雲端計算賦能人工智慧，“普惠AI”將是下一個風口嗎？
在剛剛過去的一個月裡，科技圈最熱的新聞主角莫過於華為。自今年5月華為副總裁、華為雲BU總裁鄭葉來在2018數博會上提出“華為雲普惠AI”的概念併成為國內第一批試圖把AI門檻降到最低的先行者後，在9月舉行的世界人工智慧大會上，他繼續強調華為的願景是為社會提供“高而不貴”的普惠人工智慧。隨後，在10月舉行的華為全聯接大會中，華為首發人工智慧發展戰略和解決方案，通過構築人工智慧全棧、全場景的解決能力，幫助行業解決算力難題，為萬千企業提供驅動力量，讓“普惠AI”走進現實。
華為公司副總裁、華為雲BU總裁鄭葉來
同時，華為雲發起的關於“普惠AI”的話題，引發了政產學研各界人士的熱烈探討。華為雲聯手新華社、中國傳媒大學，以 “眾說普惠AI” 為主題，訪談10餘位人工智慧領域的大咖、100多位企業主、1000餘名開發者，以及數千名高校學子，知乎、果殼、CSDN等社群平臺上關於“普惠AI時代來臨，開發者如何向AI開發轉型”的話題也吸引了數以萬計的不同領域人士關注與參與。從此次大討論的結果來看，普惠AI的提出確實聚集了相當的人氣，也滿足了眾多中小企業和開發者團隊的急需，但未來如何還需要落地看實踐。
一、普惠AI既是目標也是趨勢
事實上，關於“普惠AI”的觀點並非由華為最早提出。原谷歌雲長門人李飛飛也曾提出過“讓人工智慧民主化”的觀點，並推出AutoML，致力於降低開發者試用人工智慧的門檻。AI適用於大部分的經濟生產活動，將會助力眾多行業在效率上產生倍增效應，從這個角度講，無論是華為雲的“普惠AI”還是李飛飛的“AI民主化”戰略，都是大公司具有遠見的正確選擇。
除了大公司，國家隊也早已展開行動。今年10月12日，“國家人工智慧基礎資源公共服務平臺”在北京釋出。該平臺由中國科學院重慶綠色智慧技術研究院與重慶雲從科技共同打造，擁有人臉識別、語音識別等人工智慧基礎功能，併疊加了智慧軌跡追蹤、物聯網服務等20類應用層服務，將面向全行業提供人工智慧應用服務。
早在去年3月，國家發改委就確定雲從科技與百度、騰訊、科大訊飛等知名企業一起，承擔國家“人工智慧”的重大工程——“人工智慧基礎資源公共服務平臺” 建設任務。截止目前，雲從科技的服務平臺已實現了包括金融服務、公共安全、智慧製造、智慧教育在內的各領域應用。在試營運期間，為200多家企業提供服務，日均呼叫次數超過1.5億次。
由此可見，“普惠AI”一定是趨勢，讓AI普及，並在全社會廣泛地應用也是國家和企業巨頭的一個很重要的目標。那麼，AI究竟要如何普惠呢？
二、普惠AI仍面臨諸多問題，最終還要看公司實力
在9月舉辦的AI WORLD 2018世界人工智慧峰會嘉賓訪談環節上，包括周志華教授等六位嘉賓談到了如下幾點：
普惠AI需要降低門檻，從AI的基礎要素資料、演算法、算力三個層面入手
杜克大學副教授、IEEE Fellow陳怡然認為，實現普惠AI要降低門檻，主要包括三部分：
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第一部分是資料的來源，資料本身要質量高，成本要低；
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第二部分是演算法，因為現在的演算法都需要人去設計，聘用優秀的演算法工程師是很貴的，並且在訓練過程中也需要調參，這個過程的成本也很貴；
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第三部分是計算的能力，消耗了大量計算的平臺，對做AI晶片有需求，最終把價格降下來。
杜克大學副教授、IEEE Fellow陳怡然
