在HUAWEI CONNECT 2019第一天主題演講，華為雲業務總裁鄭葉來發表了題為“跨越裂谷，共建普惠AI”的演講，提出行業AI商用落地的四大要素，進一步解釋華為雲EI集群服務所擁有的強勁算力，併發布華為雲工業智能體。這是行業智能化升級新引擎，通過基於知識圖譜的智能認知引擎、基於AI模型的智能預測引擎、基於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。
華為雲工業智能體應用於能源、礦業、電力、水泥、化纖等多個工業領域。例如，華為雲與中國石油合作，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%；華為雲與三聯虹普合作，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%；華為雲與鑫磊集團合作，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。
AI商用落地的四大要素包括：
要素一：明確定義商業場景。即明確項目的商業目標，界定清晰的範圍邊界，場景可閉環、可預測具備充足的數據資料。
要素二：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。為了給開發者提供充裕經濟的算力，基於Atlas900的華為雲EI集群服務，是當前全球最快的AI訓練集群，代表目前全球的算力巔峰。
要素三：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，華為雲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。
要素四：組織與人才的適配。AI的智慧來源於人類智慧數字化，要尊重以人為本的初心，適配相應的人才、組織和流程。例如，深圳機場應用華為雲EI來建設機位智能分配系統，並讓機場指揮員瞭解EI的決策機制和過程，不僅將指揮員從枯燥重複的操作中解放出來，而且提升了飛機靠橋率，減少了擺渡車的使用，大幅提升旅客體驗。
（美通社,2019年9月18日上海）
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