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全棧 AI 還不夠,華為云正在用“EI”切入工業(yè)、交通等場景

作者: 編輯 來源:互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間:2018-11-22

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圖片來源:視覺中國

對于如何在一個(gè)新市場中搶占先機(jī),已供職華為超過20年的洪方明頗有經(jīng)驗(yàn)。

此前,洪方明曾經(jīng)在華為擔(dān)任歐洲地區(qū)多個(gè)國家的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人,經(jīng)歷過在海外將華為手機(jī)從0到1推廣至市場份額領(lǐng)先品牌的過程。如今,洪方明又將接下華為在云、AI 領(lǐng)域新一輪的擴(kuò)張重任。

11月16日,深圳高交會,剛剛上任的華為云中國區(qū)總裁洪方明首次對外亮相。在對華為 AI 戰(zhàn)略的分享環(huán)節(jié)中,洪方明回顧了今年10月華為全聯(lián)接大會上提出的全棧 AI 解決方案,同時(shí)再次理清了華為云與華為 AI 在業(yè)務(wù)層面的關(guān)系。

“華為云憑借公有云將AI技術(shù)模板化,以全棧全場景的形式全面部署在云-邊-端?!焙榉矫鬟@樣表示。

而在會后的采訪環(huán)節(jié),洪方明也對等記者表示,他接下的重點(diǎn)工作將會是“整合”,而華為公司也將從研發(fā)、資源、人力等各個(gè)方面向云業(yè)務(wù)傾斜。

“華為18萬名員工,有8萬人在從事研發(fā)工作。未來五年,華為在研發(fā)的投入每年會保持在150到200億美金,可以說,華為云今天擁有的資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于當(dāng)初手機(jī)在海外的情況。”洪方明對說。

回顧華為在人工智能的步伐,可以根據(jù)其在應(yīng)用層面的展現(xiàn)劃分為三個(gè)階段。

進(jìn)入2000年后,在通訊運(yùn)營領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟的華為,開始嘗試用技術(shù)解決華為內(nèi)部運(yùn)作的自動化及業(yè)務(wù)服務(wù)問題。任正非曾舉例談到:華為在全球有460萬站點(diǎn),任何一次的站點(diǎn)作業(yè)都是成本。要通過構(gòu)建站點(diǎn)信息庫,開發(fā)站點(diǎn)3D掃描能力,把站點(diǎn)勘測簡單化。

2012年,為了應(yīng)對數(shù)據(jù)通訊技術(shù)的沖擊,華為將內(nèi)部 AI 能力進(jìn)行系統(tǒng)整合,于當(dāng)年6月正式成立諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室(其上層為華為總研究院“2012實(shí)驗(yàn)室”),這也成為華為正式投入AI基礎(chǔ)研究的最鮮明信號。在諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室中,華為主要進(jìn)行人工智能算法的研究、管理AI的技術(shù)合作、識別AI主要應(yīng)用場景和需求管理等。

而在今年10月,華為輪值董事長徐直軍在華為全聯(lián)接大會中首次公布了華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略,包括全棧全場景AI解決方案、Ascend系列芯片等,也正式標(biāo)志著華為 AI 從“不對外,全對內(nèi)”到“聚焦投入,敢于投資”的轉(zhuǎn)變。

“人工智能在投資充分的情況下不要太沖動,要用先行小步快跑,聚焦在確定性業(yè)務(wù)、人工消耗大的項(xiàng)目,寧可做得少一點(diǎn),先在一兩個(gè)點(diǎn)突破殺開口子,集中力量打殲滅戰(zhàn),不要鋪開一個(gè)很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化,這會形成全面開花沒有結(jié)果的盲動,就有可能滿盤皆輸。”任正非在去年的一次公開講話中表示。

技術(shù)積累:從 AI 到 EI

在今年10月華為首次對外公布 AI 戰(zhàn)略時(shí),徐直軍曾將AI 落地的難點(diǎn)歸結(jié)為三大主要門檻,分別為:開發(fā)慢、資源貴、人才缺。

