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華為云如何為AI開發(fā)者賦能?

5RJg_mcuworld ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-09-25 15:24 ? 次閱讀
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無處不在的AI

如今,AI無處不在又無往不利……

幫助工業(yè)制造進行有關機器的故障檢測,準確率高……

助力線下零售簡化“挑選+付款”的流程,一個字“快”……

就連景區(qū)的通過閘機都實現(xiàn)了“去人工化”,站在面前刷一刷,就妥妥聽到了“咔”聲……

更神奇的一點,與我們息息相關的手機應用,無論是錄音軟件還是文本識別,抑或是自拍之后的圖像處理,也都紛紛打上了AI的專屬烙印……

左看右看,與AI有關的應用還真是多,所以開發(fā)商們紛紛摩拳擦掌,跑步進入人工智能應用布局。

但我們知道,通常高效出爐一款AI應用需要分兩步走:首先要選擇一款與商業(yè)想法匹配的技術模型,模型架構搭建完成后還要通過海量的數(shù)據(jù)不斷訓練優(yōu)化。

由于訓練過程持續(xù)并繁雜,數(shù)據(jù)量還很龐大,企業(yè)通常都會選擇在云上完成這項至關重要的工作,但“上云”這事兒成本投入不容小覷,獨角獸企業(yè)手到擒來,但更多的初創(chuàng)企業(yè)還是選擇退而求其次在公有云上租用模型。

說了半天,這些只是第一步,接下來才是千辛萬苦的最后部署環(huán)節(jié),將成果放入可以應用的場景中。

因為涉及到復雜的模型訓練以及海量數(shù)據(jù)的大規(guī)模調(diào)配,之后的調(diào)優(yōu)工作更是讓人不勝煩惱,所以AI應用的開發(fā)從起初就不是做個游戲那么“單純”。

圖片來源:spro.so.com

具體來說,以移動端AI開發(fā)部署為例,我們發(fā)現(xiàn)手機上的AI應用都是大同小異,娛樂偏多,用來工作的相對少些,而且還不能高效承載太多需求。

筆者認為出現(xiàn)這樣的情況主要還服務于開發(fā)的算法模型技術性不夠高,而更高級的應用對算力的要求近乎“瘋狂”,再加上訓練結(jié)果是一回事兒,具體部署又是另外一回事兒,調(diào)優(yōu)、終端、遷移等方面都會有相應要求,開發(fā)人員實在不勝其擾,索性就玩出個需求簡單且開發(fā)容易的應用算啦。

更突出的一個問題,可以想見,由于AI開發(fā)階段大量的工作都在云上完成,而部署環(huán)節(jié)很多場景卻集中在邊緣,域名不一致、底層芯片以及架構的差異性等統(tǒng)統(tǒng)都會掣肘。

盡管各個廠商都意識到并著力改善打通,怎奈對開發(fā)者來說收效甚微。

AI開發(fā)缺乏一種一致性的方案

說到底,在AI開發(fā)逐漸成為通用技能的今天,就是缺乏一種一致性的方案,從訓練到部署、從云、邊緣到終端,通過時間軸以及空間軸的角度整合框架完成對開發(fā)者的賦能。

試想,如果有一套高質(zhì)量的、完整的框架,開發(fā)人員從訓練到部署,從云到終端都可以利用,這樣一個跨場景的架構所帶來的幫助可能是顛覆式的,如此發(fā)展下去,達到將AI開發(fā)等同于簡單的拖拉拽模式就不再是一個夢。

應運而生的華為云普惠AI

所以在此訴求的驅(qū)動下,華為云利用自身在IT產(chǎn)品研發(fā)的底層架構經(jīng)驗以及多年積累的計算優(yōu)勢,將AI技術融匯其中,構建完整且全場景的解決方案,無論開發(fā)者選擇做什么類型的開發(fā),只要獲得該方案框架,就可從一到終完成部署,著力在環(huán)節(jié)層面解決開發(fā)者的“腳踵”。

華為云不單單將助力開發(fā)者更便捷的完成AI 開發(fā)作為實踐目標,也就是“普惠”開發(fā)者,就連自己的AI戰(zhàn)略也打上了“普惠”的標簽

在華為云看來,除了開發(fā)困難帶來的痛,當前AI在企業(yè)應用上的普及還有兩大挑戰(zhàn),分別是合法獲取數(shù)據(jù)的成本太高,缺乏明確的數(shù)據(jù)主權遵從規(guī)范;另外就是AI人才的缺乏,尤其是缺乏行業(yè)Know-how的全鏈人才。

對此,在AI作為智能工具并成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關鍵這個背景下,華為云提出了讓AI高而不貴,用得起,用得好,用得放心的“普惠AI ”戰(zhàn)略。

說到華為的AI傳統(tǒng),其實還要追溯到2012年。那時諾亞方舟實驗室正式投入AI基礎研究,例如算法研究等,其中很重要的一項工作就是識別人工智能技術的應用場景,這也是推動AI 落地的關鍵。

同樣的敏感與智慧還發(fā)生在去年3月,華為公司宣布成立專門負責公有云的Cloud BU,短短不到半年時間就升級成為一級部門,如此來看舉全華為之力布局云業(yè)務是沒錯的。

