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加速AI行业落地,华为云发布面向工业的智能解决方案“工业智能体”

摘要: 华为提出了使用AI改善生产力的三大场景。具体来看,AI可在海量重复、专家经验及多域协同三大场景助力行业升级。

钛媒体注:9月18日,华为云业务总裁郑叶来在2019华为全联接大会上发布华为云工业智能体。华为云工业智能体是华为云面向行业的智能解决方案,是工业智能化升级的新引擎。

该智能体按工业生产的运营策略,将云边端技术整合,通过人工智能三大引擎—智能认知引擎、智能预测引擎、决策优化引擎对数据和信息进行智能分析处理,驱动物理世界的生产制造更加智能。

在本次2018年华为全联接大会上,华为也提出了使用AI改善生产力的三大场景。具体来看,AI可在海量重复、专家经验及多域协同三大场景助力行业升级,实现效率提升、专业传承和突破极限。

其中,海量重复场景主要是指在企业实践中寻找高频出现的重复场景。以德邦快递为例,通过高精度OCR识别快递面单取代纯手工录入。取件时,快递员可拍照或截图,OCR就会自动识别收寄信息并自动录入系统,可处理复杂背景、光照不均、模糊以及图片缺角等问题,减少异常情况的人工处理时间,大幅提升服务效率及用户体验,使得管理成本降低了25%左右。快递行业中,暴力分拣行为一直广受诟病。伤害消费者的权益,且导致大量的货损赔偿。 华为云EI智能分析服务,能够对监控视频进行实时行为分析,自动识别拣货员在拣货过程中出现的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分拣行为。目前德邦快递150个外场3万多个摄像头都已经接入“违规操作AI智能识别系统”,违规操作的小时违规率下降45%。

专家经验场景是指通过融入专家积累和经验(行业智慧),使AI达到专家助手水平。例如,第三方医学检验机构金域医学与华为云EI合作,首次基于病理形态学,通过深度学习,训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在阴性片判读的正确率高于99%,阳性病变的检出率超过99.9%。这是目前国际上已公布的AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片,平均每例要花费6分钟,而AI识别仅需36秒。

对于涉及参数众多、依赖关系复杂、维度高的多域协同场景,比如工业生产、比如城市治理、测井油气层智能识别等,尤其是知识图谱、自然语言处理等技术也为这些领域带来了新思路、新方法。

以下为郑叶来演讲全文,略经钛媒体编辑

我今天演讲的主题是“跨越裂谷,共建普惠AI”。

看左右两边的图,非常有意义的对比:

商业热情:左侧是在2018年以前,我们看到AI的投融资均匀的分布在各个行业或技术领域,那时投融资符合技术热炒的特征。商业冷静:右侧,是从2018年开始到现在,大量的投融资活动围绕在具体的行业场景,而且高度集中在几个头部行业。 

我们认为,计算发展进入了”暴力美学”阶段,算力的需求每年增加10倍左右。从研究上来看,人类对于AI的探索研究逐渐深入,出现了越来越多的新算法和新探索,如AlphaFold、Bert、BigGAN等,对算力的要求呈百倍增长:

一个有力的佐证是,算力的增长速度与论文的发表数量已呈正相关。从商业应用来看,算力的性价比越高,AI在商业中的应用就会越广泛。

所以,AI算力也应该如同今天的电力一样便捷,随时可获取。这也回应了两年之前,也是在这里,我讲了一个观点,算力释放算法之美。

在2018年华为全联接大会上,华为提出使用AI改善生产力的三大场景。

具体来看,AI可在海量重复、专家经验及多域协同三大场景助力行业升级,实现效率提升、专业传承和突破极限。

其中,海量重复场景主要是指在企业实践中寻找高频出现的重复场景。以德邦快递为例,通过高精度OCR识别快递面单取代纯手工录入。取件时,快递员可拍照或截图,OCR就会自动识别收寄信息并自动录入系统,可处理复杂背景、光照不均、模糊以及图片缺角等问题,减少异常情况的人工处理时间,大幅提升服务效率及用户体验,使得管理成本降低了25%左右。快递行业中,暴力分拣行为一直广受诟病。伤害消费者的权益,且导致大量的货损赔偿。 华为云EI智能分析服务,能够对监控视频进行实时行为分析,自动识别拣货员在拣货过程中出现的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分拣行为。目前德邦快递150个外场3万多个摄像头都已经接入“违规操作AI智能识别系统”,违规操作的小时违规率下降45%。

