在这个数据驱动的时代，人工智能已经成为推动产业变革的核心力量，正逐渐渗透到更广泛的应用场景中，为各行各业带来深刻变革。作为软件的根技术，人工智能框架已经成为推动大模型开发和产业智能化进程的关键动力。作为全球公认的创新协作模式，开源正逐渐成为推动AI技术进步的重要途径。
9月26日，2024开放原子开源生态大会——人工智能开源开放生态分论坛在北京顺利召开，众多来自企业和科研机构的人工智能专家学者集聚于此，围绕新一代人工智能技术在产业中的应用和发展，对于通过开源方式促进我国人工智能产业生态链的发展进行了深入探讨，探索培育人工智能产业生态系统的方法和路径。
开放原子开源基金会秘书长助理李博围绕人工智能开源生态的现状与未来发表致辞。他指出，开源开放平台为开发者提供了宝贵的支持，显著加快了技术创新的步伐，提升了人工智能产业应用的研发和生产效率，开源数据集的提供降低了研究和应用的门槛，使得更多的研究人员、非营利组织以及初创公司等能够积极参与人工智能的研究。同时提出，人工智能产业发展过程中仍然存在如数据安全、算法公平性、道德伦理等问题和挑战。李博表示，将以开源开放合作的方式推动人工智能产业开源生态发展。一是孵化培育优质开源项目。二是构建中立包容的开源协作平台。三是规范开源许可，通过制定中英双语的《开放原子模型许可证》，为上游模型提供商解决在开源模型时缺乏通用许可选项的问题，同时方便下游开发者和用户共享开源模型。
论坛上，来自华为、北京智源人工智能研究院、北京理工大学、开鸿智谷、君同未来、Jina.ai、润开鸿、超聚变和天翼云等知名企业和机构的代表发表了主题演讲，深入探讨了如何通过开源合作加速AI产业的技术创新和应用落地。
华为开源首席联络官任旭东分享了华为在开源生态建设中的实践和探索经验。华为通过开源开放的方式推动了AI技术与生态的深度结合，基于昇思AI框架，打造了开源开放的AI计算根生态，并通过社区合作加速了AI原生操作系统的开发和落地。他建议，要坚持长期主义，耕耘国内的根生态，同时表示华为愿同合作伙伴一起，共同打造源自中国的精品内容，建设高质量的AI生态。
北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华聚焦如何基于Triton构建面向多元AI算力的开源合作生态展开分享。她介绍了智源研究院在大模型领域的研究成果，包括在2021年发布的悟道1.0中首提大模型概念，同年发布的悟道2.0参数规模达1.75万亿，从2023年至今又发布了悟道3.0系列成果，并通过开源共享数据和算法，推动AI产业的全球合作。此外，她还强调了多元算力系统对AI发展至关重要的角色，呼吁通过统一的编程语言和开源工具链，促进AI生态的分层合作，提升产业的创新效率。
openEuler是开放原子开源基金会孵化的一款开源操作系统，面向数字基础设施。openEuler社区Intelligence SIG Maintainer胡正策分享了openEuler操作系统在人工智能领域的最新进展与未来展望。他指出，随着AI技术的快速发展，传统操作系统在行业智能化转型中面临新的挑战和机遇。当前，大模型厂商希望将AI技术推向各行各业，但行业应用开发者在使用大模型时仍存在技术门槛，双方的需求尚未完全匹配。在此背景下，openEuler致力于成为大模型与传统应用的桥梁，推动AI与行业应用的无缝结合。
北京理工大学集成电路与电子学院院长助理、长聘副教授叶初阳以《脑部医学影像分析中的大模型应用》为题，分享了AI技术赋能医疗影像领域的发展优势与广阔前景，特别介绍了通用脑病灶基础分割模型处理不同类型的脑部影像情况，强调了大模型在医疗健康领域尤其是脑部疾病诊断中的重要性。同时提出影像报告自动诊断大语言模型，RadGPT等技术的应用展现了AI在影像描述和疾病预测方面的强大能力。
今天的世界需要什么样的操作系统？开鸿智谷副总裁李传钊通过一个问题展开分享，明晰了OpenHarmony在万物互联中的定位，进一步探讨了如何通过OpenHarmony操作系统与人工智能的结合提升产业效率。围绕OpenHarmony+AI，他介绍了OpenHarmony的AI能力，展示了基于OpenHarmony的AI控制能力，表示将以OpenHarmony持续推动AI能力的演进与普及。
君同未来联合创始人林昶廷介绍了君同未来对于大模型的风险研究、风险治理以及在大模型治理过程中的实践。他认为，从总体上看，大模型存在两大类风险，一是大模型自身的风险，二是大模型伴生风险。对于人工智能包含大模型的风险治理，君同未来做了很多工作，构建了风险测试和防护体系。
华为昇思MindSpore开源生态总监杨滔介绍了昇思关于深度学习框架的研究进展。他表示，人工智能发展急剧变化对框架来说非常有挑战，MindSpore架构持续演进，2.4版本原生亲和超节点，使能大模型创新降本提速；生态上，昇思探索前沿创新、夯实AI基础、使能大模型与行业伙伴。他们将努力在科技前沿中做好支持，为大模型的训练和推理做好支撑。
Jina.ai研发总监王峰分享了大语言模型在知识问答领域中的技术实践与思考，尤其是RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的应用。他指出，RAG是解决大语言模型幻觉、知识更新慢和私有数据利用等问题的有效途径。通过结合搜索技术，RAG能提高回答的准确性、降低推理成本，并适用于知识密集型任务。
AI应用的发展同样需要运行在与AIoT时代匹配的技术底座基础之上，润开鸿结合RISC-V与OpenHarmony软硬件开源技术底座，成功将AI高效运行并落地多个行业。润开鸿副总裁于大伍分享了基于RISC-V及OpenHarmony双开源技术底座的AI产业应用。
超聚变数字技术有限公司解决方案架构师韩武琦分享了超聚变服务器操作系统FusionOS与AI的高性能融合，他指出FusionOS将通用计算与AI智能计算深度融合，并提供了全面的功能支持，包括集成AI硬件调优生态，高效AI模型部署，双架构支持，领先的虚拟化性能以及软硬件一体化的安全防护，实现了高性能业务体验的同时，也为客户提供了开箱即用的便利，大幅简化了工程师AI技术实施流程。
华为存储架构师刘淼分享了全流程训推工具链ModelEngine。这是一款提供数据处理、知识生成、RAG应用开发及优化和应用部署的AI训推全流程工具链，可以实现低代码、高效率、高准确率的大模型应用开发落地，缩短从数据到模块化RAG应用、AI Agent的开发周期。
中国电信天翼云产品专家、魔乐社区负责人李宝龙分享了天翼云通过魔乐（Modelers）开发者社区，团结国内AI产业链，携手业界共同促进AI生态繁荣的创新成果和实践案例。他表示，魔乐开发者社区致力于聚合优质中文AI资源，使能AI应用创新，加速伙伴商业闭环，通过提供极致易用的工具链，端到端支持AI应用开发的全流程。
独行快，众行远。通过开放合作，全球AI技术的创新与应用将加速融合，开源生态将为推动AI产业的可持续发展提供坚实的基础。未来，希望有更多的企业、组织、高校和开发者携手，共同推动人工智能开源生态建设，赋能千行百业发展。
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