現(xiàn)在的AI實(shí)力，迅猛,，著實(shí)是有些迅猛,。

誰(shuí)能想到，只需要給AI幾秒鐘時(shí)間,，它就能把全球天氣給預(yù)測(cè)完畢,。

如果非要給這個(gè)預(yù)測(cè)一個(gè)期限,，AI會(huì)說(shuō)：

未來(lái)7天的量，小菜一碟~

而且這種AI的打開方式,，還是快準(zhǔn)狠的那種——

比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法在速度上提升1000倍的同時(shí),，精度還能提高20%。

同樣的,，若是把“百萬(wàn)人基因組計(jì)劃”這事兒交給AI,，結(jié)果也是一個(gè)大寫的“萬(wàn)萬(wàn)沒想到”：

單日可以分析的數(shù)據(jù)量超過(guò)1PB。

啥概念,？

相當(dāng)于1024個(gè)1TB硬盤數(shù)據(jù)擺在你面前,，且，需要在一天時(shí)間內(nèi)處理掉,。

不僅如此,，這跟以往采用的HPC（高性能計(jì)算）相比，不僅速度上提高了10倍,，成本還降低了30%,！

……

肯定有很多好奇的友友們就要問了，“到底是啥AI這么強(qiáng)??？”、“夠靠譜嗎,？”……

不墨跡,，直接揭曉謎底——

如此AI power，正是來(lái)自華為云,。

華為云的這般速度,，是怎么做到的？

剛才提到的兩個(gè)案例,，是華為云CEO張平安最新發(fā)布的兩大利器——

華為云盤古氣象大模型和華為云AI基因平臺(tái),。

但要究其為何能有如此power，還需從華為云技術(shù)的路線上一點(diǎn)點(diǎn)剖析,。

首先,，從最底層來(lái)看，華為云有三大根技術(shù)做強(qiáng)力支撐,。

它們分別是：

• 知識(shí)計(jì)算

• 盤古大模型

• 天籌AI求解器

知識(shí)計(jì)算,，顧名思義，就是從海量數(shù)據(jù)或生產(chǎn)流程中提煉出知識(shí),，進(jìn)而轉(zhuǎn)化加工,，讓“機(jī)器”對(duì)其進(jìn)行計(jì)算。

而在此之前，各行各業(yè)在“把知識(shí)用起來(lái)”這件事上,，都面臨著散,、慢、難的痛點(diǎn),。

散,，意味著數(shù)據(jù)非常零碎，知識(shí)也是分散在不同的業(yè)務(wù)里,，工作人員學(xué)習(xí)起來(lái)既耗時(shí)又費(fèi)力,。

慢，是指很多專業(yè)知識(shí)大多在專家們的腦袋里,，沒法快速地“復(fù)制”給團(tuán)隊(duì)其他人員,。

難，則是不能通過(guò)智能推理挖掘數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)系,，無(wú)法通過(guò)計(jì)算讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的價(jià)值,。

而華為云的知識(shí)計(jì)算解決方案，在AI技術(shù)方面可謂是“全方位”,，涵蓋了知識(shí)圖譜,、NLP、OCR,、圖引擎,，圖像識(shí)別,、視頻技術(shù),、語(yǔ)音識(shí)別等，幫助AI技術(shù)更深入的滲透到政務(wù),、工業(yè),、金融等行業(yè)場(chǎng)景中。

通過(guò)上述技術(shù)便可以獲取數(shù)據(jù)中的知識(shí),，而后進(jìn)入知識(shí)建模階段,，具體包括圖嵌入、知識(shí)融合,、本體設(shè)計(jì),、知識(shí)更新等。

基于此,，便可再進(jìn)入到知識(shí)管理階段,，主要內(nèi)容有質(zhì)量管理、知識(shí)補(bǔ)全和生命周期管理,。

除了知識(shí)計(jì)算之外,，華為云在根技術(shù)上第二大法寶，便是盤古大模型。

華為云盤古大模型發(fā)布于2021年4月,，它的初次登場(chǎng),，所涵蓋的內(nèi)容主要包括當(dāng)時(shí)熱門的四大領(lǐng)域：

