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【樂淘集運】華為昇騰還原AI本質,驅動智能產業化升級

2020-10-15  科技正能量
由當初的Android World全球移動開發者大會,升級而來的小蠻腰科技大會,到2020年已行至第九屆。每年的“小蠻腰科技大會”都被廣泛關注的原因,都因為一個關鍵詞:人工智能。
 
這場被稱為肩負着為人工智能技術奉獻“世界方案”使命的國際化峯會,每年都有豐富的人工智能理念、技術和產業話題引發業界的思考。
 
廣州市委第十一次全會上提到:“要堅持以人工智能與數字經濟為主攻方向,舉全市之力推進廣州人工智能與數字經濟試驗區建設,加快數字產業化和產業數字化、智能化,推動傳統產業轉型升級,優化多點支撐的產業發展格局,構建創新引領、協同發展的現代產業體系。”
 
小蠻腰科技大會,顯然承接了廣州市對人工智能產業化提速的功能。所以,近幾年小蠻腰科技大會的主題也逐漸從人工智能的技術實現,走向了人工智能產業化升級與落地。
 
的確,在過去幾年,圍繞人工智能延伸出的新興領域正如雨後春筍般的出現,語音識別、機器翻譯、智能交互、智能機器人,自動駕駛汽車、智能無人機、虛擬現實與增強現實和智能終端等等。當我們生活和工作的空間,被人工智能元素重構,我們所面對的就是一個智能的世界。
 

華為昇騰計算業務總裁許映童

正如華為昇騰計算業務總裁許映童在大會演講中所説,“AI作為新的通用目的技術(GPT),將深刻推動社會發展進程。” 實際上,通用目的技術就代表着人工智能不再侷限於某個垂直領域,而是對所有行業都可以帶來重大的效率推動。
 
按照許映童的預計,到2025年,人工智能帶動的產業價值會高達7萬億。可以預見,未來5年將是人工智能產業化升級,不斷加速的新階段。
 
AI從算法到落地距離有多遠?
 
我們知道,華為的願景,是致力於把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織,構建萬物互聯的智能世界。而智能世界是由千百個行業當中,千千萬萬個不同的應用場景組成的。許映童認為,從AI+到+AI,場景化應用成為人工智能成功的關鍵
 
如今,人工智能計算已經成為了推動創新技術融合的粘合劑,成為它們的一種“能力”,例如以人工智能推動製造業、農業、物流、金融、在內的傳統產業轉型升級,形成了智能製造、智能農業、智能物流、智能金融這些新的產業。正是通過智能這一“能力”的融入,大幅提高生產效率,推動了人工智能在行業場景的規模化應用,才形成了智能產業的真正價值。
 


換言之,對傳統行業而言,人工智能就是重要的數字化轉型加速器。結合人工智能,企業能夠為用户提供更為智能化的產品和服務,並促進自身數字化的運營流程,最終改進用户體驗,進而提升企業的核心競爭力。
 
令人遺憾的是,眼下的從AI算法到場景化應用還有很遠。比如,在算法開發、應用開發,到業務部署都存在諸多難點。
 
誠如此言,我們站在產業的角度,也要看到人工智能產業化所面臨的困難。
 
首先,AI技術創新和行業應用場景之間,還有一定的落差。例如,有AI技術能力的企業缺乏場景,而傳統企業擁有足夠多的場景,但卻缺乏AI的人員和能力。 
 
其次,AI算力仍有巨大的鴻溝。據IDC預測,到2020年將有超過500億的終端與設備聯網,這意味着從雲、端、邊對AI算的力需求正在爆發,如何來滿足這些算力所需,是一個亟待解決的問題。
 
最後,AI的“能力”普惠將成為趨勢。AI的能力不應該只是大公司的專利,百行百業都需要“普惠”的AI能力去邁向智能化變革。華為願景中的智能世界,其實也是一種普世的價值觀。
 
“1中心+4平台”破解三大難題

實際上對於人工智能產業化面臨的現狀,許映童也提出了自己的擔憂。
 


第一,人工智能還缺乏一種通用性的計算平台,還是隻有很少的企業能夠自己打造人工智能的算力集羣,如何打造一個用得上、用得起、用得好的人工智能,這是華為一直思考的問題。
 
