能够满足用户从训练到推理部署全流程需求的平台。AICE深度集成了昇腾体系的技术能力与产品能力，可以为行业提供中心及边缘AI算力资源，以及欧拉操作系统、异构计算架构CANN、AI框架昇思MindSpore等软件；业务使能层，与AICE的平台伙伴共同打造AI训练平台和推理平台，进行算法更新和增量训练，构筑具备自主演进能力的训推一体平台；算法应用层，通过全域感知、知识计算、机器人等引擎实现全域智能。
软硬件基础设施的全面，让AICE可以帮助各行业实现面向AI时代全线通车，成为行业智能的全新起点。整体来看，AICE能够产生三重差异化价值：
平台开放、生态繁荣：基于平台接口的打通，AICE可以与伙伴快速适配，一同满足更多复杂的行业智能化场景。目前AICE已经聚集了超过20家伙伴能力，提供150+算法且精度均达90%+。
训推一体、云边协同：通过部署训练和推理一体化环境，AICE可以实现模型的不断优化。支持中心节点将模型下发至边缘节点进行推理，边缘站点再将数据回传至中心，实现敏捷迭代。这样的训练-部署能力，可以最大化满足行业的AI应用与开发场景，实现AI基础设施与行业需求深度融合
全栈自主创新：从AI硬件、芯片使能软件和AI 框架等根技术，到应用使能、开发平台等上层应用，华为进行了全栈自主创新。可以帮助企业用户实现安全、可信、可靠的AI落地，推动建设本地化的AI生态。
范式转化：AI融入行业，AI成就行业
在AICE赋能行业解决方案的破茧而出中，我们可以看到新的行业智能化范式正在生成。相比于传统的AI赋能方法，AICE更多考虑到了行业本身的发展特性、技术落地需求，以及生态开放、产业协作的必要性。这种发展范式的核心，在于将以算法为重心的赋能方案，切换到了以用户需求为中心，以行业智慧为基准的新发展范式。
AICE赋能行业解决方案，可以为未来广泛发生的行业智能化带来三重产业影响：
1.充分满足行业自身的智能化发展路径，把发展AI的主动权交给行业、企业自身。
2.避免出现智能系统与AI能力重复建设、大量资源被浪费的问题。实现长期可持续的行业AI能力建设。
3.通过生态协作与产业联动，有效解决行业中涌现的复杂AI需求，确保行业核心生产单元也可以融入AI技术。
在华为联合信通院发布的《人工智能融合赋能平台白皮书》中，我们可以看到行业智能化发展中的真实案例，以及各方如何在AICE赋能行业解决方案中明确自身定位，寻求价值路径。
比如说，极视角基于极栈平台、极星平台和昇腾AI基础软硬件，打造城市治理解决方案；云天励飞基于深智Al算法服务平台和昇腾AI基础软硬件，打造深海多维大数据融合解决方案；亚信科技基于亚信通用人工智能平台和昇腾AI基础软硬件，打造5G+Al智慧园区解决方案，以Al赋能智慧城市……众多行业合作伙伴和华为一起共筑智能根基，共赢行业未来。基于AICE与行业的结合，新的行业智能范式正在形成，AI落地进入到新的价值领域与发展阶段。
