產(chǎn)業(yè)AI也有人情暖意：華為云的愚公之道

一年多之前，我曾經(jīng)跟一位讀者聊過AI和行業(yè)應(yīng)用的問題。

這位讀者來自湖南，是一家大型醫(yī)療器械企業(yè)的科研人員。他跟我說，他很早就在學(xué)術(shù)刊物上注意到了深度學(xué)習(xí)，并且當(dāng)時第一感覺就是這種技術(shù)可以解決很多醫(yī)療檢測方面的問題。

用他的話說，“憑著一腔熱血”，就組織了一個用AI識別瞳膜病變的項目。

但結(jié)果不盡如人意。

真正上手之后，他發(fā)現(xiàn)能找到的算法示例很不成熟，小組也不知道如何自己開發(fā)。而且AI訓(xùn)練用的顯卡非常昂貴，也無法說服企業(yè)批準(zhǔn)相關(guān)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)。

這個故事始終帶給我特別深刻的印象，這是一個典型的“愿望的炙熱，遇到了AI的冰冷”——而這個故事，若干年來，已經(jīng)無數(shù)次上演在我們身邊。

AI走進(jìn)行業(yè)，真的是聽上去簡單，實(shí)際無比復(fù)雜的話題?？梢哉f，一千家企業(yè)用AI，絕對會碰到一千個以上的問題。

如何讓智能真正落地，這當(dāng)然是個技術(shù)問題，但同時也是一個方法論，甚至企業(yè)文化、品牌建設(shè)的問題。作為平臺級的AI技術(shù)使能者，今天不僅是要拿出AI能力與解決方案，更要找到一條道路，確保剛剛?cè)计馃嵫腁I開發(fā)者不會遇到一盆冷水。

更進(jìn)一步，是要保證開發(fā)者和行業(yè)應(yīng)用者，把AI用得舒服，用得放心，用得有奔頭。

在福州，這兩天最熱鬧的地方就是華為中國生態(tài)伙伴大會2019會場。不出所料，這場兩萬人參加的盛會中，華為云和產(chǎn)業(yè)AI又一次成為了主角。

而我們從華為云一系列關(guān)于企業(yè)智能的新動作中，讀出的是一條以人為本的、在今天中國市場上其實(shí)還是有些特殊的普惠AI之路。

解釋這條路的特殊前，讓我們再重新認(rèn)識一下，到底什么是產(chǎn)業(yè)AI。

重新認(rèn)識以人為本的to B+AI

AI發(fā)展到今年，大家其實(shí)是無論用什么詞匯包裝，最終都在說把AI融入產(chǎn)業(yè)這件事。

但在一個籠統(tǒng)的概念之下，我們要具體問這樣幾個問題：到底什么人需要用AI？什么事需要AI來解決？

華為云對這個問題有個非常精準(zhǔn)的總結(jié)。在生態(tài)合作伙伴大會上，華為云BU總裁鄭葉來所作的《+智能，見未來 共筑普惠AI》主題分享中，將AI能夠解決的問題分為三種：

1、海量重復(fù)勞動的場景，用AI來提升效率。比如華為與德邦快遞的合作，用智能攝像頭取代人工來完成分揀視頻監(jiān)控工作，將重復(fù)枯燥的勞動解放了出來。

2、需要專家經(jīng)驗(yàn)的場景，用AI進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)傳承。比如華為云與金域醫(yī)學(xué)的合作，利用AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)醫(yī)院的數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)，將特定癌癥的識別準(zhǔn)確率相比業(yè)界平均水平提升一倍，讓機(jī)器有了國際頂級專家的水準(zhǔn)。

3、多領(lǐng)域協(xié)同場景，用AI來應(yīng)付人力難以承擔(dān)的復(fù)雜協(xié)同工作。比如煤炭、鋼鐵等產(chǎn)業(yè)中，很多動作可以用AI來協(xié)同完成，而不像人類需要分步驟、分系統(tǒng)合作，極大提升了生產(chǎn)效率。

這三個方向在今天都已經(jīng)涌現(xiàn)出大量應(yīng)用案例。僅僅在華為云EI體系中，就已經(jīng)提供了數(shù)十種AI開放能力，總結(jié)出了幾百個AI應(yīng)用場景。并且實(shí)際應(yīng)用AI技術(shù)，還廣泛依賴個性化解決方案和行業(yè)深層數(shù)據(jù)。

