歷史上，AI技術(shù)曾經(jīng)經(jīng)歷兩次寒冬，其原因都在于技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)。自2017年AI技術(shù)進(jìn)入第三次發(fā)展浪潮，這時(shí)產(chǎn)學(xué)各界都在問同一個(gè)問題：這次以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展、企業(yè)需求結(jié)合，從而避免又一次寒冬的到來嗎?
幾年以來，AI技術(shù)也經(jīng)歷了眾多爭(zhēng)議。但可以看到的是，在融入產(chǎn)業(yè)的核心方向上，AI正在越走越遠(yuǎn)。企業(yè)對(duì)智能化的認(rèn)可逐步走高，機(jī)器視覺與智能語音領(lǐng)域的基礎(chǔ)能力大規(guī)模行業(yè)落地。與此同時(shí)，一個(gè)更加關(guān)鍵的問題浮現(xiàn)了出來：AI的目標(biāo)，是成為企業(yè)可調(diào)用的若干基礎(chǔ)能力，還是從深層次幫助企業(yè)完成生產(chǎn)力的解放?
這個(gè)問題直接決定了AI的價(jià)值上限，也決定了云服務(wù)、AI、企業(yè)三者融合的上限。這個(gè)問題的核心，在于AI能否真正融入企業(yè)的核心生產(chǎn)系統(tǒng)。
AI技術(shù)融入產(chǎn)業(yè)核心，可以說是智能化的深海區(qū)，目前還處在探索與嘗試的階段。而這條路上，華為云是走得最遠(yuǎn)的云計(jì)算服務(wù)商之一。從市場(chǎng)數(shù)據(jù)上看，華為云在IDC最新發(fā)布的《2021H2中國AI云服務(wù)市場(chǎng)研究報(bào)告》中，在中國機(jī)器學(xué)習(xí)公有云服務(wù)市場(chǎng)份額排名第一。這說明企業(yè)更認(rèn)可基于華為云提供的AI開發(fā)平臺(tái)來完成復(fù)雜、深度的智能化建設(shè)。其中的關(guān)鍵點(diǎn)，在于華為云提供的AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts。
讓我們從市場(chǎng)、技術(shù)、生態(tài)三方面，透視華為云與ModelArts如何完成這次AI深潛之旅。
AI深海，位于產(chǎn)業(yè)核心
企業(yè)應(yīng)用AI能力的方式主要可以分為兩種：標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)用AI能力，定制化進(jìn)行AI開發(fā)。顯然，標(biāo)準(zhǔn)化的AI能力，比如機(jī)器視覺、語音識(shí)別、NLP等等，都只能解決特定的問題。而想要深度化、常態(tài)化從AI技術(shù)中攫取價(jià)值，企業(yè)不可避免需要進(jìn)行大量AI開發(fā)工作。而越是能夠貼近企業(yè)核心生產(chǎn)場(chǎng)景，激活主干道生產(chǎn)力的AI開發(fā)，越能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來價(jià)值。
或許可以這么說，AI能力調(diào)用是AI的淺水區(qū);AI開發(fā)是中部水域;深入產(chǎn)業(yè)核心的AI開發(fā)、部署就是真正的AI深海。
想要在深海中獲取價(jià)值，企業(yè)一般會(huì)面臨兩種難題：
一是AI開發(fā)的步驟太多，流程太復(fù)雜，涉及從數(shù)據(jù)收集、處理，到AI訓(xùn)練、推理、應(yīng)用等步驟。并且其中每一步會(huì)面涌現(xiàn)出大量新技術(shù)，導(dǎo)致企業(yè)無從下手。每個(gè)環(huán)節(jié)之間的開發(fā)壁壘也會(huì)造成很多麻煩。
二是AI開發(fā)涉及的因素太多。企業(yè)需要充沛的算力、有效的開發(fā)工具、有經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)人才等等條件。任何一個(gè)因素的缺失或薄弱都會(huì)造成整體性的AI開發(fā)困境。
這兩點(diǎn)困難的存在，讓貼近產(chǎn)業(yè)核心的AI開發(fā)變成了一個(gè)“木桶困境”。即使企業(yè)已經(jīng)擁有了眾多能力和條件，還是可能因?yàn)槟硞€(gè)或者某幾個(gè)弱點(diǎn)，導(dǎo)致AI開發(fā)成本激增、上線時(shí)間緩慢、業(yè)務(wù)兼容性差等等問題。
在今天，企業(yè)自行構(gòu)建開發(fā)平臺(tái)并進(jìn)行AI應(yīng)用開發(fā)并不是最優(yōu)解，找到合適的專業(yè)開發(fā)平臺(tái)變得十分關(guān)鍵。通過公有云來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)，正在成為越來越多企業(yè)的選擇。
