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AI落地行業新路徑:華為發布智能體參考架構和知識計算解決方案


今天,在華為全聯接2020上,華為推出了針對政企智能升級的智能體(Intelligent Twins)參考架構和基於AI開發平台ModelArts打造的知識計算解決方案,為人工智能落地各行各業提出了新的解法。

數字化轉型和智能升級的浪潮席捲而來,但在數字化轉型和智能升級過程中,各行各業會遇到諸多挑戰,包括:

  1. 來自於邊端側的挑戰。 終端種類繁多,環境千差萬別,如何把這些複雜且孤立的終端有機協同起來,並實現軟件和算法的持續升級迭代,讓數據與智能可以流動起來?
  2. 聯接的挑戰。 現有的物理聯接不能滿足行業場景的多樣性需求,包括帶寬、時延、聯接數及行業規範。 數字世界需要聯接人、聯接物、聯接應用、聯接數據。
  3. 應用與數據的挑戰。 如何打破數據孤島,實現各個部門數據的互通? 如何讓新老應用互通,並協助老應用進化,同時讓新的應用開發更簡單?
  4. AI應用需要與行業知識結合。 但常常懂AI的不懂行業,懂行業的不懂AI。

隨著聯接、雲、AI、計算與行業應用的融合創新,這些挑戰有了新的解決思路。

智能體:智能升級參考架構

智能體是華為針對政企智能升級提出的系統化參考架構,以雲為基礎,以AI為核心,通過云網邊端協同,構建一個開放、立體感知、全域協同、精確判斷和持續進化的智能系統,各行業可以基於智能體打造自己的智能方案。

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華為雲與計算BG總裁侯金龍發表主題演講

華為雲與計算BG總裁侯金龍在主題為“打造行業智能體,共建全場景智慧”的演講中表示:“產業界正處於從政企上雲向政企智能升級、從單場景AI創新向全場景智慧的轉變過程。智能體深度融合’5機’,是云網邊端協同的一體化智能係統,能感知、會思考、可執行、能進化。我們將攜手廣大夥伴通過智能體加速政企智能升級,做大蛋糕,一起發展軟件和服務產業,開拓邊緣計算產業新藍海。”

本次正式發布的智能體由智能交互、智能聯接、智能中樞、智慧應用四層組成:

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智能升級參考架構圖

  • 智能交互:智能交互是智能體的“五官”和“手腳”。 它聯通物理世界和數字世界,讓軟件、數據和AI算法在雲、邊、端自由流動。 智能交互的核心技術是邊雲協同操作系統IEF。 IEF可以對接各種操作系統,包括華為剛剛在HDC上發布的最新鴻蒙操作系統,可以讓鴻蒙生態方便地接入華為雲。 華為已將IEF的內核KubeEdge開源並貢獻到CNCF基金會,目前KubeEdge是邊緣領域熱度最高的開源社區,已有500多位核心貢獻者。

  • 智能聯接:智能聯接是智能體的“軀幹”,聯接智能中樞和智能交互,通過5G等物理聯接實現無縫覆蓋,萬物互聯,以及應用協同、數據協同與組織協同。

  • 智能中樞:智能中樞是智能體的“大腦”和決策系統。 基於雲基礎設施,賦能應用、使能數據、普惠AI,支撐全場景智慧應用。 混合雲是構建智能升級的理想底座,而AI技術通過沉澱行業知識,可加速主業務流程創新。

  • 智慧應用:智慧應用是智能體的價值體現。 需要由業務部門、IT部門、合作夥伴一起深度參與,只有聚焦業務部門關心的問題和場景,才容易打造出更有價值的智慧應用。

智能體在華為的實踐

據侯金龍介紹,華為自身的數字化轉型就採用了智能體的架構。

在智能交互方面,通過IEF把攝像機、智慧屏、傳感器等600多萬交互設備連接起來,實現了邊緣智能化。

在智能聯接方面,引入WiFi 6和5G,覆蓋了所有園區。 通過WeLink聯接近20萬員工,超百萬的合作夥伴和客戶。

在智能中樞方面,華為所有的資源和數據在華為雲上匯聚,IT能力在雲上提供服務。 同時,將AI引入華為的所有主業務流程。 目前已經在200個場景應用,如銷售、研發、製造、供應等,創造了超過8000名數字員工。