可以說，產(chǎn)業(yè)AI的實(shí)質(zhì)特征，是應(yīng)用者面對的問題千差萬別，使用的能力千變?nèi)f化，打造出的最終效果千人千面。這樣的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，也就標(biāo)志著產(chǎn)業(yè)AI無法成為一個高度模塊化、可復(fù)制化的產(chǎn)業(yè)。必須深入到行業(yè)和企業(yè)中間，由開發(fā)者、平臺和應(yīng)用者一起思考合適的解決方案?？傮w而言，產(chǎn)業(yè)AI在實(shí)踐中，會面臨這樣幾個主要困難：

1、AI深入生產(chǎn)場景時，需求指向個性化和駁雜，常常需要大量定制化開發(fā)。

2、需要構(gòu)建復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈。一家企業(yè)應(yīng)用AI，可能需要若干供應(yīng)商的配合。

3、以場景為重心，產(chǎn)業(yè)AI有待重新組織商業(yè)邏輯，開發(fā)者需要清晰看到商業(yè)潛力。

4、直到今天，還是有很多技術(shù)問題亟待解決，尤其是算力的稀缺與昂貴。

這些問題擺在這，必須讓我們明白，行業(yè)應(yīng)用者在面臨AI時，絕不會立刻撲上去就用。而是一定有自己的所思所慮，所憂所疑。

那么如果說產(chǎn)業(yè)AI這件事，在今天有一本秘籍的話，那么只有一句話可以印在上面：以人為本。

產(chǎn)業(yè)需求千變?nèi)f化，但是人心卻是不變的。產(chǎn)業(yè)AI命題出現(xiàn)之后，開發(fā)者和應(yīng)用者會本能地估算可能遇到的問題，評估如何通過這件事獲得收益。如果不幫他們把這兩件事想清楚，那么產(chǎn)業(yè)AI永遠(yuǎn)只能是空中樓閣。

從“拉攏人心”開始做產(chǎn)業(yè)AI，這個邏輯很好理解，做起來卻相當(dāng)復(fù)雜。在華為中國生態(tài)伙伴大會2019上，圍繞“以客戶為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建AI生態(tài)”這個思路，我們可以看到華為云已經(jīng)同時開展了幾個方向的生態(tài)合攻。

不是賣優(yōu)勢，而是解決問題

首先華為云要做的，是在技術(shù)和產(chǎn)品的主干道上，消除產(chǎn)業(yè)應(yīng)用AI遇到的障礙。

技術(shù)問題聽起來就是華為的強(qiáng)項，但實(shí)際上，真正從用戶角度考慮構(gòu)建技術(shù)體系，意味著很多任務(wù)已經(jīng)超出了華為的舒適區(qū)，必須去未知技術(shù)世界中，摸索還能為用戶和開發(fā)者做點(diǎn)什么。

華為的優(yōu)勢在通信網(wǎng)絡(luò)和底層計算，但是在AI領(lǐng)域，華為卻做了從芯片，到開發(fā)平臺，再到算子集和開發(fā)工具的全棧全場景AI設(shè)施。在采訪中，鄭葉來提到“如果用戶只用華為的芯片和底層算力，那是求之不得的。但是用戶有實(shí)際問題，所以我們才做了上面的那些工具?！?/p>

這個思路，決定了華為云在AI應(yīng)用的出發(fā)點(diǎn)，就已經(jīng)不是把華為的技術(shù)優(yōu)勢打包賣一賣，而是從用戶中心的角度，來解決實(shí)際中的問題。

今天來看，華為云已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)AI這條路上解決了三大問題：

1、算力成本降下來：依靠從昇騰芯片、Atlas智能計算平臺，到工具層的全流程打通，華為云讓“AI高而不貴”正在實(shí)現(xiàn)中。高昂的AI算力成本，在華為云入場后有了顯著的下降趨勢。

2、把訓(xùn)練困難解決掉：根據(jù)最新的斯坦福大學(xué)DAWNBench榜單，華為云的ModelArts AI開發(fā)平臺，獲得了圖像識別總訓(xùn)練時間及推理性能榜單雙料冠軍，可以說是公認(rèn)的速度最快的AI訓(xùn)練平臺，甚至比AWS著名的fast AI快4倍。

