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华为云在用人工智能做什么?

2020年7月29日 13:31  CCTIME飞象网  

润物细无声。这是AI(人工智能)日益亲近我们生活,在我们的生活中不断渗透,进而提升我们生活品质的一种状态。以衣食住行中的交通和交通信号灯为例,我们驾车的既有习惯是当遭遇红灯时,让车停下来,盯着红灯,等待绿灯。无论车多车少,无论路况是拥堵还是稀疏,等待的时间是统一的。我们习以为常了,以为驾车的生活永远就是这个样子,只能忍受或者,只能妥协、忍受。

然而,世界应该变得更美好。华为云与深圳交警实现合作之后,可以让驾车者借助“润物细无声”的科技力量,享受智慧交通的便利。每次出门少在路上堵个十分钟,就能回家多陪陪家人。深圳交警携手华为云EI(企业智能)以深圳过往通行效率较低的部分路口作为首批试点,在人工智能、大数据、物联网、边缘计算等技术的协同下,通过感知交通流量与事件,能依据即时交通状况对信号灯进行实施智能控制,实现了从“车看灯,读秒数通行”到“灯看车,按车数放行”的提升和转变,从而大幅减少交通拥堵。

  华为云EI将AI的技术积累,以云服务的方式开放出来

凭借领先的全栈全场景AI能力,华为于2019年8月入选国家新一代人工智能开放创新平台。基于华为的全栈全场景AI能力,华为云EI(Enterprise Intelligence)面向各行各业将华为多年在人工智能领域的技术积累,以云服务的方式开放出来。

截至2020年6月底,华为云EI可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs,行业预集成方案),面向行业领域的AI能力,还在持续加强与更新。

围绕老百姓生活的衣食住行的“行”这一方面,华为云EI还有诸多代表性的落地案例。华为云与深圳机场开展合作,基于人工智能等技术,完成智慧机位分配、智慧助航灯、地勤可视化等联合创新项目。其中,智慧机位分配是基于大数据和AI实现机位资源调优,从而提高廊桥机位的使用效率,降低旅客乘坐摆渡车的时间。

不仅在深圳,借助华为云EI城市智能体的支持,天津生态城核心区域“彩虹桥”附近主要片区在早高峰总车流量不变的情况下,主干道车辆完成18%的平均车速提升,早高峰期间的道路排队溢出次数减少60%,早高峰提前10分钟至15分钟结束,民众可明显感知到出城时间缩短了,道路更加通畅了。

  AI在华为云业务布局中有哪些重要作用?

日前,华为云人工智能领域总裁贾永利接受《商业周刊/中文版》采访时表示,人工智能是华为云的主服务之一,而EI在华为云业务布局中有诸多重要作用,比如做好行业的突破;做好真正和客户的互动深耕;赋能;培养AI人才等。

“整个人工智能在华为云,希望能够面向行业起到突破作用。因为很多行业在选择用云,或者面向未来时,它们是要长远布局和规划的,不是为了简单地用上个一年或两年。它们做这个决策,是要保证三年到五年,甚至更长时间的发展。所以说,AI在这一块客户考量的分量是比较重的。很多业务也因AI的加入,会提升整个产业效率,或者增加收益。”他说。

贾永利表示,他理解的面向行业,除了突破之外,还要深耕。未来,除了从IT效率上去帮助客户以外,AI也是重要一环。2018年,华为云在华为全联接大会(HC)就讲过,对AI的定位是通用目的技术,它像电,像计算机一样,是人类历史上为数不多的,能够同各行各业的生产活动发生关系的,且能带来巨大提升的技术。

智能时代,AI的作用如同电气时代的电力。华为云希望能够深入下去,到企业各个业务流程里去洞察,帮助企业找到能够提升自身价值的场景,一点点让AI真正落地,做实。通过深耕行动,华为云帮助企业真正实现价值链的跨越。

华为云EI还有一个关键的作用——为华为及华为云自身赋能。例如,华为面向联接的服务里面会大量用到AI。AI支持WeLink、会议管理、会议助手,整理纪要等功能,帮助研发团队做人脸验证、软件类开发的工具、代码扫描、自动化安全管理等。

为各个行业提供人工智能服务之外,帮助行业培养AI人才也是华为云EI的发力点。既然AI是各行各业的普遍诉求,那么懂AI的人才自然成为各个行业尤为突出的刚需。华为云EI的目标之一是助力行业的人才培养,共建人才生态。

  AI在To B业务和To C业务中有哪些差异?

被问及华为云EI和其他AI厂商相比有什么差异和优势的问题时,贾永利向《商业周刊/中文版》阐释道,说到AI,外界的第一反应是语音识别或者人脸识别领域的几家独角兽厂商,实际上,AI是一系列技术的组合,不止有To C领域广泛使用的图像识别技术和语音识别技术,背后还有决策、推理、优化,包括知识图谱等,还有端到端的AI开发平台、工具链等。

语音识别和人脸识别属于感知层。如果进入到产业里观察的话,会发现这个感知只是基础,真正要让产业实现大幅度价值提升和成本下降,更重要的是瞄准决策、认知层,即产业中的企业最终要通过工艺优化、产品结构调整等实现质的飞跃。“有大量的AI技术,需要构建在认知层。这是我们面向To B领域重点去做的。这一部分,老百姓一般不会体会到,或者说,他们不会直接感受到。”他说。

以深圳机场的智慧机场调度为例。在智慧机场,老百姓往往最能感知到的是手持一张身份证,就可以在机场大厅内自由行走。不用打印登记牌,人脸识别就可以通行各种闸机口。但是,智慧机场效率在运控领域的提升,都属于决策判断层。例如,一个航班运行涉及起飞时间安排、落地停放、行李运输和安全保障等一系列流程。在复杂的全球全国的航路情况下,深圳机场如何去合理调配几百个停机位?从前,借助简单的IT系统来运作,“是不够高效的”。深圳机场携手华为云EI,基于大数据和AI实现机位资源调优,从而提高廊桥机位的使用效率,缩短旅客乘坐摆渡车的时间。将机场的靠桥位数量提高8个到10个百分点,这意味着平均一个廊桥每天可以多停一架次的飞机。以深圳千万级年吞吐量的机场来讲,每年可以减少数百万次乘坐摆渡车的次数。

“这些积极变化,老百姓未必直接感受到,能间接感觉的到是摆渡车坐得少了,飞机准点率比以前好一点了。”贾永利指出,这就是AI在To B业务和To C业务上的本质上差异。

总而言之,不管是制造领域,还是物流、运输、交通、城市等各个行业,涉及AI的布局和规划终究是在决策层。贾永利表示,“我觉得,面向未来,To B领域真得把AI落地的话,更多是要把认知决策这一层做好。”

编 辑:王鹏
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