让我们把时间倒回一年多之前。
当时,我们曾经在一篇稿件中结合英国的AI产业报告,提出中国AI产业的目前结构有巨大的可升级空间,企业+AI很可能变成未来的中坚力量。当时有位媒体同行跟我争论,认为B端市场的AI根本立不住,证据是中国互联网十几年,什么时候有过B端市场成为主流的时候?
而今一年多过去,产业AI开始成为共识,互联网企业也纷纷转战产业市场,似乎常识并不一定总是靠得住的。
这个故事不是想要证明我们的眼光,而是想与大家回味这样一个话题:一年多前,我们只是抛出一个说法尚且遇到不少质疑,如果真正要硬桥硬马来做企业AI这件事呢?
让AI从实验室走到城市乡村;从虚拟机上的数据集和跑分,走到车间里的机器轰鸣中,走到某路口的红绿灯里,走到一家企业的账面台前,又将经历怎样的纷扰?
恰好有个故事,可以作为参照系描画这段在我们身边不经然溜走,却可能被中国技术史铭记的岁月——在时空坐标里,这个项目恰好记录了AI作为一种通用目的技术,在中国这片土地从创生到觉醒。
2017年9月,华为云相当有气魄地提出了企业智能(EI),其实就是“行业+AI”。这个朴实但又独树一帜的命题,在整个2018经历了多线并进的奔跑。
让我们来回顾一下EI诞生之后的第一年,回看一下AI由实验室到产业空间,从线上模拟到线下经济体的一段故事。
如果说一千个人面对突然起来、名叫AI的技术,必然是一千张面孔,而这千张面孔,就构成了EI的味道与灼见——是所谓“用得起、用得好、用得放心”的“普惠AI”。
究竟如何让AI深入真实的物理空间,与万千产业线索开始融合?总结一下逻辑,我们觉得华为云EI一年中主线在干四件事:
一、做通产业案例,证明AI面向企业市场的价值;
二、使能开发者,构筑平台生态底座;
三、技术能力补完,达成相对全面的企业智能服务栈;
四、找到AI与经济融合的核心方向与价值逻辑,确定行业长线发展策略。
让我们一件件说来。
从理论到万物:AI攻入产业现实的首轮战役
在一年之前,每天上下班经过上地三街的北京白领们,大概还无法想象自己每天的通勤,会跟AI有什么关系。
虽然今天他们可能还是不知道AI已经悄然走进了自己的生活,但至少大家都能体会到,这条街确实没有那么堵了。
2018年4月,华为云与北京市交管局合作,在海淀区上地三街开展了利用AI技术实现信号配时优化试点应用。简单说来,就是给红绿灯安装上会思考的AI识别与决策装置。
在部署了EI交通智能体解决方案之后,据第三方公司(北京世纪高通科技有限公司)评估报告显示,这条东西方向的京城最堵道路之一,如今平均延误下降了15.2%,平均车速提升了15%。
显然,AI是否有价值,可以听听早十分钟到家的老百姓怎么说。
EI初入江湖,需要做的第一件事,就是要快速尝试行业探索,打出行之有效的案例。证明AI与行业结合确实有其价值,逐渐推动AI“移风易俗”。通过新技术给企业带来核心价值的效果,让AI从过去的纸上谈兵变成实际的案例与价值。
目前来看,这个目标已经在EI的初步发展周期里完成的较为全面。一年中,EI尝试了8大行业超过200个项目中的智能探索;从6月到10月,先后发布了交通、工业、城市三大EI智能体,并在相应领域进行了案例探索。
比如说在工业领域,北京三联虹普公司是一家化工材料企业,通过EI工业智能体,进行生产数据的智能分析,成功释放了产线柔性化能力,从而让企业更好应对下游的个性化需求。并且整体数据分析方案实现云端训练、边缘部署、实时产品分类,经过前期测试,有效提升下游需求匹配率28.5%。
在民众最关心的医疗领域,今年华为云EI与金域医学合作,在宫颈癌病理检测领域取得阶段性突破,敏感度(真阳性率)超过99%,特异度(真阴性率)超过80%。
200+案例的探索与实践,直接证明了AI进入产业存在市场合理性。并且通过这些探索,为交通、工业、互联网、医疗等几个主要产业赛道确立了入口样本。
使能开发者,是AI的最佳引擎
我曾经采访过一位AI开发者,他想要开发一种盲人专用的导航设备,能够在行走场景帮助盲人识别车流和红绿灯,以及过街天桥、地铁入口等等。这个方案显然价值连城,然而他跟我说,在实际开发中遇到了很大的困难,因为机器视觉模型的训练需要大量数据,而高昂的算力成本和漫长的训练时间,真的让一位普通AI开发者无所适从。
从底层技术逻辑上看,AI不是一对多的单向技术输出,而是多对多的“集市”型技术体系。这就让一个身份在AI世界中格外重要:开发者。
而在今天,开发者们进入AI世界依旧要面临高耸的壁垒:算力、数据、开发平台、兼容与部署问题,种种考验都摆在开发者和预备开发者面前。然而莫欺少年穷,随着产业AI的拓张与AI深入各行各业,对开发者的需求不断增长,AI开发者正在默默等待着登场机会。
由此看,对开发者的使能与帮助,是保证产业AI源头开放,保持持续生命力的唯一解决方案。而让更多开发者融入自身生态,在产业AI中寻找机会,也是一家平台型企业今天搭建的最优质护城河。
华为启动沃土AI开发者使能计划
