【新智元导读】武汉理工大学基于「昇思MindSpore」，将AI框架与教学科研的深度融合，为产学研合作创新构造了全新的成功范式。
自从2020年3月开源发布后，全场景AI框架「昇思MindSpore」秉承加速人工智能科研发展和人才培养的理念，与国内144所高校和科研院所开展多样化合作，孵化出教学创新改革、科研论文创新、科技竞赛创新创业等多方面成果。从昇思MindSpore 1.0发布至今，武汉理工大学计算机与人工智能学院（下称武理工计算机智能学院），对MindSpore发展十分关注与支持。熊盛武院长一路引航，带领武理工计算机智能学院的师生们全方位学习和使用昇思MindSpore。
熊院长本人也始终站在人工智能前沿成果的宣传一线，积极参与计算产业院长论坛、CECC论坛等先进平台活动，分享围绕昇腾和昇思MindSpore开展的教学改革和人才培养方案，吸引了众多领域专家和企业高管加入昇思MindSpore社区。
在熊盛武院长的带领下，全院师生利用自身丰富的昇思MindSpore开发经验，积极参与昇思MindSpore众智、SIG、科技竞赛等活动，在教学、科研、实践中均取得了极佳的成果，涌现出一批优秀学生代表，如路雄博、王振邦、周云飞等。熊院长不仅为武理工计算机智能学院培养了一批高水平、创新型的人工智能教师团队和IT生态创新人才，更是为AI产业链输送了一批高质量人才， 建立了一支助力昇思MindSpore发展与完善的中坚力量。作为首批「智能基座」产教融合协同育人基地建设高校，武理工计算机智能学院在熊盛武院长的带领下，充分利用「智能基座」平台作用，全面引入昇腾与昇思MindSpore的国产软硬件体系，将全院AI类课程与MindSpore框架全面融合；同时，调动全院师生参与众智活动，基于众智项目增强授课教师、学生等参与成员对框架的深度理解和使用经验。
如上图1所示，基于「智能基座」和「众智」活动，达成了本科培养的授课阶段、课外实践环节、毕业设计环节等全方位的产教融合覆盖，使学生能够学MindSpore入门AI、用MindSpore开发实践，最终使用MindSpore完成毕业设计。1.1 开展「AI课程教学」，与昇思全面融合，培养产业链创新人才自2020年秋学期始，武理工计算机智能学院开始采用MindSpore进行人工智能相关子领域课程，并逐年增加课程覆盖度，截止2022年春季学期，已达成全学院AI类课程与MindSpore全面融合覆盖。如下表：经过2年有余的课程融合，使用MindSpore授课累计覆盖学生620+，并成为国内首个将全部AI课程与国产软硬件平台深度融合的学院。MindSpore融合课程采取课堂讲授、实操示范和小组讨论等教学方法，除常规的理论+实验课程内容外，课程还引入了企业级开发和部署的实际场景。如《计算机视觉》课程面向企业生产环境的低功耗和高性能需求，使用华为Atlas 200DK开发板，基于MindSpore开发出一套能真实运行的人脸检测与人脸识别系统；《机器学习》课程引入MindSpore Lite，教授学生云端训练+移动端开发的实用技能，可基于MindSpore快速开发和部署复杂的深度学习模型等。通过融入MindSpore实践内容，有效达成了理论与产业实践匹配，学生所学即业界所用的目标。图 段鹏飞老师课堂讲授MindSpore理论和实践1.2 积极参与昇思「社团与众智」，成为昇思发展与完善的中坚力量MindSpore众智（昇腾众智计划之一）是面向高校师生与社区开发者，通过发放模型、算子、套件等不同粒度的AI开发任务，促进框架演进和生态建设的一项生态合作计划。在教学全面融合的基础上，武理工计算机智能学院积极参与MindSpore众智 ，并与学生培养策略进行有机结合，对高低年级组合培养梯队人才，通过轮流组长值培养种子学生；此外，在众智计划之上，不断优化和探索众智运作新模式，通过社团运作，吸引跨学科跨专业学生参与学习和贡献MindSpore社区促进更多的同学加入学习和贡献MindSpore。武理工计算机智能学院前后共承接多批众智项目，包括129个算子，21个模型，28个onnx推理模型，17个图文案例，1个套件等，累计投入600多人次，培养近150余名MindSpore开发者，贡献300条代码PR，产生43名「未来之星」，34人次获得昇腾众智金质量奖，获奖人数全国前列。武理工计算机智能学院伴随和助力昇思MindSpore一路从1.0迭代更新至1.9版本，成为MindSpore深度学习框架发展与完善的中坚力量。 