加速AI行业落地华为发布面向工业的智能解决方案“工业智能体”

Mark wiens

发布时间:2023-04-03

加速AI行业落地华为发布面向工业的智能解决方案“工业智能体”

  9月18日,华为云业务总裁郑叶来在2019华为全联接大会上发布华为云工业智能体。华为云工业智能体是华为云面向行业的智能解决方案,是工业智能化升级的新引擎。

  该智能体按工业生产的运营策略,将云边端技术整合,通过人工智能三大引擎—智能认知引擎、智能预测引擎、决策优化引擎对数据和信息进行智能分析处理,驱动物理世界的生产制造更加智能。

  在本次2018年华为全联接大会上,华为也提出了使用AI改善生产力的三大场景。具体来看,AI可在海量重复、专家经验及多域协同三大场景助力行业升级,实现效率提升、专业传承和突破极限。

  其中,海量重复场景主要是指在企业实践中寻找高频出现的重复场景。以德邦快递为例,通过高精度OCR识别快递面单取代纯手工录入。取件时,快递员可拍照或截图,OCR就会自动识别收寄信息并自动录入系统,可处理复杂背景、光照不均、模糊以及图片缺角等问题,减少异常情况的人工处理时间,大幅提升服务效率及用户体验,使得管理成本降低了25%左右。快递行业中,暴力分拣行为一直广受诟病。伤害消费者的权益,且导致大量的货损赔偿。 华为云EI智能分析服务,能够对监控视频进行实时行为分析,自动识别拣货员在拣货过程中出现的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分拣行为。目前德邦快递150个外场3万多个摄像头都已经接入“违规操作AI智能识别系统”,违规操作的小时违规率下降45%。

  专家经验场景是指通过融入专家积累和经验(行业智慧),使AI达到专家助手水平。例如,第三方医学检验机构金域医学与华为云EI合作,首次基于病理形态学,通过深度学习,训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在阴性片判读的正确率高于99%,阳性病变的检出率超过99.9%。这是目前国际上已公布的AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片,平均每例要花费6分钟,而AI识别仅需36秒。

  对于涉及参数众多、依赖关系复杂、维度高的多域协同场景,比如工业生产、比如城市治理、测井油气层智能识别等,尤其是知识图谱、自然语言处理等技术也为这些领域带来了新思路、新方法。

  商业热情:左侧是在2018年以前,我们看到AI的投融资均匀的分布在各个行业或技术领域,那时投融资符合技术热炒的特征。商业冷静:右侧,是从2018年开始到现在,大量的投融资活动围绕在具体的行业场景,而且高度集中在几个头部行业。

  我们认为,计算发展进入了”暴力美学”阶段,算力的需求每年增加10倍左右。从研究上来看,人类对于AI的探索研究逐渐深入,出现了越来越多的新算法和新探索,如AlphaFold、Bert、BigGAN等,对算力的要求呈百倍增长:

  一个有力的佐证是,算力的增长速度与论文的发表数量已呈正相关。从商业应用来看,算力的性价比越高,AI在商业中的应用就会越广泛。

  所以,AI算力也应该如同今天的电力一样便捷,随时可获取。这也回应了两年之前,也是在这里,我讲了一个观点,算力释放算法之美。

  具体来看,AI可在海量重复、专家经验及多域协同三大场景助力行业升级,实现效率提升、专业传承和突破极限。

  其中,海量重复场景主要是指在企业实践中寻找高频出现的重复场景。以德邦快递为例,通过高精度OCR识别快递面单取代纯手工录入。取件时,快递员可拍照或截图,OCR就会自动识别收寄信息并自动录入系统,可处理复杂背景、光照不均、模糊以及图片缺角等问题,减少异常情况的人工处理时间,大幅提升服务效率及用户体验,使得管理成本降低了25%左右。快递行业中,暴力分拣行为一直广受诟病。伤害消费者的权益,且导致大量的货损赔偿。 华为云EI智能分析服务,能够对监控视频进行实时行为分析,自动识别拣货员在拣货过程中出现的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分拣行为。目前德邦快递150个外场3万多个摄像头都已经接入“违规操作AI智能识别系统”,违规操作的小时违规率下降45%。

  专家经验场景是指通过融入专家积累和经验(行业智慧),使AI达到专家助手水平。例如,第三方医学检验机构金域医学与华为云EI合作,首次基于病理形态学,通过深度学习,训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在阴性片判读的正确率高于99%,阳性病变的检出率超过99.9%。这是目前国际上已公布的AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片,平均每例要花费6分钟,而AI识别仅需36秒。

  对于涉及参数众多、依赖关系复杂、维度高的多域协同场景,比如工业生产、比如城市治理、测井油气层智能识别等,尤其是知识图谱、自然语言处理等技术也为这些领域带来了新思路、新方法。

  华为云以行践言,以华为云AI能力辐射10+行业,包括城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景,500多个项目,携手合作伙伴,逐渐帮助企业走向智能化升级之路。华为本身就是一个全球领先的电子制造行业的领导者,我们清楚工业场景下需要解决什么问题。

  500多个项目的实践,加上我们数百个参与项目的AI科学家、数学家对项目实践进行复盘、总结,我们发现任何一个行业AI项目要落地实施,不仅仅是AI技术平台和企业两方能完成的,需要多个角色共同完成,我们可以看图上的角色模型:即涉及行业落地的应用场景、应用相关的ISV、应用相关的设备或流程,以及AI平台提供方。

