華為云如何為AI開發(fā)者賦能？

無處不在的AI

如今，AI無處不在又無往不利……

幫助工業(yè)制造進行有關機器的故障檢測，準確率高……

助力線下零售簡化“挑選+付款”的流程，一個字“快”……

就連景區(qū)的通過閘機都實現了“去人工化”，站在面前刷一刷，就妥妥聽到了“咔”聲……

更神奇的一點，與我們息息相關的手機應用，無論是錄音軟件還是文本識別，抑或是自拍之后的圖像處理，也都紛紛打上了AI的專屬烙印……

左看右看，與AI有關的應用還真是多，所以開發(fā)商們紛紛摩拳擦掌，跑步進入人工智能應用布局。

但我們知道，通常高效出爐一款AI應用需要分兩步走：首先要選擇一款與商業(yè)想法匹配的技術模型，模型架構搭建完成后還要通過海量的數據不斷訓練優(yōu)化。

由于訓練過程持續(xù)并繁雜，數據量還很龐大，企業(yè)通常都會選擇在云上完成這項至關重要的工作，但“上云”這事兒成本投入不容小覷，獨角獸企業(yè)手到擒來，但更多的初創(chuàng)企業(yè)還是選擇退而求其次在公有云上租用模型。

說了半天，這些只是第一步，接下來才是千辛萬苦的最后部署環(huán)節(jié)，將成果放入可以應用的場景中。

因為涉及到復雜的模型訓練以及海量數據的大規(guī)模調配，之后的調優(yōu)工作更是讓人不勝煩惱，所以AI應用的開發(fā)從起初就不是做個游戲那么“單純”。

圖片來源：spro.so.com

具體來說，以移動端AI開發(fā)部署為例，我們發(fā)現手機上的AI應用都是大同小異，娛樂偏多，用來工作的相對少些，而且還不能高效承載太多需求。

筆者認為出現這樣的情況主要還服務于開發(fā)的算法模型技術性不夠高，而更高級的應用對算力的要求近乎“瘋狂”，再加上訓練結果是一回事兒，具體部署又是另外一回事兒，調優(yōu)、終端、遷移等方面都會有相應要求，開發(fā)人員實在不勝其擾，索性就玩出個需求簡單且開發(fā)容易的應用算啦。

更突出的一個問題，可以想見，由于AI開發(fā)階段大量的工作都在云上完成，而部署環(huán)節(jié)很多場景卻集中在邊緣，域名不一致、底層芯片以及架構的差異性等統(tǒng)統(tǒng)都會掣肘。

盡管各個廠商都意識到并著力改善打通，怎奈對開發(fā)者來說收效甚微。

AI開發(fā)缺乏一種一致性的方案

說到底，在AI開發(fā)逐漸成為通用技能的今天，就是缺乏一種一致性的方案，從訓練到部署、從云、邊緣到終端，通過時間軸以及空間軸的角度整合框架完成對開發(fā)者的賦能。

試想，如果有一套高質量的、完整的框架，開發(fā)人員從訓練到部署，從云到終端都可以利用，這樣一個跨場景的架構所帶來的幫助可能是顛覆式的，如此發(fā)展下去，達到將AI開發(fā)等同于簡單的拖拉拽模式就不再是一個夢。

應運而生的華為云普惠AI

所以在此訴求的驅動下，華為云利用自身在IT產品研發(fā)的底層架構經驗以及多年積累的計算優(yōu)勢，將AI技術融匯其中，構建完整且全場景的解決方案，無論開發(fā)者選擇做什么類型的開發(fā)，只要獲得該方案框架，就可從一到終完成部署，著力在環(huán)節(jié)層面解決開發(fā)者的“腳踵”。

華為云不單單將助力開發(fā)者更便捷的完成AI 開發(fā)作為實踐目標，也就是“普惠”開發(fā)者，就連自己的AI戰(zhàn)略也打上了“普惠”的標簽。

在華為云看來，除了開發(fā)困難帶來的痛，當前AI在企業(yè)應用上的普及還有兩大挑戰(zhàn)，分別是合法獲取數據的成本太高，缺乏明確的數據主權遵從規(guī)范；另外就是AI人才的缺乏，尤其是缺乏行業(yè)Know-how的全鏈人才。

對此，在AI作為智能工具并成為企業(yè)數字化轉型成功的關鍵這個背景下，華為云提出了讓AI高而不貴，用得起，用得好，用得放心的“普惠AI ”戰(zhàn)略。

說到華為的AI傳統(tǒng)，其實還要追溯到2012年。那時諾亞方舟實驗室正式投入AI基礎研究，例如算法研究等，其中很重要的一項工作就是識別人工智能技術的應用場景，這也是推動AI 落地的關鍵。

