華為聚焦AI基礎平臺，加速行業智能化落地
2019-05-10
華為技術有限公司
[中國，蘇州，2019年5月9日] 今日，在2019全球人工智能產品應用博覽會上，華為公司云BU副總裁朱照生在大會上發表了主題為“釋放AI生產力，加速行業智能化”演講，分享了華為在人工智能領域的研究與實踐，以及如何與行業場景結合，攜手客戶與合作伙伴共同推進智能化落地。
用技術來解決技術發展中的問題
隨著AI技術的不斷發展與應用，各行各業正在發生巨大變化。不過各行各業在采用AI技術真正進行生產落地時還有諸多困難。華為通過在各個場景的AI實踐，發現在AI落地過程中，存在三大問題：
第一， 算力昂貴且供應周期長，這是機器方面的挑戰。
第二， AI開發門檻高，形成了人才獲取的挑戰，同時，相對機器而言，稀缺人才效率，即“人工”亟待提升，這是AI人才方面的挑戰。
第三， 行業落地過程中，行業專家與AI專家的結合挑戰，行業專家對AI的理解不足，AI專家對行業又有待進一步深入，阻礙了AI在行業落地。這是不同人才之間的挑戰。
出現問題是技術落地成產業的必然現象，解決問題是技術落地成產業的必由之路。華為用技術來解決技術發展中的問題。前面三類挑戰或問題，本質上都可以映射到AI基礎平臺的能力中。在智能化時代到來之際，華為在努力打造全棧、全場景人工智能基礎平臺，結合華為自身落地實踐，華為的全棧AI基礎平臺，可以很好的解決前述三類問題：
AI研究和落地的基礎是算力。基于華為昇騰芯片提供的Atlas AI系列服務器和板卡，不僅提供超強的算力，更為關鍵的是，實現了單位瓦特下算力輸出的工程極限。AI計算可以在各種不同企業生產場景落地，為廣大開發者、行業伙伴提供用得起、用得好、用得放心的算力。
提供更適合企業生產需要的端、邊緣、云協同的訓練與推理框架，企業的生產場景，涉及多個不同子系統，通常各個子系統分布在不同的地方、有自己的數據及時延的要求，需要能支持多個地方（如端側、邊緣、云側等）協同的訓練和推理框架，華為MindSpore就是提供端、邊緣、云可以各自獨立訓練或者協同訓練及推理的框架，以滿足企業生產場景需要。
一站式AI開發服務ModelArts，彌合行業應用開發與AI框架之間的差距，從而大幅降低行業AI應用門檻。面向AI應用開發者，華為云提供了一站式開發服務ModelArts，ModelArts提供了從數據接入、標注、模型開發、訓練、部署以及生產開發過程中必須的變更管理等必須的功能與服務。ModelArts不僅讓機器計算效率大幅提高，更為關鍵的是，通過半自動的標注、自動化的模型選擇與調優，大幅降低了開發人員的寶貴時間；還實現了行業專家直接通過數據自動生成模型的能力，如讓生物學家，可以直接使用AI這個工具來實現物種的研究，而不需要寫一行代碼。
AI在行業落地需要數據、算力與行業經驗的有機融合
目前已有數十個行業的合作伙伴與華為一起共同落地了300多個項目，真正將AI技術引入企業的實際生產場景，涵蓋制造、物流、金融、醫療等不同的領域。
在智能化時代到來之際，華為在努力打造全棧、全場景人工智能基礎平臺方案，期望為各行各業的應用提供開放的、完整的生態支撐；通過云服務的方式，觸及每一位開發者，讓企業和開發者可以更便捷的使用AI進行創新、來解決各類實際問題。華為于2018年推出了面向開發者的沃土計劃和耀星計劃，在資源、平臺、課程和聯合解決方案方面，提供人才培養、開發支持、創新應用等諸多服務舉措，從多個維度培養、激勵開發者，支持AI應用的落地，共同構筑完整的、協同的AI生態體系。
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