普惠AI的實現過程是解決上述三大問題的過程，這三個問題也都有辦法可以去實現。比如資料問題，若想把它成本降下來，就需要把資料要流轉起來，要更多的人去分享。但是分享資料又面臨著新問題：資料需要一個什麼樣的激勵機制，使得有資料的人願意把它分享出來，而且分享過程中又不影響對資料安全的顧慮。演算法也是一樣，如何在昂貴的演算法生成成本下，使得演算法本身能夠讓更多的人去使用。另外，計算的安全性、可靠性以及對隱私的保護等，也是AI普惠化過程中面臨的問題。
目前，谷歌雲的AutoML平臺、微軟Azure開放的認知服務API介面以及華為雲普惠AI，都是企業推動降低AI門檻的舉措，在資料、演算法、算力等層面做了有益探索。
普惠AI需要完善工具，提高可用性與可教授性
對於華為雲提出了“普惠AI”的概念，讓每家公司都“用得起、用得好、用得放心”的願景，CMU機器學習系創始人、著名教科書《機器學習：一種人工智慧方法》作者Tom Mitchell教授表示“完全同意”，同時他還補充了一點，“那就是’teachable’——未來人人都應該能夠教授AI做自己想讓AI做的事情。”
例如，現在的智慧手機有很多功能，比如日程提醒、計時器，但是，還有更多的功能手機本身是可以實現的，只是沒有人去開發相應的應用程式。“舉個例子，如果今天我上班的路上發生了擁堵，那就提前叫醒我，”Mitchell教授說：“這個功能從技術上講是可以做到的，因為手機能夠獲取實時的道路交通訊息，也能夠提醒我幾點出門，但是，還沒有人開發一個專門的功能將這兩者結合起來。”
因此，如果未來AI能夠讓每個人都“用得好”，就還需要“教得會”，也即具備能夠通過自然語言理解人意圖的能力。這樣，不同的人可以讓他們的AI分別去實現他們各自特定的需求，哪怕出廠配置是完全一樣的。
普惠AI需要做到安全性，確保AI是有益的
MIT終身物理系教授、《生命3.0》作者Max Tegmark同樣認為華為雲讓AI“用得起、用得好、用得放心”的想法很好，而且這些事情或多或少也會自然而然地發生，市場將帶來越來越多均價更低、更普適的AI。但更重要的是，確保AI是“有益的”。
Tegmark說：“現在有的AI安全問題非常困難，或許需要30年才能攻克，而且我們必須現在就開始著手解決它們。”
不久前，Tegmark創辦的未來生命研究所發起抵制AI武器化的行動，包括馬斯克和哈薩比斯在內的2000多名AI學者在斯德哥爾摩IJCAI上籤署宣言，讓AI的安全性話題再度受到關注。
倫敦大學學院（UCL）計算機科學系教授汪軍
倫敦大學學院（UCL）計算機科學系教授汪軍也認為，普惠AI的安全性非常重要，這包括兩個層面。
第一個層面是魯棒性，當使用AI的時候，在一些特殊的環境下，AI是不是還是比較好的狀態。有時候在實際應用中和在訓練情況下AI的反應是不同的；另一個層面就是通常意義上講的安全。另外，還需要注意演算法的偏見。比如推薦系統的演算法是不是都照顧了所有人，而不是在推薦的時候只是偏向於男性或者女性或者某些年齡段，需要考慮公平性。
此外，如何讓中小企業在實現自身發展情況下逐漸向人工智慧轉型也存在難度。 普惠的發展來自於大眾接受程度、技術開發的可接受程度、相關產品的應用普及程度，普惠的東西一定是大眾化的，而不是特別的“陽春白雪”。
人工智慧作為一項相對尖端的技術，從“廟堂之高”到觸手可及需要特別的推動力。論壇上，很多網友認為，如果有一個大平臺作為中流砥柱，為開發者和其背後的公司業務，提供了一個計算平臺，使底層、演算法、資料維護等等重型投入因素都不再是困境，只需要做好應用層的開發，這或許才是AI在向各個行業進行賦能的過程中的一個最優解。
在這方面，大企業可以發揮很大的作用。正如谷歌、微軟、華為、騰訊等知名企業正在做的一樣，可以通過自身龐大的業務體系為整個人工智慧行業提供廣闊的應用空間，從而從底層到應用層構建成一整套AI系統，這也就真正完成了AI普惠。
