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华为|华为云不走寻常路：AI如何让企业更智能？

_原题为 华为云不走寻常路：AI如何让企业更智能？
人工智能已经从科幻化的名词走进了人们的日常生活 。
7月27日 ， 华为云举办TechWave人工智能专题日 ， 与政企、科研机构和学术界等代表 ， 共同探讨人工智能前沿技术、行业优秀实践 ， 以及如何推动实现普惠AI 。 比如 ， 深圳机场不仅实现了人脸识别、一证通关 ， 还在智慧机位分配中运用了AI技术 。 在华为云的支持下 ， 深圳机场基于大数据和AI实现机位资源调优 ， 提高廊桥机位的使用效率 ， 降低旅客乘坐摆渡车的时间 ， 预期可以让机场的靠桥位数量至少提高10个百分点 。
华为|华为云不走寻常路：AI如何让企业更智能？
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从右至左：华为云人工智能领域总裁贾永利 ， 深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏 ， 深圳市公安局交通警察局局长徐炜
在石油、合成纤维、煤焦化行业 ， 华为云的AI助力石油企业在气层识别上花费的时间降低了70% ， 合成纤维企业的客户需求匹配率提高了28.5% ， 煤焦化行业利润率提升了16.6% 。
为了更好地让AI在各个行业中落地生根 ， 科技企业们各出奇招 。 在面对不同产业时 ， 华为云EI将人工智能有效融合进不同产业的生产、管理等流程 ， 为企业降本增效 ， 助力产业智能升级 。
换言之 ， 人工智能的目的从来都不是替代人 ， 而是优化产品或供应链背后的体系 ， 使得系统更加智能、高效 。
自EI诞生以来 ， 华为云已在城市、制造、物流、医疗、能源等超过10个行业的600多个项目,不断智能化 ， 成为行业升级的新引擎；同时 ， 一站式AI开发管理平台ModelArts、HiLens等和沃土计划的持续出现 ， 又能不断帮助开发者 ， 从而构建出良好的创新生态 。
三大利器：AI落地更加务实
TechWave人工智能专题日上 ， 华为云宣布 ， 将聚焦在计算机视觉、决策优化、语音语义三大领域持续技术创新 ， 并发布了业界首创的AI训练及推理边缘小站方案——华为云ModelArts Edge智能小站 ， 以人工智能澎湃技术创新助力产业智能升级 。
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华为云人工智能领域首席科学家田奇发布ModelArts Edge智能小站
日前 ， 华为云还发布了 EI 工业智能体2.0 ， 并宣布将在超过20个工业细分行业 ， 征集50家领先的行业 Know-How 伙伴 ， 共同探索和实践100个工厂智能化升级项目 。
如今 ， EI工业智能体的进一步升级 ， 2.0版本亮出了三大重量级武器 ， 帮助企业解决AI落地中更多的实际问题 。
其一是发布了业界首个可支持多种语言的机理模型开发的平台 ， 可基于知识图谱进行工业机理模型开发 。 支持各种模型标准库 ， 可将各行业的机理模型变成工业智能体可识别的算子 ， 并通过华为云知识图谱强大的知识管理能力 ， 将复杂的行业机理变为可查、可取、可用、可分享的知识 。 目前各行业机理模型正在导入中 ， 以钢铁行业为例 ， 已经实现了500多个机理模型的导入 。
其二是业界首个将工业机理与AI 融合的低代码开发平台 。 平台可在多种不同特点的场景下进行建模 ， 目前已经能从数据维度、数据容量、数据尺度等方面 ， 以及工业的机理特点覆盖工业所有场景 ， 实现工业机理与 AI 融合的建模 。
将工业机理与AI融合建模后 ， 可有效提升 AI 模型的可信度 ， 让工业领域 AI 模型可解释 。 同时 ， 为了便于工业机理与 AI 融合建模落地 ， 华为云 EI 工业智能体2.0提供了低代码的开发平台 ， 工业客户通过拖拉拽方式 ， 即可完成工业机理与AI的融合建模 。
其三是提供工业级 AI 部署与运行管理能力 ， 可匹配工业界典型的组织架构 - 总厂 - 厂区 - 车间 - 产线 。 在化纤行业智能化实践中 ， 可在生产不停车状态下 ， 以 "即插即用"方式实现与现有设备与控制系统适配 。
时延方面 ， 匹配工业运行环境的时延要求 ， 提供多种部署方式 ， 通过模型压缩等技术 ， 最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗 ， 满足工厂生产时延要求 。 数据保护方面 ， 支持联邦学习最大限度保护模型数据隐私 ， 所有数据留在本地不发送到其他节点 ， 各产线和华为云之间只传输模型参数 ， 不会传递敏感业务数据 。
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华为云人工智能领域总裁贾永利发布华为云EI工业智能体2.0
华为云人工智能领域总裁贾永利表示："AI 可进入工业核心生产系统解决关键业务挑战 ， 创造价值；而将 AI 应用于效率提升、专家经验传承和跨越极限这三类场景 ， 可提升 AI 落地成功率 。 "
在他看来 ， 近年来EI最大的变化是务实了 ， "从几年前大家谈论、探索 ， 到现在真正有规划地去做 ， 不只是尝试 。 已经从谈AI到做AI、到用AI 。 "
三大挑战：做更懂企业级市场的AI


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