“隨著華為完成全棧全場景AI解決方案的構(gòu)建，華為AI戰(zhàn)略的執(zhí)行進(jìn)入了新的階段。華為云讓算力釋放算法之美，攜手企業(yè)跨越AI商用裂谷，讓AI普惠千行百業(yè)，共創(chuàng)智能新高度。” 華為公司副總裁、華為云業(yè)務(wù)總裁鄭葉來說。

他在2019華為全聯(lián)接大會（HC 2019）第一天發(fā)表了《跨越裂谷，共建普惠AI》的主旨演講，提出行業(yè)AI商用落地的四大要素，進(jìn)一步解釋華為云EI集群服務(wù)所擁有的強(qiáng)勁算力，并發(fā)布華為云工業(yè)智能體。

權(quán)威咨詢機(jī)構(gòu)IDC 8月初發(fā)布的《2019年Q1中國公有云服務(wù)市場跟蹤報(bào)告》顯示，從IaaS+PaaS整體市場份額來看華為云營收增長超過300%，華為云PaaS市場份額增速接近700%，在TOP5廠商中增速排名第一，位居中國公有云服務(wù)商第一陣營。

跨越裂谷的四大要素

AI蓬勃發(fā)展，但投資熱度與商業(yè)應(yīng)用之間存在巨大的裂谷。2018年以前，對AI領(lǐng)域的投融資均勻的分布在各個(gè)行業(yè)或技術(shù)領(lǐng)域；2018年后，大量的投融資逐漸向幾個(gè)頭部行業(yè)的集中。

去年的全聯(lián)接大會上，華為云首次提出將AI 應(yīng)用于海量重復(fù)、專家經(jīng)驗(yàn)和多域協(xié)同三大場景助力行業(yè)升級，實(shí)現(xiàn)效率提升、專業(yè)傳承和突破極限。一年來，華為云EI已在城市、制造、醫(yī)療、汽車、園區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)等10大行業(yè)的超過500個(gè)項(xiàng)目實(shí)踐落地，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級。

“在500多個(gè)項(xiàng)目實(shí)踐中，華為云發(fā)現(xiàn)行業(yè)AI項(xiàng)目要成功實(shí)施，需要基于應(yīng)用場景、相關(guān)ISV/SI、設(shè)備或流程、AI平臺提供方組成的行業(yè)AI落地的商用模型，多個(gè)角色齊心協(xié)力，并需要具備四個(gè)關(guān)鍵要素，才能將AI技術(shù)真正實(shí)現(xiàn)落地商用。”鄭葉來闡述道。

要素之一是明確定義商業(yè)場景。即明確項(xiàng)目的商業(yè)目標(biāo)，界定清晰的范圍邊界，場景可閉環(huán)、可預(yù)測具備充足的數(shù)據(jù)資料。有些場景復(fù)雜但定義明確，香港免備案主機(jī)，例如對于合成纖維專業(yè)工程技術(shù)服務(wù)商三聯(lián)虹普來說，傳統(tǒng)檢測合成纖維的方法主要靠工人眼睛檢測，只能檢測絲餅最后100米的質(zhì)量，不僅耗費(fèi)人力，而且容易造成錯(cuò)檢、漏檢。2018年開始，三聯(lián)虹普攜手華為云，用AI提升合成纖維質(zhì)量檢測，實(shí)現(xiàn)了從100米到1000公里的質(zhì)檢跨越。而有些場景看似簡單實(shí)際異常復(fù)雜，例如河流治理項(xiàng)目，AI不僅需要識別拋物、潑灑、漂浮等場景，而且面臨天黑、雨霧等復(fù)雜的自然環(huán)境與人的行為交織，服務(wù)器租用，更增添了場景識別的難度。通過不斷調(diào)優(yōu)算法，識別率從50%提升至80%。

要素之二是觸手可及的強(qiáng)勁算力。OpenAI近期發(fā)布的研究顯示，僅2012年以來，人們對于算力的需求增長六年就超過30萬倍，平均每年增長10倍，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律的發(fā)展速度。然而當(dāng)前算力不充沛、不經(jīng)濟(jì)、難獲取，以華為為例，公司內(nèi)部目前日均AI訓(xùn)練作業(yè)任務(wù)超過4000個(gè)、訓(xùn)練時(shí)長超過3.2萬小時(shí)，而且還有大量的作業(yè)在排隊(duì)。為了給開發(fā)者提供充裕經(jīng)濟(jì)的算力，華為發(fā)布了基于Atlas900的華為云EI集群服務(wù)，Atlas900是當(dāng)前全球最快的AI訓(xùn)練集群，代表目前全球的算力巔峰——在衡量AI計(jì)算能力的金標(biāo)準(zhǔn)ResNet-50圖片分類模型下，Atlas 900只需59.8秒就完成了訓(xùn)練，在同等精度下比原來的世界紀(jì)錄快10秒；而相比傳統(tǒng)購買硬件設(shè)施的方式，華為云EI集群服務(wù)可按需使用、即時(shí)開通。

“華為云EI集群巔峰算力的背后。是華為工程師們從底層硬件到軟件構(gòu)架全棧優(yōu)化。梯度同步與反向計(jì)算并行；數(shù)千顆處理器-TOR-SPINE，無收斂線性高速交換；與云計(jì)算、存儲，網(wǎng)絡(luò)高效協(xié)同。”鄭葉來說。

要素之三是持續(xù)進(jìn)化的AI服務(wù)。AI時(shí)代，構(gòu)建一個(gè)生產(chǎn)運(yùn)行與開發(fā)訓(xùn)練閉環(huán)的在線系統(tǒng)非常關(guān)鍵，能讓模型持續(xù)適應(yīng)環(huán)境的變化，成為持續(xù)進(jìn)化的AI。例如華為云全流程模型生產(chǎn)服務(wù)ModelArts通過AI持續(xù)迭代框架，提供端邊協(xié)同能力，加速企業(yè)AI化進(jìn)程。

要素之四是組織與人才的適配。AI的智慧來源于人類智慧數(shù)字化，要遵重以人為本的初心，適配相應(yīng)的人才、組織和流程。例如深圳機(jī)場應(yīng)用華為云EI來建設(shè)機(jī)位智能分配系統(tǒng)，并讓機(jī)場指揮員了解EI的決策機(jī)制和過程，不僅將指揮員從枯燥重復(fù)的操作中解放出來，而且提升了飛機(jī)靠橋率、減少了擺渡車的使用，大幅提升旅客體驗(yàn)。

華為云工業(yè)智能體

華為云融合商業(yè)AI成功的四大要素，面向工業(yè)制造行業(yè)正式發(fā)布工業(yè)智能體。在鄭葉來口中，這是行業(yè)智能化升級新引擎，通過基于知識圖譜的智能認(rèn)知引擎、基于AI模型的智能預(yù)測引擎、基于運(yùn)籌規(guī)劃的決策優(yōu)化引擎三大引擎讓過去諸多難以落地應(yīng)用的技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)場景，助推工業(yè)智能化升級。