基于ModelArts的能力拓展，開發(fā)者可以做到：訓(xùn)練快，硬速度非常霸道；上線快，端邊云一鍵式部署上云；上手快，簡單操作，附帶大量教學(xué)資源。

一個案例顯示，一名城市內(nèi)澇專家，用ModelArts訓(xùn)練城市內(nèi)澇預(yù)警模型，將訓(xùn)練時間從3天降低到10分鐘。

3、打通智能邊緣，讓AI走向?qū)嵱茫夯谌A為云的智能邊緣技術(shù)，應(yīng)用者和開發(fā)者可以完成大量云邊端一體化部署。讓智能發(fā)生在該發(fā)生的地方，節(jié)約算力和寬帶成本，提高數(shù)據(jù)安全度，讓AI可以真正落地。

基礎(chǔ)問題逐漸被掃清，產(chǎn)業(yè)才能快速準(zhǔn)確得到符合自己場景需求的AI能力與開發(fā)基礎(chǔ)。再之后，才能在我們想象不到的地方，快速可復(fù)制地推動AI落地。

在華為云發(fā)布AI市場時，特意請來了廣聯(lián)達(dá)作為嘉賓。這個舉動很有意思。廣聯(lián)達(dá)是一家建筑行業(yè)的智能技術(shù)供應(yīng)商，基于華為云的AI能力，他們開發(fā)了視覺技術(shù)模型，來判定工人是否佩戴安全帽，以及AI業(yè)務(wù)模擬、無人機(jī)+圖像建模、鋼筋數(shù)量識別等應(yīng)用。

滿是鋼筋水泥的建筑行業(yè)，在一般人想來應(yīng)該是跟智能八竿子打不著的部門，但在技術(shù)之路不斷被疏浚后，也得以踏入AI的大門。

硬核技術(shù)到位后，產(chǎn)業(yè)AI的故事就結(jié)束了嗎？在華為云看來并非如此。

開發(fā)者的暖心之旅：從AI市場到生態(tài)踐行之道

很久以前，我跟朋友分享過這樣一個判斷：在平臺級技術(shù)夯實(shí)后，產(chǎn)業(yè)AI本質(zhì)上是一個眾創(chuàng)對眾需的商業(yè)模式。

用戶需要的算法和API一定是定制化多于通用化的，而他們的需求也需要各種數(shù)據(jù)服務(wù)商、算法開發(fā)者、行業(yè)解決方案提供商來進(jìn)行滿足。能做到技術(shù)兼容的平臺下，N家供應(yīng)企業(yè)對N家應(yīng)用企業(yè)，應(yīng)該是未來的主流AI商業(yè)模式。

而且從實(shí)際需求上看，代表著定制化創(chuàng)新能力的小團(tuán)隊，甚至個人AI開發(fā)者，必須要有一個交易方式來滿足生存需要。而且在AI產(chǎn)業(yè)剛剛興起之際，用AI的和做AI的相互不認(rèn)識，也需要一個交易平臺來抵消信息障礙。

然而實(shí)際上，這種AI商場模式雖然在邏輯上說得通，實(shí)際做起來卻困難重重。算法模型的對接和買賣，在今天是一件費(fèi)力不討好的事情，其行業(yè)規(guī)則模糊，技術(shù)兼容性問題眾多，創(chuàng)始期匹配率不足，都嚴(yán)重制約著這件事的既得利益。

所以說，算法交易平臺的價值很多人都認(rèn)同，但國內(nèi)實(shí)質(zhì)上始終沒有這樣的平臺。

華為云剛剛做了第一個吃螃蟹的人。

基于ModelArts生態(tài)，華為云發(fā)布了華為云AI市場，其主要包括AI模型市場、API市場、WIKI數(shù)據(jù)集、競賽Hub和案例Hub等模塊。事實(shí)上，這是國內(nèi)第一家AI模型市場。

或許在華為云來看，AI市場是一個必須解決的問題，那就不能等到某一天水到渠成之后再解決。哪怕這件事很復(fù)雜，甚至不討好，也有必須做的理由。

甚至于，為了補(bǔ)充AI市場的初期活力，華為云將投入資金對教育雙方進(jìn)行補(bǔ)貼。這其中蘊(yùn)藏著企業(yè)對AI前途的一種理解：去相信和支持那些今天還岌岌無名的開發(fā)者，他們是明天的寶藏。

