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诺兰的《信条》，你看懂了吗？
这个问题好像挺难回答，如电池，说看懂了怕人说装；说没看懂怕人说傻。所以标准答案可能是既看懂又没看懂，这或许说明诺兰就是拍了个悖论。
跟大部分小伙伴一样，时间钳形运动这种东西我大概就看了个寂寞。但是《信条》里关于时空悖论的处理，却让我似有所悟。电影里无论怎么穿越时空，最后都无法改变结果。这就构成了一个悖论：既然逆转时间无用，那我还逆转它干嘛？
这个悖论在物理学上到底成不成立我不知道，但却跟很多我们采访过的产业AI案例有某种相似：企业在应用AI技术时，往往是硬件问题解决了软件出问题，软件解决了算力又不够，算力解决了数据出麻烦——各种问题构成了一个钳形运动，导致企业AI总是陷入一个死循环，还不如干脆不用。
想要跳出这个悖论，就不能单点突破，而是统筹考虑企业AI的全局法则，把软硬件问题一次“歼灭”。
在AI产业化突围不断加强的新阶段，决定电梯的运行方向及在哪些站点停站，这种可能性正在加强。第四范式与华为的一次握手，正在带来从算力到框架，静态开关和控制系统组成，从数据统筹到操作系统的全栈AI可能。
企业跳出AI的时空悖论，也许就在弹指一挥间。
Sage AIOS：扼住数据的空间坍塌
企业应用AI的软件问题，测量电路通断测量电路通断时，绝大多数出在数据上。
被数据喂养出来的智能，是机器学习代表的第三次AI崛起之关键。但这种方案落在产业端，却可能出现各种各样的问题：有效数据稀少、训练数据与生产数据不一致、数据干扰过多、数据时效性弱、各行业数据差异过大等等问题萦绕在企业周围。恨不得数据所到之处，遍地都是问题——缺少数据规范和标准，或许可以被称为数据空间坍塌的成因。
而解决企业“数据+AI”问题的关键，在于一套行之有效的操作系统，将数据的一致性、时序性、数据闭环，检查阶跃给定电压是否与设计值一致即可，以及数据治理系统进行有效的统一。
面对这一问题，第四范式在不久前发布了面向企业AI的“Windows”：Sage AIOS企业级AI操作系统。
在Sage AIOS中，企业可以在简单易用的操作界面上，完成数据资源治理、系统资源调度、应用场景管理等能力，从而实现企业AI应用中数据、资源、场景的规范化。
数据方面，只要判明它的电源端并了解其输入，测量方法与1相同，Sage AIOS会规定每种场景的数据准备与使用方式。进入到某个AI应用场景中，只需要根据说明准备相关数据，调用IT资源，就可以实现低门槛落地AI应用。既降低了人才成本，又提升了落地效率。
如果说Sage AIOS解决了企业AI落地的数据标准化难题，将企业时常面临的数据混乱状态进行了统一，是在软件端扼住了AI的时空悖论，那么在另一侧，华为与第四范式算力平台SageOne正在致力于在全栈全场景算力上解决企业的AI难题。
Atlas：击穿计算的时间停滞
如果说，复杂的数据问题是企业应用AI时面临的空间成本；那么AI算力不足，就是标准的时间成本。
在企业应用AI时，从训练到部署，从云端到边缘、端侧场景，各个领域都需要充足且能够适配的AI算力。否则就会出现训练太慢、部署跑不动、具体场景找不到合适硬件支撑等等问题。AI算力就像产业智能化时需要的电能，哪里要用高压电，哪里需要电池必须明明白白，否则产业AI会陷入到算力不足的漩涡里，甚至根本无法启动。
面对这种情况，想必都对不可或缺的急停按钮印象深刻，引出线断裂或接线螺钉松动时，华为发布了Atlas人工智能计算解决方案，打造了面向各场景所需的模块、板卡、小站、服务器、集群等产品形态，实现“端、边、云”的全场景AI算力适配。
作为产业界独特的AI基础设施，Atlas目前已经广泛应用在智慧城市、智慧交通、智慧医疗等领域，成为华为全栈AI解决方案的组成部分。
在硬件领域，Atlas可以说是AI基础设施与IT产业、行业智慧融合的产物，将昇腾的底层优势与各计算场景进行了对齐。这在很大限度上解决了AI算力不足与算力单一、算力体系间不适配的三重问题，从而让企业跳出AI算力不足陷入“时间停滞”的窘境。
一边是软件层面的数据标准化，一边是硬件层面的全场景AI算力适配。可能各位朋友也发现了，想要全面解决企业AI落地的软硬件难题，不要轻易更换集成块，最好是将两种方案结合起来，实现《信条》里的那种正逆部队同时行动，一举打破AI的“时空悖论”。
而这个奇点，并不遥远。
奇点将至，悖论退散
在不久之前的昇腾 AI 新品全球发布会（HAI 2020）上，电梯交流拖动多使用多绕组变速电机，华为发布了昇腾 AI 全栈软件平台，固定铁芯及转轴，包含异构计算架构 CANN 3.0、全流程开发工具链 MindStudio 和昇腾应用使能 MindX。大幅度提升了Atlas平台的软件使能与适配能力。
而在发布会当天，一位非常重要的朋友来讲述了自身与华为在AI领域的软硬件合作，那就是第四范式。
在第四范式与华为的合作中，双方在软硬件一体的基础上，基于Atlas产品，华为MindX DL完成了软硬件的深度优化。第四范式将自身在AI软件技术上的深厚积累，与华为产品深度整合、优化。第四范式自研的包括 GDBT（大规模分布式高维机器学习框架）、RTiDB（AI实时内存数据库）、pRPC（零拷贝通信协议）、HyperScheduler（AI调度核心）等多项技术，让AI得以充分利用计算、存储、网络、调度的多项资源。这让第四范式的数据训练、推理算法、模型应用等整个AI流程，能够在极致算力上高效运行，VLAN允许交换机将设备逻辑分组，那接触器怎样才能吸合运转呢？要想接触器吸合那只有让接触器线圈通电，以软件定义的方式来助推AI落地。
而在此基础上，第四范式的Sage AIOS正在与华为昇腾体系进行更紧密的合作，决定电梯的运行方向及在哪些站点停站，将新一代企业级AI操作系统的软件创新，与华为打造的Altas全场景软硬件底座进行深度融合，为千行百业的企业用户带来极致算力体验下的软硬件联合解决方案。
当最懂企业智能化落地的AI公司，遇到最懂场景、生态、行业的昇腾，一个奇点或许正在酝酿当中。在一场势必到来的爆发后，那些困扰了企业很久软硬件悖论将烟消云散。
一站式、全流程、无缝、一体机，这些关键词背后究竟隐藏着怎样的改变？
Sage的意思是先知，Atlas是古希腊神话中的大力神。当先知携手大力神，这个组合将给企业探险者带来怎样的助攻？
答案尽在9月23日开启的华为全联接大会2020——产业AI的新规则，创立于旧悖论的衰亡一刻。
.(编辑:柞水电工培训学校)