同樣的敏感與智慧還發(fā)生在去年3月，華為公司宣布成立專門負責公有云的Cloud BU，短短不到半年時間就升級成為一級部門，如此來看舉全華為之力布局云業(yè)務是沒錯的。

如今，華為云已發(fā)布16大類120+云服務，上線了包括制造、EI企業(yè)智能、電商、SAP等在內的60多個解決方案，云服務伙伴超過2000家，已有9萬開發(fā)者基于華為云實現開發(fā)。

正當巨頭們大舉利用AI為自家的創(chuàng)新能力背書時，華為云鄭葉來卻拋出了“石破天驚”的觀點，認為AI從不是一個獨立的產品，而是適用于大部分經濟活動的“基本生產力”，AI的出現必將改變每一個行業(yè)、企業(yè)和職業(yè)，產生倍增效應。

事實上，鄭葉來的說法并非言過其實，這個論斷早已體現在華為各項業(yè)務線中。

據了解，如今的華為在制造、零售以及物流環(huán)節(jié)都應用了AI技術，總體來說電子設備成品率達了到99.55%，物流運輸每個環(huán)節(jié)的成本都大幅降低并伴隨著效率提升，此外消費者業(yè)務也實現智能風控等……

具體來說，在制造領域，華為在生產PCB板的產品線上通過采用智能邊緣平臺，成功實現圖像抓取、回傳或直接實現模型預測。

在物流環(huán)節(jié)中，憑借對自身供應鏈流程的優(yōu)化，打通了供貨一側到物流、運輸的各個環(huán)節(jié)，實現了內部自動化物流，優(yōu)化最優(yōu)的路徑和算法等。

此外，將AI技術融入華為商城的各個環(huán)節(jié)，華為云做到了消費者業(yè)務銷量稽核系統(tǒng)的智能變革，對業(yè)務上報的二次翻拍照片進行識別，高效完成了銷售憑證造假鑒別。

同時通過AI風控，根據各個賬號的登錄行為識別出意圖，基本杜絕了撞庫掃號攻擊，這在沒有引入AI技術時是無法想象的。

制造、物流、零售……這些與人們生活密切相關的環(huán)節(jié)，通過AI技術的改造變得煥然一新，不得不說是華為云“普惠AI”戰(zhàn)略的功勞。

長期的技術創(chuàng)新之后，華為云在AI上的應用得以開花結果是有目共睹的，但果實并未完全“自留家中”，而是選擇對外賦能更多。

正因為華為云致力于普惠AI，打造“用得起、用得好、用得放心”的平臺，EI智能體呼之欲出。

華為云EI（企業(yè)智能）帶來了“行業(yè)+AI”的玩法，憑借公有云將AI技術模塊化，提供一站式的人工智能服務，這樣看來企業(yè)通過華為云就能獲得讓AI能力與現有的業(yè)務體系敏捷結合的最佳機會。

據了解，EI智能視頻系列服務利用AI技術對視頻內容進行分析、審核，將內容標簽服務以及商場、園區(qū)、交通三大場景視頻分析的能力提供給用戶，進而實現場景化的應用。

目前，EI智能視頻服務支持識別365種室內外場景，黑白邊、馬賽克、二維碼、模糊、美觀等精度大于90%，同時還能鑒黃和識別暴恐。

而在物流應用場景中，EI智能視頻服務在暴力分揀的復雜場景中達到了68%的準確率。據悉，華為EI包括基礎平臺服務、通用服務、場景解決方案以及異構計算平臺，如今已成功將EI應用到全球供應鏈，進行端到端的流程優(yōu)化，實現物流的智能化轉型。

更進一步，華為云還面向企業(yè)用戶打造了智能邊緣平臺，以自身“云+邊+端+聯(lián)接”的優(yōu)勢打造全棧智能架構，進而強調云邊協(xié)同。其中云側EI帶來融合智能決策的能力，邊緣EI帶來場景化的服務能力等。

當下，人工智能火熱的同時，在實際應用中，企業(yè)也在不斷追求各類AI計算場景下性能和成本的極致優(yōu)化，容器以其獨特的技術優(yōu)勢被熱切關注。

不久之前，華為云為了進一步解決企業(yè)在AI計算性能與成本上面臨的問題，推出了GPU共享型高性能AI容器，這是繼裸金屬容器、Windows容器之后，華為云在容器領域又一次技術突破，極大程度助力"普惠AI"落地，提供"用的起、用的好、用的放心"的AI云平臺。

據悉，這款AI容器支持共享GPU且表現高性能，實現了多容器共享GPU資源，大幅降低了AI計算的成本，并在AI計算性能上比通用方案提升了3-5倍以上。

如今，華為AI能力的輸出從諾亞方舟實驗室一路走來，經過EI服務、邊緣智能、再到全棧AI技術以及消費級產品HiAI……在一年一度的華為全聯(lián)接大會到來之前，關于AI還將有何創(chuàng)新進展，別急，還需拭目以待！