1915年，爱因斯坦提出了空间可拉伸这一概念。这一理论作为广义相对论的基础，解释了宇宙大爆炸、时空生成、恒星燃烧等等本源问题。量子物理学认为，物质的密度增大导致内部原子核碰撞释放出能量，能量向不同维度膨胀，是空间拉伸主要原因之一。这也是广为人知的聚变效应。

与宇宙和物质本源相似，一个技术产业空间走向生态繁荣，具备长期活力，往往也是一种“拉伸运动”：产业实体需要在技术、产业、商业应用等不同维度积蓄“密度”，向前拓展，最终达成整体的聚变式繁荣。

华为HDC.Cloud的第二天，关注点聚焦在了万千AI开发者和AI从业者，以至于各行业人士普遍关注的华为全栈全场景AI的最新进展。

华为AI的特殊性在于，全栈全场景AI体系是全球唯一从处理器到框架，再到推理部署、开发工具，云边端各场景架构统一的AI系统，是业界产业指向最清晰、基础设施最完备的AI生态。这一生态的边界，某种意义上也是如今AI开发者和行业应用者的能力的边界。

我们知道，AI本质上是一种以AI算法驱动的软件工程技术。从应用流程上看，首先要由AI科学家和算法研究人员开发出足够强大的AI算法，打破AI能力的边界；然后通过开源开放，广大AI开发者基于基础算法，完成具体的AI模型开发；这些模型进入产业界，再结合产业需求和场景实际情况进行部署，最终让AI完成落地。

而HDC.Cloud恰好在算法前沿、开发者赋能、行业实践，三个主要维度展示了华为全栈全场景AI的最新进展与未来发展规划。三大维度全面扩张，让华为AI和Atlas 生态形成了立体的矩阵式生长，也让AI开发者的能力边界随华为的技术、产业布局一同延展，触碰了新的AI可能性。

让我们切换不同视角，来看一看华为全栈全场景AI在三大关键象限的最新动态。

技术前沿象限：

华为计算视觉未来研究计划

在实际的产业智能化进程里，计算视觉是泛AI技术体系中应用度最强、覆盖场景最广泛的技术。根据多种数据报告统计，计算视觉技术在整体AI应用中普遍占比70-80%，可以说是AI真正的主力军。

而计算视觉的能力极限，显然也意味着整体AI产业的技术极限。

华为在计算视觉领域围绕数据、知识和模型三大方向，过去两年已在AI顶会CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等发表80余篇论文，并取得多项业界领先的成果在这个关键领域。华为的AI科学家们不断钻研，针对计算视觉最前沿、最富挑战的课题，相继给出了自己的一系列答案。

比如说，面对如何在海量数据(603138,股吧)中挖掘有效信息的问题。华为提出了知识蒸馏与自动数据扩增结合的方法，实现了业界最强的信息规律效果。而华为的魔术模型，则将多模态视觉纳入了产业实践，以此提高计算视觉技术的信息应用效率。

而针对高效视觉识别的业界核心问题，华为创建了业界搜索速度最快的自动网络架构搜索技术，并且研发了新型算子加速卷积网络，推动计算视觉进一步走入工业体系。

面向最具挑战性的通用智能问题，华为也创造了利用虚拟数据学习控制无感知机械臂等实践方案，开始迈出人类向通用视觉挑战的第一步。

面向未来，华为发布了计算视觉研究计划，邀请全球AI专家参与研究。基于华为