三、普惠要從人才培養做起
人工智慧的發展充滿挑戰，姚期智教授就曾指出，我們中國現在還沒有出現一個大的AI系統，可以實現不同領域的廣泛應用，系統工程會是下一個階段的重要壁壘。
很多人都認為，人才培養依然是未來很重要的基本問題之一。未來的開發者不僅要學會Python這樣的AI開發主要程式語言，還需要擁有更好的演算法基礎，也需要具備生物學、心理學和哲學知識等等廣博的知識，這勢必會成為未來企業巨頭推動AI普惠中的重要長期建設內容。
華為沃土AI開發者使能計劃啟動
正因如此，此次華為全聯接會議上同時還推出了“沃土AI開發者計劃”，分別為開發者、合作伙伴、以及高校和科研機構提供支援。
在面向高校和科研機構方面，該計劃的主要內容包括：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；聯合高校與科研機構開發AI課程，幫助出版圖書和教材，支援人才培養及科研探索；在學科建設方面，幫助高校和科研機構建設AI學院、研究院，協助建設人工智慧實驗室，協助參與教育部AI相關的產學育人專案；在人才認證方面，協助培養AI教師，高校和科研機構的學生可通過考核獲得華為AI證書；在開放平臺和社群方面，幫助加入華為雲開放社群，構建高校和科研機構與華為AI專家的交流平臺； 在科研及產業學術探索方面，高校和科研機構可優先獲得華為AI平臺的算力和技術。高校和科研機構加入華為沃土AI開發者使能計劃，可以獲取人才培養和科研探索的支援，通過華為雲官方郵箱就能進行申請。
四、雲服務商的AI爭奪戰已經打響
今天的雲端計算服務市場，距離亞馬遜 AWS 上線已經十二年，距離微軟前 CEO 鮑爾默要“All in”雲服務也已經快十年，但云計算服務市場依然保持著快速增長。2017 年公有云服務市場規模為 1535 億美元，而市場調研機構 Gartner 預測，2018年，市場規模將上漲 21.4%，達到 1864 億美元。
不過 Gartner 同樣認為，如今的“雲戰爭”來到下一個階段，“企業所有內部的應用都會部署在雲上，也就是說雲已經不是一個戰略問題，雲是一個戰術問題。”是否佈局雲，如何佈局雲已經不再有太多爭議，而對雲服務提供者來說，如何利用雲服務好企業，才是下一階段的競爭重點。
這一階段被稱為 Cloud 2.0時代。華為雲BU總裁鄭葉來曾概括 Cloud 1.0 到 2.0 時代的變化：“從通用硬體到專有硬體，從資源型服務到能力型服務，從人口紅利到資料紅利，從依賴平臺流量到自主整合渠道。”
同時，人工智慧技術推動了這一變化的到來。人工智慧和機器學習是近年來最熱的技術應用，鄭葉來認為，人工智慧的發展帶來了Cloud 2.0 一系列的變化，它讓“訓練”變成可能，通過訓練，人工智慧可以更瞭解人，提供更到位的服務。而人工智慧是算力、演算法和資料的結合，計算能力是華為的強項，演算法上華為也在加大研發投入。
根據華為2017年報，公司總人數的45%為研發人員，2017年研發費用支出為人民幣897億元，約佔總收入的14.9%。近十年累計投入的研發費用超過人民幣3,940億元。此次華為全聯接大會上所公佈的通過雲服務+雲晶片+端晶片+AI框架全棧協同的組合拳打法，也讓華為雲開啟了與谷歌等國際AI巨頭的正面PK之戰。
目前在國際上，包括谷歌、微軟、亞馬遜在內的很多國外雲服務廠商已經早早開始佈局AI市場，特別是谷歌的AI戰略非常清晰，通過TPU提升其雲服務的使用者粘性，並得到了很好的效果，在海外市場對亞馬遜的領導地位發起了衝擊。而在國內，目前大部分雲廠商的AI戰略仍然與雲業務本身結合不夠緊密，處於可有可無的狀態中。在公有云市場未能搶得先機的華為雲，這次在AI領域率先構建了普惠AI雲平臺，接下來會有哪些雲端計算公司跟上，又通過什麼構築自己的AI護城河，我們將拭目以待。