如今,華為云已發(fā)布16大類120+云服務,上線了包括制造、EI企業(yè)智能、電商、SAP等在內(nèi)的60多個解決方案,云服務伙伴超過2000家,已有9萬開發(fā)者基于華為云實現(xiàn)開發(fā)。

正當巨頭們大舉利用AI為自家的創(chuàng)新能力背書時,華為云鄭葉來卻拋出了“石破天驚”的觀點,認為AI從不是一個獨立的產(chǎn)品,而是適用于大部分經(jīng)濟活動的“基本生產(chǎn)力”,AI的出現(xiàn)必將改變每一個行業(yè)、企業(yè)和職業(yè),產(chǎn)生倍增效應。

事實上,鄭葉來的說法并非言過其實,這個論斷早已體現(xiàn)在華為各項業(yè)務線中。

據(jù)了解,如今的華為在制造、零售以及物流環(huán)節(jié)都應用了AI技術,總體來說電子設備成品率達了到99.55%,物流運輸每個環(huán)節(jié)的成本都大幅降低并伴隨著效率提升,此外消費者業(yè)務也實現(xiàn)智能風控等……

具體來說,在制造領域,華為在生產(chǎn)PCB板的產(chǎn)品線上通過采用智能邊緣平臺,成功實現(xiàn)圖像抓取、回傳或直接實現(xiàn)模型預測。

在物流環(huán)節(jié)中,憑借對自身供應鏈流程的優(yōu)化,打通了供貨一側(cè)到物流、運輸?shù)母鱾€環(huán)節(jié),實現(xiàn)了內(nèi)部自動化物流,優(yōu)化最優(yōu)的路徑和算法等。

此外,將AI技術融入華為商城的各個環(huán)節(jié),華為云做到了消費者業(yè)務銷量稽核系統(tǒng)的智能變革,對業(yè)務上報的二次翻拍照片進行識別,高效完成了銷售憑證造假鑒別。

同時通過AI風控,根據(jù)各個賬號的登錄行為識別出意圖,基本杜絕了撞庫掃號攻擊,這在沒有引入AI技術時是無法想象的。

制造、物流、零售……這些與人們生活密切相關的環(huán)節(jié),通過AI技術的改造變得煥然一新,不得不說是華為云“普惠AI”戰(zhàn)略的功勞。

長期的技術創(chuàng)新之后,華為云在AI上的應用得以開花結(jié)果是有目共睹的,但果實并未完全“自留家中”,而是選擇對外賦能更多。

正因為華為云致力于普惠AI,打造“用得起、用得好、用得放心”的平臺,EI智能體呼之欲出。

華為云EI(企業(yè)智能)帶來了“行業(yè)+AI”的玩法,憑借公有云將AI技術模塊化,提供一站式的人工智能服務,這樣看來企業(yè)通過華為云就能獲得讓AI能力與現(xiàn)有的業(yè)務體系敏捷結(jié)合的最佳機會。

據(jù)了解,EI智能視頻系列服務利用AI技術對視頻內(nèi)容進行分析、審核,將內(nèi)容標簽服務以及商場、園區(qū)、交通三大場景視頻分析的能力提供給用戶,進而實現(xiàn)場景化的應用。

目前,EI智能視頻服務支持識別365種室內(nèi)外場景,黑白邊、馬賽克、二維碼、模糊、美觀等精度大于90%,同時還能鑒黃和識別暴恐。

而在物流應用場景中,EI智能視頻服務在暴力分揀的復雜場景中達到了68%的準確率。據(jù)悉,華為EI包括基礎平臺服務、通用服務、場景解決方案以及異構計算平臺,如今已成功將EI應用到全球供應鏈,進行端到端的流程優(yōu)化,實現(xiàn)物流的智能化轉(zhuǎn)型。

更進一步,華為云還面向企業(yè)用戶打造了智能邊緣平臺,以自身“云+邊+端+聯(lián)接”的優(yōu)勢打造全棧智能架構,進而強調(diào)云邊協(xié)同。其中云側(cè)EI帶來融合智能決策的能力,邊緣EI帶來場景化的服務能力等。

當下,人工智能火熱的同時,在實際應用中,企業(yè)也在不斷追求各類AI計算場景下性能和成本的極致優(yōu)化,容器以其獨特的技術優(yōu)勢被熱切關注。

不久之前,華為云為了進一步解決企業(yè)在AI計算性能與成本上面臨的問題,推出了GPU共享型高性能AI容器,這是繼裸金屬容器、Windows容器之后,華為云在容器領域又一次技術突破,極大程度助力"普惠AI"落地,提供"用的起、用的好、用的放心"的AI云平臺。

據(jù)悉,這款AI容器支持共享GPU且表現(xiàn)高性能,實現(xiàn)了多容器共享GPU資源,大幅降低了AI計算的成本,并在AI計算性能上比通用方案提升了3-5倍以上。

如今,華為AI能力的輸出從諾亞方舟實驗室一路走來,經(jīng)過EI服務、邊緣智能、再到全棧AI技術以及消費級產(chǎn)品HiAI……在一年一度的華為全聯(lián)接大會到來之前,關于AI還將有何創(chuàng)新進展,別急,還需拭目以待!

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原文標題:堅守普惠 AI,看華為云如何讓 AI 落地!

文章出處:【微信號:mcuworld,微信公眾號:嵌入式資訊精選】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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