5G时代磅礴而来后，AI从技术到应用的落地也与5G有着越来越紧密的联系。
最近在广州开幕的世界5G大会，就专门开辟了一个AI分论坛——“第三届中国（广东）人工智能高峰论坛”，基于5G技术探讨AI如何加速在各场景的渗透，迸发出许多亮眼的观点，也有很多新锐的AI应用或产品亮相。
会上，在数百位嘉宾的见证下，为进一步提升人工智能基础理论研究和关键技术水平，人工智能与数字经济广东省实验室（简称“琶洲实验室“）与多家人工智能领域头部企业签署了战略合作协议。中国科学院院士、琶洲实验室主任徐宗本院士作为代表出席签约，华为云与计算中国区副总裁、广东云与计算总经理郑殿海代表华为公司签约。
作为5G产业的核心企业，华为也一直是“AI普惠”的积极倡导者，华为公司董事、战略研究院院长徐文伟发表了《AI使能数字经济，构建领先ICT产业》的主旨演说，他认为，“产业周期正在进入各行业开始数字化的信息化周期，企业面临的共同问题是如何跨入数字化产业周期。”此外，华为昇腾计算智能边缘解决方案总监吴浩则就华为昇腾智能制造使能平台进行了系统性的展示。
很明显，华为这次把AI普惠的目光聚焦在传统制造业转型升级上，其原因，一方面在于制造业一向是5G最具价值潜力的领域，另一方面在于昇腾AI计算产生生态在前期的耕耘下，已经在智能制造这件事上深深地扎下了根，让传统制造转向智能制造的门槛变得越来越低。
在这样的推动下，制造业无疑将成为“AI普惠”的先行军，率先跨入数字化产业周期。
开发部署门槛再降低后，华为让制造业AI的获取也变得更灵活
在过去，制造业的智能化，面临最直接的痛点问题是开发部署门槛太高，传统产业连接前沿技术，往往只有少数真正有能力的企业能在专门建立的团队基础上实现，而且，越是那些具备深度能力的技术，从技术到落地的过程就越“笨重”，一个AI应用项目从立项到上线要花费很长的时间。
这些年，在科技巨头的加持下，AI开发部署的门槛变得越来越低——华为的昇腾智能制造使能平台，其直接意义是AI开发部署的门槛得到再一次降低，甚至无限接近“零门槛”，让大大小小、各行各业的制造都能享受到数字化、智能化时代的红利。
具体来看，这种“再降低”，包括三个方面：
1、以全栈化的AI使能，让制造企业获取AI如同挑选“商品套餐”
普通人在电商平台上购物，选好自己需要的吃喝玩乐产品，一键下单即可。
昇腾智能制造使能平台具备的全栈式多层次AI能力体系，让制造业获得体系化AI能力如同购买一套组合商品一样便捷：
可以看到，昇腾在自主技术能力和生态打造下，已经形成了AI系列硬件、AI平台软件、制造行业A应用软件的布局，抛弃了很多平台“卖盒子”式解决方案做法，而提供给制造企业一个自由选取的、可以一次性建立从底层到表层应用的能力体系。
制造企业们可以选择不同场景适用的硬件，可以根据开发能力不同选择MindSpore、MindX等开发框架自己开发应用，也可以直接套用SDK嵌入应用，还可以直接购买成型的应用软件，不同数字化能力的企业，都能找到适配自己的AI能力来源方式。
2、以自由和便捷的部署，让AI应用匹配不同的场景需要
在具体的落地执行环节，企业根据业务部署和场景需求，也能找到适合自己的方式。
以需要与生产一线相结合的底层硬件为例，华为昇腾目前提供AI加速卡（MXM接入卡、PCIE接入卡）、嵌入式AI工控机、箱体式AI工控机、AI加速模块、推理卡等不同的选择，通俗地说，看菜吃饭，企业既可以在已经具备的数字化基础体系上选择那些嵌入式硬件（如同我们普通人为PC升级加个内存、显卡一样），也可以在全然没有数字化基础的情况下，直接选择高集成度的方案。
而在制造业AI的应用过程中，边缘计算的价值不言而喻，昇腾分论坛此次展示的几个Atlas硬件产品，都自带适应性很强的边缘计算能力，例如Atlas 200加速模块在低功耗需求的情况下实现了前端监测设备的强自主计算分析能力，还能适应低温、高温、潮湿等复杂的作业环境，充分适配各种一线制造场景。
由此，昇腾智能制造使能平台实现了从开发系统到生产系统无缝融合、自由调整，兼具通用性和个性化的能力。
3、以极短的落地周期，帮助企业快速适应市场变化、抓住市场机会
在激烈竞争的时代，企业面临的最大挑战在于外部环境的不确定性，制造业同样如此。
但是，当一套AI应用的落地周期被拖得冗长，很可能当系统上线后，外部环境的倒逼已经使得智能化原本服务的基础制造业务线发生了很大的变化，二者不再能够匹配，这从根本上背离了智能制造的初衷。
华为昇腾智能制造使能平台除了再次降低企业获取AI能力的门槛，更重要的是，在系统化解决算法开发难、应用开发难、业务部署难的多链条环节痛点后，大大缩短从AI算法到工业制造场景化的进程，让制造业的AI能力上线更灵活。
一个典型案例是，华为首批上线的mxManufacture SDK，做到了2天完成友达光电解决方案孵化，过去这个周期需要2周。
三路夯实基础，普惠的同时华为还在推动技术升级
仅仅是降低门槛还不够，对AI来说，技术本身能否经得起考验是推动普惠的同时必须要关注的问题。
目前来看，在智能制造领域，华为同时从三个维度夯实了AI技术与实践的基础。
1、技术先验——“自己造的降落伞自己先跳”
华为各种对外技术输出、生态营造都坚持“自己造的降落伞自己先跳”，先通过自有业务对技术和应用进行大规模检验，不断完善、积累经验后，将之整合、优化再对外输出。
在智能制造这里也是如此。作为一个通信业务企业，华为本身也有着大规模产线，与智能制造相关的昇腾产业应用，往往都会在这些产线上先行实践。
例如，在质量检测方式由人工、传统机器视觉向AI视觉方式转变的大环境下，AI可以极大地提高检测精度同时减少对人力的依赖，华为松山湖工厂80+产线以部署基于昇腾智能制造使能平台的AI工业质检能力（SDK、Atlas等），覆盖服务器、无线、终端等产品，实现了99.9%的质检准确率，让产线质检的工作量下降了60%。
有了自身实践的支撑，华为智造能力输出变得更有底气，也更值得客户信任。
2、自我成长——体系化、自成长的实践反馈体系
