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      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      本文作者: 趙晨希 2019-03-23 07:38
      導語:2019年,華為將“平臺+生態”戰略,演進為“平臺+AI+生態”。

      從2017年的華為中國生態伙伴大會,到今年。華為中國生態伙伴大會的主題公式也從2017年的Σco-Partner(聚合生態伙伴),2018年的Σco-XA(生態繁榮度、多元、行動),升級到2019年的Σco-partner.AI(智能進化)。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      華為中國生態伙伴大會2017上,華為企業BG總裁閻力大在發言中表示,華為生態的愿景是平臺+生態雙輪驅動戰略。華為中國生態伙伴大會2019,華為則將“平臺+生態”戰略,演進為“平臺+AI+生態”,為伙伴提供“+AI”的支持,共同實現智能進化。

      此次大會,閻力大在致辭中稱,站在智能時代的入口,在堅持“被集成”的基礎上,華為企業業務的新定位是“Huawei Inside”,通過“無所不在的聯接+數字平臺+無所不及的智能”,致力于打造數字中國的底座、成為數字世界的內核。

      而雷鋒網在大會開幕前一天,主展館提前探營中發現:無論是智慧園區、數字平臺、金融、教育、互聯網、交通、制造、電力、華為云、生態大學、5G還是手機終端,主展廳均以AI為主線,即行業+AI和聯合解決方案的集中展示。貼合“因聚而生·智能進化”的主題,在數字化轉型不斷深化的智能時代。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      除此之外,華為中國生態伙伴大會2019,還設置了34個生態伙伴展區, 440+解決方案展點,160+伙伴聯合展示。其中,行業解決方案伙伴聯合展示占比為60%,云解決方案展示占比63%,主展廳總面積達到11000平米。

      近年,企業數字化轉型已經成為浪潮。華為數通產品線園區網絡領域總裁趙志鵬稱,企業數字化轉型無外乎三點原因,第一,對內提升企業整體運營效果。第二,對外差異化的產品和服務。第三,提供最佳的用戶體驗。而隨著“+智能”時代的到來,又將給企業自身數字化轉型,以及不同行業企業帶來哪些改變?

      以企業數字化轉型的網絡一側為例,趙志鵬稱,未來的網絡一定是極簡和AI,能主動感知業務變化,及時預知網絡隱患。具體而言,云管理網絡利用AI的大數據分析能力,可以將網絡中的相關故障關聯性分析,作出集成式的解刨??梢栽诜昼妰榷ㄎ还收?。目前,85%以上的故障可以利用云管理網絡進行快速的定位。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      網絡端+AI具體案例:

      • 湖南中煙:基于AI、大數據分析能力的安全產品以及解決方案,實現對傳統網絡威脅較好應對,智能應對勒索病毒,APT攻擊等未知威脅。

      • 北京大學第一醫院:結合Agile Controller圖形化管理界面,通過圖表化的拖拽管理方式運維,減少80%運維工作量。

      • 招商銀行:AI Fabric智能無損數據中心,提升分行云存儲約20%的IOPS性能。基于大數據的智能分析平臺,應用與網絡可視。

      • 中國人保:SDN、AI、大數據技術手段引入網絡運營,從數據中了解、洞察業務需求。

      • 杭州市廣播電視監測中心:AI檢測精確識別未知惡意文件滲透和C&C惡意外聯,提升客戶監測效率30%。

      可見,僅僅網絡一側+AI,已經滲透到制造、數字政府、公共安全、交通、醫療、金融、教育、電力、廣電媒體等等行業。雷鋒網了解到,此次華為在其云平臺上發布了CampusInsight,即通過大數據分析和AI+算法,幫助企業實時感知網絡,預測性智能運維,提高運營效率。

      去年華為全聯接大會發布的AI Fabric方案,在華為中國生態伙伴大會2019上也有所展示,AI Fabric智能無損網絡基于采集的流量特征結合AI算法預測流量模型,實現網絡自優化。據了解,AI Fabric可構建與傳統以太網兼容的RDMA網絡,為數據中心帶來零丟包、低時延和高吞吐的極致性能。有效縮短高達40%的HPC節點間通信時長,大幅提升AI訓練等創新業務效率。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      2018年,華為云發布了EI智能體和AI全流程開發平臺ModelArts與視覺AI應用開發平臺工具HiLens?;谌A為全棧全場景AI解決方案,提供從芯片到API的全棧能力,結合行業智慧和云邊端協同。華為云鏈接產業的兩端,一端是企業,幫助企業選擇合適場景落地AI能力,另外一端是開發者,讓開發者享受人工智能帶來的紅利,讓人工智能做到服務化。

