創(chuàng)業(yè)者鐘情AI+,華為云為何要+AI?

智能音箱、無(wú)人駕駛、智慧金融、智能家居、智慧零售、個(gè)性化推薦……“智能”正逐漸從一個(gè)名詞轉(zhuǎn)變?yōu)樾稳菰~,創(chuàng)業(yè)者在人工智能相關(guān)的領(lǐng)域瘋狂扎堆,投資人也頻頻將注意力轉(zhuǎn)移到AI新戰(zhàn)場(chǎng)。

不過(guò)也有人認(rèn)為,單純的AI并沒(méi)有太多意義,要如何將垂直細(xì)分的行業(yè)和AI結(jié)合起來(lái),還需要“AI+”的思維。和創(chuàng)業(yè)者、投資人不約而同的是,作為互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的云計(jì)算廠商也瞄準(zhǔn)了人工智能,嘗試在云計(jì)算的基礎(chǔ)上將人工智能普惠化,比如華為云的“+AI”。

AI是一種通用目的技術(shù)

經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為人類發(fā)展到今天,離不開(kāi)26種通用目的技術(shù),包括蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)、IT、人工智能等等,這類觀點(diǎn)在某種程度上決定了人工智能的發(fā)展方向,至少具備下面四個(gè)特點(diǎn):

1、可以被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域;

2、持續(xù)提高生產(chǎn)率并降低使用成本;

3、促進(jìn)新技術(shù)創(chuàng)新和新產(chǎn)品生產(chǎn);

4、不斷促進(jìn)生產(chǎn)、流通和組織管理方式的優(yōu)化。

在人工智能出現(xiàn)之前,電力、IT技術(shù)無(wú)不經(jīng)歷了類似的歷程,或許技術(shù)的成熟有著不同的周期,最終都要過(guò)渡到生產(chǎn)力的提升。那么也就印證了文初的觀點(diǎn),諸如AlphaGo等“秀技式”的AI技術(shù),像重磅炸彈一樣沖擊了人們的認(rèn)知,但人工智能真正的價(jià)值所在,還要向產(chǎn)業(yè)鏈層面不斷滲透。

2018年世界人工智能大會(huì)上,華為云給出了AI作為通用目的技術(shù)的兩個(gè)行業(yè)案例:

一個(gè)是華為云+德邦物流所實(shí)現(xiàn)的智慧物流。傳統(tǒng)快遞的收發(fā)流程是這樣的:用戶到店或電話預(yù)約,快遞員填寫(xiě)紙質(zhì)面單,人工測(cè)量貨物體積,然后人工計(jì)算和支付快遞費(fèi)用。

在華為云AI技術(shù)的賦能下,德邦物流改變了物流的收發(fā)流程,用戶可以在微信上直接下單,自動(dòng)生成電子面單,快遞員上門(mén)用AR工具測(cè)量體積,最后用戶在線支付費(fèi)用。整個(gè)過(guò)程從傳統(tǒng)的14分鐘縮短到1分鐘,并且可以全鏈路實(shí)時(shí)跟蹤快遞動(dòng)態(tài)。

另一個(gè)是華為云和太平洋保險(xiǎn)的合作,人工智能滲透到了保險(xiǎn)的多個(gè)環(huán)節(jié)。

在定損環(huán)節(jié)中,通過(guò)對(duì)多組照片的分析處理,就可以完成對(duì)無(wú)人傷事故、單車事故等簡(jiǎn)單事故的評(píng)估;在醫(yī)療理賠場(chǎng)景中,投保人手機(jī)掃描醫(yī)療單據(jù),可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)識(shí)別、全額計(jì)算,并根據(jù)醫(yī)療知識(shí)圖譜,核查剔除無(wú)關(guān)理賠條目;智能客服能夠自動(dòng)完成電話回訪、語(yǔ)音導(dǎo)航等服務(wù),甚至根據(jù)電話錄音通過(guò)情緒識(shí)別評(píng)估欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

不難看出,在上述兩個(gè)案例中,AI已經(jīng)表現(xiàn)出了通用目的技術(shù)的姿態(tài),在提高效率、降低成本等方面不乏可圈可點(diǎn)之處。事實(shí)上,AI的應(yīng)用并沒(méi)有局限在生產(chǎn)力的提升上,德邦物流就是一個(gè)很好的例子,和華為云的合作改變的不只是德邦的物流體系,同時(shí)德邦也在和華為、企業(yè)微信、滴滴等一起打造更為現(xiàn)代化的工作場(chǎng)景,這是優(yōu)化組織管理方式的積極信號(hào)。

當(dāng)然,人工智能的應(yīng)用進(jìn)程遠(yuǎn)沒(méi)有結(jié)束,除了物流和保險(xiǎn),華為云的+AI也被應(yīng)用于視頻處理、園區(qū)管理、商超、門(mén)店、安全生產(chǎn)、車聯(lián)網(wǎng)等等。華為還和中科院上海生命科學(xué)研究院宣布合作,實(shí)現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)和人工智能、云計(jì)算的結(jié)合。

而從行業(yè)層面來(lái)看,AI在各大垂直領(lǐng)域的應(yīng)用離不開(kāi)基礎(chǔ)層的軟硬件支撐,以及技術(shù)層的語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等,即便距離人工智能的成熟還相距甚遠(yuǎn),但人工智能發(fā)展的浪潮已經(jīng)到來(lái)。

算力仍然是人工智能的關(guān)鍵

人工智能的應(yīng)用有著三駕馬車,即數(shù)據(jù)、算法和算力。

數(shù)據(jù)是人工智能的“燃料”。據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC的預(yù)計(jì),到2020年的時(shí)候,全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到40ZB,其中中國(guó)的數(shù)據(jù)量將達(dá)到8.6ZB,占全球的21%左右。

