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人工智能 ，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能 的绘画本领 ，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质 是计算，接受“语言描述”指令后根据自身 的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险 ，让技术进步更好地造福社会 。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应 的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作 的领域 ，比如绘画 、书法、写作 、作曲，如今人工智能也已开始涉足 。人工智能 是如何绘画 的？当前沿技术与艺术相遇 ，将碰撞出怎样的火花 ？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像 ，人工智能绘画本质 是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像 的生成过程 ，输入一段话，生成一幅画 ，本质 是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联 。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后 ，可以根据自身 的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画 的想法由来已久。早在20世纪70年代 ，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序 ，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异 ，科研人员尝试设计自动作图 的计算机程序 。但过去很长一段时间，人工智能“画”出 的作品普遍不够好 ，往往只 是一些模糊 的图像元素 的组合，还称不上是完整 的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化” 。谈及技术突破原因 ，百度文心一格总架构师肖欣延认为 ，这 是预训练大模型 的兴起、大数据 的训练和扩散模型 的出现3方面共同作用的结果 。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能 的通用性 ，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习 ，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习 。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面 的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型 的出现至关重要 。

　　扩散模型 的原理是 ，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊” ，再不断学习去噪过程 ，如此人工智能就能从完全 是噪声 的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像 。

　　“这一过程与人类学习相似 。通常，人们学画从临摹开始 ，机器也是如此。它最初生成 的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚 、层次越来越丰富 的图像。”肖欣延说 。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越 ，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟 。

　　众多用户尝鲜 ，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰 是某互联网公司 的运营人员。工作中 ，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经 是他工作的重要辅助 。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本 的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础 的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求 的涌现也加速了技术的更新迭代 。“用人工智能绘画 的人越多，算法就越能理解输入 的描述文本 ，画作质量就越高。”肖欣延表示 ，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前 的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义 ，即便 是输入“画两个苹果 ，左边红色 ，右边绿色”这样 的简单描述 ，生成的图像也可能有很大偏差；其次 ，细节呈现能力还不够 。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意 。不少人工智能渲染出的画作 ，初看上去惊艳，认真观察问题却不少 。

　　但肖欣延认为 ，人工智能绘画在技法上 的缺陷未来有望得到弥补 。比如，基于跨模态大模型和强大 的深度学习框架，百度开发 的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画 ，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字 ，“可以把视频生成看作 是维度更高的绘画，从技术层面看 ，这是可以实现的 。”

　　防范潜在风险 ，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来 ，好 的绘画与构图、设计语言 、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画 ，但通常只有高水平 的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品 ，“人工智能只是作画的辅助工具” 。此外，虽然有 的人工智能绘画语言娴熟 ，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感 ，它不过是学过类似 的作品，又恰好呈现出来了。“优秀 的艺术作品往往 是人 的思想 的投射 ，目前机器并没有真正具备思考能力 。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为 ，不妨以开放 的心态拥抱人工智能绘画 ，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性 的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩 、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力 。”肖欣延表示 ，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场 ，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面 的作品 。

　　不过 ，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议 。比如 ，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容 、构图和风格等 ，侵犯了原作者 的版权，有违法嫌疑。也有人认为 ，“机器学习”过程是一种类人化 的创作行为 ，同样体现了创造者的思想和劳动 ，应当获得版权保护。此外 ，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用 ，可能滋生暴力等令人不适的图像 。面对新技术发展，有必要前瞻潜在 的风险 ，只有守住法律和伦理底线 ，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只 是绘画，写作 、作曲 、生成短片 ，人工智能日益强大 的深度学习能力 ，让它与不同艺术门类发生着奇妙 的碰撞 。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合 ，一方面会降低一些艺术门类 的创造门槛 ，让更多人参与到当代的审美创造中来 ；另一方面新技术会带来新 的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）