第五届中国(国际)物联网博览会
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时间:2019年7月11-13日
人工智能


肖延华:华为EI

发布时间:2018-11-29
关键词: 数字化转型 智能化


 

给大家汇报的题目叫“华为云EI ,让企业更智能”,什么叫华为云EI呢?就是华为的人工智能,但我们没有叫人工智能,叫“企业智能”,公司起这个名字的时候就让我们知道我们做人工智能的目标是瞄准企业客户的场景,怎么样让企业客户能够实现智能化的升级和改造才是我们名字的由来。

 

今天给大家介绍的内容分两部分:华为云介绍;人工智能。因为时间关系,华为云介绍方面我会进行的快一些,节省一些时间。

 

一、华为云介绍。

华为公司之前的愿景是“丰富人们的工作与生活”,现在变成了要“把数字世界代入每个人,每个家庭,每个组织,构建万物互联的新世界。”

 

对每个愿景需要组织来承接的,这一页就是组织的承接情况。有很多人知道华为以前是消费者BG、企业业务BG、运动商BG,去年加了云BO。云BO主要承接了华为公司云计算的战略投资,目标让企业成为稳定可靠、安全可信、可持续发展的云伙伴。

 

这一页是为了成为云伙伴,也会有所为有所不为。就是以前“有技术、有未来,值得信赖”技术会打造最优的领域,会长期进行的战略伙伴,值得信赖是不碰数据不碰应用不做股权投资。

 

智能世界的基础是数字化,对企业而言数字化转型是迈入智能世界的前提,但企业数字化转型也不是一蹴而就的,在转型过程中会碰到非常多的困难。华为做了30年的数字化转型碰到了非常多的困难和问题,也积累了非常多的经验。现在是通过华为云服务的方式把30年的数字化转型经验开放出来分享出来,更好地帮助企业进行数字化转型。为了做更好的分享数字化转型的经验,所以我们进行了全球的战略布局,联合全球运行商合作伙伴,打造了8个100ms圈,覆盖全球8个区域,160个国家,保证全球用户在100ms之内接入。

 

国内是“2+4+1+30”的布局,“2”在北方和南方做了两个大的背景,利用资源优势提供时间要求没那么高的业务。“4”在华南、花北、华东、深圳提供让用户就近接入互联网要求高的业务。“1+”是香港节点,通过香港提供全球的连接。“30”是在全国各地有30多个分节点,提供用户的业务体验。

 

这是华为云的发展,从发布以来到目前发展非常快,目前能够提供16大类107类服务,有50多个解决方案。这个数字比刚刚发布华为云时增长了6倍,数字增长非常快,一方面由于华为自己的积累,也包括华为云在软硬一体化方面进行了很多经验。这些经验的积累让我们有能力给客户提供端到端极致体验的云服务。

 

基于华为自己的技术能力以及我们对客户的承诺,所以越来越多的客户选择了华为使用。包括国税、海关、国家信息中心、康佳、PSA、东风本田等越来越多的客户选择华为云。对分析师而言,也认可华为的表现,右边是分析师的包括,因为华为云属于非常强劲的表现方式。所有客户的选择以及分析师的认可代表了客户和分析师对华为的认可,我们也不会辜负认可,我们会把华为云做的更好,更好地为企业和客户进行服务。

 

二、华为云EI让企业更智能。

华为人工智能智能的发展历程先给大家介绍一下,人工智能的三大要素是“算力、算法、数据”华为人工智能最早也是从大数据引进来的,最早是传统电信领域做的BI,当时还没有大数据会在运营商的业务里出现软件业务帮运营商做BI、报表。2007年左右大数据技术研究出来了,当时中央研究院的运营部门开始追踪业绩技术进行大数据的系统研发。2011年左右电信运营商给我们提出了诉求,怎么样利用大数据技术帮助运营商进行业务。比如说报表的查询,用户的流失挽留。当时我们把大数据的能力集成到电信业务的软件里,提供给电信运营商使用。2013年发现企业业务对大数据需求越来越高,包括金融、天然城市、教育等都提了很多需求,2013年发布了企业大数据平台(FusionInsight),华为云人工智能是从2012年开始发展的,当时成立了2012实验室,当中有诺亚实验室、高斯实验室等是专门做人工智能研发的,当时承接的任务一方面要跟踪业界最先进的技术,另外要聚焦华为的内部实践,帮助华为进行企业自动化的升级和改造。华为内部做了非常多的实践,包括内部的供应链、物流、用户体系、终端、产业体系都用了很多人工智能技术进行。2017年时看到人工智能企业业务需求越来越多,所以在2017年发布了EI和大数据云服务。

