随着数字技术进入千行百业，开发者们成为了这个世界上的一道独特“风景”。格子衬衫，穿着随意，背着双肩电脑包，或许还有些不修边幅。它们所处的环境，实际的工作场景，和生活逻辑与其他职业者似乎总有些格格不入。
开发者也是数字世界的创造者，但“技术门槛高、交流渠道狭窄、学习机会匮乏、优质开发工具难觅”等等一系列难题，总是长期困扰着这个群体。尤其如AI这种最热门的技术方向，开发者尤其需要关怀，需要对其赋能。
如果把开发者看作一颗又一颗的“种子”，那么也同样需要赋予他们创新的土壤。
开发者是AI落地的最后一公里
“这是最好的时代，这是最坏的时代。”在狄更斯的这句耳熟能详的名言之后，还有一句：“这是理性的时代，这是困惑的时代，这是希望之春，这是失望之冬。”这句话从某种意义上代表了AI开发者的现状。
这几年的AI热度持续不减，AI的创业激情澎湃，AI的算法突飞猛进，AI的应用层出不穷，但AI真正在行业落地的进度却并不快。归根到底，一方面是AI技术研发和行业应用之间，隔着一道鸿沟。另一方面则是AI算力的缺失，和AI算力的难以普及化。
我们知道，互联网公司和大科技公司本身会有自己的技术团队，具备较强的技术能力，同时也有一定的成本投入，所以在AI与应用的结合上跑得速度较快。但对于传统企业或者中小微企业而言，AI落地的门槛却一直很高。
尤其对AI解决方案落地的"最后一公里"，每一个系统、每一处体验、每一段代码，在不同的案例中都可能有不一样的使用方法和实战价值。而开发者就像是整个生态系统中的“毛细血管”，补齐了落地的最后一公里，让生态活起来。
正是为了解决这些难题，华为先是构建起全栈的AI能力。面对AI的算力缺失，华为有基于昇腾的Atlas人工智能计算平台，让AI遍及云+边缘+终端。
同时，华为也在构建成熟的智能计算生态，在对图像、视频进行识别、分析类应用的领域，Atlas已经得到普遍应用，在智慧城市中，在输电环节，在河海治理，我们都看到了Atlas与实际场景结合的典型案例。
对开发者，华为同样是不遗余力，有了昇腾的在算力上的保证之后，华为还有开源的深度学习框架MindSpore ，这是一款支持端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架。与 TensorFlow、PyTorch 等流行深度学习框架相似。MindSpore具备简单的开发体验、灵活的调试模式、可以充分发挥硬件潜能、支持全场景快速部署，其最大的特点就是开发门槛大大降低，提高开发效率，这样可以显著减少模型开发时间，大幅度降低 AI 应用开发门槛，让人工智能无处不在。
昇腾正打破AI人才的供需失衡
技术人才生态的培育注定是一个长期的过程，任何开发者都需要一定时间的培育，才能成为与社会需求匹配的人才。如今，数字经济格局下最大的矛盾就是行业用户对AI人才的渴求，与AI人才短缺造成的供求失衡，和人才错位。据权威调研报告显示，仅中国人工智能人才缺口，就至少在100万以上。
AI开发者实际上是AI产业最需要的能量，也是整个AI产业发展的基础。但目前全球人才市场中的AI人才仅占AI人才市场需求量的4%，AI人才极为短缺。
开发者又像是数字世界里的小草，他们虽然弱小，但生命力顽强。华为则像是一位园丁，踏踏实实的施肥，浇水，维系着一片“沃土”。
的确，AI开发者成长过程当中整个周期比较长，难度比较大，也就造成了AI开发者人才短缺、人才成长速度慢等问题。昇腾的诞生的背景本身就与AI开发者的现状相关。
例如一名AI初学者最开始要跟各种各样的网络模型、AI框架、不同的训练打交道，等把这一圈东西学完，通常会发现从模型到应用落地还有很长的距离，要再学习整个模型怎么调优、数据怎么处理，包括流程怎么编排等等。好不容易把应用做成，发现做出一个有竞争力的应用差距还很大，要继续完成模型调优、系统调优，再开创新的算法。每一个环节，都容不得马虎，都需要培育。
正是因为这些原因，昇腾把开发者的发展作为整个昇腾产业的核心战略，昇腾的AI产业成功，必然要先推动开发者成功。
“宠粉”计划，两项惊喜等你来
对于昇腾忠实的开发者群体，也是昇腾的粉丝，有一个好听的名字“花生米”。
2020已接近尾声，昇腾希望在年末，为“花生米”们带来真正实在又沉甸甸的AI开发者快乐果实。所以，昇腾分别针对两个节日为“花生米”，制定了两波重磅宠粉计划：
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