专家经验场景是指通过融入专家积累和经验(行业智慧),使AI达到专家助手水平。例如,第三方医学检验机构金域医学与华为云EI合作,首次基于病理形态学,通过深度学习,训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在阴性片判读的正确率高于99%,阳性病变的检出率超过99.9%。这是目前国际上已公布的AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片,平均每例要花费6分钟,而AI识别仅需36秒。

对于涉及参数众多、依赖关系复杂、维度高的多域协同场景,比如工业生产、比如城市治理、测井油气层智能识别等,尤其是知识图谱、自然语言处理等技术也为这些领域带来了新思路、新方法。

华为云以行践言,以华为云AI能力辐射10+行业,包括城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景,500多个项目,携手合作伙伴,逐渐帮助企业走向智能化升级之路。华为本身就是一个全球领先的电子制造行业的领导者,我们清楚工业场景下需要解决什么问题。

500多个项目的实践,加上我们数百个参与项目的AI科学家、数学家对项目实践进行复盘、总结,我们发现任何一个行业AI项目要落地实施,不仅仅是AI技术平台和企业两方能完成的,需要多个角色共同完成,我们可以看图上的角色模型:即涉及行业落地的应用场景、应用相关的ISV、应用相关的设备或流程,以及AI平台提供方。

进一步,从实践中来再到实践中去,我们在这个角色模型中,发现了,一个成功的AI项目,有四个要素分布在不同的角色中,即:明确定义的场景、触手可及的算力、持续进化的系统、组织人才的适配

参照这个角色模型以及影响项目成功落地的四个要素,我们就清楚裂谷在哪里、以及如何去跨越,而不至于掉坑里。 

跨越裂谷的要素一:明确定义商业场景

首先要明确该场景核心要解决的问题是什么,是质量、成本还是效率问题。其次,解决的问题要有清晰的边界,要便于用数学去刻画和表达。再次,这个场景应该是一个闭环的、可以预测的,不能是开放不可预知的。最后,要具备解决这个问题需要的充足和完备的数据与行业知识。 

三联虹普场景看似复杂,但属于恰恰是可以明确定义的,合成纤维质量检测是非常复杂的,如何用AI提升质量检测和染色调色、实现商业价值。

再来看另一个场景看似简单实际异常复杂的例子:

河流治理项目,一开始大家期望比较高,但落地过程中发现场景太复杂,需要识别抛物,泼洒,漂浮等各种场景

而且复杂的自然环境场景,天黑、雨天等场景下与人的行为交织,更增添了场景识别的难度, 导致场景很难识别。

客户有经过思考深入,治理决心很大,不断的调整,和项目组的努力,克服困难,不断调优算法,识别率从50%提高到了80%。

从这两个例子看,场景的选择是项目能否达到预期的非常关键的一步。

跨越裂谷的要素二:触手可及的强劲算力:

我们发现,当前算力不充沛、不经济、难获取,导致企业、政府、高校、科研机构缺乏足够的算力。以华为为例,在公司内部目前日均AI训练作业任务超过4000个、3.2万小时, 而且还有大量的作业在排队。

分享个段子,因为工作时间任务太多资源不够,我们鼓励错峰训练,也就是鼓励大家把训练任务放到晚上下班后,所以不少博士晚上下班前,不是退出ModelArts平台,而是在ModelArts上启动自己的模型训练任务错峰计算,这样在第二天白天高峰前能看到AI训练的结果。

基于Atlas 900的华为云EI集群服务,是当前全球最快的AI训练集群,代表了当今全球的算力巅峰。

胡总上午刚发布,我们这里进一步阐述。EI集群服务由数千颗昇腾910 AI处理器构成, 通过华为集合通信库和资源调度系统,及超高速的训练数据缓存,充分释放昇腾910的强大性能。其总算力达到256P~1024P FLOPS @FP16,相当于50万台PC的计算能力。

