華為雲晒2017成績單！8大行業200+專案 全面擁抱人工智慧
智東西（公眾號：zhidxcom）
文 | Lina
在剛剛過去的一週裡，科技圈最熱新聞莫過於2018華為全聯接大會（HUAWEI CONNECT 2018）了。
作為華為一年一度規格最高、意義最重的大會，平日裡不愛開發佈會的華為幾乎要把幾個月的新聞全都壓在這三天裡統一釋放，從AI晶片到雲端計算、從ICT到自動駕駛、整場資訊量多到爆繃，而且都圍繞著一個主題——人工智慧。
智東西在這場大會上從頭“泡”到了尾後發現，在大會進展的3天時間裡，華為雲的相關釋出幾乎佔去了整場大會一半有多，成為全場最熱的話題之一。
▲華為輪值董事長徐直軍
在這三天裡，華為輪值董事長徐直軍系統闡述了華為的AI發展戰略，以及全棧全場景AI解決方案，其中包括全球首個覆蓋全場景人工智慧的Ascend系列IP和晶片，華為雲BU EI服務產品部總經理賈永利、華為雲BU總裁鄭葉來陸續釋出了AI全流程開發平臺與工具、華為雲EI城市智慧體、沃土AI開發者使能計劃等等，全面標誌著華為雲進入AI新時代。
從這一場大會之後，華為雲開啟了一場從晶片到框架、從服務到應用的全面正向對標國際AI巨頭的新徵程。而且華為這種雲服務+雲晶片+端晶片+AI框架全棧協同的組合拳打法，也與雲AI巨頭谷歌有著英雄所見略同的之處。
▲華為雲BU總裁鄭葉來（右）、華為雲BU EI服務產品部總經理賈永利（左）
一、推出EI城市智慧體，晒2017華為雲成績單
雖然“華為雲”在業內的認知並不弱，但其實是從去年3月份才由任正非簽字批准成立的最新一級業務部門，除了為提供華為消費者雲提供支援、為華為內部流程IT提供支援、為運營商全雲化戰略服務以外，開始全面提供面向企業的公有云服務。
而且，華為雲還提供面向企業的人工智慧服務EI，涉及到諸多AI在不同產業的場景應用，比如智慧城市、家居IoT、智慧汽車等。
截至目前，華為雲EI已經上線45款服務142類功能。
今年6月，華為雲還推出了EI工業智慧體、EI交通智慧體。
在2018華為全聯接大會上，華為雲副總裁、華為雲EI服務產品部總經理賈永利正式推出了“華為雲EI城市智慧體”，用AI提供更優秀的城市交通、水務、環保、燃氣等方案。
比如，深圳交警正在深圳龍崗阪田43個路口部署EI交通智慧體TrafficGo解決方案，試點線上訊號配時，其中關鍵路口等待時間平均縮短 17.7%——相當於每個60秒的紅燈，你都能少等10秒鐘。
此外，賈永利首次晒出了華為雲過去一年的“成績單”——自2017年9月推出華為雲EI以來，華為雲與客戶在城市、製造、物流、網際網路等8個行業中進行了200多個AI專案落地。
拿網際網路舉例，華為雲和中國相簿、一下科技等廠商合作，通過人工智慧自動幫助廠商對視訊內容進行分析、內容稽核、打標籤。目前視訊場景識別支援365種室內室外場景，Top5精度大於90%。
二、引入AI晶片與全棧方案，更快更強大
在本次華為的一系列釋出中，兩款昇騰AI晶片可以說是最為受人關注的新品，包括面向雲端超高算力場景的昇騰910、以及主打低功耗AI場景的昇騰310。
在這兩款AI晶片的“加持”之下，華為雲的AI計算能力自然也飛速發展。
在搭載昇騰310的高階虛擬機器上，使用者可以獲得比原先高16倍的推理算力；而在搭載昇騰310AI增強型的虛擬機器和容器中，最大推力算力甚至能夠達到512TOPS。
而搭載昇騰910的版本則能夠提供2PFLOPS的最大訓練算力。
光有晶片還不夠，華為雲的AI方案還有一個關鍵詞——全棧。
華為AI全棧解決方案包括：最底層“昇騰”系列AI晶片及AI IP、晶片運算元庫和高度自動化運算元開發工具CANN、跨平臺AI訓練/推理框架MindSpore、一集機器學習PaaS服務ModelArts。
在全棧AI解決方案的配合下，華為雲EI能夠將ImageNet百萬級圖片用128節點Resnet50演算法訓練的時間壓縮到12分鐘——在此之前，行業內最好成績由fast.AI在亞馬遜雲上以128片GPU同時執行取得，需要18分鐘。
三、雙管齊下，得開發者得天下
