圖片來源:視覺中國
對于如何在一個新市場中搶占先機,已供職華為超過20年的洪方明頗有經驗。
此前,洪方明曾經在華為擔任歐洲地區(qū)多個國家的業(yè)務負責人,經歷過在海外將華為手機從0到1推廣至市場份額領先品牌的過程。如今,洪方明又將在中國地區(qū)接下華為在云、AI 領域新一輪的擴張重任。
11月16日,深圳高交會,剛剛上任的華為云中國區(qū)總裁洪方明首次對外亮相。在對華為 AI 戰(zhàn)略的分享環(huán)節(jié)中,洪方明回顧了今年10月華為全聯接大會上提出的全棧 AI 解決方案,同時再次理清了華為云與華為 AI 在業(yè)務層面的關系。
“華為云憑借公有云將AI技術模板化,以全棧全場景的形式全面部署在云-邊-端?!焙榉矫鬟@樣表示。
而在會后的采訪環(huán)節(jié),洪方明也對鈦媒體等記者表示,他接下的重點工作將會是“整合”,而華為公司也將從研發(fā)、資源、人力等各個方面向云業(yè)務傾斜。
“華為18萬名員工,有8萬人在從事研發(fā)工作。未來五年,華為在研發(fā)的投入每年會保持在150到200億美金,可以說,華為云今天擁有的資源遠遠好于當初手機在海外的情況。”洪方明對鈦媒體說。
華為云中國區(qū)總裁洪方明
回顧華為在人工智能的步伐,可以根據其在應用層面的展現劃分為三個階段。
進入2000年后,在通訊運營領域站穩(wěn)腳跟的華為,開始嘗試用技術解決華為內部運作的自動化及業(yè)務服務問題。任正非曾舉例談到:華為在全球有460萬站點,任何一次的站點作業(yè)都是成本。要通過構建站點信息庫,開發(fā)站點3D掃描能力,把站點勘測簡單化。
2012年,為了應對數據通訊技術的沖擊,華為將內部 AI 能力進行系統(tǒng)整合,于當年6月正式成立諾亞方舟實驗室(其上層為華為總研究院“2012實驗室”),這也成為華為正式投入AI基礎研究的最鮮明信號。在諾亞方舟實驗室中,華為主要進行人工智能算法的研究、管理AI的技術合作、識別AI主要應用場景和需求管理等。
而在今年10月,華為輪值董事長徐直軍在華為全聯接大會中首次公布了華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略,包括全棧全場景AI解決方案、Ascend系列芯片等,也正式標志著華為 AI 從“不對外,全對內”到“聚焦投入,敢于投資”的轉變。
“人工智能在投資充分的情況下不要太沖動,要用先行小步快跑,聚焦在確定性業(yè)務、人工消耗大的項目,寧可做得少一點,先在一兩個點突破殺開口子,集中力量打殲滅戰(zhàn),不要鋪開一個很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化,這會形成全面開花沒有結果的盲動,就有可能滿盤皆輸。”任正非在去年的一次公開講話中表示。
在今年10月華為首次對外公布 AI 戰(zhàn)略時,徐直軍曾將AI 落地的難點歸結為三大主要門檻,分別為:開發(fā)慢、資源貴、人才缺。
對此,華為的應對之舉是發(fā)布了全棧全場景AI解決方案,而這里的“全棧 AI”(鈦媒體曾在此前文章中有過詳述),可以理解為:
1、全棧是技術視角,指包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的技術全堆棧;
2、全場景,指包括公有云、私有云、邊緣計算、物聯網行業(yè)終端以及消費類終端的部署環(huán)境。
3、針對AI人才缺乏的難題,華為云提供豐富的AI功能和API,即取即用,就像造一輛車,你沒必要每一臺都自己重新自己造輪子。華為云還開放了開發(fā)平臺,客戶/伙伴可以利用這些便捷的工具開發(fā)自己想要的AI能力。
可以說,在華為的整套人工智能落地戰(zhàn)略中,全棧 AI 方案通過對底層技術的產品化,將原本具有較高難度的 AI 能力在實施階段降低了門檻;而在完成了技術層面的普惠之后,華為又搭建了一套直接切入行業(yè)的 EI 平臺,以承接不同場景的個性化需求。
2017年9月,華為云EI(Enterprise Intelligence 企業(yè)智能)平臺正式發(fā)布,該平臺包括了基礎平臺服務、通用服務和行業(yè)場景解決方案三類服務,主要面向企業(yè)提供生產效率提升,精細化運營,商業(yè)模式創(chuàng)新等業(yè)務。
目前,華為云 EI 已經上線了16大類超過120款云服務,60+解決方案,涵蓋了從個人到企業(yè)的方方面面。
