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为数字经济发展添能蓄力 加速千行百业羽化创新——浪潮云分布式云ICP 成果回顾与展望******

　　作者：尹萍

　　刚刚过去的 2022年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济作为国民经济的“加速器”作用凸显，成为经济恢复向好的关键力量。

　　国际市场研究机构Gartner发布的2023年十大战略技术趋势预测显示，到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加速他们的业务项目。在宏观经济增长放缓、供应链短缺等诸多不稳定因素的影响下，国际数据机构IDC预测，未来5年国内云计算市场年复合增长率将在20%左右，到2025年，75%的组织将选择能够在跨云、边缘和专属环境中提供一致性应用部署体验的技术合作伙伴。

　　羽化即为数字化过程，是物理世界和数字世界的链接或打通。云正成为拉通物理世界和数字世界实现羽化的新引擎。

　　Gartner 2023年十大战略技术趋势

　　2022年，浪潮集团旗下浪潮云深入践行“自信自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行”的精神，持续加大新增长引擎投入。针对当前千行百业数字化转型面临的算力分布不均、数据要素治理、数字技能提升三大核心问题，浪潮云以新一代行业云MEP战略为指引，以用户需求为中心，通过分布式云、一体化大数据平台、安全运营三个核心要素加以解决，助力政企客户跨越横亘于前的“数字鸿沟”。

　　2022年，浪潮云分布式云ICP（Inspur Cloud Platform）作为统一云服务平台底座，深耕分布式云、边缘计算、云原生等核心技术，通过中心云（ICP Central）、本地云（ICP Local）、边缘云（ICP Edge）三种部署形态，将算力服务输送至用户身边，为千行百业实现云上数字化创新、产业降本增效提供分布式算力技术保障。

　　核心技术创新在路上， ICP产品序列持续充盈

　　2022年，浪潮云分布式云ICP聚焦关注平台创新能力和技术能力突破，发布本地云ICP Local V3.6和边缘云ICP Edge V2.1，以足够宽阔、不断充盈的产品序列，全方位升级分布式云平台及服务。

　　分布式云ICP产品系列

　　产品序列多项发力，浪潮云分布式云ICP综合实力极大增强：在架构优化方面，优化云平台部署架构，支持单集群1000+以上节点部署规模，管理规模提升10倍以上，预计降低建设、运营维护成本10%；在平台性能方面，浪潮分布式云ICP ARM架构获SPEC Cloud测试全球第一名，刷新了综合性能、KMeans性能、平均实例配置时间三项世界纪录；在稳定性方面，新增基于网络判断的自动疏散技术和磁盘故障预测能力，持续提升平台及服务稳定性。

　　行业探索落地在路上，分布式云让计算无处不在

　　2022年，以浪潮云分布式云ICP为核心，浪潮云加速全国布局，通过7大核心云数据中心、113个区域云中心、481个分布式节点打造无处不在的算网体系，同时，依托浪潮云全球运行指挥中心OpsCenter实现云平台持续迭代和升级，超过2万个业务应用系统在浪潮云上稳定运行。

　　在政务领域，浪潮云助力中国科协 “一云多芯”云服务平台，实现“中心云+本地云”异构资源的统一接入、统一管理、统一服务，通过提供一站式云原生应用运行环境，保障云原生应用云上开发和生命周期管理，支撑300+容器稳定运行；助力中国科协与全国学会、地方科协和基层组织，打造上下联动、纵横互通、共建共享的平台生态，支撑全国科技工作者实现服务质量提升。

　　在行业领域，浪潮云依据城轨团标标准技术要求，建设“南通轨交云”统一一朵分布式云，实现多线路资源共享，统一地铁信息系统服务，为南通轨交“线网云”云化升级赋能；参与建设日照医保云，赋能其业务应用创新、数据开放共享，并助力项目荣获中国信通院《专有云平台成熟度能力》先进级认证。

　　在边缘计算领域，浪潮云为临沂国土构建“1个中心云+9个边缘云”的分布式云平台，为国土空间数据分析、GIS建模处理等提供边缘侧近场算力服务。该项目在边缘计算、云边协同领域的分布式云创新实践，荣获云计算开源产业联盟2022年度“分布式云与云边协同最佳实践案例”奖项。

　　载誉前行再出发，以口碑赢得认可

　　2022年，浪潮云分布式云ICP积极参与国内外行业开放交流平台，以行业沟通、标准评测为抓手，以技术创新攻坚为核心，多项产品和服务以专业实力和用户口碑突破荣获行业权威认可，入选中国信息通信研究院软件供应链产品名录和中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工作委员会图谱。

　　同时，浪潮云分布式云ICP积极推进云计算行业标准体系建设，完成分布式云、专有云、边缘云等6项云计算标准编制，首批通过中国信通院《分布式云服务基础设施能力要求》、《专有云平台成熟度能力要求》、《分布式系统稳定性度量》标准测评认证。

　　乘势而上，为数字经济发展添能蓄力

　　2023年，如何向着新的奋斗目标再出发？浪潮云分布式云ICP将在新一代行业云MEP战略的指引下，持续深化分布式算力服务核心能力，加大技术研发创新投入：

　　构建分布式算力服务方面，实现分布式云全局算力度量、建模、预测分析，助力行业应用实现云边端算力服务的最优化供给；强化云服务高可用方面，实现硬件故障预测和全栈云服务高可用，提升行业客户业务应用的SLA；丰富智算产品方面，提供面向深度学习、训练推理、科学计算等场景的计算型，以及面向渲染型的智算产品服务，为行业数字化和智能化提供多样算力服务；完善边缘产品体系方面，以轻量灵活的边缘算力为基座，丰富面向行业场景的产品应用和智能端产品，优化云边端一体化协同能力，助力行业客户实现云上应用创新。

　　奋进2023年，浪潮云将继续发挥分布式云算力服务优势，为千行百业云上羽化保驾护航，共同奔赴更加数字化、智能化的未来。

　　（作者系浪潮云分布式云ICP产品总监）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）