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華為云鄭葉來:跨越裂谷,共建普惠AI

2019/9/18 17:04:44 來源:中國企業(yè)新聞網(wǎng)

導言:在HUAWEI CONNECT 2019第一天主題演講,華為云業(yè)務總裁鄭葉來發(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,進一步解釋華為云EI集群服務所擁有的強勁算力,并發(fā)布華為云工業(yè)智能體。

在HUAWEI CONNECT 2019第一天主題演講,華為云業(yè)務總裁鄭葉來發(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,進一步解釋華為云EI集群服務所擁有的強勁算力,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!

鄭葉來正式發(fā)布華為云工業(yè)智能體
鄭葉來正式發(fā)布華為云工業(yè)智能體

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 應用于海量重復、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,需要基于應用場景、相關(guān)ISV/SI、設備或流程、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,界定清晰的范圍邊界,場景可閉環(huán)、可預測具備充足的數(shù)據(jù)資料。

有些場景復雜但定義明確,例如,對于合成纖維專業(yè)工程技術(shù)服務商三聯(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:觸手可及的強勁算力。當前算力不充沛、不經(jīng)濟、難獲取。以華為舉例,公司內(nèi)目前日均AI訓練作業(yè)任務超過4000個、訓練時長超過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)濟的算力,基于Atlas900的華為云EI集群服務,是當前全球最快的AI訓練集群,代表目前全球的算力巔峰。

  • 華為云EI集群服務由數(shù)千顆昇騰910處理器構(gòu)成,只需59.8秒就可以完成典型網(wǎng)絡ResNet-50的訓練,比第2名快15%。
  • 相比傳統(tǒng)購買硬件設施的方式,華為云EI集群服務可按需使用、即時開通。
  • 加速科學研究與商業(yè)創(chuàng)新:提供更快的圖像、語音等AI模型訓練,讓人類更高效地探索宇宙奧秘、預測天氣、勘探石油,加速自動駕駛的商用進程。

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)絡高效協(xié)同。

要素三:持續(xù)進化的AI服務。AI時代,構(gòu)建一個生產(chǎn)運行與開發(fā)訓練閉環(huán)的在線系統(tǒng)非常關(guān)鍵,能讓模型持續(xù)適應環(huán)境的變化,成為持續(xù)進化的AI。例如,華為云全流程模型生產(chǎn)服務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,要重以人為本的初心,適配相應的人才、組織和流程。例如,深圳機場應用華為云EI來建設機位智能分配系統(tǒng),并讓機場指揮員了解EI的決策機制和過程,不僅將指揮員從枯燥重復的操作中解放出來,而且提升了飛機靠橋率,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知引擎、基于AI模型的智能預測引擎、基于運籌規(guī)劃的決策優(yōu)化引擎三大引擎讓過去諸多難以落地應用的技術(shù)應用到工業(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)智能體的智能預測引擎,讓客戶需求匹配率提升了28.5%;華為云與鑫磊集團合作,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)量預測,讓配煤準確率超過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)研究院計算機應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、自然語言處理和機器學習等人工智能技術(shù)進行知識體系的構(gòu)建、計算和應用,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)合打造的開放可擴展的認知計算平臺,為勘探開發(fā)業(yè)務的創(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,這個認知計算平臺已經(jīng)在測井油氣層識別和抽油機井工況診斷兩個場景應用,傳承專家經(jīng)驗,提升油田管理水平。

例如, 大港油田對900口油井進行機器學習,實現(xiàn)了油氣水層位的智能識別,評價時間縮短了70%,識別準確率達到測井解釋專家水平。在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域,認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程實時在線管理。異常工況診斷準確率達到90%以上,油田管理實現(xiàn)了從事后診斷升級為事前預警,減少作業(yè)維護費用20%,青海油田8個采油廠通過遠程管理實現(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的規(guī)劃設計,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。相信在不遠的將來,中國石油和華為攜手將進一步推動石油勘探開發(fā)業(yè)務的轉(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遇創(chuàng)造智能未來。

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[責任編輯:喬姍]
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