簡單來說,AI 和數據是華為對內多年的積累,EI 是華為對外輸出的門面。也正因如此,華為掌握的 AI 能力,大部分已在內部應用多年,其技術水平與落地能力是已被驗證過的。
以華為在供應鏈端的智能裝箱、倉儲應用為例,由于華為公司每年處理的物流單數量就多達30萬-50萬,因此對于供貨預估、裝箱管理、區(qū)域分發(fā)等流程,華為已經具備完整的技術支持體系。
根據華為公司透露,目前通過華為云EI服務,根據物品特征提供最佳裝箱方案,可以提升20%的分揀裝箱效率;同時做到集裝箱3D仿真可視,整體利用率提升6%,而使用 EI 進行路徑規(guī)劃,則可節(jié)省例外開銷成本30%。
再拿人工智能領域至關重要的算力資源來說,由于大部分企業(yè)沒有能力訓練自己的AI模型,華為云 EI 可以通過云、端協(xié)同的統(tǒng)一開發(fā)框架,讓AI模型靈活的部署到云、邊、端等場景,并將一些行業(yè)解決方案提前預集成為一個模塊,讓開發(fā)者能夠迅速把產品能力與行業(yè)解決方案對接起來。
以深度學習服務為例,基于軟硬件結合的方案,華為云 EI 可以在對分布式訓練的調度算法,分布式梯度壓縮等進行優(yōu)化后,提供1000+GPU節(jié)點規(guī)模訓練,這就意味著億級圖片規(guī)模的模型訓練,華為云 EI 可以從原來的30天縮短至小時級。
在去年1月華為內部的一場人工智能應用GTS研討會中,任正非曾明確表示過華為落地 AI 的打法,他強調:
“人工智能應該踏踏實實聚焦場景一個個解決,要選擇與場景匹配的相對成熟的算法,不要等平臺和數據底座的成熟,半成品也可以先投入到內部改進的使用,在不斷的實踐和問題解決中打造成熟的平臺和數據底座?!?/p>
深度綁定場景的特性也隨之反映在華為云的 EI 產品線中。
2018年6月,華為云針對交通和工業(yè)分別推出了EI交通智能體和EI工業(yè)智能體,10月,華為云 EI 又發(fā)布了智慧城市解決方案:城市智能體。
相比 BAT 各自在智慧城市業(yè)務中的耕耘,華為的優(yōu)勢一方面體現在過往三十年通信領域的技術積累,一方面是盤踞在各地的 To G 資源。
據鈦媒體了解,華為企業(yè) BG 在2016年就成立了智慧城市業(yè)務部,已經覆蓋全球40多個國家,160多個國內城市,包括北京、深圳、敦煌、濰坊等地均與華為簽署了智慧城市方案的戰(zhàn)略合作。
另據一位華為內部人士對鈦媒體透露,此前華為的智慧城市項目被放在專門的政府事務部門中,隨著華為云的戰(zhàn)略地位上升,智慧城市項目將會和華為云業(yè)務融合。
洪方明也在公開場合強調過政務市場的重要性:“預計2025年,全球AI市場空間將達到3800億美金,其中90%來自于政企市場。未來,政企市場將是云化、智能化的主場?!?/p>
在華為智慧城市項目中,華為云承擔了“技術底座”的角色。其中,云技術要發(fā)揮其計算能力,與邊緣平臺和端側相結合,實現對于人和物體大數據的綜合分析,最終把結果反饋到城市智慧體,這個過程涵蓋了感知、分析、決策、執(zhí)行全環(huán)節(jié),形成了一套智能城市的運作生態(tài)。
以華為云針對城市擁堵提供的解決方案為例。2018年4月,華為云與北京市交管局合作,在北京市海淀區(qū)上地三街與上地東路交叉路口率先試點,利用AI算法實現信號配時優(yōu)化和時段自動劃分。
為了掌握區(qū)域發(fā)車規(guī)律,華為云提出“TrafficGo”方案,采用視頻方式監(jiān)測數據,精準識別整個道路上每一條車道的全量數據,包括過車數量、過車速度、車輛排隊長度等。
同時,華為云通過正反轉視頻提取車流的行車軌跡和轉向信息,在龐大的監(jiān)測數據基礎上,對區(qū)域所有車道的交通流量數據進行協(xié)同計算,實時生成整個區(qū)域全部路口的信號燈配時方案,并通過系統(tǒng)自動推送到交通燈上,實現整個區(qū)域的交通流量最大化。
據第三方公司評估報告顯示,華為云TrafficGo方案應用后,上地三街車流主方向(東西向)平均延誤時間下降了15.2%,平均車速提升了15%。并且,除了主干線以外,附近2條支路上的通行效率也明顯獲得改善,平均延誤時間降低了10~20%。
除了城市擁堵外,華為云還利用監(jiān)控大數據開發(fā)了智慧警務系統(tǒng),目前已協(xié)助深圳龍崗警方破獲多起案件;而針對“兩客一危”車輛,華為云推出了車聯網安全智能防控系統(tǒng),通過車載終端智能識別駕駛員抽煙、打電話、疲勞駕駛、車道偏離等危險駕駛行為。(作者/蘇建勛)