  • 华为云EI集群,只需59.8秒即完成典型网络ResNet-50的训练,比第2名快15%.本次测试华为基于“ResNet-50”和“ ImageNet-1k数据集”,数据集包含128万张图片,top1精度为75.9%
  • 相比传统购买硬件设施的方式,华为云EI集群服务可按需使用、即时开通。
  • 加速科学研究与商业创新:提供更快的图像、语音等AI模型训练,让人类更高效地探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油,加速自动驾驶的商用进程。

EI集群的背后,是华为云工程师们从底层硬件到软件构架全栈优化:

  • 梯度同步与反向计算并行,训练效率更高
  • 数千颗AI处理器-TOR交换-SPINE交换,全互联无阻塞高速网络
  • 计算、存储,网络高效协同

跨越裂谷的要素三:持续进化的AI服务

传统的IT基于明确的需求与规则,确定性强,开发与生产是可以分开。而目前的AI,特别是深度学习是基于统计计算,基于有限数据集开发的模型,并不一定能在运行时满足所有环境变化。为此构建把生产运行与开发训练闭环的在线系统就非常关键。有了这样一个系统,通过数据闭环下的在线学习能力就能让模型,持续适应环境的变化,持续优化,成为真正可以进化的AI。

 ModelArts通过AI持续迭代框架,提供端边协同能力,加速企业AI化进程;在自动数据增强上,如训练一个OCR单据模型,只需要少量几张图片使用自动数据扩充到上千张,实现同样精度,节省人力80%以上;同样通过模型自优化的框架,使用多元搜索能力,比专家的模型还提升了8个百分点,同比业界自动调优最好水平(91%)也提升了6个点;在自动驾驶领域通过在线的闭环能力,可以实现模型每天更新(原来每周更新一次)。

我们在本次全联接大会第三天,面向开发者,会全新发布ModelArts2.0新特性,请大家关注。

跨越裂谷的要素四:组织与人才的适配

我们认为,AI要改变世界,首先要改变人的认知。AI的智慧来源于人类智慧数字化,要遵重以人为本的初心。

对于AI开发者,我们通过贴近行业、易于使用的开发平台,降低AI和行业的结合门槛。

华为云提供了ModelArts一站式开发平台,来管理AI应用开发,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

而对于有行业经验的专家,通过AI+专家协同,我们在AI落地的过程中通过决策规则的透明,让AI的更好的辅助专家决策,从而更容易被接受。

而从企业组织和流程改变开始,不能用传统IT的模式来使用AI,AI需要相适配的人才,组织,流程来充分发挥效力。

我们把商业AI成功的4个要素,打造成了面向行业的智能解决方案,尤其是针对工业制造,来解决行业AI的应用落地,跨越AI的商用裂谷。

我们正式向业界发布 —— 华为云工业智能体

华为云工业智能体是华为云面向工业的智能解决方案,是工业智能化升级的新引擎!

按工业生产的运营策略,将云边端的技术整合,通过人工智能的智能认知引擎智能预测引擎决策优化引擎对数据和信息进行智能分析处理,驱动物理世界的生产制造更加智能。AI能够在工业领域得到很好的运用离不开各行各业的合作伙伴, 华为云,希望联合越来越多的合作伙伴、通过工业智能体加速行业AI项目落地,让业务愿景成为现实

1)我们与中国石油合作,使用智能体的智能认知引擎来辅助识别油气层,油气层识别时间下降70%

2) 与三联虹普合作,使用智能体的智能预测引擎,在生产过程种动态匹配客户需求,让客户需求匹配率提升了28.5%!

3)我们与鑫磊集团合作,使用智能体的智能优化引擎,将AI能力引入配煤环节和焦炭生产质量预测,真正让AI成为帮助配煤师傅的利器,准确率超过95%,实现每百万吨焦炭节省成本超过1000万人民币以上。

华为云工业智能体在能源、矿业、焦化、电力、水泥、化纤等多个工业行业都能落地,真正将AI引入行业,加速工业智能化升级!

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本文系作者 ITValue 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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