一個在大學水吧中創建的團隊

　　四川大學（后簡稱“川大”）的船模傳統遠近聞名，每年川大都會舉辦不同級別的各類船模比賽，以船模為載體培養學生們的動手能力和創造力。作為一個典型的團隊項目，同學們當然需要一個用來交流和碰撞的場地。而空間開放、價格親民的校園水吧便成為了川大同學們“以船會友”的首選；這其中就包括了誕生自川大開源硬件協會的“帷勝團隊”。

　　開源硬件協會活動現場

　　在川大濃厚的船模氛圍和不斷校內比賽歷練中，帷勝團隊積累了豐富船模力學設計、控制和制作經驗；而開源硬件社團本身強烈的IT技術背景則讓帷勝團隊的同學們開始嘗試將AI技術與傳統船模合而為一。

　　更重要的是，帷勝團隊并不只是將船模作為業余愛好，而是在努力將自己“AI+船模”的設計進行商業化、產業化實踐，尋找興趣與事業的結合點。正是憑借著這種興趣+技術+商業的創新模式，帷勝團隊的設計不僅在校內小有名氣，更在在日前舉辦的第七屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽中憑借昇騰AI無人載具控制系統榮獲大賽產業賽道命題全國銀獎，為團隊自身的未來發展贏得了更多機會，為學校爭得了榮譽。

　　一套主打水生植物清理的完整AI方案

　　帷勝團隊的參賽作品——昇騰AI無人載具控制系統基于昇騰Atlas 200 DK平臺，分為邊緣側的基站端系統和載具系統兩大部分，主打濕地、湖泊、河道等場景的水生植物清理。

　　在基站端，帷勝團隊創新的將RTK定位裝置、攝像頭和昇騰Atlas 200 DK邊緣計算單元整合在一起，形成了一個集載具控制、目標識別、目標定位等功能與一身的綜合性控制系統。其中，攝像頭負責水生植物等目標的識別和定位，RTK定位裝置則負責將載具位置、目標位置等信息傳遞給載具，而昇騰Atlas 200 DK計算單元則提供整套系統所需的推理算力。在典型場景中，單個基站可在100畝范圍內支持十余臺載具的同時運作，并保證目標定位準確、載具行動迅速。

　　而在載具方面，帷勝團隊則基于自身豐富的船模功底展示了船形無人水面平臺。由于所有的控制和計算核心都集中在了邊緣基站端，因此載具平臺只需在基礎功能之上增加一個PX4控制模塊和負責實現自身和目標定位的RTK信息接受模塊便可實現全部功能。

　　帷勝團隊表示，這種控制計算與載具分離的設計不僅能夠實現單基站、多載具的部署方式，更能大幅降低載具端的硬件成本和功耗，實現更方便、更靈活的部署。并且，由于基站端具備了完整的定位、計算、目標識別功能，整套方案也可以在無外部鏈接的情況下實現自組網，完全省去了從云到端數據傳輸所帶來的帶寬成本，TCO更低。

　　經過實際的對比測算，帷勝系統在100平米范圍內完成指定工作量僅需20分鐘，而市場上的其他方案則需要1小時。相對于云+端形態的方案，由于不需要公網層面的數據傳輸，帷勝系統可將系統TCO降低39%；而相對于“腦身一體”的載具方案，帷勝系統則能夠大幅降低載具系統的功耗，在提供更強大計算能力、更精準定位的同時幫助載具獲得更長的續航時間。

　　當然，帷勝系統所搭載的PX4控制模塊不僅能實現對無人船的控制，還能夠很方便的移植到無人機、無人車等載具平臺，搭配不同功能的機械結構實現垃圾分類回收、運動器材撿拾以及其他未知、高危、污染環境作業，具備十分廣泛的產業前景。

　　一個平臺，百漾創新

　　作為整套平臺的算力核心，昇騰Atlas 200 DK搭載了轉為深度學習而設計的昇騰310處理器，具備多種規格的視頻、圖片編解碼能力，集成了USB、網線和專門的攝像頭接口；能夠在20W的典型功耗下提供最高22TOPS的整數處理能力和11 TOPS的半精度浮點處理能力，能夠滿足各類邊緣端的推理計算需求。因此，我們也便能夠在帷勝團隊的基站方案中看到類似太陽能電池板這樣的供能方式。

　　此外，華為昇騰AI基礎軟硬件還有Atlas 300、500、800、900等眾多系列產品，分別面向推理（卡）、智能小站、AI服務器、AI集群等眾眾多場景，能夠滿足多種應用對AI產品形態、功耗和算力等維度的不同需求。

