人工智能已經從科幻化的名詞走進了人們的日常生活。
7月27日，華為云舉辦TechWave人工智能專題日，與政企、科研機構和學術界等代表，共同探討人工智能前沿技術、行業優秀實踐，以及如何推動實現普惠AI。比如，深圳機場不僅實現了人臉識別、一證通關，還在智慧機位分配中運用了AI技術。在華為云的支持下，深圳機場基于大數據和AI實現機位資源調優，提高廊橋機位的使用效率，降低旅客乘坐擺渡車的時間，預期可以讓機場的靠橋位數量至少提高10個百分點。
從右至左：華為云人工智能領域總裁賈永利，深圳市人工智能與機器人研究院執行院長、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow李世鵬，深圳市公安局交通警察局局長徐煒
在石油、合成纖維、煤焦化行業，華為云的AI助力石油企業在氣層識別上花費的時間降低了70%，合成纖維企業的客戶需求匹配率提高了28.5%，煤焦化行業利潤率提升了16.6%。
為了更好地讓AI在各個行業中落地生根，科技企業們各出奇招。在面對不同產業時，華為云EI將人工智能有效融合進不同產業的生產、管理等流程，為企業降本增效，助力產業智能升級。
換言之，人工智能的目的從來都不是替代人，而是優化產品或供應鏈背后的體系，使得系統更加智能、高效。
自EI誕生以來，華為云已在城市、制造、物流、醫療、能源等超過10個行業的600多個項目,不斷智能化，成為行業升級的新引擎；同時，一站式AI開發管理平臺ModelArts、HiLens等和沃土計劃的持續出現，又能不斷幫助開發者，從而構建出良好的創新生態。
三大利器：AI落地更加務實
TechWave人工智能專題日上，華為云宣布，將聚焦在計算機視覺、決策優化、語音語義三大領域持續技術創新，并發布了業界首創的AI訓練及推理邊緣小站方案——華為云ModelArts Edge智能小站，以人工智能澎湃技術創新助力產業智能升級。
華為云人工智能領域首席科學家田奇發布ModelArts Edge智能小站
日前，華為云還發布了 EI 工業智能體 2.0，并宣布將在超過 20 個工業細分行業，征集 50 家領先的行業 Know-How 伙伴，共同探索和實踐 100 個工廠智能化升級項目。
如今，EI工業智能體的進一步升級，2.0版本亮出了三大重量級武器，幫助企業解決AI落地中更多的實際問題。
其一是發布了業界首個可支持多種語言的機理模型開發的平臺，可基于知識圖譜進行工業機理模型開發。支持各種模型標準庫，可將各行業的機理模型變成工業智能體可識別的算子，并通過華為云知識圖譜強大的知識管理能力，將復雜的行業機理變為可查、可取、可用、可分享的知識。目前各行業機理模型正在導入中，以鋼鐵行業為例，已經實現了 500 多個機理模型的導入。
其二是業界首個將工業機理與AI 融合的低代碼開發平臺。平臺可在多種不同特點的場景下進行建模，目前已經能從數據維度、數據容量、數據尺度等方面，以及工業的機理特點覆蓋工業所有場景，實現工業機理與 AI 融合的建模。
將工業機理與AI融合建模后，可有效提升 AI 模型的可信度，讓工業領域 AI 模型可解釋。同時，為了便于工業機理與 AI 融合建模落地，華為云 EI 工業智能體 2.0 提供了低代碼的開發平臺，工業客戶通過拖拉拽方式，即可完成工業機理與AI的融合建模。
其三是提供工業級 AI 部署與運行管理能力，可匹配工業界典型的組織架構 - 總廠 - 廠區 - 車間 - 產線。在化纖行業智能化實踐中，可在生產不停車狀態下，以 “即插即用”方式實現與現有設備與控制系統適配。
