给现实深情拥抱，向产业洪流奔跑：华为云AI的2020_风闻
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头2021-01-18 19:30
时间回到2017年，在AlphaGO战胜柯洁之后，AI技术到底能带来哪些现实价值成为全球共同关注的重点。在密集的产业研讨与调查报告之后，基于AI这门技术，产业及行业很快形成了一个共识：AI的价值在于与各行业、各企业结合，在产业层面广泛激活生产力。
比如在当时，全球著名咨询公司TCS发布了《人工智能正在怎样提升全球公司的表现》研究报告，报告认为全球84%的公司将AI视为竞争力的关键要素，并认为在2020年持续保持AI优势对大部分公司非常重要。这项报告甚至在当年产出了一个金句：未来只有两种公司，有人工智能的和不赚钱的。
虽然报告中预测的2020年已经过去，但我们身边的企业应用AI程度显然不如那些美好的预期。从理想到现实，AI翻跃产业化裂谷，拥抱现实之路并不是一帆风顺。
幸运的是，同样在2020年，我们看到AI技术落地产业体系，拥抱行业需求有了全新的进境。开发工具大规模升级、新的产业方向被提出和实现、大量行业踏出了产业智能化的第一步。在2020年这个不平凡年份中，AI落地给千行百业构筑的世界增添了一份重要活力。
AI产业化与产业AI化的进程中，华为云AI始终是一道不容忽视的风景。从率先提出企业智能方向，到推出一站式AI开发平台……与业界其他技术解决方案相比，华为云AI所做的每一件事都紧紧围绕着一个字——“用”。
而在2020年，华为云AI的“用”得到了持续放大：工具能用，行业可用，技术方案被广泛应用。回望2020，我们可以将华为云AI想象成一个人，他的大脑中装着AI核心技术，而双手拥抱广袤的现实世界，双脚朝向产业智能化不停奔跑。
华为云AI的2020，是这一年中产业智能化进程的代表，也是智能世界与现实交融的缩影。
三年一个目标：让AI落进现实
18世纪中期，欧洲各国举办了大量的机械博览。但这些博览会更像是名流与学者的社交工具，而不是各行业中真实存在的生产力。随着机械生产能力的提升，零件标准化、规模化开始推进，工业机械的成本降低，机械逐渐走向了工厂、码头、矿山，工业革命才真正崛起。
如今的AI技术也面临着同样需要从“博览会”走向“工厂”的问题。2018年，世界经济论坛主席施瓦格教授提出人类第四次科技革命会是以人工智能、清洁能源、机器人技术为主的全新技术革命。这个宏大目标下，AI不会自己从实验室跳到工厂去，而是需要一条清晰明确的AI通向企业、走向行业之路。
华为云AI就诞生在这样的产业洞察下——AI技术的落地，主要需解决三个问题：商业成本可控、能够大规模复制、行业的差异化需求可以被满足。
在2018全联接大会上，华为正式发布了全栈全场景AI解决方案，打造了从底层AI芯片、AI框架到应用使能的能力。而基于此面向政府、企业与开发者的输出提供的全栈AI解决方案，就是华为云AI。
发布三年以来，华为云AI始终坚持三个原则向前推进：
1、 打造高度自动化、智能化、能满足产业需求的工具平台；
2、 与行业特性、行业需求深度结合，提供真实有用的AI解决方案；
3、 关注AI与企业结合的可持续发展性，确保用户长期构筑AI优势。
来到2020年，围绕AI落地的核心目标，EI来到了第三年的关键变革期。这一年里，华为云AI为产业带来了两个核心变化的同时，在基础技术与产业实践上不断推进。
这就是我们所说的，华为云AI的2020，是一次拥抱和坚持奔跑。
左手支撑开发：ModelArts，工具升维
无论是AI拥抱企业，还是企业拥抱智能化，都离不开基础开发工具的支撑。在深度学习兴起阶段，开发框架是主要的开发工具。而在产业AI开启时，仅仅依靠框架的局限性突显了出来。于是，产业对产业化、一站式开发工具的期待开始出现。
基于此，华为云在2018年发布了一站式AI开发平台ModelArts，以此应对大规模AI开发中出现的模型开发周期长、数据预处理成本高等问题，创新实现了全生命周期加速与智能化的模型预处理。
而在2020年的新产业阶段，AI落地出现了与行业需求深度结合、能够实现更高阶工业级AI模型开发的全新需求，对自动化与智能化AI开发工具的呼唤全面升级。
面向这一趋势，华为云AI在2020年拥抱AI产业化的左手，就是接连升级了ModelArts平台，实现了AI产业化开发的全面工具升维。
2020年3月，在华为开发者大会2020（Cloud）期间，华为云正式发布全球首款企业级AI应用开发专业套件ModelArts Pro，通过预先了解和内化行业需求、行业知识形成垂直工具流的方式，全面加速了具体行业的AI开发进度，实现了AI开发的高度集成化与前置化。