 

华为的人工智能叫“EI”是基于企业服务的,所以我们所有的能力都是聚焦在怎么样帮助企业更好地使用人工智能。在和上百家客户合作过程中发现企业使用人工智能有三个比较大的困难、痛点:

(1)使用AI的技术门槛太高。大家知道企业用人工智能时涉及到模型的建模、调参,这对人的技能要求是非常高的,对企业而言这是挺困难的。模型建模工具、部署工具、使用工具都是割裂的,没有办法做到统一、一步到位。

(2)对企业Know-How的人才缺乏,全球有很多AI科学家都是华人,但这些科学家基本都聚焦在算法领域,对企业的行业支持他们投入的比较少。所以企业要想把人工智能做好,企业这么多年积累的行业经验是非常重要的。要把行业经验以及人工智能的技术结合起来,想在企业内推好人工智能这是必须的,因为人工智能在短期内不可能颠覆行业这么多年的行业积累经验,要想把行业的人工智能做好,行业经验+人工智能技术结合是很大的问题。

(3)数据问题,我们知道人工智能算力、算法、数据是三大生态要素,对企业而言合理合法地使用数据也是比较大的问题。数据是企业的核心资产,怎么样一方面把人工智能做好,另一方面保护好数据,这是非常大的课题。同时基于企业数据训练出来的模型从某种意义上而言也是属于企业的知识产权范围。模型开发、布局、使用过程中怎么样对模型进行保护?管理?确保模型安全合法的使用也是非常重要的问题。

 

因此,对华为而言,我们希望能够普惠AI,让AI用得起用得好用得放心。

1.用得起,大家知道人工智能里AI需要消耗很多算法和算力的,很多都要使用GPO资源,GPO还是挺贵的,对用户而言、企业而言、华为而言也是一样的。怎么让企业在运算过程中效率更高效能更高使用成本更低是华为的目标。

2.用得好,很多数据是割裂的,所以现在我们需要把AI的训练使用过程从识别问题到获得数据、获得硬件、选择工具端到端打通整套过程,可以提供端到端的AI框架,通过提供一站式的开发平台让用户在上面非常简单地完成业务开发、AI模型训练开发,从而降低模型训练的难度。

3.用得放心,除了传统的云保护获得制度的保护以外在模型管理方面也做了尝试,通过华为云平台能够非常有效地管理模型从开发到布局到运营过程中的管理和保护,确保端到端的过程是可控的,从而让用户用得放心。

 

而对华为在底下云平台基础服务也分两类服务:

(1)边缘结合,对很多工厂、矿山、园区、数据中心、机房而言,边缘价值作用是非常大的,所以在这种情况下边和缘怎么结合,哪些模型运营在边上,哪些模型运营在缘上也是很大的问题。基于现有的算法如果希望模型做的非常精准,意味着需要给他大量的数据,训练出来的模型非常庞大。如果在云端进行训练和布局模型是没有问题的,但如果想部署在边缘侧就有问题了,边缘侧的节点能力是有限的(内存、容量),没有办法部署大模型在上面,所以边和缘之间怎么样有效协同非常重要。

(2)提供多层服务,包括基础平台服务、通用AI服务、多域协同决策服务,通过多层服务可以让用户按需使用,如果你是能力很强的基于底下的基础平台服务进行业务开发,如果没有特别强的能力可以用通用AI服务。举个例子想做报销单据识别调通用AI服务就可以,单个服务解决不了的问题也会有多域协同决策服务提供给用户,让用户直接基于服务使用。

 

给大家举个例子,怎么样简化AI开发难度。AI人才是比较少的,但在中国懂SQL的人非常多,可能有上百万。所以我们做的工作是怎么样把AI能力和SQL技术有效结合起来,长用户不用再写AI的脚本,通过写SQL的脚本就可以做AI的业务。