华为云EI今年的另一个主线任务,就是完成对开发者的生态开放和技术使能。在今年HC大会上,华为发布了基于昇腾芯片的全栈、全场景AI解决方案,面向开发者的底层逻辑给出了新的解答。随后,华为云EI作为主角,面向开发者发布了一系列平台工具——更快的普惠的AI开发平台ModelArts 、着眼于现实开发需求的视觉AI应用开发平台HiLens——继而打破了开发者进入AI世界的首座门槛。同时发布了AI沃土开发者使能计划、生态伙伴计划等开发者扶持方案。
斯坦福大学DAWNBenchmark最新成绩
今年11月,斯坦福大学发布DAWNBenchmark最新成绩,在图像识别领域,华为云ModelArts的总训练时间排名第一,证明了在构建开发者能力的领域中,华为云的实际进度。
调试了技术与生态水压之后,让开发者洪流融入产业AI的真实市场,可以看作EI在2019年的一个关键词。
补齐能力,让产业AI客户收获更多
用AI为企业护航保驾,提质增效,首先建立在自身技术体系完善,服务多样化,能力细颗粒化的基础之上。
EI今年做的第三件事,就是在打通对外两条路的同时,修炼内功。从技术能力提供上看,2018年内,华为云EI全年共商用超过20种服务,另有多种服务公测中。同时,通过参与很多竞赛与测试,稳固了AI前沿领域探索的身位,并且拓展了合作伙伴图谱,为客户提供更优质技术选择。
同时,EI智能体的解决方案,可以看作EI在产品服务领域的深化和自我补完。面对物理世界复杂的现实问题,企业客户不仅需要简单的技术对接,同时需要集合了行业智慧、智慧大脑、智能边缘、端侧感知体系的一整套灵活解决方案与统一架构。在商业服务模型上补完了与客户间最后一公里的连通能力。
补完技术、产品、服务的三种形态结合体,可以看作是EI不断成熟的标志,也是更多行业+AI深度融合可能的肇始。
深入实践,探索总结产业AI规律
如果从更大的行业趋势上看,EI一年多的探索,最重要的价值是解决了这样一个问题:当AI进入产业,进入垂直行业,进入某家具体的公司/机构/工厂,到底会发生什么?
要知道,之前是懂AI的人不懂企业;懂企业服务的人不了解AI,两边整个一个摸黑开打。
在陌生的雾霭中,一点光亮,一份地图都如此重要,这也可以视为EI在2018留下最长远的价值。
通过深入行业,经历反复的沟通与探索、成功与失败,EI给出了关于产业AI的直接答案。
EI的三个重要发现已经广为人知,成为了行业普遍奉行的常识:
首先,AI正在让IT技术由支撑系统走向生产,AI在很多生产领域可以直接创造价值。通过与不同类型、不同地域、不同行业的企业与组织机构,包括交通、医疗等公共服务领域深度结合,EI证实了AI技术在真实的中国产业空间中有前途,有价值。AI与产业融合之路不仅在论文中和PPT上,还在一个个案例汇总出的数据与生产力关系中。
其次,行业智慧和AI结合仍是难点,也是AI接下来的探索方向。今年EI得出的一个“金句”是这样说的:“一个好的问题胜过十个算法工程师”。意思就是在真实的产业中,萦绕着大量在外部无法窥视其真谛的行业问题与行业智慧。AI不是万能钥匙,而是一种加速器和润滑剂,归根结底要与行业中真实的人、技术、产业关系相互连接。在AI跃跃欲试的今天,行业智慧是否准备好了呢?这个问题将是接下来产业AI主要需解决的问题,同时也是众多创业企业可以探索的新赛道。
再次,行业大数据至关重要,但目前首要问题来自算力稀缺。机器学习的原理,是用智能体学习行业数据,反向给出趋近于智慧的生产力解决方案。那么这个过程中,智能体学习的行业数据就成为一切的基础。然而在今天,实际情况是各行各业在生产大量数据,但这些数据却面临着收集、存储和学习上的困难——这就是算力饥饿问题。如何将优质、性价比高的算力惠及各行各业,是产业AI最先需要解决的问题。这让我们知道了,在错综复杂的产业实践中,AI今天需要面对的首要矛盾在何处。
这些来自真实案例和数据的发现,在这一年里与我们一同劈开了AI身旁层层笼罩,云山雾罩的名实之辩。华为云EI用真枪实弹证明了一个简单的产业AI公式:这东西可以做,必须与行业结合来做,有些问题要马上做。
结束语:最大的重量,莫过于现实
总结一下EI的第一年旅程,大概是这样的:向企业市场证明了AI的价值,向开发者输出了入口,向内夯实了产品与服务,为长远发展探索出了产业AI的市场逻辑甚至战略雏形。
这些当然可以看作是功劳,然而也不妨视之为开始。接下来的2019,EI一年中的收获可以视作昇腾芯片挺入市场的连接器,亦不妨看作产业AI生态的基础建设。攻算力,连接行业智慧,提供全场景解决方案,AI与产业的故事还大有可为。
很多技术到来之初,我们都会觉得它很神秘,很有重量。这是很自然的事情。然而最大的重量莫过于现实。敢于在现实世界中称量新的可能,始终是科技产业中最具勇气的一种跨越。
人工智能的落地,尤其是行业+人工智能,在今天来看依旧是一首理想主义的高歌,只有用贴近尘土的方式,才让AI在数字中国生根发芽。
当AI真的切入现实,或许我们真正需要的态度就是这样——仰望前沿技术的广阔与无边想象力,同时要向现实中去求取智慧,与真实的产业经济体相结合。敢于向现实的最深处探索,同样也是一种勇气,这也是我们对EI的期许。
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