李开复谈20年后的AI，崔宝秋论开源之道(16)

MAPS评测方法，关注真实的用户价值，将每颗芯片在‘快’和‘准’这两个关键维度上的取舍变化直观地展现出来，并在合理的精度范围内，评估芯片的平均处理速度。这个方法具有可视化和可量化的特点。
通过MAPS这个指标，地平线设计芯片和一个通用设计芯片之间的差别，可以看到芯片功耗和他所能带来的性能方面是有巨大优势的。
最后，在车规芯片上，地平线在过去几年也取得了瞩目的成就。地平线是全球仅有的三家实现了车规级AI芯片规模化量产的公司之一，也是国内唯一实现车规级AI芯片大规模量产的AI芯片企业。
华为黄之鹏：AI框架的发展到了汽车替代马车的阶段

大会最后，华为计算开源开发与运营部副总监黄之鹏介绍了今年3月28日开源的自研AI框架MindSpore。
可能很多人会有疑问，行业里已经有了TensorFlow、PyTorch这样成熟的框架，为何华为还要“重复造轮子”？
黄之鹏说，如果打个通俗的比方，那就是：AI框架的发展，已经到了一个类似于历史上汽车出现替代马车的阶段。也就是说我们正处于20世纪初的那样一个变革年代。
现有的框架可以看作是达到了马车时代的顶峰。现有框架可以像马车一样做到非常舒适、精致，有足够的运行效率，也有非常好的上下游的生态。
MindSpore类似于那个时代的汽车，可能没那么舒适、精致，但是有很强的操纵感，具有工业化设计和流水线能力，可以有超乎想象的效率和性能，构筑了全新的硬核科技生态。
如果使用过MindSpore，尤其在昇腾环境上，能体会到运行感非常好。
MindSpore就像汽车一样，是一个工业化的产品，具有非常好的工业化能力，尤其是对大规模自动化并行的支持，应该是前所未有的。
华为开发MindSpore最重要的是，尝试解决很多具体的问题。