产业AI也有人情暖意:华为云的愚公之道

脑极体8.6k+浏览2019-03-23 07:35

一年多之前,我曾经跟一位读者聊过AI和行业应用的问题。


这位读者来自湖南,是一家大型医疗器械企业的科研人员。他跟我说,他很早就在学术刊物上注意到了深度学习,并且当时第一感觉就是这种技术可以解决很多医疗检测方面的问题。


用他的话说,“凭着一腔热血”,就组织了一个用AI识别瞳膜病变的项目。


但结果不尽如人意。


真正上手之后,他发现能找到的算法示例很不成熟,小组也不知道如何自己开发。而且AI训练用的显卡非常昂贵,也无法说服企业批准相关的研发经费。


这个故事始终带给我特别深刻的印象,这是一个典型的“愿望的炙热,遇到了AI的冰冷”——而这个故事,若干年来,已经无数次上演在我们身边。



AI走进行业,真的是听上去简单,实际无比复杂的话题。可以说,一千家企业用AI,绝对会碰到一千个以上的问题。


如何让智能真正落地,这当然是个技术问题,但同时也是一个方法论,甚至企业文化、品牌建设的问题。作为平台级的AI技术使能者,今天不仅是要拿出AI能力与解决方案,更要找到一条道路,确保刚刚燃起热血的AI开发者不会遇到一盆冷水。


更进一步,是要保证开发者和行业应用者,把AI用得舒服,用得放心,用得有奔头。


在福州,这两天最热闹的地方就是华为中国生态伙伴大会2019会场。不出所料,这场两万人参加的盛会中,华为云和产业AI又一次成为了主角。



而我们从华为云一系列关于企业智能的新动作中,读出的是一条以人为本的、在今天中国市场上其实还是有些特殊的普惠AI之路。


解释这条路的特殊前,让我们再重新认识一下,到底什么是产业AI。


重新认识以人为本的to B+AI


AI发展到今年,大家其实是无论用什么词汇包装,最终都在说把AI融入产业这件事。


但在一个笼统的概念之下,我们要具体问这样几个问题:到底什么人需要用AI?什么事需要AI来解决?



华为云对这个问题有个非常精准的总结。在生态合作伙伴大会上,华为云BU总裁郑叶来所作的《+智能,见未来 共筑普惠AI》主题分享中,将AI能够解决的问题分为三种:


1、海量重复劳动的场景,用AI来提升效率。比如华为与德邦快递的合作,用智能摄像头取代人工来完成分拣视频监控工作,将重复枯燥的劳动解放了出来。


2、需要专家经验的场景,用AI进行经验传承。比如华为云与金域医学的合作,利用AI系统学习医院的数据与专家经验,将特定癌症的识别准确率相比业界平均水平提升一倍,让机器有了国际顶级专家的水准。


3、多领域协同场景,用AI来应付人力难以承担的复杂协同工作。比如煤炭、钢铁等产业中,很多动作可以用AI来协同完成,而不像人类需要分步骤、分系统合作,极大提升了生产效率。


这三个方向在今天都已经涌现出大量应用案例。仅仅在华为云EI体系中,就已经提供了数十种AI开放能力,总结出了几百个AI应用场景。并且实际应用AI技术,还广泛依赖个性化解决方案和行业深层数据。


可以说,产业AI的实质特征,是应用者面对的问题千差万别,使用的能力千变万化,打造出的最终效果千人千面。这样的产业现状,也就标志着产业AI无法成为一个高度模块化、可复制化的产业。必须深入到行业和企业中间,由开发者、平台和应用者一起思考合适的解决方案。总体而言,产业AI在实践中,会面临这样几个主要困难:


1、AI深入生产场景时,需求指向个性化和驳杂,常常需要大量定制化开发。

2、需要构建复杂的产业链。一家企业应用AI,可能需要若干供应商的配合。

3、以场景为重心,产业AI有待重新组织商业逻辑,开发者需要清晰看到商业潜力。

4、直到今天,还是有很多技术问题亟待解决,尤其是算力的稀缺与昂贵。


这些问题摆在这,必须让我们明白,行业应用者在面临AI时,绝不会立刻扑上去就用。而是一定有自己的所思所虑,所忧所疑。


那么如果说产业AI这件事,在今天有一本秘籍的话,那么只有一句话可以印在上面:以人为本。



产业需求千变万化,但是人心却是不变的。产业AI命题出现之后,开发者和应用者会本能地估算可能遇到的问题,评估如何通过这件事获得收益。如果不帮他们把这两件事想清楚,那么产业AI永远只能是空中楼阁。


