AI技術的演進,令全球對技術變革的期待空前高漲。我們已經預見AI將引領新時代,但眼下,在AI技術實際落地層面,技術與各行各業該如何真正結合?
在9月22日于廣州舉辦的2023年中國企業出海高質量發展創新大會上,華為云中國區AI架構師李明華以《華為云AI釋放營銷生產力探索》為主題發表演講。李明華表示,我們正處于AI的起跑線上,每個行業都將被革命。
在AI技術的探索和實踐上,華為始終走在最前沿。今年7月,華為云盤古大模型迎來重大升級,盤古大模型已經深入金融、制造、政務、電力、煤礦、醫療、鐵路等10多個行業,支撐400多個業務場景的AI應用落地。
以下為經整理的演講精華內容。
01 AI發展正在跨越拐點
在 70 多年的 AI 發展歷程過程中,我們經歷了幾個浪潮,去年 ChatGPT 這波新浪潮,點燃了走向通用人工智能的火花。從今年上半年起,不管是 ToB 還是 ToC 行業里辦公、日常生活、制造等實際應用,或者我們現在正在探索、發展、走向蓬勃的狀態里,我們看到千行百業都開始走上這條康莊大道。
當前最明顯的變化是,人工智能從之前預測判斷的模式走向內容生成的模式,一個顯著特征就是 ChatGPT4。在絕大多數我們剛才講到的應用場景里面,ChatGPT4 已經超過 80% 人類的水平。從實際情況來看,當前整體通用人工智能還處在起跑線上,現在入局為時不晚。接下來我相信,千行百業都值得去被這樣一波浪潮所革命。
在過去的 2022 年,不管是大模型還是 AIGC 都處在元年。2023 年至今的大半年時間里,不管在 ToC 還是 ToB 領域,社交和消費的 AIGC 應用蓬勃發展。今年下半年到明年,我們認為 AI 能力會在 ToB 的通用行業場景里面,包括辦公、編程、營銷、數據搜索等進一步深耕發展。在未來預計1至2年時間里,AI 技術會進一步深入 ToB 各行業的生產系統里面,尤其金融行業、醫療行業、制造行業,通過核心數據和 AI 能力結合,激發和驅動真正的通用人工智能時代。
關于 OpenAI 的一個預測是,未來 50% 的人類工作將受到 ChatGPT 的影響。
02 華為云AI: 根技術創新決定產業發展
華為云深耕人工智能多年,差不多十年前,我們已經在持續投入。2018年,我們發布了整體技術全棧的戰略,面向全場景、做全技術能力支撐。我們認為,AI 根技術是真正決定人工智能發展,真正做到決定性戰略格局的前提。
從 2018 年定下戰略,過去五年多時間里面,華為的整個人工智能技術樹也逐步成長起來,有勢能和開發平臺,以及在這基礎之上的盤古大模型、AI 求解器以及通用 AI 基礎能力。
接下來我從兩個方面進一步闡釋。一是從整體基礎算力,整個 AI 底層根技術說起;二是介紹盤古大模型這個處在“樹梢”的應用層能力。
從實際案例來看,從 2019 年發布到現在為止我們有三種形態的應用:原生孵化、昇騰適配和業界其他應用。原生孵化例如盤古大模型、武漢的Luojia大模型、深圳鵬程實驗室的神農大模型等,這些技術能力都是我們通過昇騰芯片算力做的原生孵化;在昇騰適配方面,國內頭部大模型廠商、相關科研機構,都正在適配或者擁抱狀態的過程中。目前為止,昇騰算力在國內大模型的整體應用狀態幾乎占到一半。近期,華為全聯接大會在上海舉辦,我們也正式發布了昇騰云服務,真正把昇騰芯片算力能力搬到云上來,形成真正的云服務,大家在華為云官網可以即開即用,我們已經完全適配了國內和國外的幾款主流大模型。
整體公司戰略下,在千模百態的大花園,我們甘當大花園里面的黑土地,幫助大家訓練好大模型,及時的去用好大模型,讓大模型能力和各行各業大模型應用更快的運用起來。做好基礎設施,供應穩定性能。
關于案例,年初美圖“AI繪畫”火爆全網,它最迫切的需求就是算力能力。這些新興互聯網應用在構建之初無法預測用戶量,算力需求量不清晰,這時候找到了云資源。基于這個背景,我們開始合作,今年4月份,AI 繪畫和 AI 動漫,以及其他各類新應用上線。過程中,昇騰芯片的算力也在持續增量,持續供應性能。不僅是算力穩定性供應,在這基礎之上,我們通過軟硬件結合,在基于 Stable Diffusion 這個通用開源模型基礎上,我們協同提升整體性能到 1.5 倍,這是非常可觀的一個狀態。
華為云盤古大模型3.0
踐行 AI for Industries 戰略、重塑千行百業
下面給大家分享華為云在 AI 技術樹上面最尖端的部分,盤古大模型。