在人工智慧時代，巨頭們紛紛將目光瞄準了一類人群——AI開發者們。
只有開發者大量聚集的平臺，才能不斷產生生態效應，進而在其上誕生出現象級的產品與應用。隨著AI與雲服務的進一步普及，各大雲巨頭已經打響了一場AI開發者爭奪戰——華為雲自然也不例外。
在2018全聯接大會上，華為雲BU總裁鄭葉來能極大加快AI開發速度的AI全流程開發平臺與工具，包括AI開發平臺ModelArts、視覺AI應用開發平臺HiLens、以及量子計算模擬器與程式設計框架HiQ。
在這其中，AI開發平臺ModelArts所提供的資料標註優化功能尤為值得一提。
在實驗室裡，用於深度學習實驗的資料往往都是已經進過清洗、預處理的“乾淨資料”，研究深度學習的專家學者們可以直接拿來使用。
然而在現實生產環節中則不然，在現實的工廠跟企業當中，存在著大量未經清洗、未經處理的原始資料，調查發現，資料標註與準備竟然佔去了整體AI開發時間的50%，因此也常被人戲稱“沒有人工就沒有智慧”。
因此對於很多企業——尤其是傳統企業——來說，並不是他們不想擁抱AI，也不是他們不會訓練神經網路，而是資料準備實在是太耗時耗力了。
針對這一點，華為雲專門在ModelArts平臺中內建AI資料框架，以AI的機制來治理資料，用迭代訓練來解決標註的資料量問題，尤其適大資料量場景，最終能使得前期資料準備效率提升了100倍。
比如在無人駕駛場景中，一個企業每天生產的資料量超過了40T，如果這40T資料都由人工進行清洗與標註，這個工作量將極其龐大。
華為ModelArts平臺能夠自動取樣、篩選出那些需要人工標註的資料，讓原來40T的工作量降低到1%以內。
據華為雲BU總裁鄭葉來說，這些功能都是華為在和使用者溝通交流過程中一個個發現的。
此外，華為雲還推出了“沃土AI開發者計劃”，分別為開發者、合作伙伴、以及高校的AI開發者們提供支援，其中包括：
1、投入10億人民幣培養高校和研究所的AI人才，並與清華大學、中科院、中國科學技術大學、浙江大學等達成AI合作；
2、為每位AI開發者提供20小時免費線上訓練、提供21天AI訓練營、不定期舉辦AI開發者大賽等；
3、為合作伙伴提供1000+套免費的模型、模組、板卡等開發環境，成立人工智慧加速聯盟，共建聯合創新實驗室等。
四、倡導“普惠AI”，推動AI民主化
除了上文提到的這種種釋出之外，華為雲還專門強調了“普惠AI”的概念——讓AI“平民化、普惠化”，讓所有企業、所有行業、所有開發者都能夠用上AI。
普惠AI的宗旨主要有三“用”：用得起、用得好、用得放心。
“用得起”是降低AI開發難度，比如上文提到的ModelArts平臺能降低資料清洗工作量、提高開發效率等，讓普通的軟體工程師也會使用AI；在某些簡單場景下，華為雲EI甚至可以讓使用者不用寫程式碼也可以完成任務。
“用得好”則是華為打通AI的跨場景應用落地，通過端/雲協同的統一開發框架，讓AI模型靈活的部署到雲、邊、端等場景，讓AI適用於所有行業、所有場景。
“用得放心”則是沿襲了華為雲對於資料安全、系統安全的承諾，並繼續踐行之前的口號“不做應用，不碰資料，不做股權投資”
目前國際上另一位AI巨頭——谷歌，也從很早之前就開始倡導宣傳“AI民主化”、“讓人人都能擁有AI”。
結語：一場國內雲AI大戰即將打響
在2018華為全聯接大會上，我們能夠看到華為雲的幾點發展趨勢：
1）華為雲在集團內部重要性不斷提高，已經成為華為集團將AI能力交付給合作伙伴的重要渠道。
2）華為雲自身全面擁抱人工智慧，從底層晶片到上層軟體，打造全棧AI方案。
3）以開發者與合作伙伴的體驗為中心，推出一系列優化工具與框架；
4）通過雲服務+雲晶片+端晶片+AI框架全棧協同的組合拳打法，讓華為雲開啟了與谷歌等國際AI巨頭的正面PK之戰。
隨著國內雲服務市場日漸開啟，華為與BAT等各大巨頭在其上投入的人力、物力也越來越多，紛紛將雲服務部門提升到了前所未有的高度。可以預見的是，在即將到來的日子裡，一場國內雲AI大戰即將打響。
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