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行业AI落地攻坚战,华为云如何以知识计算破局?

AI落地真的很难么?一方面,除了语音/语义识别、图像识别等有限的几个场景,AI其实并没有兑现当初描绘的美好愿景。以技术公司为主体落地AI,打造的是AI产业,而AI并不像工业、制造业等适合独立存在,这也就导致了AI落地的困境。

AI落地真的很难么?

一方面,除了语音/语义识别、图像识别等有限的几个场景,AI其实并没有兑现当初描绘的美好愿景。以技术公司为主体落地AI,打造的是AI产业,而AI并不像工业、制造业等适合独立存在,这也就导致了AI落地的困境。

另一方面,AI落地或许没有想象的那般困难,少了些技术理想主义不切实际的虚幻,以产业公司为主体落地AI,打造的是产业AI,先行者收获颇丰,后来者循着脚印也逐步将AI落到实处。

AI落地的困难与否,在于是否找对了主体和思路。近两三年来,AI落地比以往要踏实地多,行业已经达成一致认知,在尊重行业知识的基础上,找寻与AI结合的方法,摸索实操手段,AI才能深入到千行百业。

9月24日,华为全联接2020的第二天,华为云人工智能领域总裁贾永利表示,知识计算是实现行业知识与AI结合的一条全新且高效的路径。

行业AI落地攻坚战,华为云如何以知识计算破局?

华为云人工智能领域总裁贾永利现场发表演讲

知识、计算与AI,这是一条通往何处的路径?

AI落地为什么需要知识计算?

AI落地是一场持久战,技术创新日益活跃,产业规模不断拓展,是人工智能繁荣的外在,要实现源源不绝的正向循环推动力,人工智能必须与行业应用深度融合,各领域+人工智能的新技术新模式是AI坚实的未来。

举个例子,通用的AI基础能力如语音识别,在进入行业生产系统的过程中并不是开箱即用,实际业务复杂度和未知性要大大超过实验水平,因地制宜、按需改造才能实现AI落地。

在看待AI落地的视角上,华为云一开始就与众不同。2018年,华为云提出AI落地的三种典型场景:海量重复场景、专家经验场景、多域协同场景。

2019年,华为云提出跨越行业AI商用裂谷的四个关键要素:明确定义商业场景、触手可及的充沛算力、持续进化的AI服务、组织与人才的适配。

2020年,华为云提出,AI如果要创造价值必须要进入企业的核心业务系统。

行业AI落地攻坚战,华为云如何以知识计算破局?

三年都是在HUAWEI CONNECT场合,从中可以看出,华为云对行业AI落地的思考一脉相承,首先判断AI落地要围绕数据与价值驱动的确定性场景展开,随之华为云通过大量项目实践发现,行业不缺数据但是缺少充足的AI算力、AI落地过程中需要持续迭代和演进、落地过程涉及组织和人才的匹配,因此进一步提出了关键要素,继而在AI深入企业核心业务系统的过程中,华为云关注到行业知识如何与AI结合,成为当前最大的掣肘。

具体来看,如何让行业专家和AI专家,双方能够相互听得懂,围绕一个共同的目标相互促进,这是行业专家如何与AI专家合作的难点。

不同行业都有自己数十年甚至上百年的专业积累,形成了大量成熟的物理、化学、生物等知识表达的机理模型,这些模型和数据驱动的AI模型如何有效结合,这是行业机理与AI模型的结合难点。

行业自身多年积累的应用系统、控制系统,和AI系统的关系重塑,行业应用平滑有序的升级成智慧系统,这是行业应用与AI系统的结合难点。

不随大流地痴迷于刷榜跑分,华为云开始深入各类工厂车间实验室,当行业开始认知到行业知识与技术本身缺一不可,华为云已经初步探索出行业经验与AI结合的可行方法——知识计算。

AI落地要再攀新高地,传统方式不足以发挥知识最大效用,运用AI的思维解决知识使用的问题,放大知识本身的价值,这也是华为云带来行业知识方法论与技术应用的变革启示。

企业如何”知之“?