熊盛武教授在校内建立昇思社，依托学校的昇思社团在全校乃至跨校范围内进行宣讲，吸引了众多跨地区、跨校、跨院的同学一起参与众智项目。同时，熊盛武教授带领同学们积极参与易用性SIG，为新加入社区的开发者提供简单易懂的MindSpore指导教程，帮助开发者打通使用MindSpore过程的「最后一公里」。熊盛武教授已通过昇思社和易用性SIG举行5次昇思MindSpore开发宣讲会，吸引了包括重庆邮电大学，中南民族大学等跨校，及汽车学院、理学院等跨院100余名本科生和研究生加入MindSpore社区，其中40余人参与了MindSpore项目开发，获得了全栈系统化的学习资源，了解了业界最佳实践和学术界前沿技术，得到了丰富的实践机会，扩大了自己在开源社区中的影响力。图 熊盛武院长在昇思学习小组内进行昇思MindSpore宣讲在学生课程学习和课外实践深度融入MindSpore的基础上，武理工计算机智能学院大胆革新，提供基于MindSpore框架算法研究的毕业设计选题，鼓励学生融汇课内外MindSpore学习实践经验，完成最终的毕业论文和毕业设计。2022年夏季毕业设计共发布21个MindSpore选题，其中14名本科毕业生选择，并在AI子领域取得了较为突出的创新成果，模型性能大幅提升，名单见下表。基于MindSpore的毕业设计论文名单
2 基于昇思MindSpore构建教学资源库与师资培养
2.1 牵头建设「深度学习虚拟教研室」，打造精品教学资源库，培养高水平师资
为推进「教育部-华为『智能基座』产教融合协同育人基地」项目，武汉理工大学熊盛武教授联合武汉大学、华中师范大学、中国地质大学（武汉）、西藏大学、湖北工业大学和海南大学跨时空、跨区域建设深度学习课程虚拟教研室。其中包含深度学习、计算机视觉、人工智能程序设计、智能芯片原理与应用、智能系统与应用5门课程，并基于昇腾与MindSpore等国产软硬件平台构建藏文化数字重建、智慧农业、智慧海洋、卫星遥感等实践案例。通过本虚拟教研室建设，培养高水平、创新型人工智能教师团队，并持续为鲲鹏、昇腾及华为云等国产化产业链输送高质量人才。
虚拟教研室的建设目标为依托武华为「智能基座」产教融合协同育人基地与华为国产化信息平台，与国内包括中西部重点高校进行跨地域合作，对深度学习课程群教学模式和方案进行改革，协同打造精品教学资源库，提高高等教育支撑解决关键核心技术「卡脖子」问题的能力和水平。为了提高高校教学和人才培养的质量，熊盛武教授与华为技术有限公司合作，共同开发基于MindSpore的AI 领域精品课程，包括《基于华为云平台的MindSpore实践》、《基于MindSpore框架的语音信号处理及应用》等，具体内容如下：3 基于昇思MindSpore开展科技竞赛与科研创新
依托产教融合的显著成果，结合学生长期丰富的MindSpore开发经验，武理工计算机智能学院利用基于MindSpore开发的系统参与计算机、人工智能领域相关竞赛，获得多个国家、省部级奖项，将学院研究与SOTA模型的众智经验相结合，产出一批高质量的创新论文。
在医疗领域，基于MindSpore开发皮肤病分类的神经网络，用于皮肤病监测系统，所开发的系统足够高效和轻量，所有无专业知识的患者也可以轻松使用。本项目最终获得「建行杯」第七届中国国际「互联网+」大学生创新创业大赛产业命题赛道，湖北省金奖、国赛入围奖。在农业领域，开发分子育种预测系统，将昇思MindSpore应用到农作物分子育种领域，依据基因测序技术自动化获取种子基因数据数据，基于MindSpore开发并训练深度学习模型，实现对优质种质的筛选。本项目获得「建行杯」第八届中国国际「互联网+」大学生创新创业大赛产业命题赛道湖北省金奖；同时获得2022首届「崖州湾杯」科技创新大赛南繁赛道一等奖、最佳成果转化奖，团队指导老师熊盛武教授、荣毅博士后获优秀指导老师。在国土安全领域，开发舰船识别系统，考虑到数据以及算法的隐私性和安全性，该项目基于国产深度学习框架 Mindspore 进行开发，部署也在华为的国产硬件上进行。