對此,華為的應(yīng)對之舉是發(fā)布了全棧全場景AI解決方案,而這里的“全棧 AI”(曾在此前文章中有過詳述),可以理解為:

1、全棧是技術(shù)視角,指包括芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的技術(shù)全堆棧;

2、全場景,指包括公有云、私有云、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)類終端的部署環(huán)境。

3、針對AI人才缺乏的難題,華為云提供豐富的AI功能和API,即取即用,就像造一輛車,你沒必要每一臺都自己重新自己造輪子。華為云還開放了開發(fā)平臺,客戶/伙伴可以利用這些便捷的工具開發(fā)自己想要的AI能力。

可以說,在華為的整套人工智能落地戰(zhàn)略中,全棧 AI 方案通過對底層技術(shù)的產(chǎn)品化,將原本具有較高難度的 AI 能力在實(shí)施階段降低了門檻;而在完成了技術(shù)層面的普惠之后,華為又搭建了一套直接切入行業(yè)的 EI 平臺,以承接不同場景的個(gè)性化需求。

2017年9月,華為云EI(Enterprise Intelligence 企業(yè)智能)平臺正式發(fā)布,該平臺包括了基礎(chǔ)平臺服務(wù)、通用服務(wù)和行業(yè)場景解決方案三類服務(wù),主要面向企業(yè)提供生產(chǎn)效率提升,精細(xì)化運(yùn)營,商業(yè)模式創(chuàng)新等業(yè)務(wù)。

目前,華為云 EI 已經(jīng)上線了16大類超過120款云服務(wù),60+解決方案,涵蓋了從個(gè)人到企業(yè)的方方面面。

簡單來說,AI 和數(shù)據(jù)是華為對內(nèi)多年的積累,EI 是華為對外輸出的門面。也正因如此,華為掌握的 AI 能力,大部分已在內(nèi)部應(yīng)用多年,其技術(shù)水平與落地能力是已被驗(yàn)證過的。

以華為在供應(yīng)鏈端的智能裝箱、倉儲應(yīng)用為例,由于華為公司每年處理的物流單數(shù)量就多達(dá)30萬-50萬,因此對于供貨預(yù)估、裝箱管理、區(qū)域分發(fā)等流程,華為已經(jīng)具備完整的技術(shù)支持體系。

根據(jù)華為公司透露,目前通過華為云EI服務(wù),根據(jù)物品特征提供最佳裝箱方案,可以提升20%的分揀裝箱效率;同時(shí)做到集裝箱3D仿真可視,整體利用率提升6%,而使用 EI 進(jìn)行路徑規(guī)劃,則可節(jié)省例外開銷成本30%。

再拿人工智能領(lǐng)域至關(guān)重要的算力資源來說,由于大部分企業(yè)沒有能力訓(xùn)練自己的AI模型,華為云 EI 可以通過云、端協(xié)同的統(tǒng)一開發(fā)框架,讓AI模型靈活的部署到云、邊、端等場景,并將一些行業(yè)解決方案提前預(yù)集成為一個(gè)模塊,讓開發(fā)者能夠迅速把產(chǎn)品能力與行業(yè)解決方案對接起來。

以深度學(xué)習(xí)服務(wù)為例,基于軟硬件結(jié)合的方案,華為云 EI 可以在對分布式訓(xùn)練的調(diào)度算法,分布式梯度壓縮等進(jìn)行優(yōu)化后,提供1000+GPU節(jié)點(diǎn)規(guī)模訓(xùn)練,這就意味著億級圖片規(guī)模的模型訓(xùn)練,華為云 EI 可以從原來的30天縮短至小時(shí)級。

場景落地:政企市場將成為云化主場

在去年1月華為內(nèi)部的一場人工智能應(yīng)用GTS研討會中,任正非曾明確表示過華為落地 AI 的打法,他強(qiáng)調(diào):

“人工智能應(yīng)該踏踏實(shí)實(shí)聚焦場景一個(gè)個(gè)解決,要選擇與場景匹配的相對成熟的算法,不要等平臺和數(shù)據(jù)底座的成熟,半成品也可以先投入到內(nèi)部改進(jìn)的使用,在不斷的實(shí)踐和問題解決中打造成熟的平臺和數(shù)據(jù)底座。”