“AI合伙人”，需要多一點(diǎn)點(diǎn)關(guān)懷

讓我們再來說一個意料之外的發(fā)現(xiàn)。

在華為云的峰會中，發(fā)布了跟企業(yè)智能相關(guān)的一系列新產(chǎn)品、新計劃。其中尤其引起我注意的，是華為云發(fā)布了計劃與伙伴和客戶一起打造的聯(lián)合品牌營銷計劃：“凌云行動”。

所謂凌云行動，就是一向低調(diào)形象示人的華為云，將在今年開啟與合作伙伴的聯(lián)合營銷行動，將自身的傳播與品牌資源與合作伙伴共享，共同深入行業(yè)，進(jìn)行全方面的品牌營銷和傳播。

在采訪中，華為云中國區(qū)Marketing部部長張鵬透露，EI品牌是今年華為云的工作重點(diǎn)之一。在AI領(lǐng)域，華為云也將開啟一系列與合作伙伴共享的品牌傳播與組合營銷計劃。

說實(shí)話，以我們對今天產(chǎn)業(yè)AI領(lǐng)域的理解，這個計劃的價值舉足輕重。

或許會有人懷疑，做AI的把算法弄明白不就行了嗎？搞那么多品牌傳播干什么？

事實(shí)上，今天的AI產(chǎn)業(yè)中，資本熱度逐漸降低，企業(yè)生存負(fù)擔(dān)開始加重。然而大量AI開發(fā)者和初創(chuàng)企業(yè)，都是以純技術(shù)背景團(tuán)隊為主，在營銷和獲客上既缺乏經(jīng)驗(yàn)，又缺乏資源和渠道。

而華為體量巨大的傳播網(wǎng)絡(luò)，毫無疑問是今天雪中送碳的關(guān)懷。

AI合伙人，在今天的中國還處在幼苗狀態(tài)，需要有人扶上馬，擋擋雨，送一程。

“臟活累活，會變成門檻”

我們從三個側(cè)面，解釋了華為云剛剛展示的產(chǎn)業(yè)AI生態(tài)賦能方案。

大體上，我們可以看到華為云的目標(biāo)分為兩個方面：

1、消除開發(fā)者困難：EI智能體解決方案，訓(xùn)練工具、底層算力成本、邊緣計算，等等技術(shù)與工具體系都圍繞這個目標(biāo)。

2、構(gòu)建共同利益：建立AI市場，提供聯(lián)合品牌傳播行動，多方位的合作伙伴服務(wù)，都圍繞著技術(shù)以外的利益共同體建設(shè)。

只有沿著這兩條路不斷走下去，AI開發(fā)者與應(yīng)用者身邊出現(xiàn)的問題，甚至是還沒出現(xiàn)的問題，被一個個解決，利益越來越充足，目標(biāo)越來越清晰，才會最終有更多行業(yè)愿意嘗試AI，更多人才愿意投身AI。

環(huán)繞AI場景，平臺把技術(shù)內(nèi)外的復(fù)雜工作完成更多，合作伙伴和用戶就會更簡單愉快。而只有蛋糕越來越甜，生態(tài)鏈才會主動走向產(chǎn)業(yè)AI。

致力于普惠AI的華為云，或許可以被理解為正在追尋產(chǎn)業(yè)AI的另一條路：不盲目尋求可復(fù)制的高速擴(kuò)張，而是通過一個個細(xì)節(jié)的投入和建設(shè)，追求產(chǎn)業(yè)AI生態(tài)鏈之間的信賴感、成長感——在信任構(gòu)建和積累中，尋求市場的質(zhì)變。

鄭葉來有個“金句”，這次又被提到了：“To B是需要服務(wù)的，苦活臟活干多了，也會變成門檻?！?/p>

在產(chǎn)業(yè)AI領(lǐng)域的特質(zhì)中，這個邏輯尤其意味深長?；蛟S路只有一條，就是服務(wù)好客戶，AI才有未來。

那么這條路上的所有山石疊障，就用技術(shù)、用產(chǎn)品、用服務(wù)，一個個移開搬走。最終行業(yè)用戶和開發(fā)者通向AI的路上再沒有障礙，修路的愚公也自然會被記得。

產(chǎn)業(yè)AI更是一門見人心的生意。AI再超前，人心卻是不變的——從業(yè)者看在眼中的人情與暖意，就是智能時代的金山銀山。

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