應用行業(yè) AI 落地的挑戰(zhàn)，需要「企業(yè)級 AI 開發(fā)平臺」。最近兩天，正在深圳舉行的華為全球分析師大會 HAS 2020 上，AI 再次成為熱點話題：醫(yī)院
應用行業(yè) AI 落地的挑戰(zhàn)，需要「企業(yè)級 AI 開發(fā)平臺」。
最近兩天，正在深圳舉行的華為全球分析師大會 HAS 2020 上，AI 再次成為熱點話題：醫(yī)院借助華為云 EI 醫(yī)療智能體來輔助醫(yī)學影像量化分析，馬來西亞食品公司用華為云 AI 開發(fā)平臺 ModelArts 構建 AI 模型篩選辣椒，物流公司用華為云 OCR 開發(fā)套件來快速錄入各類物流單據(jù)，煤炭公司用華為云 EI 工業(yè)智能體來完成原料的配比……
華為云 CTO 張宇昕在演講中表示，2020 年 AI 領域發(fā)生的最大變化就是它已經開始逐步滲透到各行業(yè)的生產系統(tǒng)。但對于行業(yè)應用來說，想要把人工智能融入傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)中，提高生產效率，并不是一帆風順，我們還面臨著一些挑戰(zhàn)和難題。
例如在工業(yè)界：生產設備產生海量數(shù)據(jù)，但如何去篩選出有價值的數(shù)據(jù)；行業(yè)的機理模型與 AI 深度學習如何結合進一步提升控制精度；行業(yè)知識如何獲取和表征，如何變成數(shù)據(jù)參與 AI 的計算，發(fā)揮價值？
這些行業(yè)落地的挑戰(zhàn)，都需要對 AI 平臺進行持續(xù)的創(chuàng)新和升級來應對。
華為云 EI 企業(yè)智能打造了四層體系，支持 AI 在行業(yè)落地：EI 智能體、企業(yè)級 AI 應用開發(fā)套件、一站式 AI 開發(fā)管理平臺 ModelArts、基礎技術創(chuàng)新。
行業(yè)應用 AI 挑戰(zhàn)巨大
需要全面高效的 AI 開發(fā)平臺
在工業(yè)領域中，很多人工智能應用會面臨樣本數(shù)據(jù)少，但精度要求卻很高的矛盾。每天分布在生產設備上的各種傳感器都會生成海量檢測數(shù)據(jù)，但實際上產品的最終質量是由工藝參數(shù)、材料特性、生產設備等上千參數(shù)共同影響的——對質量預測分析有直接意義的檢測數(shù)據(jù)樣本比例通常很小。
很多工業(yè)流程中的動態(tài)過程，已經由專業(yè)人士在一定程度理想化進行了建模，其過程對于復雜系統(tǒng)非常費時費力，原理不同的神經網(wǎng)絡已顯現(xiàn)出良好的效果，但對于工程來說卻存在「黑箱」的問題。
另一方面，人工智能方案與絕大多數(shù)公司傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)存在隔閡——專業(yè)領域的數(shù)據(jù)種類過多，結構復雜，是普通人工智能開發(fā)流程中比較少見的。而如何從行業(yè)數(shù)據(jù)中獲取對于 AI 模型推斷有用的知識，對于人工智能領域來說也是亟需探索的新方向。
這一切，都需要我們構建出一套全面高效的 AI 開發(fā)平臺。只有基于強大的技術能力和豐富的平臺沉淀基礎之上才會生長出各種可以落地的行業(yè)智能體。
華為云 EI 智能體
領先的行業(yè) AI 落地能力
得益于華為在行業(yè)領域有超過 10 年的技術積累，華為云 EI 智能體基于華為云通用 AI 服務、ModelArts 一站式 AI 開發(fā)平臺的強大 AI 能力，與合作伙伴和客戶共同進行了廣泛的行業(yè) AI 落地實踐，已在多個行業(yè)取得巨大進展和豐富成功經驗。
EI 醫(yī)療智能體，在疫情期間，華為云的技術團隊從病毒基因組分析，AI CT 輔助診斷，抗病毒藥物篩選等多個場景提供服務，為全球抗疫貢獻了科技力量，將傳統(tǒng)的數(shù)月的藥物篩選時間縮短到幾個小時，并將篩選結果免費對公眾開放，極大的推進了抗病毒藥物研發(fā)進程。
EI 交通智能體，目前正在深圳多個路口進行跨區(qū)信號燈聯(lián)動控制，預計可以提升平均車速 18%。
EI 工業(yè)智能體，已經在石油、化纖、煤焦化、鋼鐵等多個行業(yè)有實踐應用。借助 AI 實現(xiàn)鋼鐵品質檢測和分類，可以減少檢測工程師一半以上的工作量，檢測效率提升 80%。
另外還有 EI 水智能體，EI 地理智能體、EI 供暖智能體、EI 氣象智能體、EI 園區(qū)智能體等多個 EI 智能體都已在行業(yè)中起到的降本增效的明顯作用。
這些行業(yè)中的積累持續(xù)沉淀到 AI 開發(fā)平臺中，正在驅動 AI 開發(fā)平臺持續(xù)創(chuàng)新升級。
「企業(yè)級」AI 開發(fā)平臺
降低 AI 行業(yè)落地門檻
