華為云賈永利：AI 賦能千行百業(yè)再次騰飛

11月13日，第五屆中國人工智能領(lǐng)袖峰會在深圳舉辦，華為云人工智能領(lǐng)域總裁賈永利發(fā)表“AI賦能千行百業(yè)再次騰飛”主題演講，分享華為云AI行業(yè)落地的觀點和實踐。

賈永利提出，隨著人工智能在行業(yè)進一步深化，華為云600多個項目實踐經(jīng)驗表明，AI一旦進入企業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)就能創(chuàng)造更大價值，但行業(yè)知識與AI技術(shù)的結(jié)合是最大難點。

知識計算實現(xiàn)AI與行業(yè)知識高效結(jié)合，讓各行業(yè)的企業(yè)通過應(yīng)用知識，釋放知識化帶來的紅利，推動AI進入核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，全面提升企業(yè)在智能化時代的競爭力。

華為云賈永利：AI賦能千行百業(yè)再次騰飛

(華為云人工智能領(lǐng)域總裁賈永利)

以下是賈永利演講要點：

人工智能怎么走進千行百業(yè)，讓各行各業(yè)更好地騰飛？

首先，我們?nèi)绾味ㄎ蝗斯ぶ悄苓@樣一項技術(shù)？幾年前，華為認為，人工智能是一組技術(shù)集合，是一種通用目的技術(shù)(GPT)，可以滲透到很多行業(yè)，跟各個行業(yè)形成交叉融合，進而促成這個行業(yè)顯著的效能提升和發(fā)展。GPT發(fā)展有四個階段，我們認為，現(xiàn)在人工智能技術(shù)剛好處于第二階段——技術(shù)發(fā)展和社會環(huán)境相互碰撞。

在人工智能發(fā)展的過程中，各行各業(yè)一定會有很多困惑，怎樣使用人工智能？

2018年，華為提出，人工智能在行業(yè)落地一定要圍繞場景進行，并進一步總結(jié)出了海量重復(fù)型、專家經(jīng)驗傳承型和多域協(xié)同型三大類典型場景。

有了明確定義的商業(yè)場景，是否就能確保AI成功落地呢？大量項目實踐證明，還不行。行業(yè)雖然不缺數(shù)據(jù)但是缺少與之匹配的AI算力、并且AI落地過程中往往要反反復(fù)復(fù)迭代、有時障礙不是技術(shù)反而是原有組織結(jié)構(gòu)和人才構(gòu)成，為此在2019年我們把明確定義的商業(yè)場景、充沛的算力、可以演進的AI、組織與人才的匹配總結(jié)為行業(yè)AI落地的四個關(guān)鍵要素。

隨著人工智能在行業(yè)進一步深化，我們總結(jié)幾年來600多個項目的實踐后，發(fā)現(xiàn)其中超過30%的項目中AI都進入了核心生產(chǎn)系統(tǒng)，而且AI一旦進入核心系統(tǒng)，會平均帶來18%以上盈利和效率的提升。這是很令人興奮的一件事情，驗證了前面說的，人工智能是一種GPT技術(shù)，跟各行各業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)交叉融合，而不是過去IT技術(shù)只能做輔助支撐。而且，隨著時間的發(fā)展，“18%”這個數(shù)值會變得更大。

同時，在這個過程中，我們也發(fā)現(xiàn)了更深層次的問題：

行業(yè)專家如何與AI專家合作？

行業(yè)知識如何與AI模型結(jié)合？

行業(yè)應(yīng)用如何與AI系統(tǒng)結(jié)合？

仔細分析后，我們發(fā)現(xiàn)這三個問題背后的根本問題就是行業(yè)知識如何與AI結(jié)合的問題。為了解決這些問題，通過自身實踐的總結(jié)，華為云帶來了一個全新的方法：“知識計算”!

