2018年,AI發展的速度超乎了所有人的預料,以至于在2019年,大家已經默認AI作為一個趨勢,不僅發展速度沒有減弱的跡象,反而顯露出更加強力的后勁。
根據國外研究機構Driving Mobile Innovation(DMI)最近調研結果,2019年將迎來以下8個趨勢:
1. 人工智能與分析合并
2. 決策自動化
3. 數字孿生
4. 邊緣計算
5. 混合現實
6. 區塊鏈繁榮
7. 云計算加速成熟
8. 全棧工程師成為熱門職業
從上述八個趨勢中我們也看到,絕大部分都與企業的云化、AI化密切相關。“行業+AI”,成為一股不可阻擋的趨勢。
所謂20年To C,20年To B。我們經歷了移動互聯網的20年To C,正在迎來“行業+AI”的20年To B。
企業上AI,智能化迫在眉睫,行業AI成為廠商們新主戰場
DMI報告中指出,AI將在全球范圍內創造約20000億美元的商業價值,并且能夠識別和優化人們無法發現的商業見解。
DMI數據分析和人工智能的執行副總裁警告說:“沒有采用人工智能的公司將會被淘汰,一些行業甚至可能被消滅。”
也就是說,未來企業要想在殘酷的商業競爭中生存下去,保持增長的必要條件之一,就是做“行業+AI”。
企業上AI,智能化迫在眉睫,行業AI成為廠商們新一階段的主戰場。
華為云就是看到了這個巨大的市場價值和社會價值,推出了EI企業智能。所以,這個EI企業智能,到底是什么,要干什么呢?
簡單來說,就是通過AI技術對To B市場賦能,將華為云的AI能力資源積累注入各行各業,幫助企業實現智能化。
很多人可能不知道,其實早在2017年9月,華為云就首次提出了EI企業智能。
也就是說,華為云已經展開“行業+AI”的實踐,1年了!
一年來,華為云EI全面發力,從全年的能力補齊;到探索行業,發布交通、工業、城市三大智能體;再到構建開發者能力——AI全流程開發平臺與工具的亮相,可謂交出了一份滿意的答卷。
4300億產業規模指日可待,企業、交通、城市是最大增量
對于中國而言,2019年也是工信部“云計算發展三年行動計劃”的收官之年。根據該計劃發展目標,到2019年,我國云計算產業規模達到4300億元,涌現2-3家在全球云計算市場中具有較大份額的領軍企業。
2015年,我國云計算產業規模約1500億元,同比增長超過30%,若按此速度,到2019年國內云計算產業規模達到4300億元指日可待。
順應“行業+AI”的需求趨勢,華為云EI深入各大垂直領域,探索行業與人工智能融合。
短短一年多時間,華為云EI在城市、制造、物流、互聯網等8大行業、超過200個項目進行探索,將人工智能推向了各大垂直領域。
目前,華為云EI主要著眼于海量重復場景、專家經驗場景、多域協同場景三大典型場景助力行業升級,實現效率提升、專業傳承和突破極限。
如果說數據是燃料,華為云EI智能體就是推動行業智能化升級的引擎。
EI工業智能體:依托大數據與人工智能,提供設計、生產、物流、銷售、服務全鏈式智能服務,挖掘數據價值,助力企業借助新技術,構筑領先優勢。
三聯虹普是一個典型的成功案例。這是一家專注于合成纖維及其原料生產技術,及裝備領域的高新技術企業。
借助華為云EI工業智能體,通過歷史產品性能數據的云上訓練,以及邊緣側過程數據的實時在線質量分析,構建豐富的特征庫。
特征庫能匹配客戶精準質量需求,根據客戶質量偏好實現分揀,打造靈活、準確、快速的軟件定義柔性生產系統。
最終,依靠華為云EI的工業智能體,三聯虹普將客戶需求匹配率提升了28.5%,釋放了柔性制造潛能。
EI交通智能體:交通集數據與決策一身,是一個實時的、高復雜度的場景,同時也是物理世界和數字世界的結合點。
在EI交通智能體中,最核心的是燈口和路口管控的智能體,根據交通擁堵狀況,實時調整交通燈控制策略,協同控制一條交通干線的所有路口的信號燈,一條交通干道就變得都智能了,讓交通一路暢通;進而協同控制2條,直至多條交通干線上的信號燈,就能提升車輛的整體通行速度,縮短車輛等待時間。
以深圳為例。2017年以來,華為云與深圳交警展開合作,在深圳龍崗坂田的8個路口部署了EI交通智能體TrafficGo解決方案,試點在線信號配時,關鍵路口等待時間平均縮短17.7%;目前正擴容到43個路口。
