上海2019年9月18日 /美通社/ -- 在HUAWEI CONNECT 2019第一天主題演講，華為云業(yè)務(wù)總裁鄭葉來發(fā)表了題為“跨越裂谷，共建普惠AI”的演講，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。
鄭葉來表示：“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?！?/p>
跨越AI商用裂谷的四大要素
AI領(lǐng)域蓬勃發(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行業(yè)或技術(shù)領(lǐng)域。2018年后，大量的投融資逐漸向幾個頭部行業(yè)的集中。
當(dāng)前AI蓬勃發(fā)展，對算力的需求每年增加10倍左右，一些新算法，例如BigGAN，對算力的需求更是呈百倍增長。因此，算力應(yīng)該像電力一樣觸手可及，讓“算力釋放算法之美”。
在2018年的華為云全聯(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)驗和多域協(xié)同三大場景助力行業(yè)升級，實現(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個項目實踐落地，幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化升級。
鄭葉來表示，在500+項目實踐中，華為云發(fā)現(xiàn)行業(yè)AI項目要成功實施，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，多個角色齊心協(xié)力，并需要具備四個關(guān)鍵要素，才能將AI技術(shù)真正實現(xiàn)落地商用。
要素一：明確定義商業(yè)場景。即明確項目的商業(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，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，實現(xiàn)了從100米到1000公里的質(zhì)檢跨越。
有些場景看似簡單實際異常復(fù)雜，例如河流治理項目，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，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%。
要素二：觸手可及的強(qiáng)勁算力。當(dāng)前算力不充沛、不經(jīng)濟(jì)、難獲取。以華為舉例，公司內(nèi)目前日均AI訓(xùn)練作業(yè)任務(wù)超過4000個、訓(xùn)練時長超過3.2萬小時, 而且還有大量的作業(yè)在排隊。
為了給開發(fā)者提供充裕經(jīng)濟(jì)的算力，基于Atlas900的華為云EI集群服務(wù)，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。
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：梯度同步與反向計算并行；數(shù)千顆處理器-TOR-SPINE，無收斂線性高速交換；與云計算、存儲，網(wǎng)絡(luò)高效協(xié)同。
要素三：持續(xù)進(jìn)化的AI服務(wù)。AI時代，構(gòu)建一個生產(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。
要素四：組織與人才的適配。AI的智慧來源于人類智慧數(shù)字化，要尊重以人為本的初心，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。
發(fā)布華為云工業(yè)智能體，行業(yè)智能化新引擎
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。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。
華為云工業(yè)智能體應(yīng)用于能源、礦業(yè)、電力、水泥、化纖等多個工業(yè)領(lǐng)域。例如，華為云與中國石油合作，使用工業(yè)智能體認(rèn)知引擎來輔助識別測井油氣層，將油氣層識別時間下降70%；華為云與三聯(lián)虹普合作，使用工業(yè)智能體的智能預(yù)測引擎，讓客戶需求匹配率提升了28.5%；華為云與鑫磊集團(tuán)合作，使用工業(yè)智能體的智能優(yōu)化引擎，將AI能力引入配煤環(huán)節(jié)和焦炭生產(chǎn)質(zhì)量預(yù)測，讓配煤準(zhǔn)確率超過95%，每百萬噸焦炭節(jié)省成本超過1000萬元。
中國石油攜手華為共同跨越行業(yè)AI商用裂谷
中國石油勘探開發(fā)研究院計算機(jī)應(yīng)用計算研究所所長龔仁彬教授分享華為工業(yè)智能體如何賦能油氣勘探行業(yè)的精彩實踐，發(fā)表了題為“人工智能，助推油氣勘探開發(fā)的轉(zhuǎn)型升級”的主題演講。
他談到，中國石油近年來提出了“共享中國石油”的信息化戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，成果斐然，綜合競爭力顯著提升。為加速勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的智能化升級，中國石油與華為將工業(yè)智能體新技術(shù)引入生產(chǎn)實踐，用知識圖譜、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)進(jìn)行知識體系的構(gòu)建、計算和應(yīng)用，為油氣勘探開發(fā)科研、生產(chǎn)管理提供智能化分析手段，支撐油氣勘探開發(fā)增儲上產(chǎn)和降本增效，幫助決策者提升效率和管理水平。
雙方聯(lián)合打造的開放可擴(kuò)展的認(rèn)知計算平臺，為勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新提供了智能化的驅(qū)動引擎和開發(fā)生態(tài)，實現(xiàn)了勘探開發(fā)知識的固化、傳承和普惠。目前，這個認(rèn)知計算平臺已經(jīng)在測井油氣層識別和抽油機(jī)井工況診斷兩個場景應(yīng)用，傳承專家經(jīng)驗，提升油田管理水平。
例如， 大港油田對900口油井進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了油氣水層位的智能識別，評價時間縮短了70%，識別準(zhǔn)確率達(dá)到測井解釋專家水平。在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域，認(rèn)知計算平臺幫助中國石油實現(xiàn)了油井工況的定量診斷和遠(yuǎn)程實時在線管理。異常工況診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，油田管理實現(xiàn)了從事后診斷升級為事前預(yù)警，減少作業(yè)維護(hù)費(fèi)用20%，青海油田8個采油廠通過遠(yuǎn)程管理實現(xiàn)了無人值守。
龔仁彬教授表示：“中國石油已經(jīng)完成了智能油田建設(shè)的規(guī)劃設(shè)計，并在勘探開發(fā)領(lǐng)域優(yōu)選22個場景開展了人工智能探索。智能應(yīng)用的種子已經(jīng)開始發(fā)芽，期待中的參天大樹指日可待。相信在不遠(yuǎn)的將來，中國石油和華為攜手將進(jìn)一步推動石油勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級。”
HUAWEI CONNECT 2019作為華為自辦的面向ICT產(chǎn)業(yè)的全球性年度旗艦大會，于2019年9月18日-20日在上海隆重舉行。本屆大會以“共創(chuàng)智能新高度”為主題，旨在搭建一個開放、合作、共享的平臺，與客戶伙伴一起共同探討如何把握新機(jī)遇創(chuàng)造智能未來。欲了解更多詳情，請參閱：https://www.huawei.com/cn/press-events/events/huaweiconnect2019?ic_medium=hwdc&ic_source=corp_event2_hc2019