华为云在其实践的600多个AI项目后察觉,超过30%的项目AI都进入了核心生产系统,经过测算,一旦进入核心生产系统,平均带来18%以上盈利和效率的提升,这对企业无疑是一个有吸引力的数字。

《论语十则》中有这样一句耳熟能详的话语,“知之为知之,不知为不知,是知(通智)也”,用来形容当前AI落地的情况毫不违和——企业知道自己的行业知识,但是不知道如何应用人工智能,人工智能企业则反之,只有两者结合将知识、计算与AI融会贯通,才能打造企业自己的智能。

AI介入到行业之前,行业知识本身也存在瓶颈,企业无法考虑到现实情况下所有的场景,行业经验往往意味着简化和模糊操作,难以实现流程控制或者质量控制最佳的状态,这就是为什么当控制精准度达到了一定水平以后,哪怕再提升一个百分点都要投入非常大的人力、物力,甚至产出还比不上投入。

知识计算恰恰可以帮助一定程度上解决这个问题,通过AI系统和理论帮助企业改进原来传统的控制方法,AI的参与实现了精准化调优,再加上行业知识和算法能力,就可以达到更好的控制精度,更优的成本的配置,更优的策略,知识计算的价值得到最大化发挥。

在由“不知”向“知之”的旅程中,华为云为企业提供了模块化、全生命周期知识计算解决方案,覆盖从知识获取到知识应用在企业的生产环节中的全生命周期。

知识计算帮助AI落入现实

烟台华新不锈钢有限公司(以下简称“华新不锈钢”)主营不锈钢、合金钢生产,合金钢生产过程中,合金配件是关键环节。传统的合金配料是由人工完成,配料过程主要依赖于专家经验,配比结果会出现较大波动。同时,由于原料价格随市场波动,不同批次成分含量不同,为人工配料增加了难度,往往需要重复多次调整配比。

华新不锈钢与华为云合作后,将合金配料的元素守恒机理模型、专家经验等隐性知识注入到AI中,与AI深度融合;基于多模态的数据感知驱动,构建成分软测量AI模型,赋能合金配料工程师进行优化决策,找到符合钢水质量的最优合金配料比例,同时保证合金成本最低。

华新不锈钢基于AI辅助可实现10秒内完成最优合金配比计算,实现合金成本最优;并可精准预测终点钢水成分,预测准确率达到95%以上,生产中一次添加并能完成配料合成。平均每吨可降低成本100元,按20万吨的年产能计算,每年可为企业节省成本2000万元。

在汽车行业,中国一汽应用华为云知识计算解决方案构建的一汽知识计算平台,基于业务场景,将知识便捷地、以数字化的方式呈现在眼前,快速提升员工能力。通过使用一汽知识计算平台,一汽红旗某4S店的一次性修复率提升了4%,客户维修等待时间下降了23%,厂家支持介入率下降了30%,维修技师的培养时间缩短了30%。

类似的产业实践还有华为与中科院北京基因组所韩大力教授的合作,基于华为云知识计算解决方案,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。

华为云还与交通管理部门合作,把知识计算解决方案应用于交通治理,综合运用各类专业知识,通过道路实时信息反馈、整合专家的经验,经过AI运算形成一套系统化的控制方案,将其用于城市路口和区域的通行优化,目前已在深圳300多个路口进行验证,未来有望更进一步实现道路、机场、地铁等立体化的交通治理。

“通过华为云知识计算解决方案,企业可以打造自己的知识计算平台,推动AI进入核心业务系统,加速智能化升级;知识计算平台也将成为企业的核心平台,极大增强企业市场竞争力。”华为云人工智能领域总裁贾永利表示。

融合知识、计算与AI,华为云助力千行百业开启智能化征程。

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