華為雲發布和升級9項AI服務 加速千行百業智能化進程

　　11月7日，華為全聯接大會(HUAWEI CONNECT)2022中國站在深圳拉開帷幕。多位業界、專家對人工智能的創新實踐進行了總結與分享。

　　在“釋放數字生産力”主題演講中，華為輪值董事長胡厚崑指出，創新的雲服務将推動企業提升生産效率，實現跨越式發展。

　　以港口龍頭企業天津港為例，基于華為雲天籌AI求解器，天津港實現了人、港機、車、船、貨的調度與高效協同，港口作業計劃耗時從24小時縮短到10分鐘，船舶在港時間縮短7%，大幅度地提升了港口運轉效率和作業效率。這些提升能夠為一個吞吐量300萬标箱的碼頭每年增收2900萬，具備強大的收益潛力。

　　華為輪值董事長胡厚崑發表主題演講

　　華為雲CEO張平安發布華為雲盤古氣象大模型和AI基因平台。張平安表示，應用現代化離不開AI能力。華為雲堅持“AI for Industries”，将人工智能應用于各行業的核心生産系統，持續加速千行百業智能化。

　　華為雲CEO張平安發表主題演講

　　AI是釋放數字生産力的關鍵技術之一。在“華為雲AI持續創新，加速AI應用走深向實”分論壇上，華為雲EI服務産品部部長尤鵬表示，為解決企業在AI落地時面臨的挑戰，華為雲在“一切皆服務”的基礎上不斷夯實技術、平台、應用的能力，幫助降低AI應用門檻，讓AI技術随取随用。

　　華為雲EI服務産品部部長尤鵬發表主題演講

　　勇攀技術高峰，發布四項助推AI落地的新利器

　　天籌AI求解器智能建模工具，低代碼助力提升建模效率：求解器能夠解決優化決策問題，幫助企業提升效率。例如，在生産調度場景中，華為雲天籌AI求解器助力供應鍊實現超大規模的多工廠生産排程，讓供應能力化，提升庫存齊套率37%，并且每年節省大量資金。但求解器應用門檻高，需要懂業務、懂運籌學、懂編程的專家将業務語言轉化成數學模型，進而轉化成編程語言。為幫助企業快速進行智能建模，華為雲推出天籌AI求解器智能建模工具，将建模和模型維護過程智能化，簡化開發人員的建模工作，大幅壓縮原本需要數月的建模時間，将求解器建模速度提高30倍。華為雲降低了企業應用求解器的門檻。

　　華為雲盤古氣象大模型，為行業數字化插上AI氣象分析的翅膀：極端天氣會帶來巨大的生命和财産損失。華為雲盤古氣象大模型能夠秒級預測未來7天全球天氣情況，相比傳統預報算法，速度提升1000倍、精度提升20%。今年8月，盤古氣象大模型預測台風“馬鞍”的軌迹和登陸時間，準确率達90%，遠超行業平均水平。在海外，華為雲為印尼打造了“國家海洋人工智能平台”，助力預測海洋災害，保障航行安全。此外，華為雲AI for Meteorology還可以用于農業、航空、航天等領域。

　　華為雲盤古礦山大模型，讓AI推動礦山安全高效作業，沉澱專家經驗：為了解決AI在煤礦行業落地難、門檻高等問題，華為雲打造了全棧性能的盤古礦山大模型。隻需導入海量無标注的礦山場景數據進行預訓練，盤古礦山大模型即可進行無監督自主學習，僅一個大模型就能覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通等業務流程下的1000多個細分場景。華為雲AI for Mine讓AI應用在煤礦普及更容易。例如，在主運場景中，基于盤古礦山大模型的AI主運智能監測系統能夠精準識别大塊煤、錨杆等異常情況，異物識别準确率達98%。此外，相較于人工巡檢，盤古礦山大模型實現了全時段巡檢，幫助工作人員及時地發現問題，避免因漏檢造成的安全事故，縮短停機時間，同時提升井下巡檢人員的工作效率。

　　華為雲盤古OCR大模型，一個模型覆蓋通用文字識别場景：OCR技術是人工智能的基礎之一，能夠對結構多變、種類多樣、來源豐富的非結構化數據進行識别與提取。傳統的OCR廠商通常從特定的應用切入，陸續發展出卡證識别、票據識别、文檔識别、表格識别、車牌識别、智能掃碼等一系列細分OCR能力，通過組合的方式服務于各個行業。行業中每産生一個的新的識别場景，都需要在标注後才能訓練一個新的模型。這使得OCR服務的開發、維護成本居高不下。華為雲發布盤古OCR大模型，通過獨有的對比學習與掩膜圖像建模相融合的自監督學習方法，學習并充分利用大規模的無标簽數據，實現一個模型覆蓋多個領域的全部通用文字識别場景，并将标注工作量降低90%。此外，盤古OCR大模型在11項經典數據集測試中取得顯著的精度提升，而且與原本的文字識别算法相比，盤古OCR大模型的精度平均提升5%以上。