深度綁定場景的特性也隨之反映在華為云的 EI 產(chǎn)品線中。

2018年6月,華為云針對交通和工業(yè)分別推出了EI交通智能體和EI工業(yè)智能體,10月,華為云 EI 又發(fā)布了智慧城市解決方案:城市智能體。

相比 BAT 各自在智慧城市業(yè)務(wù)中的耕耘,華為的優(yōu)勢一方面體現(xiàn)在過往三十年通信領(lǐng)域的技術(shù)積累,一方面是盤踞在各地的 To G 資源。

據(jù)了解,華為企業(yè) BG 在2016年就成立了智慧城市業(yè)務(wù)部,已經(jīng)覆蓋全球40多個(gè)國家,160多個(gè)國內(nèi)城市,包括北京、深圳、敦煌、濰坊等地均與華為簽署了智慧城市方案的戰(zhàn)略合作。

另據(jù)一位華為內(nèi)部人士對透露,此前華為的智慧城市項(xiàng)目被放在專門的政府事務(wù)部門中,隨著華為云的戰(zhàn)略地位上升,智慧城市項(xiàng)目將會和華為云業(yè)務(wù)融合。

洪方明也在公開場合強(qiáng)調(diào)過政務(wù)市場的重要性:“預(yù)計(jì)2025年,全球AI市場空間將達(dá)到3800億美金,其中90%來自于政企市場。未來,政企市場將是云化、智能化的主場?!?/p>

在華為智慧城市項(xiàng)目中,華為云承擔(dān)了“技術(shù)底座”的角色。其中,云技術(shù)要發(fā)揮其計(jì)算能力,與邊緣平臺和端側(cè)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對于人和物體大數(shù)據(jù)的綜合分析,最終把結(jié)果反饋到城市智慧體,這個(gè)過程涵蓋了感知、分析、決策、執(zhí)行全環(huán)節(jié),形成了一套智能城市的運(yùn)作生態(tài)。

以華為云針對城市擁堵提供的解決方案為例。2018年4月,華為云與北京市交管局合作,在北京市海淀區(qū)上地三街與上地東路交叉路口率先試點(diǎn),利用AI算法實(shí)現(xiàn)信號配時(shí)優(yōu)化和時(shí)段自動劃分。

為了掌握區(qū)域發(fā)車規(guī)律,華為云提出“TrafficGo”方案,采用視頻方式監(jiān)測數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識別整個(gè)道路上每一條車道的全量數(shù)據(jù),包括過車數(shù)量、過車速度、車輛排隊(duì)長度等。

同時(shí),華為云通過正反轉(zhuǎn)視頻提取車流的行車軌跡和轉(zhuǎn)向信息,在龐大的監(jiān)測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,對區(qū)域所有車道的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同計(jì)算,實(shí)時(shí)生成整個(gè)區(qū)域全部路口的信號燈配時(shí)方案,并通過系統(tǒng)自動推送到交通燈上,實(shí)現(xiàn)整個(gè)區(qū)域的交通流量最大化。

據(jù)第三方公司評估報(bào)告顯示,華為云TrafficGo方案應(yīng)用后,上地三街車流主方向(東西向)平均延誤時(shí)間下降了15.2%,平均車速提升了15%。并且,除了主干線以外,附近2條支路上的通行效率也明顯獲得改善,平均延誤時(shí)間降低了10~20%。

除了城市擁堵外,華為云還利用監(jiān)控大數(shù)據(jù)開發(fā)了智慧警務(wù)系統(tǒng),目前已協(xié)助深圳龍崗警方破獲多起案件;而針對“兩客一?!避囕v,華為云推出了車聯(lián)網(wǎng)安全智能防控系統(tǒng),通過車載終端智能識別駕駛員抽煙、打電話、疲勞駕駛、車道偏離等危險(xiǎn)駕駛行為。(本文首發(fā),作者/蘇建勛)

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