算法是人工智能的“引擎”。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)打破了淺層學(xué)習(xí)算法的局限,顛覆了語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等基礎(chǔ)算法的設(shè)計(jì)思路,目前來(lái)看似乎找到了正確的方向。

算力是角色最為微妙,既可能是人工智能普及的加速劑,也可能成為制約人工智能應(yīng)用的瓶頸。畢竟除了算力本身,還有易用性和成本,在通用目的技術(shù)的范疇上,算力成了人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵。

鄭葉來(lái)將通用目的技術(shù)的發(fā)展分為四個(gè)階段,人工智能剛剛處于第二個(gè)階段?!叭斯ぶ悄艿陌l(fā)展帶來(lái)了興奮和沖動(dòng),也有一絲焦慮和困惑,但是人工智能終將改變這些行業(yè)?!?/p>

鄭葉來(lái)眼中的“焦慮和困惑”可以解讀為三個(gè)方面,或者說(shuō)當(dāng)前人工智能行業(yè)存在的三個(gè)痛點(diǎn):

其一,價(jià)格貴。不管是語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別還是語(yǔ)音分析,都需要大量的數(shù)據(jù)樣本,比如交通治理和無(wú)人駕駛需要數(shù)億級(jí)小時(shí)的樣本,成本之高不言而喻。

其二,使用難。缺乏一個(gè)統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)框架,無(wú)法適配從訓(xùn)練到推理,從公有云到私有云、邊緣、終端的多種應(yīng)用場(chǎng)景,開(kāi)發(fā)、調(diào)優(yōu)、部署的工作量巨大。

其三,難獲取。算力依賴于GPU、NPU、FPGA等專用芯片,現(xiàn)實(shí)卻是GPU供貨周期長(zhǎng)且限量供應(yīng),成為影響數(shù)據(jù)處理速度的不確定性因素。

比人工智能應(yīng)用的三個(gè)硬門(mén)檻更讓企業(yè)頭疼的恐怕還有AI人才的短板。據(jù)高盛發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布》報(bào)告統(tǒng)計(jì),2017年全球人工智能人才儲(chǔ)備,中國(guó)只有5%左右,人才缺口超過(guò)500萬(wàn)人。

而在這場(chǎng)人工智能人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)中,頂級(jí)人才流向百度、阿里、華為等巨頭級(jí)公司已是不爭(zhēng)的事實(shí)。況且合理的AI人才結(jié)構(gòu),不應(yīng)只有數(shù)據(jù)科學(xué)家,還要數(shù)據(jù)科學(xué)家、領(lǐng)域?qū)<摇⒐姅?shù)據(jù)科學(xué)家相互配合。簡(jiǎn)而言之,人才短板也是制約算力的隱性因素。

華為看到了癥結(jié)所在,自然要想辦法解決問(wèn)題,由此便不難理解在外界為AI+瘋狂的當(dāng)口,華為云為何要提倡+AI。按照鄭葉來(lái)的觀點(diǎn),易獲取、用得起、方便用的算力是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵,應(yīng)該以AI的方式來(lái)解決AI應(yīng)用的難題,需要著力于整個(gè)智能化、自動(dòng)化、簡(jiǎn)單易用的人工智能工具和平臺(tái)服務(wù),讓人工智能成為一種普惠的技術(shù),高而不貴的技術(shù)。

華為云已經(jīng)落地的解決方案是EI服務(wù),給出了云、邊、端的架構(gòu):機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖引擎等基礎(chǔ)平臺(tái)服務(wù),人臉識(shí)別、智能問(wèn)答、圖像搜索等通用AI服務(wù),智能推理、優(yōu)化決策等多域協(xié)同決策,以及龐大“數(shù)據(jù)湖”組成的云端智能;智能邊緣平臺(tái)、輕量化服務(wù)等構(gòu)成的邊緣智能;HiAI、NPU搭建的智能終端。

至于如何構(gòu)建一個(gè)生態(tài)、方便易用獲取,實(shí)現(xiàn)普惠的人工智能,鄭葉來(lái)把答案留到了今年的華為全聯(lián)接大會(huì)上。

寫(xiě)在最后

AI是一種基本生產(chǎn)力,正在深刻變革整個(gè)人類社會(huì)的基石,也正在從少數(shù)OTT企業(yè)迅速向各行各業(yè)滲透。

幸運(yùn)的是,人工智能的創(chuàng)業(yè)浪潮正在逐漸去泡沫化,投資者想看的不只是風(fēng)口,還有人工智能的實(shí)際應(yīng)用;諸如華為云等站在高處的云計(jì)算平臺(tái),積極打造高而不貴的普惠AI,降低AI的應(yīng)用門(mén)檻。這種不謀而合,何嘗不是AI成為通用目的技術(shù)的基石?

30年前,人們對(duì)IT技術(shù)帶來(lái)的革新還有所懷疑,如今早已成為不可或缺的生產(chǎn)力。而人工智能對(duì)這個(gè)時(shí)代的改變,似乎并不需要30年那么久。

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2018-09-21
創(chuàng)業(yè)者鐘情AI+,華為云為何要+AI?
“智能”正逐漸從一個(gè)名詞轉(zhuǎn)變?yōu)樾稳菰~,創(chuàng)業(yè)者在人工智能相關(guān)的領(lǐng)域瘋狂扎堆,投資人也頻頻將注意力轉(zhuǎn)移到AI新戰(zhàn)場(chǎng)。

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