EI城市智能體:最復雜的是城市。(智慧)城市涵蓋了無數系統、諸多行業和海量應用,并且系統、行業、應用之間需要互通互聯、(實時)交互,需要強大的的信息協同處理和交換,最終形成城市全域在線感知、數據分析決策、協同執行落地,持續反饋改進的有效閉環,這是數字世界和物理世界的最大載體。
華為云EI城市智能體,在數字孿生的基礎上,通過AI協同云、大數據、邊緣計算、物聯網等多種技術,實現從數據產生到數據分析、數據閉環的融合系統;通過數字世界強大的計算力,驅動物理世界更加智能。
AI成為云計算提供商標配,算法、算力、數據一個不能少
華為2018年發布的《GIV2025打開智能世界產業版圖》白皮書也印證了這一趨勢。
白皮書認為,預計2025年100%的企業都將聯接云服務,85%的企業應用將被部署在云端,AI利用率達86%,數據利用率將劇增至80%,每年1800億TB新增數據將源源不斷地創造智能和價值。
華為人工智能芯片和全棧全場景AI解決方案的發布,可以說是對華為云EI的有力支撐。
去年10月,華為成為又一家全面發力AI的巨頭企業,發布兩款AI芯片——昇騰910和昇騰310。
昇騰910主打云端,采用7nm工藝,是目前單芯片計算密度最大的芯片,比目前最強的NVIDIA V100的125T還要高上一倍,也超出谷歌TPU 3.0,預計明年第二季度上市。
在2018華為全聯接大會中,華為云BU EI服務產品部總經理賈永利宣布:基于華為最新發布的昇騰(Ascend)系列AI芯片,華為云EI從“芯”出發,全棧全場景服務強力升級。
在基礎計算能力提升之上,截至2018年10月,華為云EI服務也增加至45種、142項功能。
2018年,華為云EI共商用超過20種服務,另有多種服務公測中。
面向AI開發者的一站式開發平臺
一個行業的持續繁榮,始終離不開的,依舊是從業者的匯聚。
作為一個新興技術領域,開發者跨界AI仍然具有門檻,而人才培養的速度卻遠不及技術迭代的日新月異。
如果沒有領軍企業率先開放自己能力賦能開發者,人才缺口很可能成為人工智能行業的關鍵掣肘。
為加速推動普惠AI,華為云更快的AI開發平臺ModelArts、以及更懂開發者的視覺AI應用開發平臺HiLens在2018年10月問世。
ModelArts是面向AI開發者的一站式開發平臺,提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式訓練、自動化模型生成,以及端-邊-云模型按需部署能力。幫助用戶快速創建和部署模型,管理全周期AI工作流。
同時,ModelArts能夠在AI開發全生命周期中,從原始數據、標注數據、訓練作業、算法、模型、推理服務等,提供全流程可視化管理。
支持千萬級模型、數據集以及服務等對象的管理,無需人工干預,自動生成溯源圖,選擇任一模型就可以找到對應的數據集、參數、模型部署在哪里。
去年11月,斯坦福大學發布了DAWNBenchmark最新成績,在圖像識別(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的總訓練時間上,華為云ModelArts排名第一,僅需10分28秒,比第二名提升近44%。
2018年12月最新成績顯示,華為云ModelArts該項總訓練時間進一步縮短至9分22秒,仍然排名第一。
對于AI開發者而言,更便捷的開發平臺需求只是一方面,對此,華為云對AI開發者的支持是全方位的,基礎設施構建之后,下一步就是構建開發生態。
面向開發者、合作伙伴、高校和科研機構,華為發布了沃土AI開發者使能計劃,以全棧、全場景AI為依托,全力發展開發生態,在AI資源提供、平臺支撐、課程賦能、聯合解決方案等多方面提供支持,攜手共建未來。
從助力企業轉型升級到使能開發者,華為云EI在全棧能力上不斷形成完整版圖,讓人工智能模型靈活部署到云、邊、端,讓人工智能真正無所不及。
由秒拍、德邦物流、深圳交警、金域醫學等實例可以預見,延續2018年在行業的有力探索,2019年華為云EI的能力將進一步提升。
讓“用得起、用得好、用得放心”的普惠AI早日到來!
