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本次大会上,华为轮值董事长徐直军首次发布华为AI战略与全栈全场景AI解决方案,其中包括全球首个覆盖全场景人工智能的华为Ascend(昇腾)系列芯片以及基于华为Ascend(昇腾)系列芯片的产品和云服务。这是华为考虑到全行业超大动态、超宽范围的需求所做出的技术乃至整个生态层面的应答。
十大变革,驱动华为的五大AI战略
数字化升维,智能纪降临。华为预测,到2025年全球智能终端将达到400亿,智能助理普及率将达到90%,企业数据使用率将达到86%,智能将像空气一样无处不在。AI作为一种新的通用目的技术,人工智能将改变每个行业和每个组织。
要想开创未来,唯有主动的改变才能实现期待的变革。华为轮值董事长徐直军在大会上分享了十个有关人工智能技术、人才和产业的重要变革方向。
改变之一:缩短训练模型的时间
按照目前的技术水平,训练某些复杂模型时往往需要数天甚至数月,而成功的创新发现往往需要多次迭代,这种训练速度严重制约了应用创新。
华为认为,未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内完成。
改变之二:充裕经济的算力
算力是AI的基础,但目前的算力非常昂贵,是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下AI大发展的主要驱动因素,那么,算力的稀缺和昂贵正在成为制约AI全面发展的核心因素。
华为认为,算力应该是充裕且经济的,并且这种需求应该尽快实现。
改变之三:人工智能要适应任何部署场景
混合云已经成为企业采用云服务的主要模式,当前的AI主要在云,少量在边缘,与企业的业务环境的结合有待进一步深入。
华为认为,未来AI将无处不在,要能够部署在任何场景,并确保用户隐私得到尊准和保护。
改变之四:更高效更安全的算法
算法是推动AI发展的另一个主要动力,但目前运用的主要算法多诞生于1980年代。随着AI的广泛普及,这些算法的不足愈发明显。
华为认为,未来的算法,要能够基于更少的数据需求,即数据高效。也要能够基于更低的算力和能耗,即能耗高效。同时要解决自身的安全问题,并实现可解释等等,这都是AI全面发展的重要技术基础。
改变之五:更高的自动化水平
今天的人工智能,自身还需要大量的人工,特别是在数据标注环节,今天甚至还诞生了一个新的职业叫“数据标注师”。有人调侃说,今天的人工智能,是没有“人工”就没有“智能”。
华为认为,应该大大提升AI自身的自动化水平,比如在数据标注、数据获取,特征提取,模型设计和训练等环节,要实现自动化或半自动化。
改变之六:模型要面向实际应用
2018年6月,伯克利大学的助理教授 Benjamin 等发表了一篇题目奇怪的论文--《CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10?》
该论文指出,在CIFAR-10分类器上测试准确度出色的模型算法,却在作者创建的与CIFAR-10非常接近的另一测试集上出现了偏差,分类识别准确率下降了5-15个百分点不等。这也就意味着,这个模型算法的可用度大幅度下降。
由此,可见当前很多优秀的模型算法,更多的是“考试”优秀,还未达到“工作”优秀。
华为认为,未来的模型必须实现工业级的优秀,即满足工业生产的需要,而不仅仅满足于测试集上“考试”优秀。
改变之七:模型更新
模型的准确率并非是一成不变的,而是会随着数据分布、应用环境和硬件环境的变化而变化,始终保持准确率在期望的范围内对于企业应用是必须的。但目前的模型更新是非实时的,依赖人工周期性的更新,因此是一个半开环的系统。
华为认为,未来的模型要能及时适应各种变化,实时更新,实现闭环系统,保证企业AI应用始终处于最佳状态。
改变之八:人工智能要多技术协同
每一个通用目的技术,只有与其它技术充分协同配合,才能发挥到极致,创造巨大的经济价值。AI也不例外,但在目前我们探讨AI时,更多的是仅仅聚焦AI本身。
华为认为,AI需要与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库等技术充分协同,如此才能发挥更大价值。
改变之九:人工智能要成为由一站式平台支持的基本技能
今天,AI还是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作,成熟、稳定、完善的自动化工具还比较缺乏,获得一个AI模型还是一个非常复杂,耗时耗力的事情。
华为认为,应该有一站式平台,提供必需的自动化工具,让AI应用开发更容易,更快捷。从而,使AI成为所有应用开发者甚至所有ICT技术从业人员的一项基本技能。
改变之十:以AI的思维解决AI的人才短缺
AI人才的短缺,特别是数据科学家的缺乏,一直是业界顾虑较多的一个制约因素。
解决之道应该是,以AI的思维解决AI的人才短缺。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的AI平台和工具服务,以及提供培训教育,培养大量的数据科学工程师,使他们能完成大量基本的数据科学相关工作。
徐直军表示:“这十个改变,一定不是AI技术、人才、产业发展的全部,但都是未来发展的重要基础。同样,这十大改变,既是华为对AI产业发展的期望,也是华为制定AI发展战略的源动力。”
基于这十大改变,华为的AI战略具体包括五大方面:
投资基础研究:在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗) ,安全可信、自动自治的机器学习基础能力。
打造全栈方案:打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案,提供充裕的、经济的算力资源,简单易用、高效率、全流程的AI平台。
投资开放生态和人才培养:面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作。
解决方案增强:把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力。
内部效率提升:应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量。
以全栈的能力、全场景的产品/服务,实现智能无所不及,实现普惠AI
在本次大会上,华为发布了全球第一个覆盖全场景的人工智能 IP和芯片系列:Ascend(昇腾)系列芯片。该芯片具备横跨云、边缘、端全场景的最优能效比(Tops/W ),无论在极致低功耗的场景,还是极致算力的数据中心场景,Ascend系列都将提供出色的性能和能效比。同时,Ascend基于统一架构的全场景覆盖能力,将大大便利AI应用在不同场景的部署、迁移、协同。
华为本次发布的Ascend(昇腾)系列芯片包含Ascend 910(华为昇腾910)和Ascend 310(华为昇腾310)两款芯片,能够大大加速AI在各行业的切实应用,也标志着华为的AI解决方案在底层芯片级实现了业界领先。
华为的全栈全场景AI解决方案还包括:芯片算子库和高度自动化算子开发工具——CANN;支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架——MindSpore;以及提供全流程服务(ModelArts),分层API和预集成方案的应用使能。
华为在业界率先实现全栈和全场景AI解决方案。所谓全栈,是技术功能视角,是包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案;所谓全场景,是包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。
徐直军表示:“全场景意味着华为有能力实现智能无所不及,构建万物互联的智能世界。全栈意味着华为有能力为AI应用开发者提供强大的算力和应用开发平台;有能力提供大家用得起,用得好,用的放心的AI,实现普惠AI。”
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