自然語(yǔ)言處理（NLP）大模型、計(jì)算機(jī)視覺（CV）大模型,、多模態(tài)大模型和科學(xué)計(jì)算大模型,。

其主要解決的痛點(diǎn)則是AI規(guī)模化復(fù)制以及AI行業(yè)落地難的問題,，以煤礦場(chǎng)景為例,，華為云最新推出的盤古礦山大模型支持一個(gè)大模型覆蓋煤礦的采、掘,、機(jī),、運(yùn)、通等業(yè)務(wù)流程下的1000多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景,。

開發(fā)者無(wú)需針對(duì)每一個(gè)場(chǎng)景重復(fù)開發(fā)AI模型,。簡(jiǎn)而言之，預(yù)訓(xùn)練大模型開啟了新的開發(fā)范式,，就是從“作坊模式”轉(zhuǎn)變?yōu)?span>“工廠模式”,。

具體來(lái)說(shuō)，就是“預(yù)訓(xùn)練 下游微調(diào)”,，擁有極強(qiáng)的泛化能力,，可以做到舉一反三。

而經(jīng)過(guò)一年的時(shí)間,，在基礎(chǔ)大模型上,，華為云又增添了一位猛將“Graph大模型”。

不僅如此,，衍生到行業(yè)大模型,，除了剛才提到的氣象大模型、礦山大模型之外,，還包括OCR大模型,、藥物分子大模型、焦化大模型和水泥大模型等,。

在此之上,，具體到更多場(chǎng)景，華為云盤古大模型還有眾多細(xì)分內(nèi)容,。

根技術(shù)上的第三大法寶,，便是天籌AI求解器。

天籌AI求解器是業(yè)界首個(gè)將AI和數(shù)學(xué)規(guī)劃結(jié)合的商用AI求解器,，它在行業(yè)中的作用可謂是至關(guān)重要,。

因?yàn)樵谶^(guò)去的決策優(yōu)化工作中,，往往會(huì)遇到先將業(yè)務(wù)語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)模型，再轉(zhuǎn)換成變成語(yǔ)言的過(guò)程,。

這就需要既要懂業(yè)務(wù),、又要懂運(yùn)籌學(xué)、還要懂編程的專家,，應(yīng)用門檻極高,；加上市場(chǎng)環(huán)境變化越來(lái)越快，導(dǎo)致決策的時(shí)效性變得越來(lái)越重要,，而傳統(tǒng)求解器模型難以快速迭代,。

在華為全聯(lián)接大會(huì)2022上，華為云全新發(fā)布天籌AI求解器智能建模工具,，不僅可以快速解決決策優(yōu)化問題,，而且可以將整個(gè)建模過(guò)程和模型維護(hù)過(guò)程智能化，求解器建模速度提高了30倍,。

三大根技術(shù)是有了,，但怎么用起來(lái)，又是一個(gè)問題,。

對(duì)此,，華為云提出的解法是AI開發(fā)生產(chǎn)線——ModelArts。

它的作用簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)到模型落地一站式打通,，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注和處理,、模型訓(xùn)練和評(píng)估、應(yīng)用生成和評(píng)估,，還有推理部署,、服務(wù)檢測(cè)等等。

不難看出,，華為云在“把AI用好”這件事上,，每個(gè)細(xì)節(jié),、環(huán)節(jié)都是下足了功夫,。

此舉的目的，張平安直言不諱地道出了緣由：

加速千行百業(yè)智能化,，應(yīng)用需要現(xiàn)代化,。

而要做到應(yīng)用現(xiàn)代化，單靠華為云的根技術(shù)來(lái)做到服務(wù)創(chuàng)新是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,。

為此,，華為云還發(fā)布了Astro低代碼平臺(tái)和DevCloud開發(fā)云。

推出華為云Astro低代碼平臺(tái)的目的,，就是讓人人都能夠成為開發(fā)者,。

因?yàn)閼?yīng)用在現(xiàn)實(shí)中面臨的一個(gè)痛點(diǎn)是,，開發(fā)人員很懂技術(shù)，但使用者卻并非如此,。

所以華為云的解法,，就是讓使用者也成為開發(fā)人員。

不同于當(dāng)前低代碼平臺(tái)所面臨的的場(chǎng)景單一,、無(wú)法支持跨場(chǎng)景的數(shù)據(jù)互通和資產(chǎn)復(fù)用等問題,。