　　而在開發層面，華為則根據昇騰AI處理器的硬件特點推出了能夠最大限度發揮硬件效能的AI框架昇思MindSpore，和對應的異構計算架構CANN，方便開發者進行推理和訓練調用算力、調整數據和模型并完成最終的算法或應用開發。在開發方式上，MindSpore的語法和邏輯與C++類似，開發者可以輕松上手并適應，過去的開發經驗也可以輕松的移植到昇騰平臺。而CANN提供了開放易用的ACL（AscendComputing Language）編程接口，實現對網絡模型進行圖級和算子級的編譯優化、自動調優等功能，支持開發者使用C、C++、Python等各類流行的語言完成應用的開發。同時，CANN還提供了各類實用工具幫助開發者完成Profiling、調優、Error分析、模型開發，使開發者便可以方便的調用昇騰所提供的強悍算力完成各類算法和應用的開發，并將其成果與千行百業的各類應用相對接。

　　經過長時間細致的體驗和完整的項目開發，帷勝團隊對MindSpore、CANN和昇騰AI處理器的組合給出了極高的評價：相對于傳統深度學習的開發方式，昇騰平臺的開發非常方便，算法在推理應用中的求解速度也加快了90%，讓方案在于其他競品的對比中獲得了極大的優勢。

　　一個目標，無限可能

　　能夠在“互聯網+”大賽上脫穎而出，優秀的方案設計只是帷勝團隊優勢的其中一面。勝利的另一面在于帷勝團隊在商業化運營方面的完整構建和長遠思考。

　　與傳統參賽團隊軟硬件開發和系統集成等的分工不同，帷勝團隊的成員介紹中不只有年齡、所學專業和姓名，更有人員在團隊中所擔任的職務；CEO、CTO、CIO、CMO、CHO等核心職務一應俱全。換句話說，帷勝團隊不僅是一直活躍于大學校園的技術愛好者，更是一家有著自己商業邏輯的公司。而在帷勝的昇騰AI無人載具控制系統的介紹材料中，還包括了市場發展趨勢分析、競品分析對比等內容，已經與正式的商業企劃案無異。

　　帷勝團隊表示：這個團隊不只是自己在大學校園中的一段精彩歷程，更將成為自己畢業后的事業發展的第一步。

　　能夠有這樣的思路，與帷勝團隊在大學中所受到的教育有關，更與和華為的緊密合作有關。

　　四川大學-華為“智能基座”產教融合協同育人基地簽約儀式

　　目前，基于“智能基座”合作項目，華為已經與川大合作設立了涵蓋人工智能、操作系統、網絡等多個領域的33門課程，累計為5000余名川大同學進行了技術、應用和產業方面的培訓和講解。通過與大學開展合作課程、大學講師集體培訓、教材課件分享、華為團隊親身講解等方式，華為也正在與全球數百所高校合作展開人才培養工程，為此，華為每年投入的資金已達4億美元。

　　此外，為了進一步推廣昇騰及相關平臺與產業和應用的深度融合，促進昇騰生態的活躍發展，華為還推出了專門的“昇騰眾智計劃”，將生產和應用方面的實際問題面向全社會“發榜”，任何公司和組織均可“揭榜”提交自己的方案或方法。而根據實際效果，華為則會為優秀的方案團隊提供現金等形式的回饋。

　　而對于帷勝團隊來說，在方案開發和商業化運作的過程中，團隊導師和華為也提供了技術、方法和思路上的全面支持，讓團隊能夠在技術、方案和持久的商業運營中行穩致遠。

　　從車庫到水吧，或許我們已經走出了屬于自己的未來

　　“車庫文化”是信息化時代的創新圖騰。而在更強調團隊合作的數字時代，中國的年輕人則在更適合創新的大學校園水吧里續寫著屬于自己、屬于這個時代的另一段創新傳奇。

　　當然，對于在新時代成長起來的新一代大學生來說，在水吧、網吧、咖啡吧還是興趣社團中創新其實并沒有什么區別；因為創新的關鍵并不在于空間的名稱，而在于年輕的頭腦、豐富的知識和愿意打破常規、另辟蹊徑的精神。

　　更重要的是，相對于靠著螺絲刀和扳手進行創新的時代，今天的大學生們也有了像昇騰處理器、昇思MindSpore AI框架、CANN異構計算架構這樣完整的全新創意平臺，讓他們可以在數字空間中構建自己所設想的未來。

　　而對于整個數字智能時代來說，無論是川大的帷勝團隊還是華為的昇騰平臺都還只是創新海洋中的一片小小漣漪。但也正是因為了無數學生、無數學校、無數企業參與其中，萬點漣漪才能最終聚成時代創新的巨浪。

　　未來，當我們的巨型企業開始向市場講述自己的成長故事時，他們可能會用“水吧精神”、“社團精神”或其他詞語來進行概括總結；因為，那已是屬于他們的時代、他們的故事。而對于那樣的未來，即便身為“前浪”，我們亦迫不及待。