通過華為在 2B 行業(yè)的持續(xù)累積，華為云一站式 AI 開發(fā)管理平臺 ModelArts 內沉淀了豐富的行業(yè) know-How 知識，ModelArts 創(chuàng)新提供流程式 AI 開發(fā)模式，通過簡單的工作流編排即可快速實現(xiàn) AI 服務上線，將行業(yè) AI 開發(fā)經驗模板化，行業(yè)企業(yè)利用模板化的視覺套件，NLP 套件，OCR 套件，知識圖譜套件可以實現(xiàn) AI 服務快速上線，大幅提升 AI 開發(fā)效率。極大降低企業(yè)在 AI 應用的難度，加速 AI 應用落地。某種程度上說，ModelArts 已經不止是一站式 AI 開發(fā)管理平臺，更是一個「企業(yè)級 AI 開發(fā)平臺」。
華為給我們舉了一個例子：青島盈智科技公司是一家主要做物流系統(tǒng)的設計和研發(fā)的公司。物流企業(yè)源自全球各地的單據(jù)版式數(shù)以萬計，物流參與各方需要耗費人力執(zhí)行大量的紙質單證信息的手工錄入等操作。
通過使用 ModelArts 提供的 OCR 套件，這家公司將原來需要 7 天的開發(fā)工作，變?yōu)楝F(xiàn)在只需三步操作即可在三分鐘內實現(xiàn)新的版式面單識別。整體識別準確率>95%，平均識別時間
平臺技術創(chuàng)新
挑戰(zhàn)各類復雜應用場景
AI 開始逐步滲透到各行業(yè)的生產系統(tǒng)，更加復雜的應用場景開始出現(xiàn)。隨著數(shù)據(jù)紅利消耗殆盡，以深度學習為代表的感知智能遇到天花板，認知智能將是未來一段時期內 AI 發(fā)展的焦點，是進一步釋放 AI 產能的關鍵。而知識圖譜是實現(xiàn)認知智能的關鍵技術，是實現(xiàn)機器認知智能的使能器。
為了應對 AI 應用在行業(yè)復雜場景面臨的新挑戰(zhàn)，華為云進行了大量技術創(chuàng)新：
知識計算：華為云中獨有的基于多源數(shù)據(jù)的知識圖譜構建服務，降低了圖譜構建和維護的成本，提升了圖譜構建的效率。以中石油油氣層識別應用為例，通過知識圖譜流水線服務和 AI 計算能力，通過自主研發(fā)知識驅動的神經儲層評價模型將測井領域知識圖譜中實體、關系、屬性表達成向量形式，并構建深度神經網(wǎng)絡模型，有效的提升了油氣層識別效果相比傳統(tǒng)方法提升約 5% 和效率提升 70% 以上，并提供油氣潛力層智能推薦能力，為試油層決策提供了定量的依據(jù)。
多模態(tài) AI 應用開發(fā)：通過利用多模態(tài)之間的互補性，剔除模態(tài)間的冗余性，從而學習到更好的特征表示，在復雜行業(yè)場景下可以提供更高精度的預測結果。HiLens 中的多模態(tài)應用開發(fā)框架，提供了多模態(tài)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、模型推理能力，開發(fā)者只需少量代碼即可開發(fā)出 AI 技能。
端云協(xié)同開發(fā)：云計算擅長全局、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，能夠在業(yè)務決策支撐領域發(fā)揮優(yōu)勢。而邊緣計算更靠近數(shù)據(jù)源頭，能夠提供實時高效的數(shù)據(jù)處理。端云協(xié)同將同時將放大邊緣計算和云計算價值。華為云 HiLens 端云協(xié)同多模態(tài) AI 應用開發(fā)平臺無縫集成華為云 ModelArts，可以隨時調用華為云 AI 能力。通過 ModelArts 開發(fā)的 AI 模型可自動轉換，無縫部署到 HiLens 設備上，便捷實現(xiàn)云端開發(fā)、云端模擬、端側部署。
ModelArts 的最新「企業(yè)級 AI 開發(fā)平臺」定位，是華為加速人工智能產業(yè)落地的一大步。華為表示，其云 EI 智能體已在超過 8 個行業(yè)上將 AI 應用于企業(yè)生產系統(tǒng)智能升級，以期大幅提升企業(yè)效率，創(chuàng)造更多價值。華為對此還開展了「全球 AI 伙伴計劃」，正與合作伙伴打造聯(lián)合解決方案。
面向未來，華為云希望可以吸納更多合作伙伴和開發(fā)者加入，共同攜手讓 AI 真正普惠千行百業(yè)，踐行普惠生態(tài)。
5 月 18 日，基于 ModelArts 一站式 AI 開發(fā)平臺的「2020 年華為云 AI 實戰(zhàn)營」正式開營，截至 9 月 24 日的 4 個多月時間里，華為云將通過 ModelArts 開放免費算力供學員小伙伴使用，華為云 AI 專家將通過直播互動的形式，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助學員小伙伴掌握圖像分類、物體檢測、圖像分割、人臉識別、OCR、視頻分析、自然語言處理和語音識別八大熱門 AI 領域的模型開發(fā)能力。
關鍵詞： 華為