基于MindSpore自主开展科研，其中CCF-A会议论文1篇，CCF-B论文2篇，CCF-C论文4篇，JCR Q1论文1篇， Q2论文1篇， Q3论文1篇，详细列表如下：1. SSAT: A Symmetric Semantic-Aware Transformer Network for Makeup Transfer and Removal 论文会议：AAAI2022 会议等级：CCF-A2. A FRAME LOSS OF MULTIPLE INSTANCE LEARNING FOR WEAKLY SUPERVISED SOUND EVENT DETECTION 论文会议：ICASSP 会议等级：语音顶会，CCF-B3. Fusing Acoustic and Text Emotional Features for Expressive Speech Synthesie 论文会议：ICME 会议等级：CCF-B4. Few-shot driver identification via meta-learning 发表期刊：Expert Systems with Applications 期刊等级：CCF-C5. Query and Neighbor-Aware Reasoning Based Multi-hop Question Answering over Kno wledge Graph 论文会议：KSEM2022 会议级别CCF-C6. Deep Semantic Ranking Hashing Based on Self-Attention for Medical Image Retrieval 会议：ICPR 会议等级：CCF-C（已录用，未检索）7. Feature Space Disentangling Based On Spatial Attention for Makeup Transfer 论文会议：ICIP 会议等级：CCF-C（已录用，未检索）8. Deep Quadruple-Based Hashing for Remote Sensing Image-Sound Retrieval 发表期刊：IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING 期刊等级：遥感顶刊，中科院 Q2, JCR Q1,CCF B9. Unsupervised Balanced Hash Codes Learning with Multi-Channel Feature Fusion 发表期刊：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 期刊等级：JCR Q210. The structural weight design method based on the modified grasshopper optimization algorithm 论文期刊：Multimedia Tools and Applications 期刊等级：JCR Q3, CCF C「创新之道，唯在得人。」一路走来，武汉理工大学计算机智能学院师生们在院长熊盛武教授的带领下，对接产业界科技发展趋势与市场需求，多方协同、优势互补，全面产学研融合，以产教融合先行，逐步带动科研创新，并不断构建新的教学资源和师资力量，向中西部地区进行辐射，推广其先进经验，形成基于国产软硬件平台的校企合作循环，培养了一大批AI人才。最终构建了良性的昇思MindSpore人才生态与培养体系，激发出教育与产业的持续活力。
此外，武汉理工大学计算机智能学院自身丰富MindSpore产学研融合经验，也为推广MindSpore深度学习框架提供了有力的范例，证明了MindSpore高校学生培养和研究创新的加速。其利用基于MindSpore开发的系统参与计算机、人工智能领域相关竞赛，获得了多个国家、省部级奖项，让更多的开发者、领域专家和企业高管知晓MindSpore，加入MindSpore社区，开发MindSpore项目，形成了有效的生态反哺。武汉理工大学计算机与人工智能学院的案例是MindSpore面向AI领域产教融合的第一个成功典范。我们诚邀各个高校院所，一起为AI的人才培养和产业发展出一份力。希望更多高校接纳、拥抱MindSpore，我们一同构建有特色、有影响的下一个，下一百个产学研融合范例。更多咨询：昇思小助手微信mindspore0328MindSpore官网：https://www.mindspore.cn/
Gitee：https://gitee.com/mindspore/mindspore
GitHub：https://github.com/mindspore-ai/mindspore
论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-1076-1.html
