華為云業務總裁鄭葉來:算力應該像電力一樣觸手可及

發布時間: 2019-09-19   來源:澎湃新聞  作者:本站編輯

  9月18日,華為云業務總裁鄭葉來在華為全聯接大會上演講稱,當前AI(人工智能)蓬勃發展,對算力的需求每年增加10倍左右,一些新算法(比如BigGAN),對算力的需求更是呈百倍增長。因此,算力應該像電力一樣觸手可及,讓“算力釋放算法之美”。

  鄭葉來表示:“隨著華為完成全棧全場景AI解決方案的構建,華為AI戰略的執行進入了新的階段?!?/p>

  華為一直提出“惠普AI”概念,希望能夠降低AI的使用成本。

  鄭葉來提出跨越AI商用裂谷的四大要素:

  首先要明確定義商業場景。即明確項目的商業目標,界定清晰的范圍邊界,場景可閉環、可預測具備充足的數據資料。

  其次,觸手可及的強勁算力。當前算力不充沛、不經濟、難獲取。以華為舉例,公司內目前日均AI訓練作業任務超過4000個、訓練時長超過3.2萬小時, 而且還有大量的作業在排隊。

  第三,持續進化的AI服務。AI時代,構建一個生產運行與開發訓練閉環的在線系統非常關鍵,能讓模型持續適應環境的變化,成為持續進化的AI。例如,華為云全流程模型生產服務ModelArts通過AI持續迭代框架,提供端邊協同能力,加速企業AI化進程。

  第四,組織與人才的適配。AI的智慧來源于人類智慧數字化,要遵重以人為本的初心,適配相應的人才、組織和流程。

  華為當天還發布了面向工業制造行業的工業智能體,打造行業智能化升級新引擎。通過基于知識圖譜的智能認知引擎、基于AI模型的智能預測引擎、基于運籌規劃的決策優化引擎三大引擎,讓過去諸多難以落地應用的技術應用到工業場景,助推工業智能化升級。

  華為云工業智能體可應用于能源、礦業、電力、水泥、化纖等多個工業領域。

  大會上,華為云分享了多個合作案例,其中,中國石油使用工業智能體認知引擎來輔助識別測井油氣層,將油氣層識別時間下降70%;華為云與三聯虹普合作,使用工業智能體的智能預測引擎,讓客戶需求匹配率提升了28.5%;華為云與鑫磊集團合作,使用工業智能體的智能優化引擎,將AI能力引入配煤環節和焦炭生產質量預測,讓配煤準確率超過95%,每百萬噸焦炭節省成本超過1000萬元。

      關鍵詞: 華為,電力

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