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华为聚焦AI基础平台,加速智能化落地

来源:投影时代 更新日期:2019-05-14 作者:pjtime资讯组

    2019年5月9日,在2019全球人工智能产品应用博览会上,华为公司云BU副总裁朱照生在大会上发表了主题为“释放AI生产力,加速行业智能化”演讲,分享了华为在人工智能领域的研究与实践,以及如何与行业场景结合,携手客户与合作伙伴共同?#24179;?#26234;能化落地。

    用技术来解决技术发展中的问题

    随着AI技术的不断发展与应用,各行各业正在发生巨大变化。不过各行各业在采用AI技术真正进行生产落地时还有诸多困?#36873;?#21326;为通过在各个场景的AI实践,发现在AI落地过程中,存在三大问题:

    第一, 算力昂贵且供应周期长,这是机器方面的挑战

    第二, AI开发门槛高,形成了人才获取的挑战,同时,相对机器而言,稀缺人才效率,?#30784;?#20154;工”亟待提升,这是AI人才方面的挑战。

    第三, 行业落地过程中,行业专家与AI专?#19994;?#32467;合挑战,行业专家对AI的理解不足,AI专家对行业又有待进一步深入,阻碍了AI在行业落地。这是不同人才之间的挑战。

    出现问题是技术落地成产业的必然现象,解决问题是技术落地成产业的必由之路。华为用技术来解决技术发展中的问题。前面三类挑?#20132;?#38382;题,本质上都可以?#25104;?#21040;AI基础平台的能力中。在智能化时代到来之际,华为在努力打造全栈、全场景人工智能基础平台,结合华为自身落地实践,华为的全栈AI基础平台,可以很好的解决前述三类问题:

    AI研究和落地的基础是算力。基于华为昇腾芯片提供的Atlas AI系列服务器和板卡,不仅提供超强的算力,更为关键的是,实现了单位瓦特下算力输出的工程极限。AI计算可以在各种不同企业生产场景落地,为广大开发者、行业伙伴提供用得起、用得好、用得放心的算力。

    提供更适合企业生产需要的端、边缘、云协同的训练与推理框架,企业的生产场景,涉及多个不同子系统,通常各个子系统分布在不同的地方、有自己的数据及时延的要求,需要能支持多个地方(如端侧、边缘、云侧等)协同的训练和推理框架,华为MindSpore就是提供端、边缘、云可以各自独立训练或者协同训练及推理的框架,?#26376;?#36275;企业生产场景需要。

    一站式AI开发服务ModelArts,弥合行业应用开发与AI框架之间的差距,从而大幅降低行业AI应用门槛。面向AI应用开发者,华为云提供了一站式开发服务ModelArts,ModelArts提供了从数据接入、标注、模型开发、训练、部署以及生产开发过程中必须的变更管理?#32570;?#39035;的功能与服务。ModelArts不仅让机器计算效率大幅提高,更为关键的是,通过半自动的标注、自动化的模型选择与调优,大幅降低了开发人员的宝贵时间;还实现了行业专家直接通过数据自动生成模型的能力,如让生物学家,可以直接使用AI这个工具来实现物种的研究,而不需要写一行代码。

    AI在行业落地需要数据、算力与行业经验的有机融合

    目前已有数十个行业的合作伙伴与华为一起共同落地了300多个项目,真正将AI技术引入企业的实际生产场景,涵盖制造、物流、金融、医?#39057;?#19981;同的领域。

    在智能化时代到来之际,华为在努力打造全栈、全场景人工智能基础平台方案,期望为各行各业的应用提供开放的、完整的生态支撑;通过?#21697;?#21153;的方式,触及每一位开发者,让企业和开发者可以更便捷的使用AI进行创新、来解决各类实际问题。华为于2018年推出了面向开发者的沃土计划和耀星计划,在资?#30784;?#24179;台、课程和联合解决方案方面,提供人才培养、开发支持、创新应用等诸多服务举措,从多个维度培养、激励开发者,支持AI应用的落地,共同构筑完整的、协同的AI生态体系。

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