應(yīng)用行業(yè) AI 落地的挑戰(zhàn)，需要「企業(yè)級(jí) AI 開發(fā)平臺(tái)」。
最近兩天，正在深圳舉行的華為全球分析師大會(huì) HAS 2020 上，AI 再次成為熱點(diǎn)話題：醫(yī)院借助華為云 EI 醫(yī)療智能體來輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析，馬來西亞食品公司用華為云 AI 開發(fā)平臺(tái) ModelArts 構(gòu)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(lǐng)域發(fā)生的最大變化就是它已經(jīng)開始逐步滲透到各行業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)。但對(duì)于行業(yè)應(yīng)用來說，想要把人工智能融入傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，提高生產(chǎn)效率，并不是一帆風(fēng)順，我們還面臨著一些挑戰(zhàn)和難題。 例如在工業(yè)界：生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但如何去篩選出有價(jià)值的數(shù)據(jù)；行業(yè)的機(jī)理模型與 AI 深度學(xué)習(xí)如何結(jié)合進(jìn)一步提升控制精度；行業(yè)知識(shí)如何獲取和表征，如何變成數(shù)據(jù)參與 AI 的計(jì)算，發(fā)揮價(jià)值？ 這些行業(yè)落地的挑戰(zhàn)，都需要對(duì) AI 平臺(tái)進(jìn)行持續(xù)的創(chuàng)新和升級(jí)來應(yīng)對(duì)。 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(jí) AI 應(yīng)用開發(fā)套件、一站式 AI 開發(fā)管理平臺(tái) ModelArts、基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新。 行業(yè)應(yīng)用 AI 挑戰(zhàn)巨大需要全面高效的 AI 開發(fā)平臺(tái) 在工業(yè)領(lǐng)域中，很多人工智能應(yīng)用會(huì)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(chǎn)設(shè)備上的各種傳感器都會(huì)生成海量檢測(cè)數(shù)據(jù)，但實(shí)際上產(chǎn)品的最終質(zhì)量是由工藝參數(shù)、材料特性、生產(chǎn)設(shè)備等上千參數(shù)共同影響的——對(duì)質(zhì)量預(yù)測(cè)分析有直接意義的檢測(cè)數(shù)據(jù)樣本比例通常很小。
很多工業(yè)流程中的動(dòng)態(tài)過程，已經(jīng)由專業(yè)人士在一定程度理想化進(jìn)行了建模，其過程對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力，原理不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已顯現(xiàn)出良好的效果，但對(duì)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(wù)系統(tǒng)存在隔閡——專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)種類過多，結(jié)構(gòu)復(fù)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(duì)于 AI 模型推斷有用的知識(shí)，對(duì)于人工智能領(lǐng)域來說也是亟需探索的新方向。 這一切，都需要我們構(gòu)建出一套全面高效的 AI 開發(fā)平臺(tái)。只有基于強(qiáng)大的技術(shù)能力和豐富的平臺(tái)沉淀基礎(chǔ)之上才會(huì)生長(zhǎng)出各種可以落地的行業(yè)智能體。 華為云 EI 智能體領(lǐng)先的行業(yè) AI 落地能力 得益于華為在行業(yè)領(lǐng)域有超過 10 年的技術(shù)積累，華為云 EI 智能體基于華為云通用 AI 服務(wù)、ModelArts 一站式 AI 開發(fā)平臺(tái)的強(qiáng)大 AI 能力，與合作伙伴和客戶共同進(jìn)行了廣泛的行業(yè) AI 落地實(shí)踐，已在多個(gè)行業(yè)取得巨大進(jìn)展和豐富成功經(jīng)驗(yàn)。
EI 醫(yī)療智能體，在疫情期間，華為云的技術(shù)團(tuán)隊(duì)從病毒基因組分析，AI CT 輔助診斷，抗病毒藥物篩選等多個(gè)場(chǎng)景提供服務(wù)，為全球抗疫貢獻(xiàn)了科技力量，將傳統(tǒng)的數(shù)月的藥物篩選時(shí)間縮短到幾個(gè)小時(shí)，并將篩選結(jié)果免費(fèi)對(duì)公眾開放，極大的推進(jìn)了抗病毒藥物研發(fā)進(jìn)程。 EI 交通智能體，目前正在深圳多個(gè)路口進(jìn)行跨區(qū)信號(hào)燈聯(lián)動(dòng)控制，預(yù)計(jì)可以提升平均車速 18%。 EI 工業(yè)智能體，已經(jīng)在石油、化纖、煤焦化、鋼鐵等多個(gè)行業(yè)有實(shí)踐應(yīng)用。借助 AI 實(shí)現(xiàn)鋼鐵品質(zhì)檢測(cè)和分類，可以減少檢測(cè)工程師一半以上的工作量，檢測(cè)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(gè) 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(tái)中，正在驅(qū)動(dòng) AI 開發(fā)平臺(tái)持續(xù)創(chuàng)新升級(jí)。 「企業(yè)級(jí)」AI 開發(fā)平臺(tái)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(tái) ModelArts 內(nèi)沉淀了豐富的行業(yè) know-How 知識(shí)，ModelArts 創(chuàng)新提供流程式 AI 開發(fā)模式，通過簡(jiǎn)單的工作流編排即可快速實(shí)現(xiàn) AI 服務(wù)上線，將行業(yè) AI 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)?zāi)０寤袠I(yè)企業(yè)利用模板化的視覺套件，NLP 套件，OCR 套件，知識(shí)圖譜套件可以實(shí)現(xiàn) AI 服務(wù)快速上線，大幅提升 AI 開發(fā)效率。極大降低企業(yè)在 AI 應(yīng)用的難度，加速 AI 應(yīng)用落地。某種程度上說，ModelArts 已經(jīng)不止是一站式 AI 開發(fā)管理平臺(tái)，更是一個(gè)「企業(yè)級(jí) AI 開發(fā)平臺(tái)」。
