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AI是5G“發動機”,華為打造MindSpore全場景AI計算框架

牽手一起夢 ? 來源:C114通信網 ? 作者:林想 ? 2020-09-07 16:16 ? 次閱讀

AI正在改變世界。如今,AI產業化應用發展勢頭兇猛,隨著5G進程提速,5G+AI賦能各行各業的趨勢日益清晰。

華為昇騰計算業務副總裁張迪煊在接受采訪時表示,AI是5G發動機,可以助力運營商業務升級。為了讓AI技術更加賦能千行百業,華為通過軟硬一體打造AI大生態。“我們新增生態指標,今年華為在生態方面投入1億美金,去與各個機構、初創公司等合作伙伴一起做大生態。”

AI是5G“發動機”

人工智能不僅是新一輪產業變革的核心驅動力量,推動數字經濟產業轉型升級,也是新一輪科技競賽的制高點。

除了互聯網巨頭等玩家之外,截至目前,通信行業都開啟了AI業務,AI已經成為運營商發力數字化新業務的著力點。再加上,全球移動通信正在經歷4G向5G的迭代,AI也迎來了“最好”的時代。

目前,全球許多運營商已經開啟了AI之路。

網絡側方面,美國AT&T無人機基站智能巡檢。基于視頻分析、無人機等技術開展基站硬件設備實施巡檢以智能判斷基站設備是否運行良好,并能分析基站周圍安全隱患;美國Verizon基于深度學習的基站負載精準畫像。

在業務側方面,中國移動探索AI在核心網、傳輸網、無線網等方面的應用。中國移動研發的網絡自服務機器人為例,通過將語音感知智能、自然語言理解智能、后端決策智能三者融合起來可以自動解決網絡投訴問題智能診斷定位,該系統已在江蘇全網商用,處理效率提升了90%。此外,中國移動已經將豐富的AI核心能力用于管理的方方面面,包括黨群、工會、法務、審計等等方面。

在應用方面,中國聯通推出“AI賦能行動”,作為“5G+工業互聯網行動計劃”的重要一環,將基于聯通AI創新應用中心“AI大腦”,依托在人臉識別、人體識別、物體識別、環境識別、語音識別、自然語言處理等方向自主研發的30余項原子能力,結合智能監控、智能機械臂、智能對話等設備與技術形成的垂直功能,打造具備“職業技能”的行業AI,以技術創新優勢有力支撐工業質檢、工業合規等場景。

“隨著5G、云計算、大數據的不斷催化,AI的落地條件已經具備。” 張迪煊指出,5G的出現通過超大帶寬、海量連接、超低時延,為萬物賦能。人工智能發展由于技術巨變發展“正當時”。

AI、5G、智能邊緣實現了技術的巨變,才能在車聯網、智能家居等新應用,還有媒體、能源、工業、農業等新產業領域實現商業裂變。 張迪煊認為,AI是5G發動機,可以助力運營商業務升級。

“運營商行業數據量很大,之前由于帶寬有限,數據量上傳成本高昂,這樣導致行業使能不起來。引入AI后,運營商可以上傳更加有效的數據,更快與業務結合,幫助更多2B業務與計算關聯一起,并幫助千行百業實現轉型,同時AI還可以幫助運營商進一步提升運維能力。”

軟硬一體打造AI大生態

“AI未來的應用生態一定是基于高度場景化的。”華為副總裁、華為云與計算中國區總裁史耀宏指出,華為投入AI領域的商業邏輯就是“無私”。

“成功的秘訣是忘掉自身利益,全心全意幫助伙伴成功。我們底層研發的積累和做人工智能的商業邏輯是華為希望為整個AI產業做出一點點貢獻。”

華為去年發布生態發展戰略明確,未來五年將投資五億美金發展生態。“以前華為考核指標主要考核的是收入指標完成情況,現在我們新增生態指標。”張迪煊指出,今年華為在生態方面投入1億美金,去與各個機構、初創公司等合作伙伴一起構建生態。“

張迪煊表示,華為在AI生態發展方面是從底層芯片開始打造,構建從產品性能產業到企業放心產業,再逐步走向生態型產業。他坦言,”這對華為來說挑戰并不小。因為做生態型產業不僅要賣產品,更核心的是建生態。“

張迪煊同時透露,華為AI戰略是通過”硬件開放+軟件開源“,使能各行各業,實現普惠AI。

硬件開放后,華為可以幫助硬件合作伙伴構建出更加符合客戶需求的各種產品。”硬件的每個接口開放出來,可以快速結合模型優化做研發,加速產品部署效率。“

據悉,華為Atlas人工智能計算解決方案,通過構建包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案,打造模塊、板卡、小站、服務器、集群等豐富的產品形態,完成了面向端、邊、云的全場景AI能力構建。

“光有硬件是不夠的,在軟件方面,華為打造了MindSpore全場景AI計算框架,對所有開發者都是開源的,旨在把芯片的算力最大程度發揮出來。”張迪煊指出,除了芯片使能,華為還有最重要的平臺是ModelArts。ModelArts讓AI從小白到資深玩家都能夠有更大的自由度,充分發揮AI從芯片到平臺軟件的價值,實現普惠AI。

在技術上,ModelArts為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創建和部署模型,管理全周期AI工作流。

責任編輯:gt

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