演講嘉賓：沈波，華為消費者ai與智慧型全場景ml kit產品總監
今天，我想和大家分享一下華為機器學習服務（ml kit）如何賦能開發者，以及超輕量ai推理引擎mindspore lite和huawei hiai foundation怎樣助力開發者實現機器學習能力。
從2023年人工智慧（ai）的概念被提出後，經歷了起起伏伏的發展歷程，業務覆蓋的廣度和深度進一步優化。社會各界對ai也有強烈訴求和更高期望。比如，金融領域運用ai進行文件處理，可以大幅提公升工作效率；**領域引用實時翻譯機械人，推動資訊互通；教育領域的機器助教，提高學生智慧型學習體驗……
華為機器學習服務以終端裝置為原點，聚焦人、車、辦公等場景開放能力，包括文字類、語音語言類、影象類和人臉人體類。開發者還可以快速訓練和生成自定義模型，如自定義分類、文字分類等。
面對隨時變化的應用場景，華為機器學習服務在模型輕量化、模型準確率、模型占有率上持續優化，致力於為開發者全面深入的華為機器學習解決方案。
如下圖，ai應用整合華為機器學習服務後，mindspore lite提供全場景ai推理框架，介面易用、運算元效能完備、廣泛支援第三方模型。hiai foundation作為晶元使能的基礎平台挖掘更多ai能力。最終服務於消費終端和物聯網行業終端。
未來，以開發者為中心，我們還會持續提公升ai水平，主要方向有以下三點：
1、多領域深入基礎研究。在資料高效、能耗高效、安全可信、自動自治方面做進一步探索。
2、構建高效易用平台。提供獨立協同的全棧解決方案、充裕經濟的算力資源以及高效易用的全流程ai平台，讓開發者的使用感受更好。
3、提供更大價值。面向全球，跟開發者、研究所等資源持續廣泛合作；充分利用ai思維和技術，提供更多開放能力。
感謝大家的聆聽！
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