圖的左邊是行業(yè)知識，右邊是AI技術(shù)。每個行業(yè)都在發(fā)展中沉淀了大量的知識，比如生產(chǎn)系統(tǒng)中的機理模型、大量的行業(yè)技術(shù)典籍文獻、專家的寶貴經(jīng)驗、歷史積累的方法總結(jié)、測試報告等。AI技術(shù)包含深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等，是大量數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算模式。這兩者怎樣融合？

知識計算把兩者結(jié)合在一起，讓知識表達也進入到AI的運算中。

首先，要進行知識抽取，需要對多種模態(tài)數(shù)據(jù)進行解析和處理，這是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識的第一個關(guān)鍵階段，然后就可以對初級的知識，根據(jù)業(yè)務(wù)場景進行知識建模。

知識建模是非常關(guān)鍵的，工業(yè)中還可以采用機理模型+AI并行計算的方法、機理模型嵌入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同的方法用來適應(yīng)不同場景的需要，采用哪種方法一方面要考慮整體算法的可靠性、可解釋性，另一方面也要考慮能否利用海量數(shù)據(jù)提高知識的運算效率。

把行業(yè)知識和AI結(jié)合起來，再去指導(dǎo)專家指導(dǎo)機器，思路雖然簡單，但是目前技術(shù)水平非常難做。我們已經(jīng)有了一些實踐，通過對業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練產(chǎn)生數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI模型，來輔助原有工業(yè)機理模型進行控制和決策，將工業(yè)控制決策的的“打上靶”水平提升到“打準(zhǔn)靶”水平。

華新不銹鋼：

煙臺華新不銹鋼基于華為云知識計算，將合金配料的行業(yè)機理與AI深度融合，構(gòu)建全新AI模型，幫助合金配料工程師進行優(yōu)化決策，找到符合鋼水質(zhì)量和經(jīng)濟效益的最優(yōu)合金配料比例。實踐顯示，AI模型合金成分預(yù)測準(zhǔn)確率可達95%以上，相比只基于機理模型的預(yù)測提升10%，每年節(jié)省成本2000萬元。

實踐證明，人工智能不僅提升了預(yù)測準(zhǔn)確率，改良和穩(wěn)定了品質(zhì)，帶來生產(chǎn)體驗的改變，更重要的是還優(yōu)化了生產(chǎn)流程。

中國一汽：

中國一汽每年都有新車發(fā)布，非常挑戰(zhàn)4S店維修工程師的效率。通過知識計算，將老專家的知識便捷地、以數(shù)字化的方式呈現(xiàn)在眼前，快速提升員工能力，讓4S店維修工程師維修技師的培養(yǎng)時間縮短了30%，可以更快達到跟老專家一樣的水平。

食道癌早期診斷：

在醫(yī)療行業(yè)，華為云與中科院北京基因組所韓大力教授團隊合作，通過知識計算，更加準(zhǔn)確地識別出血液中的關(guān)鍵生物標(biāo)記物，將早期診斷的準(zhǔn)確性提升了9個百分點，有助于對食道癌患者的早期發(fā)現(xiàn)。

知識計算本身非常強大AI算法和平臺能力，在它背后支撐的是華為云AI開發(fā)平臺ModelArts。我們正持續(xù)把在基礎(chǔ)AI算法，包括感知、認知、決策等等方面的研究成果融入ModelArts，以AI平臺賦能整個行業(yè)。

ModelArts給杭州云深處科技有限公司機器狗賦予AI能力，可實時感知現(xiàn)場環(huán)境，通過知識圖譜交互分析，強化學(xué)習(xí)動態(tài)決策，并具有復(fù)雜的行進路徑規(guī)劃和動作的能力，端云協(xié)同守護工廠園區(qū)的安全。

ModelArts也正在支持科研機構(gòu)加速腦科學(xué)研究。中科院腦智卓越中心通過完整解析斑馬魚小小的透明大腦來揭示大腦的工作原理，對接類腦智能，應(yīng)用AI進行神經(jīng)元形態(tài)重構(gòu)。

物流企業(yè)應(yīng)用華為云ModelArts Pro文字識別開發(fā)套件，實施各類國際物流單證識別接口的開發(fā)，快速實現(xiàn)單證信息自動化、結(jié)構(gòu)化輸出。在同等人力投入情況下，單據(jù)信息錄入效率提升50倍，提升工作效率的同時，單證流程節(jié)省60%的人力成本。

AI時代已經(jīng)來臨，華為云將與廣大合作伙伴一路同行，持續(xù)打造領(lǐng)先的AI行業(yè)方案，賦能千行百業(yè)向AI時代加速前行，謀求時代新機遇。