基於華為的智能體實踐,侯金龍分享了三點經驗:

  • AI已經具備進入所有業務主流程的能力。

  • 聚焦場景很重要,從Top場景切入,尤其是海量、重複、複雜的場景效果最好。

  • 業務部門的深度參與是關鍵。

除了華為自身的實踐外,智能體也已經在600個項目中進行探索和實踐,廣泛應用於政府與公共事業、交通、工業、能源、金融、醫療、科研等行業。 在會上,深圳市與華為宣布共同啟動鵬城智能體建設。 鵬城智能體將以“數據”為基礎,融合5G、雲計算、物聯網、大數據、人工智能、區塊鍊等新一代信息技術,建設“數基、數網、數紐、數腦、數體”系列工程,打造數據驅動的、具有深度學習能力的城市級一體化智能協同體系,把深圳建設成“數字中國”城市典範。 此外,深圳市政務服務數據管理局、中國石油大學、中國第一汽車集團有限公司也一一分享了智能體在油氣、製造等行業的應用實踐。

AI落地行業新解法:知識計算

隨後,華為雲人工智能領域總裁賈永利發布了基於AI開發平台ModelArts打造的全生命週期知識計算解決方案。

“600多個項目實踐經驗表明,AI一旦進入企業的核心業務系統就能創造更大價值,但行業知識與AI技術的結合是最大難點。”賈永利表示,AI作為智能體參考架構的核心,在幫助政企、行業構建全場景智慧上將發揮關鍵作用,借助華為雲知識計算解決方案,企業可以打造自己的知識計算平台,釋放知識的力量,推動AI進入核心業務系統。

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賈永利表示,2018年華為發現,AI的落地一定要圍繞一個數據與價值驅動的確定性場景展開,具體又可以分為海量重複場景、專家經驗傳承場景和多域協同場景。 “這一點在今天看來依然非常重要。”賈永利說。

然而,有了明確定義的場景,是否就能確保AI成功落地呢? 華為從大量項目實踐中發現,還有另外三個要素事關能否跨越行業AI商用裂谷,包括:行業不缺數據但是缺少充足的AI算力、AI落地過程中需要持續迭代和演進、落地過程涉及組織和人才的匹配。

隨著人工智能在行業進一步深化,行業知識如何與AI結合成為核心焦點。 在華為看來,依托知識計算,是一個可行的解決方法。

賈永利指出,知識計算是把各種形態的知識,通過一系列AI技術進行抽取、表達、並協同大量數據進行計算,進而產生更為精準的模型,再次賦能給機器和人的一種全新方法。

據介紹,華為雲知識計算解決方案以ModelArts AI開發平台為基礎,包含知識獲取、知識建模、知識管理以及知識應用四大模塊,覆蓋知識在企業的生產環節中應用的全生命週期。

其中,知識獲取是知識計算的起點,需要對多種模態數據進行解析和處理,這是數據轉化為知識的第一個關鍵階段;然後就可以對初級的知識,根據業務場景進行知識建模,比如工業中的模仿學習、知識圖譜的構建等;知識建模後,還需要強大的知識管理能力,包括自動化的更新、衝突管理、質檢控制等;在知識應用模塊,提供高並發的實時查詢、搜索、推薦等基礎能力,和知識推理、預測等高級能力,匹配企業多樣化的應用需求。

“今天,很多行業如果要提升1%的產品質量或降低1%的成本,需要的代價非常巨大,已經達到極限。”賈永利表示,採用知識計算的方法,通過知識驅動和數據驅動的融合,可以極大提升工業過程控制的精度,實現全局最優,產生巨大威力,在鋼鐵、水泥、玻璃、化工等眾多流程型行業擁有廣闊的天地。

目前,石油、汽車、醫療、化纖、煤焦化、鋼鐵、交通等行業已有企業基於華為雲知識計算解決方案打造自己的知識計算平台,用於研發、生產、運營、銷售、售後服務等企業核心流程。

賈永利最後強調,相信AI知識計算將深度改變知識的使用方式,再次釋放知識的強大力量,賦能千行百業再次騰飛,華為願意與行業客戶、夥伴一起構建行業AI知識計算平台,共建全場景智慧、創造行業新價值。

華為全聯接首日報導:

《華為:寧可向前一步死,絕不退後半步生》