機(jī)器學(xué)習(xí)公有云：
一條被認(rèn)證的深潛航道
以云底座為依托進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)，相對(duì)來說可以更加合理規(guī)劃資源、靈活接入場(chǎng)景化能力、按需部署算力，正在被越來越多的企業(yè)所接受。從目前市場(chǎng)空間上看，AI公有云上升速度遠(yuǎn)大于其他AI軟件服務(wù)模式。
AI云服務(wù)又分為若干種，其中機(jī)器學(xué)習(xí)云服務(wù)是最能滿足企業(yè)定制化、平臺(tái)化需求的一種，也是最考驗(yàn)云服務(wù)商綜合性AI能力與開發(fā)工具的一種?？梢哉f，機(jī)器學(xué)習(xí)公有云是航向產(chǎn)業(yè)智能化深海區(qū)的最理想通道之一，這一點(diǎn)已經(jīng)被企業(yè)與行業(yè)深度認(rèn)可。
而在這條航道上，華為云已經(jīng)占據(jù)了領(lǐng)先地位。根據(jù)IDC最新發(fā)布的《2021H2中國AI云服務(wù)市場(chǎng)研究報(bào)告》，2021年下半年，華為云在中國機(jī)器學(xué)習(xí)公有云服務(wù)市場(chǎng)份額排名第一。迄今為止，華為云AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts已經(jīng)連續(xù)四次登上該市場(chǎng)榜首位置。
在觀察華為云在機(jī)器學(xué)習(xí)公有云產(chǎn)業(yè)構(gòu)成里，可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)顯著特點(diǎn)：一是增長快，市場(chǎng)份額高速飆升;二是政企客戶高度信任華為云，愿意把最考驗(yàn)綜合能力的政企智能化需求放在華為云上。
在這條關(guān)鍵航道中，華為云究竟是如何完成市場(chǎng)領(lǐng)先的?答案在于兩方面，技術(shù)與生態(tài)。
深海需要“全能潛艇”：
環(huán)環(huán)相扣的AI生產(chǎn)線
前面說過，企業(yè)定制化AI開發(fā)中，步驟多且復(fù)雜是第一難題。尤其是政企為代表的大中型企業(yè)客戶，業(yè)務(wù)流程本身非常復(fù)雜，AI能力需要嵌入到產(chǎn)業(yè)體系中，構(gòu)建全流程工具化是關(guān)鍵。
想要幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，破局方案就是開發(fā)平臺(tái)的技術(shù)升級(jí)，讓開發(fā)走向全流程的自動(dòng)化、智能化。作為中國信通院認(rèn)證的首批全能力域領(lǐng)先級(jí)AI開發(fā)平臺(tái)，ModelArts始終瞄準(zhǔn)著降低開發(fā)門檻，打通開發(fā)流程的目標(biāo)，于2018年首次亮相的ModelArts就在數(shù)據(jù)智能化標(biāo)注、模型自動(dòng)訓(xùn)練等方面為企業(yè)開發(fā)者帶來了一站式開發(fā)體驗(yàn)。幾年以來，連續(xù)升級(jí)的ModelArts在數(shù)據(jù)處理-算法開發(fā)-模型訓(xùn)練-模型管理和部署的AI全生命周期各環(huán)節(jié)不斷豐富產(chǎn)品功能，終于構(gòu)筑起了“AI開發(fā)生產(chǎn)線”。
在數(shù)據(jù)處理階段，ModelArts提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理、智能標(biāo)注能力，節(jié)省了企業(yè)大量重復(fù)勞動(dòng)與開發(fā)時(shí)間;在訓(xùn)練階段，ModelArts可以支持大規(guī)模分布式訓(xùn)練，更加貼近產(chǎn)業(yè)級(jí)AI的開發(fā)需求，并且可以實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)化生成與高度可解釋性，極大降低開發(fā)門檻;在部署領(lǐng)域，ModelArts能夠?qū)崿F(xiàn)全場(chǎng)景按需部署，滿足企業(yè)應(yīng)用AI的復(fù)雜場(chǎng)景需求。
如此一來，AI開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)都可以被ModelArts打通，并且可以完成AI的全周期工作流式管理，從而實(shí)現(xiàn)全流程打通、低門檻、低成本的AI開發(fā)。不久之前，華為云AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts還加入了新的成員：華為云ModelBox AI應(yīng)用開發(fā)框架，為用戶提供應(yīng)用開發(fā)所需的生成、評(píng)估、推理部署能力，幫助開發(fā)者屏蔽底層軟硬件差異，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的一次開發(fā)全場(chǎng)景部署。
