各類AI應用已經潛移默化地融入了我們的日常生活,正在逐步觸及各行各業的核心業務中。9月23日-26日,在華為全聯接2020,華為云發布了促進AI開發和落地的一系列新產品和解決方案,包括業界首個全生命周期知識計算解決方案,融合骨干模型、聯邦學習、智能評估等領先能力的一站式AI開發平臺ModelArts 3.0。華為云已經與中國一汽、華新不銹鋼、深圳交警、深圳機場、杭州云深處科技、中科院腦智卓越中心等企業和高校、研究機構,在10+個行業的600多個項目進行AI探索。
36氪記者蘇建勛與華為云人工智能領域總裁賈永利,一起探討了如何將AI落地行業,如何讓開發者更好地實現AI開發。
記者:根據華為云的觀察,您認為哪些企業會更容易將AI帶進核心系統?
賈永利:企業要把AI用好,首先,各個行業的基礎,比如數據的基礎、數字化的基礎一定要好,因為人工智能的前提是要有數據。另外,企業自身一定要找清楚自己在整個生產流程環節中,哪些地方確實有非常大的問題,不管是基于成本的考慮,還是基于價值創造的考慮,只有核心的場景想清楚了,才會方便地應用人工智能。
比如我們在會上提到的煤焦化場景中,管理者識別出了配煤對整個工藝流程至關重要,它決定了整個企業生產成本的60~70%。我想大多數企業首先要瞄準自己的生產制造流程去思考,找到焦點問題,有了焦點問題就可以驅動AI技術來進行解決。
記者:華為昨天發布了全新的知識計算解決方案,未來企業是否都需要一個新的知識計算平臺?
賈永利:我們判斷,越是技術含量高的、需要專家多的知識密集型產業,對知識計算平臺的需求越大。對于特別復雜的行業,比如石油勘探領域,涉及地球物理學、勘探、石油理論等,需要不同領域的專家來參與,過程非常復雜,對專家和人的要求就很高。人的經驗的傳承一直是個難題,只靠師傅傳、幫、帶,很難大規模解決群體知識的復制和高效應用,這個時候知識計算平臺就非常關鍵。它幫助企業給出了一種去協同、管理知識、傳承知識的有效的方法和手段。
記者:華為怎么幫助傳統企業AI落地,當中的難點在哪些環節?
賈永利:我覺得傳統行業確實如剛才您講的,它推進AI的困難是很大的。從我們三年多的實踐來看,我覺得有幾個關鍵點。第一個就是行業的專家和我們搞人工智能的AI的專家,一定要能在一起工作,一起做協同。也就是說我們的AI技術要首先被行業專家所認可所接受。
第二點是一旦大家找到了共同的目標,有了協同的想法,行業的AI落地實際上是有時間節奏的。
傳統行業每一代工藝的使用周期可能是以10年甚至20年來進行演進的,是否要在核心系統應用AI,除了考慮投入產出比,實驗性的工作、測試、驗證以及安全等問題也需要綜合考慮。
人工智能專業的專家、公司,一定要敬畏產業,真正理解產業的節奏和規律。只有和產業的節奏規律在一個步調上,才能有序地去推進。
記者:對于從事AI應用開發的企業和開發者來說,華為云能夠提供什么開發工具以及具體的合作方式,讓他們有機會參與到華為云AI落地的項目當中來?
賈永利:在AI開發者推進方面,我們一直追求要有一個廣泛的生態。希望更多人工智能從業者或者感興趣的人都能盡快掌握AI,更多的行業懂AI。這也是我們一直強調的普惠AI:讓AI用得起、用得好、用得放心。
另外,我們也一直在打造一些能夠將行業沉淀到開發平臺上的一些模板和方法、套件。
HC2020上,我們可以看到,同濟大學一個團隊,就非常好地把ModelArts開發平臺應用到實踐中。
另外,華為云上還有市場,開發者開發完應用后,在云市場就可以得到一些商業變現機會,更進一步地增強開發者在人工智能開發上的信心和推廣的力度。
記者:對于想要應用AI的企業來說,您有沒有更具體的一些建議?
賈永利:我覺得分幾方面。第一類就是企業自己有一些開發人員,有一定的開發能力。這種情況下,我覺得企業首先要認清開發人員的素質模型和需要開發的AI的深度。如果是簡單的應用,重在業務的設計,輕在AI,我非常推薦直接在華為云上用AI開發平臺ModelArts去學習去開發。這是最快最便利的手段,讓企業里面想要學習人工智能的一些專家,包括業務人員都可以非常快地上手,然后很快地把AI的工具用起來。
還有一類,需要的人工智能要深一點,需要一些算法。歡迎這些開發者加入華為云AI訓練營,讓開發人員深入掌握一些人工智能的理論和方法背后的細節,因為華為云有很多AI專家、博士大咖,經常在活動中進行分享。
另外,還有一些為企業提供人工智能服務的公司。我建議它們更系統地去學習,包括理論、方法以及企業里有哪些場景、怎么用。以一個咨詢者的身份告訴傳統行業,在什么方向上應該用哪一類的人工智能技術去解決什么問題。我個人也非常看好未來的這個市場,覺得會有很多的這種企業出來為千行百業去賦能。