从“拉拢人心”开始做产业AI,这个逻辑很好理解,做起来却相当复杂。在华为中国生态伙伴大会2019上,围绕“以客户为出发点构建AI生态”这个思路,我们可以看到华为云已经同时开展了几个方向的生态合攻。


不是卖优势,而是解决问题


首先华为云要做的,是在技术和产品的主干道上,消除产业应用AI遇到的障碍。


技术问题听起来就是华为的强项,但实际上,真正从用户角度考虑构建技术体系,意味着很多任务已经超出了华为的舒适区,必须去未知技术世界中,摸索还能为用户和开发者做点什么。



华为的优势在通信网络和底层计算,但是在AI领域,华为却做了从芯片,到开发平台,再到算子集和开发工具的全栈全场景AI设施。在采访中,郑叶来提到“如果用户只用华为的芯片和底层算力,那是求之不得的。但是用户有实际问题,所以我们才做了上面的那些工具。”


这个思路,决定了华为云在AI应用的出发点,就已经不是把华为的技术优势打包卖一卖,而是从用户中心的角度,来解决实际中的问题。


今天来看,华为云已经在产业AI这条路上解决了三大问题:


1、算力成本降下来:依靠从晟腾芯片、Atlas智能计算平台,到工具层的全流程打通,华为云让“AI高而不贵”正在实现中。高昂的AI算力成本,在华为云入场后有了显著的下降趋势。


2、把训练困难解决掉:根据最新的斯坦福大学DAWNBench榜单,华为云的ModelArts AI开发平台,获得了图像识别总训练时间及推理性能榜单双料冠军,可以说是公认的速度最快的AI训练平台,甚至比AWS著名的fast AI快4倍。


基于ModelArts的能力拓展,开发者可以做到:训练快,硬速度非常霸道;上线快,端边云一键式部署上云;上手快,简单操作,附带大量教学资源。

一个案例显示,一名城市内涝专家,用ModelArts训练城市内涝预警模型,将训练时间从3天降低到10分钟。


3、打通智能边缘,让AI走向实用:基于华为云的智能边缘技术,应用者和开发者可以完成大量云边端一体化部署。让智能发生在该发生的地方,节约算力和宽带成本,提高数据安全度,让AI可以真正落地。


基础问题逐渐被扫清,产业才能快速准确得到符合自己场景需求的AI能力与开发基础。再之后,才能在我们想象不到的地方,快速可复制地推动AI落地。



在华为云发布AI市场时,特意请来了广联达作为嘉宾。这个举动很有意思。广联达是一家建筑行业的智能技术供应商,基于华为云的AI能力,他们开发了视觉技术模型,来判定工人是否佩戴安全帽,以及AI业务模拟、无人机+图像建模、钢筋数量识别等应用。


满是钢筋水泥的建筑行业,在一般人想来应该是跟智能八竿子打不着的部门,但在技术之路不断被疏浚后,也得以踏入AI的大门。


硬核技术到位后,产业AI的故事就结束了吗?在华为云看来并非如此。


开发者的暖心之旅:从AI市场到生态践行之道


很久以前,我跟朋友分享过这样一个判断:在平台级技术夯实后,产业AI本质上是一个众创对众需的商业模式。


用户需要的算法和API一定是定制化多于通用化的,而他们的需求也需要各种数据服务商、算法开发者、行业解决方案提供商来进行满足。能做到技术兼容的平台下,N家供应企业对N家应用企业,应该是未来的主流AI商业模式。


而且从实际需求上看,代表着定制化创新能力的小团队,甚至个人AI开发者,必须要有一个交易方式来满足生存需要。而且在AI产业刚刚兴起之际,用AI的和做AI的相互不认识,也需要一个交易平台来抵消信息障碍。



