昇思同路人第二期： 从开源共建到桃李满园：一位昇思布道师的四重角色演进

AI框架“群星崛起”的时代，总有一批先行者，他们不仅是技术的使用者，更是生态的奠基人。西安交通大学软件学院的魏星副教授，便是这样一位在昇思MindSpore发布之初便毅然投身其中的“开拓者”。从2020年那个金秋的v1.0版本至今，魏星老师在社区代码贡献、教学、比赛、科研，再到开发者布道师培养等多领域全面开花，他与MindSpore的故事，便是一段关于热爱、坚持与传承的佳话。

魏星，西安交通大学软件学院副教授、博士生导师，主要研究方向为人工智能、计算机视觉和机器学习。在相关领域发表学术论文80余篇，其中10篇代表性工作在顶级学术会议上获口头汇报或亮点展示。2021年入选华为昇腾专家，昇腾/昇思国产AI软硬件生态系统的核心开发者，为核心开发工具链和MindSpore AI计算框架提出了多项改进建议。主持中国人工智能学会-MindSpore学术基金，多次指导学生在科技创新竞赛中获奖。曾荣获首届“昇腾众智星光奖”、“MindSpore开源社区卓越指导教师奖”，受邀在“华为伙伴暨开发者大会”上作主题报告。2025年入选全球前2%顶尖科学家榜单。

# 01 初识与共建——从“众智”任务到核心贡献者

2020年10月，MindSpore正式发布1.0版本。彼时，魏星老师敏锐地察觉到这一AI框架的潜力。2021年初，他带领团队积极响应“OpenI启智&MindSpore集结号”号召，成为首批深度参与者。

硕果累累的贡献：在“众智”等项目的推动下，魏星老师团队累计投入大量人次，成果斐然。在模型层，他们从零开始参与MindSpore CV套件的设计与构建，完成20+个模型结构定义和45+相关规格的精度调优，并利用A+M亲和训练策略、混合精度、数据下沉等关键技术实现套件在CV领域关键模型精度性能领先。在算子层，他们的性能分析与开发工作，为MindSpore对接更高效的算子库奠定了坚实基础。

坚定的选择：当被问及为何选择MindSpore时，魏星老师坦言，除了其适配昇腾****硬件的天然优势外，更看重其开放共建的社区氛围和长远的发展潜力。这一选择，也为他后续的教学、科研与竞赛指导铺设了统一的技术基石。

**人才的摇篮：**更为可贵的是，通过“众智”项目孵化的多名学生，如钱博、梁诗怡、林桐等，已成长为MindSpore开源社区的活跃中坚力量，实现了从“参与者”到“贡献者”的华丽转身，完美诠释了社区传承的精神。

# 02 播种与布道——将MindSpore融入AI教育血脉

魏星老师深知，生态的繁荣离不开人才的培养。他将从社区获得的宝贵经验，系统性反哺于教学，并在人工智能框架生态峰会2023中被MindSpore社区授予卓越指导教师奖。

**课程改革先锋：**作为“智能基座2.0”的积极实践者，他将MindSpore深度融入《人工智能导论》、《工程伦理》等多门本硕课程，每年开课超过200课时，覆盖学生超1000人。他主导开发的一系列基于MindSpore的教学案例，如PointNet、Transformer等模型实现，均已开源贡献给社区，惠及更多师生。

**师资培训的布道师：**他不止步于校内课堂，更在全国高校计算机类课程能力提升高级研修班上担任讲师，向60余位教师分享“MindSpore CV套件与大模型实践”，将一线开发经验与教学心得无私传递，点燃了更多高校教师使用MindSpore的火种。

毕业设计的创新平台：在他的指导下，学生的毕业设计课题，如《三维点云分割算法研究与MindSpore实现》、《基于弱监督学习的异常检测方法》等，均以MindSpore为实现框架，体现了学以致用、面向前沿的培养理念。

# 03 挑战与探索——在科研与竞赛中突破边界

魏星老师带领学生不断在各大顶级赛事中锤炼技术，验证MindSpore的强大能力。

前沿科研：依托“中国人工智能学会-MindSpore学术基金”，他开展了“基于MindSpore的上下文学习方法”等前沿研究致力于构建基于上下文提示的开放视觉理解框架，融合语言先验知识，打造兼具泛化能力与解释性的统一视觉感知体系。核心研究包括两方面：首先，通过冻结大规模语言模型作为语义基准，结合知识蒸馏与跨模态对齐算法，构建多模态语义空间，实现视觉特征与语言语义在全局与局部的精准对齐，提升视觉模型的语义理解与泛化能力。其次，提出基于交互式提示（框、点等）的开放目标检测方法，突破传统检测对预定义类别的限制，支持未见类、长尾类及跨领域目标的灵活识别与定位。从语义对齐到提示驱动检测，项目构建了统一的视觉理解框架，为开放域视觉任务提供****创新解决方案，并完成了实际应用场景的落地。

大赛夺魁：魏星老师带领团队将科研成果进一步优化，在华为ICT大赛创新赛中，其团队作品“Edge-ARTrack”荣获全国一等奖的好成绩。该作品是一种基于 MindSpore 框架设计的轻量化目标追踪算法，采用纯编码器结构，并通过自回归方式进行轨迹建模，专为边缘计算场景优化设计。针对边缘设备在算力和功耗方面的限制，针对性提出了轨迹序列特征蒸馏策略，在保持高效时序建模能力的同时实现模型压缩；同时，引入全局模板剪枝策略，在不增加额外运行时计算的前提下，有效去除模板中的背景冗余信息，提升计算效率。这两项核心优化策略的结合，使得Edge-ARTrack 在性能与效率之间实现了良好平衡，能够在低计算成本下实现高效、稳定的目标追踪。该方案已成功部署在边缘设备香橙派 AIpro 上，支持任意目标的实时追踪。除此之外，团队在KADC上举办的昇腾AI创新大赛——算子挑战赛中同样表现卓越。

# 04 见证与展望——与昇思生态共成长

回顾与MindSpore共同走过的数年，魏星老师是其飞速发展的亲历者与见证人。他深切感受到MindSpore在动态/静态图混合编程稳定性上的巨大提升， 2023年v2.0版本后， Graph模式的自动优化（如算子融合、内存复用）显著提升训练效率，尤其在大规模分布式训练中表现更稳定。在代码迁移场景中混合模式的灵活性让能快速调试模型，同时通过Graph模式释放性能。

以及其围绕昇腾硬件的底层优化和端边云协同能力的持续增强。这些迭代让科研与教学流程愈发顺畅。

同时，他也期待MindSpore在非昇腾硬件性能优化、PyTorch模型迁移工具、调试体验和文档指南上能更进一步。展望未来，他计划利用MindSpore框架进行更多边缘计算（如香橙派）领域的科研探索与落地应用。

# 05 结语：星光不负赶路人

从最初的代码贡献者，到如今的AI教育播种者与社区布道师，魏星老师的角色在不断演进，但初心未改。他就像一颗引力强大的“星”，吸引并带领着更多年轻学子汇入昇思MindSpore这片广阔的“星图”。他的故事证明，个人的深度参与与无私传承，正是开源生态最具活力的源泉。在AI发展的长征路上，正是有无数个如魏星一般的“点灯人”，才让前路星光璀璨，未来可期。