第二,人工智能的算法是一種核心資產,但僅有大型互聯網和科技公司有能力創造算法,對於眾多的創新創業企業來説,其實還需要通過人工智能計算中心,來為其提供從算法到算力的能力。
 
第三,作為一項通用目技術,人工智能要推動數字經濟,實現產業的轉型升級和新舊動能的轉換,就必須整合行業生態,由政府、企業乃至人才培養,聚合在一起發揮最大的作用。例如超算和多樣性算力這種產業的發展,就需要政府的投入才能更好更快建成。
 
所以,華為打造了全棧AI基礎軟硬件平台,提供極簡易用,極致性能的AI能力。並支撐了:“1中心+4平台”的方法論,匯聚“政-產-學-研-用”,使能產業升級。
 
作為這套方法論的“1箇中心”,以AI集羣為代表的AI計算中心當中,最具代表性的就是Atlas 900 AI集羣,代表了當今全球的算力巔峯,可以廣泛應用於科學研究與商業創新,讓研究人員更快的進行圖像、視頻等AI模型訓練,讓人類更高效的探索宇宙奧祕、預測天氣、勘探石油,加速自動駕駛等商用進程。在澳洲的天文學家用Atlas 900來掃描南太平洋上空的20萬顆行星,過去要169天時間,而現在只需要10秒,這是Atlas900算力強大的表現。
 
同時,為了解決千行百業的AI能力需求,華為打造了公共算力平台,可以提供普惠AI算力,支撐全行業的AI創新。以豐富的昇騰軟硬件基礎架構和平台為基礎,華為聚合了10萬多開發者,向上支撐了初創企業、合作伙伴和大量行業用户,讓AI的生態得以自然生長。
 
除此之外,華為也意識了AI人才缺失是困擾AI產業化長期的痛點,所以華為通過科研創新與人才培養平台,來培養AI人才,支撐科研創新。如許映童所説,“華為打造了智能產業協同的育人基地,在今年與80所高校開設了深層的人工智能智能課程,目前已經推出了3本教材,在今年年底之前還會陸續再推出這個6本教材。” 很明顯,華為正通過創新孵化平台+產業集聚平台,來孵化場景,聚集產業,並通過人才生態提供的持續驅動力,來實現使能智能升級的目標。
 
還原AI本質,推動產業升級

2017年7月20日我國發布了《新一代人工智能發展規劃》,將人工智能正式上升為國家戰略。到今年的疫情期間,工信部發布了《充分發揮人工智能賦能效用協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》,其中號召儘快利用AI技術補齊疫情管控技術短板,充分挖掘AI技術在新型冠狀病毒感染肺炎診療以及疫情防控的應用場景。這是首次由政府明確將AI技術應用到大規模公共衞生事件的倡議。
 
短短3年時間裏,人工智能已經逐漸走下了技術的神壇,走向了行業縱深。無論我們如何看待AI技術,它的未來都應該在行業,在場景,在實踐中體現。
 
而實踐出真知也一直是華為對待AI的理念,許映童説,“華為總是降落傘自己先跳”。在華為全球生產中心,目前已實現工位級、線體級、車間級AI質檢,這個智能化升級,將原來6人配置的產線質檢人員減少到2個人,反之質檢準確率卻從90%提升到99.9%。這就是AI技術賦予製造業的力量,更是華為從真實的場景中,挖掘出來的價值。
 
再比如醫療領域,今年新冠疫情的戰役中,AI讓醫療影像診斷效率提升了50倍以上,更為精準和高效的抗擊了新冠肺炎。除此之外,在輸電行業、天文行業、零售行業..華為都有大量豐富的場景化實踐。
 
客觀地説,華為在還原AI的本質,這就是“務實為人”,通過昇騰為核心的算力集羣,打造的人工智能平台,在行業縱深與場景化需求結合,做到了全面賦能產業集羣,推進產業智能化升級。

 

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