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      華為聚焦AI基礎平臺,加速行業智能化落地

      [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?;谌A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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