  进一步,从实践中来再到实践中去,我们在这个角色模型中,发现了,一个成功的AI项目,有四个要素分布在不同的角色中,即:明确定义的场景、触手可及的算力、持续进化的系统、组织人才的适配

  参照这个角色模型以及影响项目成功落地的四个要素,我们就清楚裂谷在哪里、以及如何去跨越,而不至于掉坑里。

  首先要明确该场景核心要解决的问题是什么,是质量、成本还是效率问题。其次,解决的问题要有清晰的边界,要便于用数学去刻画和表达。再次,这个场景应该是一个闭环的、可以预测的,不能是开放不可预知的。最后,要具备解决这个问题需要的充足和完备的数据与行业知识。

  三联虹普场景看似复杂,但属于恰恰是可以明确定义的,合成纤维质量检测是非常复杂的,如何用AI提升质量检测和染色调色、实现商业价值。

  河流治理项目,一开始大家期望比较高,但落地过程中发现场景太复杂,需要识别抛物,泼洒,漂浮等各种场景

  而且复杂的自然环境场景,天黑、雨天等场景下与人的行为交织,更增添了场景识别的难度, 导致场景很难识别。

  客户有经过思考深入,治理决心很大,不断的调整,和项目组的努力,克服困难,不断调优算法,识别率从50%提高到了80%。

  我们发现,当前算力不充沛、不经济、难获取,导致企业、政府、高校、科研机构缺乏足够的算力。以华为为例,在公司内部目前日均AI训练作业任务超过4000个、3.2万小时, 而且还有大量的作业在排队。

  分享个段子,因为工作时间任务太多资源不够,我们鼓励错峰训练,也就是鼓励大家把训练任务放到晚上下班后,所以不少博士晚上下班前,不是退出ModelArts平台,而是在ModelArts上启动自己的模型训练任务错峰计算,这样在第二天白天高峰前能看到AI训练的结果。

  基于Atlas 900的华为云EI集群服务,是当前全球最快的AI训练集群,代表了当今全球的算力巅峰。

  胡总上午刚发布,我们这里进一步阐述。EI集群服务由数千颗昇腾910 AI处理器构成, 通过华为集合通信库和资源调度系统,及超高速的训练数据缓存,充分释放昇腾910的强大性能。其总算力达到256P~1024P FLOPS @FP16,相当于50万台PC的计算能力。

  华为云EI集群,只需59.8秒即完成典型网络ResNet-50的训练,比第2名快15%.本次测试华为基于“ResNet-50”和“ ImageNet-1k数据集”,数据集包含128万张图片,top1精度为75.9%

  加速科学研究与商业创新:提供更快的图像、语音等AI模型训练,让人类更高效地探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油,加速自动驾驶的商用进程。

  传统的IT基于明确的需求与规则,确定性强,开发与生产是可以分开。而目前的AI,特别是深度学习是基于统计计算,基于有限数据集开发的模型,并不一定能在运行时满足所有环境变化。为此构建把生产运行与开发训练闭环的在线系统就非常关键。有了这样一个系统,通过数据闭环下的在线学习能力就能让模型,持续适应环境的变化,持续优化,成为真正可以进化的AI。

  ModelArts通过AI持续迭代框架,提供端边协同能力,加速企业AI化进程;在自动数据增强上,如训练一个OCR单据模型,只需要少量几张图片使用自动数据扩充到上千张,实现同样精度,节省人力80%以上;同样通过模型自优化的框架,使用多元搜索能力,比专家的模型还提升了8个百分点,同比业界自动调优最好水平(91%)也提升了6个点;在自动驾驶领域通过在线的闭环能力,可以实现模型每天更新(原来每周更新一次)。

  我们在本次全联接大会第三天,面向开发者,会全新发布ModelArts2.0新特性,请大家关注。

  我们认为,AI要改变世界,首先要改变人的认知。AI的智慧来源于人类智慧数字化,要遵重以人为本的初心。

  华为云提供了ModelArts一站式开发平台,来管理AI应用开发,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

  而对于有行业经验的专家,通过AI+专家协同,我们在AI落地的过程中通过决策规则的透明,让AI的更好的辅助专家决策,从而更容易被接受。

  而从企业组织和流程改变开始,不能用传统IT的模式来使用AI,AI需要相适配的人才,组织,流程来充分发挥效力。

  我们把商业AI成功的4个要素,打造成了面向行业的智能解决方案,尤其是针对工业制造,来解决行业AI的应用落地,跨越AI的商用裂谷。

  按工业生产的运营策略,将云边端的技术整合,通过人工智能的智能认知引擎、智能预测引擎和决策优化引擎对数据和信息进行智能分析处理,驱动物理世界的生产制造更加智能。AI能够在工业领域得到很好的运用离不开各行各业的合作伙伴, 华为云,希望联合越来越多的合作伙伴、通过工业智能体加速行业AI项目落地,让业务愿景成为现实

  2) 与三联虹普合作,使用智能体的智能预测引擎,在生产过程种动态匹配客户需求,让客户需求匹配率提升了28.5%!

  3)我们与鑫磊集团合作,使用智能体的智能优化引擎,将AI能力引入配煤环节和焦炭生产质量预测,真正让AI成为帮助配煤师傅的利器,准确率超过95%,实现每百万吨焦炭节省成本超过1000万人民币以上。

  华为云工业智能体在能源、矿业、焦化、电力、水泥、化纤等多个工业行业都能落地,真正将AI引入行业,加速工业智能化升级!

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