自主掌控AI迭代，華為云ModelArts Pro讓模型越用越精準

2020年中國人工智能賦能實體經(jīng)濟市場規(guī)模達819.8億元。許多企業(yè)都在實體經(jīng)濟中積極尋找人工智能技術的落地應用場景。要想將人工智能技術落地實際應用場景，就需要AI解決方案產(chǎn)品化，可迭代，可復用，可在大型應用場景落地部署，而不是停留在實驗室里的科研成果。

12月12日，以“ModelArts Pro——行業(yè)AI落地新利器”為主題的DevRun開發(fā)者沙龍·華為云AI訓練營在西安順利舉行，現(xiàn)場的華為云AI專家與百余位行業(yè)客戶共聚一堂，共話如何快速構建AI能力，實現(xiàn)AI的自主迭代，AI能力的復用，降低行業(yè)AI落地門檻。

華為云EI運營專家張勃首先為大家介紹了華為云AI訓練營的歷程。他表示華為云AI訓練營致力于構建一個以AI為主題的分享、討論交流圈，會不定期通過“華為云AI”公眾號發(fā)布AI課程、大咖分享、線下活動信息、技術解讀、行業(yè)應用和實踐案例。

華為云EI運營專家張勃

華為云人工智能領域副總裁袁晶隨后帶來了《行業(yè)AI落地的挑戰(zhàn)和實踐》為主題的精彩分享。他指出對于行業(yè)客戶來說，行業(yè)業(yè)務復雜度高，AI應用開發(fā)需要豐富的行業(yè)經(jīng)驗支持；定制代碼工作量大，耗時長，無法快速業(yè)務上線。華為云ModelArts Pro則提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式，將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識沉淀在相應的套件和“行業(yè)工作流”中，用戶可以直接使用預置行業(yè)工作流構建AI服務，滿足快速定制的需求，用戶還可以相互分享不同行業(yè)場景的行業(yè)AI工作流，實現(xiàn)AI能力的復用，避免大量重復工作。

緊接著，華為云EI視覺服務總監(jiān)司宏杰與開發(fā)者們分享了ModelArts Pro在多個行業(yè)的落地案例。通過剖析企業(yè)在AI落地過程中的痛點，指出行業(yè)AI落地應從場景問題找邊界，從行業(yè)智慧找路徑，從商業(yè)價值補數(shù)據(jù)。ModelArts Pro可以滿足行業(yè)定制化需求，其內(nèi)置的行業(yè)算法，可以用少量的數(shù)據(jù)實現(xiàn)更精準的應用，企業(yè)可以自主掌控AI迭代，讓模型越用越精準。

華為云EI視覺服務總監(jiān)司宏杰

最美天氣技術總監(jiān)成宇則從行業(yè)AI落地的角度出發(fā)，剖析了AI技術如何賦能“最美天氣”，讓天氣更智慧。他介紹稱，最美天氣是一款專業(yè)而精準的天氣預報服務APP。華為云為其提供了堅實的云底座，ModelArts為其提供了強力訓練資源，借助ModelArts Pro預置的行業(yè)工作流，則可以有效減少代碼開發(fā)量、快速實現(xiàn)云狀識別服務的上線。提升模型部署效率的同時縮短了模型迭代周期。

最美天氣技術總監(jiān)成宇

短暫的茶歇過后，華為云EI知識圖譜服務架構師Jason則通過汽車知識問答案例的演示，為行業(yè)專家們解鎖了知識圖譜構建及圖譜問答的快速實現(xiàn)技能。他指出企業(yè)所需要的知識服務平臺應具備靈活處理多行業(yè)多領域需求的能力；擁有方便易用的查詢APIs，可快速對接下游應用等特點。華為云提供的知識計算解決方案包含知識獲取、知識建模、知識管理以及知識應用四大模塊，可以覆蓋知識在企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中應用的全生命周期。

華為云EI知識圖譜服務架構師Jason

最后，華為云EI工業(yè)視覺算法專家Andrew指出工業(yè)視覺AI應用的落地存在諸如缺少AI技術儲備、缺乏數(shù)據(jù)、部署困難以及落地成本高等多重挑戰(zhàn)。而沉淀了華為頂尖AI技術，預置業(yè)界頂級AI算法技術的ModelArts Pro為工業(yè)視覺AI應用開發(fā)提供了新范式。他隨后詳細介紹了ModelArts Pro在米旗蛋糕、圖像檢測、焊接質量檢測等行業(yè)工業(yè)視覺應用的開發(fā)實踐。

華為云EI工業(yè)視覺算法專家Andrew

此次AI訓練營西安站的成功舉辦讓眾多西安行業(yè)客戶了解到西安本地的企業(yè)已經(jīng)在使用ModelArts Pro快速構建AI能力，通過自主掌控AI迭代，讓模型越用越精準。未來，華為云開發(fā)者沙龍會拓展更多AI熱點話題，感興趣的小伙伴們可以持續(xù)關注“華為云AI”公眾號，期待我們的再次相遇。

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