      此次大會,華為云發布了AI Market。作為在華為云ModelArts一站式AI開發平臺基礎上構建的開發者生態社區,華為云AI市場可提供AI模型、API交易以及數據、競賽案例等內容共享功能,為高校、企業及開發者提供安全、開放的共享及交易環境,有效連接AI開發生態鏈各參與方,將幫助開發者,合作伙伴加速企業的AI應用落地快速形成AI方案,未來可以幫助開發者和伙伴實現商業變現。與此同時,華為云將投入專項激勵,鼓勵共享AI模型。

      而在前不久在華為云普惠AI開放日上,華為的諾亞方舟實驗室在AI研究方向囊括了,人機交互、計算機視覺、自然語言處理、推薦和搜索、決策與推理等,底層為AI理論。正如,華為云鄭葉來所說,用AI的技術和理念去解決現在和未來的問題,是未來華為云能夠構建競爭力的關鍵。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      華為e+方面,通過“企業e+”平臺,實現各類伙伴統一入口,并利用AI等數字化技術,大幅縮短伙伴注冊、認證、激勵流程,提高生態合作效率。展區工作人員對雷鋒網介紹,今年下半年華為將會主推,智能推薦和智能磋商兩個“產品”。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      解決方案方面,華為的“三駕馬車”:數字平臺、OpenLab、Marketplace均與AI有所結合。例如,OpenLab展示的,基于數字平臺的應急聯合方案架構,數字平臺通過物聯網、大數據、融合通信、視頻云的全監控預警、GIS的全時空地圖,通過AI技術賦能。

      OpenLab展區工作人員對雷鋒網表示,OpenLab解決方案中,以視頻分析、公安、智慧交警、醫療、影像分析、智慧園區等領域應用AI,與AI結合最多。雷鋒網了解到Marketplace方面,華為為伙伴提供一站式營銷中心,以預裝專區、精品之窗為主。華為與合作伙伴一起做解決方案,給到SI系統集成商。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      “行業+AI”賦能

      2018年IDC數據顯示,到2022年60%的全球GDP是數字化,25%的終端設備和系統將執行AI算法。華為企業BG中國區副總裁楊文池在主旨演講中表示,企業應該順勢而為,主動應變,讓AI成為生態協同的加速器。

      華為GIV(Global Industry Vision)預測,到2025年企業對AI的采用率將達到86%,AI成為企業重塑商業模式、提升客戶體驗和開創未來的關鍵推動力。隨著通用應用、行業應用、硬件、算法、芯片等產業分工的細化,平臺+AI+生態三者的生態協同才能更加高效。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      制造:通過華為Cloud 動態規劃、語音識別、圖像識別(OCR單據識別技術)、實時處理、多維分析等,應用于制造業中柔性質檢、根因分析、智能排產、預防性維護、物料預估、精準營銷等環節中。華為工業智能體工作人員對雷鋒網介紹,智能主要應用在語音識別以及圖像識別,例如,提升華為手機制造品控效率,電芯、電池等器件外觀檢測,單板焊點質量檢測等方面。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      能源:智慧用能物聯網解決方案,通過IoT、大數據、AI構筑智慧用能物聯網云平臺,實現海量終端接入,能效大數據分析,用能優化。

      電力:大平臺+生態化+敏捷應用,在終端側采用智能攝像頭。Iaas層采用華為云。應用Saas層可視化運營、智能檢修。應用aPass層各類行業機理模型、算法、工具。通用gPass層通過大數據結合人工智能進行數據采集、數據分析等。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      交通:以航空為例,EI智能遺傳算法,協同大數據,機位分配分鐘級刷新,eLTE專網+智能視頻分析,實現航班作業無紙化。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      金融:華為金融容和數倉通過客戶畫像、精準營銷、風險管控、運營優化等等實現金融機構智慧運營。在場工作人員對雷鋒網介紹,金融領域主要通過智能數據分析進行精準營銷。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      政務服務:通過人口庫、證照庫、法人庫、信用庫等組成的大數據資源池,與政務不同部門,例如,衛計委、環保局、城市管理局、社保局、公安消防局、社保局、市場監督局等實現數據共享交換。現場工作人員對雷鋒網介紹稱,此應用主要運用了人臉識別、智能矯正、智能預判等AI技術。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      教育:主要是基于校園數字平臺,應用于綜合校情、日志應用、校園公共安全等方面。雷鋒網看到,教育+AI展示區還展示了智慧教室,以及VR教學。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      醫療:包括醫院智能決策系統、臨窗數據智能應用平臺、智能臨床科研一體化平臺、云智一體化醫真影像云平臺等。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      服務行業:包括數字化門店、客群分析、門店智能管理等。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      公共安全:通過智能攝像頭智能感知,主要應用于全息社區、智能非現場執法、智慧安保、PDT+等。

      “+智能”時代,華為如何將AI賦能到各行各業?