2019 年,華為開始投入盤古大模型研發,人才、資產和費用投入接近十個億。今年上半年,我們進一步加大投入,整體投入已經翻倍,包括相關專利和頂會論文在內,期間取得的技術突破不用多言。
回顧整個歷程,經歷一年多的研發,2021 年正式發布盤古1.0,當時發布了兩款:一是自然語言領域,中文首款千億參數大模型;二是計算機視覺領域,首個30億參數的模型,到今天為止,這個參數量在 CV 領域也還是很可觀。
我們從來沒有停止腳步,在過去兩年,尤其在 2022 年創新性制定了行業標準,我們把大模型分成三層:L0、L1、L2。同時整體策略定位在打造工業級盤古大模型,AI for Industries。今年7月初,盤古 3.0 正式面世,在去年的基礎上進一步升級,做了“5+N+X”的定位。
所謂“5”,指“一個藤上五個娃”。第一個是能說會道的自然語言,第二個是多姿多才多藝的多模態,第三個是火眼金睛的視覺大模型,第四個是神算子智能預測大模型,最后是小天才科學計算例如分子藥物、分子研究、天氣預測等科學計算領域。這是華為的差異性特色,而目前行業主要還是聚焦在自然語言或多模態。
“N”是另外一個理念。華為的盤古大模型既然是 AI for Industries 的戰略定位,我們錨定了賦能千行百業,一定是我們深耕和幫助每一個行業去構建 N 個的特定行業大模型。我們過去幾年以及正在進一步迭代更新的包括政務、金融、制造、汽車等行業大模型。在 L2 層的場景大模型里,一定是細分到各個不同的特定場景里面。
以金融為例,像網點助手、內部員工培訓、客服,營銷等不同特定場景,L2 層場景模型的能力交付,這是整體盤古大模型的架構設計理念。作為一款 ToB 的行業大模型,我們提供了非常豐富的行業套件,包括微調、強化學習等行業工作流,大大降低開發門檻和提升訓練效率。
舉例分享盤古大模型在行業,尤其在營銷領域相關的應用和進展。
第一個案例是華為云盤古NLP大模型,在金融行業嘗試打造智能客服營銷系統。 在銀行、保險的線上&線下網點銷售場景,大家應該有感知,普通銷售和精英銷售的水平差異非常明顯,而隨著政策變動,銷售的學習成本和學習能力要求也比較高。面向這些痛點,我們做了很多調研并分析實際需求和關鍵卡點問題。我們對實際應用場景和一些可以被 AI 能力賦能和提升的點上做了深度剖析,形成整體閉環鏈路的解決方案。從數字采集、執行監督到實質輔助和最后話術營銷內容生成、話術指導賦能,幫助銀行提升人員產能 10%~50%。
第二個案例回到美圖,不僅通過算力賦能美圖的新興業務,同時盤古大模型擁有多模態大模型能力,在這個基礎之上我們結合 L0 層的相關基礎能力,包括文生圖、以圖生文、圖文生成視頻等,幫助美圖構建 L0 層面向動漫、繪畫、辦公、CG 的基礎能力,打造美圖設計室。在盤古大模型加持之上,像模特定制,臉型和身材與衣服實現自然貼合,以及場景自由切換都做得非常無縫和可控。
再一個大家喜聞樂見的案例,也就是數字人。在上海的華為全聯接大會上,我們進一步升級盤古數字人大模型。數字人大模型提供一些關鍵基礎能力,早期是音頻,現在是視頻,包括后續甚至 3D 的基礎引擎能力。在這基礎之上,我們會有一個 MetaStudio 的基礎部件,主要提供模型生成,例如動作、表情、聲音等相關數據整合和處理,加上整個模型的包括語音、語意、情感、動作等能力服務。在此技術底座基礎之上進一步去賦能和釋放相關應用場景,如 IP 代言、視頻播報、數字人直播、數字人客服等應用。我們相信,隨著數字人大模型的持續技術投入和相關能力釋放,未來在營銷領域能夠幫助企業釋放更多生產力。
03 華為云 X 鈦動:幫助更多中企做好全球生意
華為云跟鈦動科技的互動非常多,也取得了豐碩的合作成果。剛才介紹的盤古大模型和華為云的基礎算力能力,結合鈦動科技的產品技術,我們會進一步深挖,去釋放更多生產力。通過文生圖、圖像編輯、圖生圖等等基礎能力或基礎部件的提供,幫助更多中國企業做好出海業務。
很早時候,鈦動科技就成為華為云 HMS 出海聯盟的會員。華為最早是一家制造型企業,隨著終端業務發展,出海業務也非常亮眼,我們在出海各個方面,包括與全球各地合作伙伴的合作過程中,都積累了相關經驗和案例可以賦能或者遷移到中國更多有出海需求的企業里面。我們相信,華為云和鈦動科技會結合這些出海服務經驗和基礎技術能力,幫助到更多無論是開發者還是實體企業,能夠更好的走出國門,做好全球生意。同時我們也歡迎更多伙伴和企業加入到 HMS 出海聯盟,共同做好出海業務。