時延方面，匹配工業運行環境的時延要求，提供多種部署方式，通過模型壓縮等技術，最大限度地減小模型對于計算空間和時間的消耗，滿足工廠生產時延要求。數據保護方面，支持聯邦學習最大限度保護模型數據隱私，所有數據留在本地不發送到其他節點，各產線和華為云之間只傳輸模型參數，不會傳遞敏感業務數據。
華為云人工智能領域總裁賈永利發布華為云EI工業智能體2.0
華為云人工智能領域總裁賈永利表示：“AI 可進入工業核心生產系統解決關鍵業務挑戰，創造價值；而將 AI 應用于效率提升、專家經驗傳承和跨越極限這三類場景，可提升 AI 落地成功率。”
在他看來，近年來EI最大的變化是務實了，“從幾年前大家談論、探索，到現在真正有規劃地去做，不只是嘗試。已經從談AI到做AI、到用AI。”
三大挑戰：做更懂企業級市場的AI
對于AI技術深入行業領域最大挑戰是什么，賈永利表示：“華為云在AI領域跟很多行業做了兩三年的探索，我覺得有這么三點。”
第一點，企業要認識到AI是能夠進入到核心生產和核心應用里的，能夠發揮出價值。它不像過去只在周邊的輔助系統轉圈圈，它是可以直接進生產系統的。企業要找到自身生產系統的關鍵點到底是什么，這不是單靠AI廠商能夠解決的。第二，多年積累的行業知識Know-How和AI怎么結合？行業知識指導下的算法和AI的算法、數據驅動的算法之間怎么有機的配合，既能夠精度更高又可解釋可靠？第三，是數據的問題。行業要想做好AI，首先要解決自己的這些關鍵數據怎么獲取，怎么把它保護好應用起來。
截至目前，華為云EI企業智能已在全國10+行業600+項目落地（深圳交警、深圳機場、金域醫學、天津生態城、中國石油、三聯虹普、鑫磊集團、德邦物流等） 。
如此迅速的進程，一方面符合華為云普惠AI的理念，另一方面得益于華為云EI的幾大優勢。
首先，華為云EI率先在B端領域全面應用AI能力。從圖像識別開始，AI在C端的應用就廣泛鋪開，人們對于AI產業的認知度大幅提升。但是，AI的更大潛力還在于B端產業，改造生產系統、研發系統、供應鏈系統等，才能夠從根本上為企業帶來智能化升級、數字化升級。而華為云正擁有長期服務B端的勢能和經驗，也在業內首先全面進入B端的產業應用。
賈永利談道：“通常消費端主體是從感知類開始進入的，人臉識別、語音識別等，但是感知只是一個基礎，真正讓產業實現大幅度的價值提升和成本的下降，更重要的是決策，是認知層的應用，企業最終還是要通過工藝的優化，產品結構的調整才能質的飛躍。這個過程中，有大量的技術需要在認知層去構建的，這部分是我們面向To B領域重點去做的工作。”
其次，華為云也是第一個在端到端領域能夠進行企業級AI能力輸出、服務輸出、AI技術輸出的公司，也就是大家所說的全棧能力。
“AI是華為云區別于其他云顯著的標志。華為云的AI從技術棧上來講是全棧的。”賈永利說道，“華為云EI一直堅持的目標是做行業面向To B最好的AI。我們真正把精力聚焦在面向行業，面向企業、政府、研究機構等組織，它們怎么能真正用好AI、把傳統的基礎設施和未來新的結合好、把多年積攢下來的行業知識、模型和AI結合好。”
比如在交通領域，通過華為云AI技術支持，在天津生態城早高峰總車流量不變的情況下，提高主干道車輛18%的平均車速，早高峰期間減少60%的道路排隊溢出次數，早高峰提前10-15分鐘消散，極大地改善了天津生態城早高峰的擁堵現狀，得到了相關部門和普通市民的一致好評。
此外，在云和AI差異化競爭中，華為的特色向來是軟硬件一體化，整體端到端布局，所以華為云可以更好地對整套方案進行磨合。AI解決方案涉及許多技術供應方，磨合成本很高，而華為的全棧技術可以降低磨合成本。另一方面，華為距離B端企業更近，也更知道客戶的需求和產業鏈中的成本架構，能夠推出價格和性能俱佳的服務。
因此，在企業級市場上，華為云正在走出一條不同尋常的道路，為AI產業落地的提供底座力量。