      計算機視覺、自然語言處理是AI落地最為集中的兩個領域。以行業安防場景的應用為例,華為智能安防產品線總裁段愛國透露,華為的戰略一個是聯連,一個是智能。大視頻的發展可以填充華為很多業務的管道。因為正是視頻的高速發展,如4K、高清等,才致使各個企業不斷地擴充管道。

      目前,行業正處于智能化轉型的契機。而視頻監控無外乎前端的感知,后端的存儲以及視頻解析。段愛國介紹稱,對于智能在前端還是在邊緣,是一個永恒的話題。華為的主張是,端云協同的智能。當對實時性要求很高的時候,前端的智能就顯得很重要。當在更大的數據維度時,可能需要后端的智能。

      段愛國表示,未來華為還將做輕量的智能,以及輕量云、微云,微云即更末端的智能。華為目前的攝像頭均是智能的。華為有個口號是普惠AI,把看起來高大上的人工智能,融入到經濟款中。人工智能應該是未來所有攝像機都應該具備的能力、標配。他認為,安防作為人工智能第一個高發地,未來社會其他行業也將會相應地往智能化發展。

      當然,AI的發展除了經濟環境、科技產出、產業發展、市場應用、政策環境、資本市場、發展戰略、社會認知,更重要的在于AI人才的培養。清華大學中國科技政策中心發布的《中國人工智能發展報告2018》顯示,盡管我國的人工智能融資總量和人工智能專利數量上都排名世界第一,但是,我國人才儲備相比美國等發達國家還有所欠缺。

      AI人才是關鍵

      以深度學習的高端人才為例,領英大數據顯示,全球AI人才整體供給在340萬人左右,而其中深度學習人才僅9.5萬人,且流動性較大,進一步加大了缺口。近年,國內發展已經從高速增長向高質量發展轉變,從粗放型增長向創新驅動增長轉變。

      浙江大學人工智能研究所所長、教育部人工智能科技創新專家組工作組組長吳飛在演講中表示,人工智能正在助力實體經濟的創新發展。AI在1955年首次登上了人類歷史的舞臺,經歷了漫長的發展,人工智能已經進入人工智能2.0時代。

      人工智能2.0時代從進行邏輯推理的傳統人工智能邁向了數據驅動的知識學習、挖掘,知識推理。從面向數據表征、表象的機器學習,邁向了知識學習的綜合推理。從單一類型的智能算法,邁向了如何匯聚來自于不同來源,具有不同形態的數據、跨媒介的感知、融合與理解。從以機器為新的計算模式,到人機融合的增強的人工智能的計算模式。

      如今,人工智能已經成為國家戰略的制高點。雷鋒網了解到,早在2017年7月8日,國務院就印發并實施了《新一代人工智能發展規劃》。該規劃在人才培育的推進計劃有八個方面的部署:

      1. 中小學設置人工智能課程,推廣編程教育;

      2. 廣泛開展人工智能科普活動;

      3. 建設和完善人工智能科普基礎設施;

      4. 大力加強人工智能勞動力培訓;

      5. 培育高水平人工智能創新人才和團隊;

      6. 加大高端人工智能人才引進力度;

      7. 建設人工智能學科;

      8. 發展便捷高效智能教育服務。

      而關于人才培養方面,楊文池在談及華為生態的三大挑戰時稱,是繼續從短期的商業變現的角度出發去培養人才,還是面向AI行業應用,打造支撐整個生態體系長久發展的人才生態觀。華為今年將會從三個維度推進人才生態,首先,建立標準,針對AI人才培養以及標準缺失的問題建立AI工程師標準。

      其次,內容和師資問題。華為將會針對合作伙伴進行售前培訓。AI領域實行產教協作的方式,在4-6個重點AI學科方向上推出系列教材,不定期舉行師資培訓班。最后,廣泛的合作,華為將會與部分高校在AI研究和AI人才培養方面進行合作。

      去年,華為成立信息技術新工科產學研聯盟。此次大會,浙江大學和華為聯合發起成立信息技術新工科產學研聯盟“人工智能人才培養與科技創新工作委員會”,首批成員包含22所高校,旨在聚焦人才培養,推動科技創新。楊文池表示,未來通過華為生態大學將會使受到專業AI培訓的人才拿到10萬元,并且在3年內,給社會輸送出各個不同層級AI認證的專業人才,滿足生態對AI新技術人才方面的需求。

      總結

      雷鋒網認為,正如吳飛所言,人工智能的內在本性為多學科交叉,且由于技術屬性與社會屬性緊密融合。人工智能時代的來臨,使得傳統的道德、法律、法規,無法應對人與機器、機器與機器、人機融合等問題。

      AI的復雜性、技術的特殊性以及此次浪潮帶給社會倫理、行業的沖擊,使得很多企業在AI轉型中,意識到AI人才的重要性。高端人才需要更細化、更有針對性的定向培養。因而,AI人才的培養既需要國家相關政策的跟進、支持,也需要企業建立一個良好的AI人才生態體系。

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