華爲雲賈永利:AI賦能千行百業再次騰飛

華爲雲賈永利:AI賦能千行百業再次騰飛

(原標題:華爲雲賈永利:AI賦能千行百業再次騰飛)

11月13日,第五屆中國人工智能領袖峯會在深圳舉辦,華爲雲人工智能領域總裁賈永利發表”AI賦能千行百業再次騰飛”主題演講,分享華爲雲AI行業落地的觀點和實踐。

賈永利提出,隨着人工智能在行業進一步深化,華爲雲600多個項目實踐經驗表明,AI一旦進入企業的核心業務系統就能創造更大價值,但行業知識與AI技術的結合是最大難點。

法國梭魚級核潛艇首艇交付 搭載”飛魚”反艦導彈

知識計算實現AI與行業知識高效結合,讓各行業的企業通過應用知識,釋放知識化帶來的紅利,推動AI進入核心業務系統,全面提升企業在智能化時代的競爭力。

(華爲雲人工智能領域總裁賈永利)

以下是賈永利演講要點:

人工智能怎麼走進千行百業,讓各行各業更好地騰飛?

首先,我們如何定位人工智能這樣一項技術?幾年前,華爲認爲,人工智能是一組技術集合,是一種通用目的技術(GPT),可以滲透到很多行業,跟各個行業形成交叉融合,進而促成這個行業顯著的效能提升和發展。GPT發展有四個階段,我們認爲,現在人工智能技術剛好處於第二階段——技術發展和社會環境相互碰撞。

澳大利亞證券交易所暫停交易 正在調查數據問題

在人工智能發展的過程中,各行各業一定會有很多困惑,怎樣使用人工智能?

2018年,華爲提出,人工智能在行業落地一定要圍繞場景進行,並進一步總結出了海量重複型、專家經驗傳承型和多域協同型三大類典型場景。

曹格曬10歲女兒近照 Grace腿長驚人超模範兒十足

有了明確定義的商業場景,是否就能確保AI成功落地呢?大量項目實踐證明,還不行。行業雖然不缺數據但是缺少與之匹配的AI算力、並且AI落地過程中往往要反反覆覆迭代、有時障礙不是技術反而是原有組織結構和人才構成,爲此在2019年我們把明確定義的商業場景、充沛的算力、可以演進的AI、組織與人才的匹配總結爲行業AI落地的四個關鍵要素。

“雙11”大考下的從容與壓力

隨着人工智能在行業進一步深化,我們總結幾年來600多個項目的實踐後,發現其中超過30%的項目中AI都進入了核心生產系統,而且AI一旦進入核心系統,會平均帶來18%以上盈利和效率的提升。這是很令人興奮的一件事情,驗證了前面說的,人工智能是一種GPT技術,跟各行各業生產系統交叉融合,而不是過去IT技術只能做輔助支撐。而且,隨着時間的發展,”18%”這個數值會變得更大。

同時,在這個過程中,我們也發現了更深層次的問題:

1、 行業專家如何與AI專家合作?

2、 行業知識如何與AI 模型結合?

3、 行業應用如何與AI系統結合?

微軟表示XSS在推動次世代的發展

仔細分析後,我們發現這三個問題背後的根本問題就是行業知識如何與AI結合的問題。爲了解決這些問題,通過自身實踐的總結,華爲雲帶來了一個全新的方法:”知識計算”!

圖的左邊是行業知識,右邊是AI技術。每個行業都在發展中沉澱了大量的知識,比如生產系統中的機理模型、大量的行業技術典籍文獻、專家的寶貴經驗、歷史積累的方法總結、測試報告等。AI技術包含深度學習、遷移學習、強化學習等,是大量數據驅動的計算模式。這兩者怎樣融合?

知識計算把兩者結合在一起,讓知識表達也進入到AI的運算中。

首先,要進行知識抽取,需要對多種模態數據進行解析和處理,這是數據轉化爲知識的第一個關鍵階段,然後就可以對初級的知識,根據業務場景進行知識建模。

知識建模是非常關鍵的,工業中還可以採用機理模型+AI並行計算的方法、機理模型嵌入深度神經網絡等不同的方法用來適應不同場景的需要,採用哪種方法一方面要考慮整體算法的可靠性、可解釋性,另一方面也要考慮能否利用海量數據提高知識的運算效率。

把行業知識和AI結合起來,再去指導專家指導機器,思路雖然簡單,但是目前技術水平非常難做。我們已經有了一些實踐,通過對業務流程關鍵數據進行訓練產生數據驅動的AI模型,來輔助原有工業機理模型進行控制和決策,將工業控制決策的的”打上靶”水平提升到”打準靶”水平。

華新不鏽鋼:

煙臺華新不鏽鋼基於華爲雲知識計算,將合金配料的行業機理與AI深度融合,構建全新AI模型,幫助合金配料工程師進行優化決策,找到符合鋼水質量和經濟效益的最優合金配料比例。實踐顯示,AI模型合金成分預測準確率可達95%以上,相比只基於機理模型的預測提升10%,每年節省成本2000萬元。

實踐證明,人工智能不僅提升了預測準確率,改良和穩定了品質,帶來生產體驗的改變,更重要的是還優化了生產流程。

中國一汽:

中國一汽每年都有新車發佈,非常挑戰4S店維修工程師的效率。通過知識計算,將老專家的知識便捷地、以數字化的方式呈現在眼前,快速提升員工能力,讓4S店維修工程師維修技師的培養時間縮短了30%,可以更快達到跟老專家一樣的水平。

食道癌早期診斷:

在醫療行業,華爲雲與中科院北京基因組所韓大力教授團隊合作,通過知識計算,更加準確地識別出血液中的關鍵生物標記物,將早期診斷的準確性提升了9個百分點,有助於對食道癌患者的早期發現。

知識計算本身非常強大AI算法和平臺能力,在它背後支撐的是華爲雲AI開發平臺ModelArts。我們正持續把在基礎AI算法,包括感知、認知、決策等等方面的研究成果融入ModelArts,以AI平臺賦能整個行業。


打通數據孤島 讓智慧醫療推動資源下沉

· ModelArts給杭州雲深處科技有限公司機器狗賦予AI能力,可實時感知現場環境,通過知識圖譜交互分析,強化學習動態決策,並具有複雜的行進路徑規劃和動作的能力,端雲協同守護工廠園區的安全。

· ModelArts也正在支持科研機構加速腦科學研究。中科院腦智卓越中心通過完整解析斑馬魚小小的透明大腦來揭示大腦的工作原理,對接類腦智能,應用AI進行神經元形態重構。

· 物流企業應用華爲雲ModelArts Pro文字識別開發套件,實施各類國際物流單證識別接口的開發,快速實現單證信息自動化、結構化輸出。在同等人力投入情況下,單據信息錄入效率提升50倍,提升工作效率的同時,單證流程節省60%的人力成本。

AI時代已經來臨,華爲雲將與廣大合作伙伴一路同行,持續打造領先的AI行業方案,賦能千行百業向AI時代加速前行,謀求時代新機遇。