華為云EI,讓人工智能無所不及

小熊在線 新聞稿 | 2019年04月18日
華為云EI,讓人工智能無所不及 ......

  日前,華為第十六屆全球分析師大會在中國深圳召開。在“讓Cloud無處不在,讓AI無所不及”的主題論壇上,華為云EI服務產品部總經理賈永利發表了《讓AI無所不及》的主題演講,分享了華為全棧全場景AI在使能企業智能化轉型過程的創新解決方案及相關行業實踐。

  全棧全場景AI解決方案讓智能無所不及

  當前,AI的應用正在從企業單個業務場景復制推廣到更多部門,從先行者的小范圍探索到行業企業的全面布局,與此同時,與AI相關的技術發展和演進速度也非常之快,新的AI算法不斷刷新已有紀錄,計算框架也不斷出現。在發展迅猛的趨勢之下,企業在探索和使用AI的過程中也遇到了非常多的困惑。

  針對AI應用當中的各種痛點,在2018全聯接大會上,華為公司正式發布全棧全場景AI解決方案,為客戶提供了從底層AI芯片、AI框架到應用使能的能力;面向政府、企業與開發者,提供全棧AI解決方案華為云EI。未來,基于華為昇騰(Ascend)系列AI芯片及多核ARM芯片“鯤鵬920”,華為云將更加以優質的能效表現,幫助客戶進一步提升AI開發、數據處理的性價比與服務體驗。

  華為云ModelArts:更快的普惠AI開發平臺

  未來,隨著數據模型的增大、海量數據預處理能力要求的增加,全生命周期管理加速將變得更加重要,只有擁有端到端全棧的優化能力,才能夠幫助用戶快速創建和部署模型,管理全生命周期 AI 工作流。華為云ModelArts一站式AI開發平臺應運而生。

  ModelArts從設計之初便著眼于不同層級的AI開發者,從數據科學家、算法工程師,甚至AI初學者,都可以通過統一的平臺對AI模型/工作流進行全生命周期管理。ModelArts可以幫助用戶進行包括AI開發和運行階段管理在內的全生命周期管理,在數據處理、模型訓練、模型管理、模型部署、AI市場等各個環節提供更為快速有效的解決方案。接下來,華為云還將持續把華為2012實驗室、EI產品部等在內的AI前沿的算法和理論研究,例如:小樣本訓練能力、半監督學習能力、神經網絡自動搜索能力等,逐步產品化,并開放給開發者。

  具體來說,首先,數據處理在AI開發過程中極為關鍵,在項目中占得比例有時甚至超過進行訓練的時間,同時往往消耗大量成本進行標注,ModelArts系統化的對這個過程進行了設計,提供了數據集版本管理、半自動標注等多個功能,針對不同項目,該階段的人力消耗能夠節約50%-80%。

  在模型訓練部分,ModelArts通過硬件、軟件和算法協同優化來實現訓練加速。自研的深度學習框架——MoXing,可以自動將開發者的單機程序,轉化為大規模分布式訓練程序;提供超參的自動化調試優化;提供神經網絡自動化搜索能力,幫助開發者自動化實現模型訓練,大幅提升算法開發效率和訓練速度,節約訓練成本。

  而在模型管理方面,通過圖引擎統一管理開發流程元數據,自動實現工作流和版本演進關系可視化,進而實現模型溯源、精度追蹤;在模型部署方面,ModelArts可以一鍵將AI模型部署為在線推理服務或邊緣推理服務。面向邊緣推理場景,ModelArts可以自動對模型的適配進行優化,比如神經網絡蒸餾,模型的壓縮、枝剪等處理,讓AI模型能夠更好的適配邊緣部署環境。

  瞄準三大行業AI落地場景,各領域合作已見成效

  賈永利表示,華為云EI通過在十余行業,大量的項目探索,總結了行業AI技術落地的關鍵路徑。他表示,AI行業落地的關鍵在于找準場景,華為云EI針對海量重復場景、專家經驗場景及多域協同三類場景,致力于實現效率提升、專業傳承和突破極限,助力各行業智能化升級。

  在典型的海量重復場景——物流行業,每年貨物破損不計其數,多數由于人為操作不當所導致。針對物流貨物的運輸、安檢場景,華為云EI利用了視覺技術,幫助德邦快遞實現了全面的自動化檢測,節省了大量的時間成本和人力成本,有效減少了貨物損耗。在此之前,德邦快遞利用13,000路視頻,使用人工觀看,每人每天最多4倍速度觀看8路攝像頭,人力消耗預計達400人以上。

  針對多域協同場景,華為云幫助某機場解決航班靠橋率、旅客靠橋率、步行距離、地服消耗、滑行沖突率多等問題,實現核心指標靠橋率較人工提升了 5%,沖突率較人工降低10%,全面提升了指揮員工作效率和機場運行效率。而被優化機場全年由于停機位分配等原因,需要搭乘擺渡車的旅客數量,減少了250萬。

  在任何行業里,專家都是非常寶貴且稀少的資源,在醫療領域更是如此,這也為專家經驗場景提供了最為適合落地的基礎。在大會現場,金域醫學CIO李映華,就金域醫學與華為云EI在醫療領域的創新成果進行了分享。他介紹道,目前金域醫學與華為云已經圍繞大數據、AI等多個方面開展了合作,例如借助深度學習等AI技術對海量病理切片及專家標注數據進行學習、訓練,所產生的深度神經網絡模型將可以輔助病理醫生更加高效、及時、準確地對患者的病理切片進行診斷。在雙方目前的合作當中,基于金域醫學高年資細胞病理醫生的專業標注以及華為云EI視覺團隊的高效率、高質量的網絡模型構建與訓練,項目已取得了階段性的突破,宮頸癌細胞學AI輔助篩查的敏感度超過99%,可媲美專家水平。

  AI技術紅利加速釋放,構建更全生態

  無論對于哪個行業,在AI落地過程中開發者都是一個關鍵要素。面向合作伙伴,華為云EI提供了市場營銷策劃、解決方案使能、聯合創新Lab等多種支持計劃,使能合作伙伴繁榮AI開發能力。

  面向開發者、高校和科研機構,華為在2018全聯接大會發布了沃土AI開發者使能計劃。通過沃土AI開發者使能計劃,搭建一個技術交流、人才培養、機遇共創的通道。

  另外,開發者還可以借助ModelArts快速開展創新活動。以上海交通大學為例,借助ModelArts,學生在短時間內將傳統競賽賽車,改造為具備AI能力的自動駕駛賽車。改造后的賽車可以對紅綠燈、障礙物、車道等環境進行識別,并且能夠對特定目標進行跟隨。

  同時,通過端云協同AI應用開發平臺HiLens,用戶可以更加方便管理海量的終端類設備,與ModelArts無縫互通。例如,深圳海雀科技通過HiLens開發的AI技能,將AI模型下發至其研發的家庭安防攝像頭,讓原本普通的攝像頭變得更加智能。

  不僅AI開發過程變得更高效快捷,華為云還希望以更好的AI技術和生態,助力更多的企業和開發者更好地利用和分享他們的AI能力,從而構建更全的生態系統。開發者可以通過2019年3月最新發布的ModelArts的AI市場將AI模型、數據集進行共享和發布,也可以從市場獲取基礎數據集、模型進行更進一步的開發。此外,Atlas200開發者套件、HiLens wit深度學習攝像機等開發者套件也即將在5月份正式商用。

  目前,華為云正持續AI場景化落地應用,繼續在“云+AI”進行探索與實踐,助力把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織,從而構建萬物互聯的智能世界。

標簽:華為云

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