　　豐富平台能力，以場景化AI資産提升AI開發效率

　　AI基因平台支持大規模基因組計劃，助力精準醫療與藥物研發：作為生命的天書，基因蘊含了許多病症的秘密。通過大規模基因組計劃分析基因數據，是發現藥物新靶點的重要途徑。華為雲AI基因平台支持大規模、全生命周期的基因組計劃，并通過獨有的AutoGenome算法，對基因組數據進行自動AI建模、分析和解譯，構建疾病與基因之間的深層次圖譜關系，加速藥物靶點發現。華為雲AI基因平台支撐了中東的“百萬人基因組計劃”，單日分析數據超過1PB，相比傳統HPC方案提速10倍以上，成本降低40%。華為雲将通過AI for Healthcare，持續為人類疾病預防、診斷治療、藥物研發等貢獻力量。

　　集成行業智慧，9大行業Usecase讓AI落地更高效：為了便于千行百業的客戶及開發者調用雲上的AI能力，華為雲與行業ISV攜手，在華為雲AI開發生産線ModelArts的基礎上共同打造9個AI Usecase，覆蓋生産、銷售、服務、運營四大場景。這些AI Usecase和5萬多個AI資産都沉澱在華為雲AI平台上，幫助開發者基于海量的AI資産進行商業實踐，提升AI開發的效率。實踐表明，華為雲AI資産能推動項目的平均交付時間從月級降到天級。

　　ModelArts Pilot支持AI應用自動生成，讓開發者擁有AI開發助手：傳統的AI開發過程強依賴于算法工程師。華為雲與華為2012諾亞實驗室聯合南京大學周志華教授團隊，基于學件思想，提出面向AI Gallery模型庫的模型搜索與複用機制，支持利用已有AI資産，快速解決AI開發問題，開創了新的AI落地範式，并發布AI開發助手ModelArts Pilot。ModelArts Pilot通過多輪對話引導開發者輸入行業或業務問題，通過語義理解将行業或業務問題轉換為AI問題，并基于已有模型庫進行查搜、推薦和調優，實現AI應用自動生成和解決方案的遷移複用。

　　ModelArts Pilot具備“零代碼開發”“豐富的模型資源”“自動化”和“持續進化”四項優勢。第一，用戶僅需要提供數據和需求描述，即可觸發自動化流程，在調用API後僅需幾行代碼即可完成AI應用開發;第二，提供2000多個覆蓋零售、醫療、遊戲等領域的優質模型;第三，基于人機交互引導的方式實現模型的自動融合和優化，可以不斷疊代并提升模型效果;第四，随着AI應用的沉澱與積累，可基于模型知識系統進行自我疊代和持續進化。

　　打造“随取随用”新工具，加速人工智能應用走深向實

　　為加速人工智能行業應用走深向實，華為雲AI在本次會上發布和升級了兩個應用，幫助釋放數字生産力。

　　華為雲發布包含數字人接入、數字人驅動、數字人交互服務三個細分領域的數字人大腦，全面釋放數字人生産力。在數字人生成與制作領域，華為雲數字人大腦支持分鐘級建模并訓練2D數字人，小時級應用上線。與行業平均1-2天的定制時間相比，基于華為雲AI數字人解決方案創建成熟數字人的效率得到大幅提升，最短僅需20秒訓練樣本。華為雲還支持接入既有的3D數字人，僅需天級改造，即可快速接入數字人解決方案平台。為了讓數字人“更聰明”，華為雲數字人大腦能夠将華為雲知識計算、華為雲盤古大模型等技術“傳授”給數字人，幫助開發者實現輸入少量文本或語音就讓數字人開口表達，生成動作，在線直播，以及實時交互。

　　此外，華為雲對端雲協同、軟硬件一體化的智能流程機器人方案進行了升級。智能流程機器人是面向企業流程自動化、智能化的應用層方案。華為雲将雲上的AI能力與RPA控件、低代碼能力進行整合，支持靈活組合，讓AI服務與業務系統無縫銜接，打通企業流程自動化的斷點。經過與生态夥伴的共同積累，智能流程機器人已在财務、供應鍊、合同管理等場景沉澱了超過40個流程資産，具有行業共性，企業及開發者可以随取随用。在實踐中，智能流程機器人讓開發者平均降低70%的重複工作。

　　促進行業标準化進程，華為雲發布預訓練大模型白皮書

　　分論壇上，華為雲發布預訓練大模型白皮書，博瀚智能(深圳)有限公司CEO郭玮、華為雲EI服務産品部部長尤鵬、華為雲人工智能領域首席科學家、IEEE Fellow、國際歐亞科學院院士田奇共同出席發布儀式。

　　華為雲發布預訓練大模型白皮書

　　華為雲盤古大模型于2021年4月正式發布，到2022年聚焦行業應用落地，已發展出基礎大模型(L0)、行業大模型(L1)、行業細分場景模型(L2)三大階段的成熟體系。華為雲不斷疊代盤古大模型的能力，在計算機視覺、自然語言處理、科學計算等領域為業界貢獻了覆蓋百餘個業務場景的先進算法和解決方案，幫助更多領域專家快速掌握AI技能，創造更多商業價值。

　　人工智能産業已成為新一輪科技革命和産業變革的核心驅動力，推動中國經濟實現高質量發展，并深刻影響人民生活和社會進步。華為雲将持續夯實技術、平台、應用的能力，優化AI應用開發模式，加速千行百業智能化進程。