想要潛入復(fù)雜、多變、壓強(qiáng)巨大的深海，潛水艇必須樣樣能力具備。想要讓AI走向企業(yè)生產(chǎn)核心，需要的也不是一種技術(shù)、一種產(chǎn)品，而是無數(shù)技術(shù)疊加而成，環(huán)環(huán)相扣的AI生產(chǎn)線。
以生態(tài)聚航程：
構(gòu)建AI深海探索集群
企業(yè)AI開發(fā)的另一個(gè)難題，在于影響因素眾多，企業(yè)需要的支持和幫助也多種多樣。這一點(diǎn)就不能僅僅依靠技術(shù)來解決，而是需要通過構(gòu)建全方位的生態(tài)環(huán)境，讓企業(yè)每一個(gè)需求都可以在生態(tài)中找到答案與幫助。
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，華為云圍繞AI開發(fā)構(gòu)建了豐富立體的生態(tài)體系，與伙伴、用戶、開發(fā)者一起，抵達(dá)產(chǎn)業(yè)智能化的深海區(qū)。
目前階段，華為云構(gòu)筑的AI生態(tài)可以理解為縱橫兩部分。橫向來看，華為云AI Gallery是在華為云AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts基礎(chǔ)上構(gòu)建的開發(fā)者社區(qū)，既解決開發(fā)者需求，同時(shí)也滿足AI生態(tài)中各角色的共享、交易需求，從而實(shí)現(xiàn)AI生態(tài)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)打通，進(jìn)一步降低開發(fā)門檻。
縱向來看，為了深度打通企業(yè)AI開發(fā)需求，實(shí)現(xiàn)定制化AI能力的準(zhǔn)確對(duì)接，華為云發(fā)布了生態(tài)伙伴計(jì)劃D-PLAN。這一計(jì)劃通過與合作伙伴共建AI生態(tài)體系的方式，全方位打通AI開發(fā)中的堵點(diǎn)、難點(diǎn)，以并肩協(xié)作的方式加速AI應(yīng)用落地。
曹操出行是我們經(jīng)常使用的出行平臺(tái)。作為自有車輛的代表性平臺(tái)，曹操出行對(duì)車輛的精準(zhǔn)調(diào)度有著強(qiáng)烈的需求。以AI技術(shù)優(yōu)化車輛配置方案，讓司機(jī)預(yù)判客單量大且不堵車的區(qū)域，顯然是出行平臺(tái)的核心生產(chǎn)能力。但標(biāo)準(zhǔn)化的AI能力難以滿足精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出行供需關(guān)系的需求，于是基于華為云ModelArts ，在華為云D-PLAN的支持下，曹操出行聯(lián)合華為云打造智能調(diào)度解決方案。這一方案在訂單預(yù)測(cè)和車輛調(diào)度方面同時(shí)發(fā)力，優(yōu)化了平臺(tái)的供需調(diào)控能力，促進(jìn)了收益增長。
從最終結(jié)果來看，華為云的AI方案為曹操出行帶來了更短的開發(fā)周期，較比自研路徑來說極大降低了開發(fā)成本，使得訂單預(yù)測(cè)能力和車輛調(diào)度能力的交付周期縮短了30%。并且這一合作充分激活了云服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，利用華為云的計(jì)算能力，使模型訓(xùn)練、部署效率提升了20%以上。最終，曹操出行的司機(jī)可以借助“AI之眼”來預(yù)見哪些地方會(huì)有訂單，并且有效減少司機(jī)空車巡游的時(shí)間。
目前，華為云AI Gallery和他們的AI生態(tài)計(jì)劃D-PLAN已匯聚了5萬多個(gè)AI相關(guān)資產(chǎn)、70多家高校和200多位博士的力量，整體涉及六大行業(yè)、25個(gè)細(xì)分場(chǎng)景。面向企業(yè)AI開發(fā)體量大、需求復(fù)雜，定制化程度高的客觀情況，華為云D-PLAN以更合理、直接的方式進(jìn)行賦能，幫助企業(yè)快速從AI能力中獲取價(jià)值回報(bào)。
面向AI深海區(qū)的挑戰(zhàn)與責(zé)任，華為云選擇了機(jī)器學(xué)習(xí)公有云這條高價(jià)值賽道;培育了AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts這艘全能潛艇;并且通過開發(fā)社區(qū)與合作計(jì)劃，打造了群艦探索的生態(tài)航程。
幾方面的力量匯聚，最終讓華為云獲得了AI市場(chǎng)的認(rèn)可。深海之下，才是智能世界的寶藏所在。
（轉(zhuǎn)載）