 

这个例子右边就用了SELECT的语句,通过这个能力结合以后就能够数出来道上有多少车,每个车在哪个位置,用户就不用写那么多的AI代码,这样就大大降低了业务开发能力。除了这种服务外我们还有另外一类,把基础服务能力做好做极致性能也可以让用户用的更好。以深度学习服务为例,大家知道深度学习服务里面用到的是海量数据训练,在训练的过程中会涉及到大量数据和参数传递,所以对网络时延和带宽要求非常高,因此对深度学习服务而言怎么样构建超大规模的集群,进行高效运算是关键。

 

华为云做的深度学习服务结合华为自己在多年软硬件相关能力进行了深度整合,能够提供超过1000个GPU规模的模型训练平台,百GPU训练加速比0.8,用户做训练时的效率会得到很快大的提升。另外对企业用户而言,在某些场景下还能帮企业用户进行自动化参数调参,能够大幅地提升企业做AI的开发效率。除了这两块外还能提供针对用户不同的能力提供不同的服务,对技能比较高的AI开发者而言还是习惯于自己写代码,所以我们给他提供的开发平台是可以自己写代码自己调参。但对初级使用者而言,让他调参,写代码还是比较难的,所以我们也会提供Auto-DL服务,你只要上传图象、文本、照片可以自动地帮你完成模型训练过程,对用户而言根本不需要写代码,把所有东西给模型就会自动完成训练。

 

给大家举个例子,怎么样利用深度学习服务快速构建图象搜索服务。目前在中国图库网已经开始使用了,主要目的是找网上盗版图片,中国图库网是中国正板图库片供应商,大概有5000万图片,这些图片都是来自于各个摄影家协会、摄影爱好者提供的,这些图片都是有版权的。但是在网上盗版的图片有十亿甚至数十亿张,中国图库网希望通过以图搜图的服务迅速知道网上哪些人在盗版图片,所以我们基于自己的深度学习服务花了大概一个月时间把以图搜图服务做出来了并且提供给了合作伙伴。大家找了一个摄影家5000张图片作为样本到网上搜了一下,结果搜出来8亿张盗版图片。我不是想讲以图搜图服务,而是想给大家讲如果有好的基础服务,我也能够非常快速非常简单地构建出新服务。

 

给大家介绍另外一个人工智能在工业智能智造上的案例,做“空压机”人员控制。大家知道“空压机”是工业生产中非常重要的设备,包括工厂、化工、化纤等很多场,现在全国有120万多台,每年要消耗中国6%的电力。对企业而言,大部分企业的空压机耗能占10%左右,但部分能耗高的企业能达到50%。因此怎么样降低空压机的能耗对企业是非常重要的课题,我们使用了机器学习的服务算出管道模型,计算出前端的机压需求,就可以算出空压机的最优输出攻略有多大,从而控制电机和功率输入从而非常好地节省空压机的能耗。目前大概能节能2%到4%的效能。

 

这个案例是华为内部实践的案例,人工智能刚出来的时候是内部使用的,所以这是内部在物流方面使用的案例。把整个华为供应链从前端物料预估到中间生产到发货、装箱以及后端的海关报关、仓储的流程全部打通,使用人工智能服务。在海关报关单据的导入使用OCR技术,可以让海关单据的导入效率提高10倍,在海关报警风险预警方面可以提升到99%,在仓储方面用人工智能技术可以让效率提升到10%。

 

对企业而言也有很多的实践,比如说在华为内部用图象识别技术识别生产线成品率的问题,把成品率从99.20%提升到99.55%。华为内部有IT热线,以前问题都是靠人来解决的,现在通过智能问答技术可以让问题解决自动化率从50%提升到72%。对九州通进行了销售预测准确率,从50%提升到92%。另外客户离网识别率是帮昆仑万维做的,准确率可以达到93%。

 

前面的案例都是来源于客户和合作伙伴对我们的大力帮助和支持,因此华为还是希望能做好人工智能的黑土地,和各行各业的合作伙伴一起为最终用户提供更好的人工智能服务,从而构建繁荣生态。

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