華為給我們舉了一個(gè)例子：青島盈智科技公司是一家主要做物流系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(jì)，物流參與各方需要耗費(fèi)人力執(zhí)行大量的紙質(zhì)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(nèi)實(shí)現(xiàn)新的版式面單識(shí)別。整體識(shí)別準(zhǔn)確率>95%，平均識(shí)別時(shí)間<1s。即使在旋轉(zhuǎn)，褶皺等不利的圖片質(zhì)量下，仍能做到高精確度的有效識(shí)別。提升物流企業(yè)的業(yè)務(wù)處理效率 10 倍以上。 平臺(tái)技術(shù)創(chuàng)新挑戰(zhàn)各類復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景 AI 開始逐步滲透到各行業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)，更加復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景開始出現(xiàn)。隨著數(shù)據(jù)紅利消耗殆盡，以深度學(xué)習(xí)為代表的感知智能遇到天花板，認(rèn)知智能將是未來一段時(shí)期內(nèi) AI 發(fā)展的焦點(diǎn)，是進(jìn)一步釋放 AI 產(chǎn)能的關(guān)鍵。而知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的關(guān)鍵技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器認(rèn)知智能的使能器。
為了應(yīng)對(duì) AI 應(yīng)用在行業(yè)復(fù)雜場(chǎng)景面臨的新挑戰(zhàn)，華為云進(jìn)行了大量技術(shù)創(chuàng)新：
知識(shí)計(jì)算：華為云中獨(dú)有的基于多源數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建服務(wù)，降低了圖譜構(gòu)建和維護(hù)的成本，提升了圖譜構(gòu)建的效率。以中石油油氣層識(shí)別應(yīng)用為例，通過知識(shí)圖譜流水線服務(wù)和 AI 計(jì)算能力，通過自主研發(fā)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)儲(chǔ)層評(píng)價(jià)模型將測(cè)井領(lǐng)域知識(shí)圖譜中實(shí)體、關(guān)系、屬性表達(dá)成向量形式，并構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效的提升了油氣層識(shí)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(yīng)用開發(fā)：通過利用多模態(tài)之間的互補(bǔ)性，剔除模態(tài)間的冗余性，從而學(xué)習(xí)到更好的特征表示，在復(fù)雜行業(yè)場(chǎng)景下可以提供更高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果。HiLens 中的多模態(tài)應(yīng)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(jì)算擅長(zhǎng)全局、長(zhǎng)周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，能夠在業(yè)務(wù)決策支撐領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。而邊緣計(jì)算更靠近數(shù)據(jù)源頭，能夠提供實(shí)時(shí)高效的數(shù)據(jù)處理。端云協(xié)同將同時(shí)將放大邊緣計(jì)算和云計(jì)算價(jià)值。華為云 HiLens 端云協(xié)同多模態(tài) AI 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)無縫集成華為云 ModelArts，可以隨時(shí)調(diào)用華為云 AI 能力。通過 ModelArts 開發(fā)的 AI 模型可自動(dòng)轉(zhuǎn)換，無縫部署到 HiLens 設(shè)備上，便捷實(shí)現(xiàn)云端開發(fā)、云端模擬、端側(cè)部署。
ModelArts 的最新「企業(yè)級(jí) AI 開發(fā)平臺(tái)」定位，是華為加速人工智能產(chǎn)業(yè)落地的一大步。華為表示，其云 EI 智能體已在超過 8 個(gè)行業(yè)上將 AI 應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)智能升級(jí)，以期大幅提升企業(yè)效率，創(chuàng)造更多價(jià)值。華為對(duì)此還開展了「全球 AI 伙伴計(jì)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(tái)的「2020 年華為云 AI 實(shí)戰(zhàn)營(yíng)」正式開營(yíng)，截至 9 月 24 日的 4 個(gè)多月時(shí)間里，華為云將通過 ModelArts 開放免費(fèi)算力供學(xué)員小伙伴使用，華為云 AI 專家將通過直播互動(dòng)的形式，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助學(xué)員小伙伴掌握?qǐng)D像分類、物體檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別、OCR、視頻分析、自然語言處理和語音識(shí)別八大熱門 AI 領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 本次實(shí)戰(zhàn)營(yíng)面向所有對(duì) AI 學(xué)習(xí)感興趣的用戶開放，無論是否有 AI 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)都可以報(bào)名參加。了解更多信息，請(qǐng)點(diǎn)原文鏈接。 本文為機(jī)器之心報(bào)道，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系本公眾號(hào)獲得授權(quán)。