根据IDC发布《中国AI云服务市场（2020上半年）跟踪》报告，华为云ModelArts位居机器学习公有云服务中国市场份额第一位。报告分析认为，华为云一站式AI开发平台ModelArts在行业用户中的主动提及率非常高；而根据Forrester发布的《The Forrester Wave™: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q4 2020》报告，华为云凭借领先的技术实力和产品性能、前瞻性战略位列报告“领导者(Leaders)”象限。Forrester评价称，华为云提供全栈预测分析和机器学习（PAML）解决方案，是企业在公有云、本地、边缘复杂部署场景下的理想选择。
至此，AI开发工具完成了从框架走向应用的第二次关键蜕变，从应用型走向了强应用、产业级的全新时代。而在AI开发工具不断升级的同时，华为云AI也在让AI基础技术更好的融入行业。
右手拥抱行业：知识计算，技术落地
通往第三代人工智能之路是将知识驱动与数据驱动相结合的全新路径，利用知识、数据、算法和算力四大核心要素，构造更强大的 AI。因此AI在持续与行业深度融合的同时，正逐渐形成一种以行业知识体系为底座，以AI应用为目的的全新技术方法。这就是华为云AI在2020年推动的另一项关键变革：知识计算。
在现实的生产与商业运作中，各个行业都凝结了大量专属知识。知识计算通过一系列AI技术对这些知识进行抽取与再表达，然后协同行业数据进行计算，以此产生精度更高、行业应用性更强的AI模型。这种方式跨越了以往的技术体系，实现了AI从行业中来，再回到行业中去，是一种既要懂AI，又必须了解行业，知识驱动与数据驱动的融合技术路径构建。
华为云AI推动的知识计算变革，回答了AI产业化中的核心问题：行业学习AI的同时，AI有没有可能了解行业，再给出可复制，可规模化应用的产业路径？
2020，是知识计算作为一个新物种的兴起之年，也是AI拥抱行业的全新拐点。
向强应用型AI奔跑：基础技术与产业实践交织
从ModelArts的升级与知识计算的发布，不难看出华为云AI在2020年启动的核心变局，在于将三年来的应用性AI路线升级，实现AI与行业深度结合、支撑产业级开发部署的强应用型AI。而在两大关键变革之外，华为云AI还在源源不断实践着向强应用的奔跑。这条路上，基础技术研究与产业实践进展就是华为云AI的双脚。
2020年，华为云AI在基础研究领域更加坚定有序，面向产业化AI的方向更加集中；而产业实践在广泛拓展，完成了大量超越过往边界的行业合作。基础技术有目的性的纵深发展，产业实践无区隔的广泛布局，构成了华为云AI 2020的独特足迹。
2020年3月，IEEE Fellow田奇开始担任华为云人工智能领域首席科学家，主导华为云人工智能领域技术规划和提供技术支撑。田奇教授的到来，将华为云的AI基础技术研究能力持续加强。在基础技术方向上，华为云AI框定了计算机视觉、决策优化、语音语义，三条与现实应用最强相关的路作为研究方向。可以看到，华为计算视觉团队近两年发表的计算机视觉三大顶会CVPR、ICCV、ECCV论文数量进入世界第一梯队，为华为云AI在AI计算机视觉方向提供了国际领先的技术支持。
此外，华为云语音语义Lab和华为云EI创新孵化Lab等也在语音语义、知识计算、医疗AI等领域持续创新，推动研究成果技术落地。
基于华为云AI工业智能体，智能配煤方案将配煤工艺机理模型+AI数据驱动的方法结合，得以搜索更优化的配煤方案。目前该解决方案可以帮助石横特钢实现焦炭质量预测准确率超过97%，达成每吨焦炭生产用煤成本降低15元左右。
杭云深处科技有限公司应用华为云ModelArts给“绝影”系列机器狗带来了更强的AI能力。可以实现机器狗实时感知现场环境，具备复杂的行进路径规划和动作能力，守护工厂园区的安全。
而在生物工程领域，华为云与中科院北京基因组所韩大力教授团队合作，通过知识计算，将DNA羟甲基数据和经过大量研究实验积累的基因知识图谱进行整合计算，更加准确地识别出血液中的关键生物标记物，将早期诊断的准确性提升了9个百分点，有助于对食道癌患者的早期发现。
通观2020年，华为云AI集成了三年来AI落地的核心目标，持续推进基础技术研究与产业实践双底座发展。同时又在大量合作经验、产业洞察、基础储备的基础上，将产业AI应用推向了全新阶段，让AI深度拥抱现实。
知识计算新路径的打开与ModelArts 3.0的升级，推动了AI与核心生产部门、深度行业需求的融合，AI的强应用时代由此拉开了帷幕。
2021年，会是AI产业化与产业AI化的融合之年，AI技术正在成为云计算市场上的核心决定力量。AI的技术涓滴正在变成产业洪流，巨变将启，百业同鸣。