然而实际上,这种AI商场模式虽然在逻辑上说得通,实际做起来却困难重重。算法模型的对接和买卖,在今天是一件费力不讨好的事情,其行业规则模糊,技术兼容性问题众多,创始期匹配率不足,都严重制约着这件事的既得利益。


所以说,算法交易平台的价值很多人都认同,但国内实质上始终没有这样的平台。


华为云刚刚做了第一个吃螃蟹的人。


基于ModelArts生态,华为云发布了华为云AI市场,其主要包括AI模型市场、API市场、WIKI数据集、竞赛Hub和案例Hub等模块。事实上,这是国内第一家AI模型市场。


或许在华为云来看,AI市场是一个必须解决的问题,那就不能等到某一天水到渠成之后再解决。哪怕这件事很复杂,甚至不讨好,也有必须做的理由。


甚至于,为了补充AI市场的初期活力,华为云将投入资金对教育双方进行补贴。这其中蕴藏着企业对AI前途的一种理解:去相信和支持那些今天还岌岌无名的开发者,他们是明天的宝藏。


“AI合伙人”,需要多一点点关怀


让我们再来说一个意料之外的发现。


在华为云的峰会中,发布了跟企业智能相关的一系列新产品、新计划。其中尤其引起我注意的,是华为云发布了计划与伙伴和客户一起打造的联合品牌营销计划:“凌云行动”。


所谓凌云行动,就是一向低调形象示人的华为云,将在今年开启与合作伙伴的联合营销行动,将自身的传播与品牌资源与合作伙伴共享,共同深入行业,进行全方面的品牌营销和传播。


在采访中,华为云中国区Marketing部部长张鹏透露,EI品牌是今年华为云的工作重点之一。在AI领域,华为云也将开启一系列与合作伙伴共享的品牌传播与组合营销计划。



说实话,以我们对今天产业AI领域的理解,这个计划的价值举足轻重。


或许会有人怀疑,做AI的把算法弄明白不就行了吗?搞那么多品牌传播干什么?


事实上,今天的AI产业中,资本热度逐渐降低,企业生存负担开始加重。然而大量AI开发者和初创企业,都是以纯技术背景团队为主,在营销和获客上既缺乏经验,又缺乏资源和渠道。


而华为体量巨大的传播网络,毫无疑问是今天雪中送碳的关怀。


AI合伙人,在今天的中国还处在幼苗状态,需要有人扶上马,挡挡雨,送一程。


“脏活累活,会变成门槛”


我们从三个侧面,解释了华为云刚刚展示的产业AI生态赋能方案。


大体上,我们可以看到华为云的目标分为两个方面:


1、消除开发者困难:EI智能体解决方案,训练工具、底层算力成本、边缘计算,等等技术与工具体系都围绕这个目标。

2、构建共同利益:建立AI市场,提供联合品牌传播行动,多方位的合作伙伴服务,都围绕着技术以外的利益共同体建设。


只有沿着这两条路不断走下去,AI开发者与应用者身边出现的问题,甚至是还没出现的问题,被一个个解决,利益越来越充足,目标越来越清晰,才会最终有更多行业愿意尝试AI,更多人才愿意投身AI。


环绕AI场景,平台把技术内外的复杂工作完成更多,合作伙伴和用户就会更简单愉快。而只有蛋糕越来越甜,生态链才会主动走向产业AI。



致力于普惠AI的华为云,或许可以被理解为正在追寻产业AI的另一条路:不盲目寻求可复制的高速扩张,而是通过一个个细节的投入和建设,追求产业AI生态链之间的信赖感、成长感——在信任构建和积累中,寻求市场的质变。


郑叶来有个“金句”,这次又被提到了:“To B是需要服务的,苦活脏活干多了,也会变成门槛。”


在产业AI领域的特质中,这个逻辑尤其意味深长。或许路只有一条,就是服务好客户,AI才有未来。


那么这条路上的所有山石叠障,就用技术、用产品、用服务,一个个移开搬走。最终行业用户和开发者通向AI的路上再没有障碍,修路的愚公也自然会被记得。


产业AI更是一门见人心的生意。AI再超前,人心却是不变的——从业者看在眼中的人情与暖意,就是智能时代的金山银山。

标签: AI 华为云
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