華為云Astro低代碼平臺(tái)，覆蓋輕應(yīng)用,、IOC大屏,、工作流、智能助手,、復(fù)雜應(yīng)用等多種開發(fā)場(chǎng)景,，可以沉淀可復(fù)用資產(chǎn)，加速應(yīng)用構(gòu)建,。

舉一個(gè)比較實(shí)際的例子,，長(zhǎng)安汽車在用了華為云Astro低代碼平臺(tái)后，應(yīng)用開發(fā)周期,，直接從3個(gè)月降到了9天,！

而應(yīng)用現(xiàn)代化還要解決的一個(gè)老大難問題，就是協(xié)同開發(fā),。

畢竟隨著數(shù)字化進(jìn)程的不斷加快,，數(shù)據(jù)、模型和數(shù)字內(nèi)容在應(yīng)用開發(fā)中的相互調(diào)用可以說(shuō)是越發(fā)常見,。

為此,，華為云融合了華為云多種生產(chǎn)線能力，推出DevCloud開發(fā)云,。

它可以支持?jǐn)?shù)據(jù),、AI模型和數(shù)字內(nèi)容的協(xié)同開發(fā)、按需編排,，能夠讓應(yīng)用開發(fā)者,、數(shù)據(jù)工程師、AI科學(xué)家們?cè)谕黄脚_(tái)上工作,。

如此一來(lái),，他們便可以共享研發(fā)能力和資產(chǎn)，提升多團(tuán)隊(duì)的協(xié)同效率,，更快地構(gòu)建現(xiàn)代化應(yīng)用,。

在這么一套應(yīng)用現(xiàn)代化打法之下，華為云便讓影視渲染這事,，變得極其高效——推出華為云MetaEngine云原生智能渲染引擎,。

原本需要耗時(shí)6個(gè)月才能完成渲染的90分鐘3D電影,，在MetaEngine加持之下，只需要7天,！

而現(xiàn)在已經(jīng)上映的《獵海日志》,、《少年歌行》等，所用到的技術(shù)正是它,。

這便是華為云應(yīng)用現(xiàn)代化的AI power了,。

但如果再往背后深究一層，可以發(fā)現(xiàn)應(yīng)用現(xiàn)代化,，只是華為云下得一盤大棋中的一步,。

華為云，讓算力無(wú)處不在

華為云的這盤大棋,，名曰“一切皆服務(wù)”,。

而加速應(yīng)用現(xiàn)代化，只是三步中的一步,。

向下來(lái)看,，在“基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)”層面上，華為云要做的構(gòu)建全球存算網(wǎng)——KooVerse,。

若是把KooVerse拆分來(lái)看,，它包括CloudOcean、CloudSea和CloudLake三層架構(gòu),，可以打造30ms的時(shí)延覆蓋圈,，滿足不同企業(yè)業(yè)務(wù)的時(shí)延要求。

而縱觀來(lái)看,，低時(shí)延,、安全、易用是KooVerse的三大特色,，目前華為云在全球29個(gè)地理區(qū)域運(yùn)營(yíng)了75個(gè)可用區(qū),，服務(wù)覆蓋了170多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。

至于為什么要這么做這么一張大網(wǎng),，是因?yàn)樵谌A為云看來(lái),，算力應(yīng)當(dāng)是無(wú)處不在的。

就好比是農(nóng)業(yè)時(shí)代的水力 ,、工業(yè)時(shí)代的電力,，算力應(yīng)當(dāng)是數(shù)字時(shí)代下的核心生產(chǎn)力,。

而再向上看,，在加速應(yīng)用現(xiàn)代化的上層，還有讓產(chǎn)業(yè)上云,。

其目的就是讓傳統(tǒng)企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，快速上云,。為此，華為云最新發(fā)布了電力aPaaS和公路aPaaS,。

以公路aPaaS為例,，華為云目前沉淀了300多個(gè)交通行業(yè)API，覆蓋了公路的建,、管,、養(yǎng)、運(yùn),、服全生命周期,。

寧波交投集團(tuán)便已經(jīng)用上了這項(xiàng)服務(wù)，利用它事故快速發(fā)現(xiàn)和交通態(tài)勢(shì)智能預(yù)測(cè)能力,，可以準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)十多種類型交通事故并提供疏導(dǎo)策略,。

由此，華為云的這盤大棋已經(jīng)非常清晰明了了：

讓算力遍布全球唾手可得,，讓應(yīng)用更具現(xiàn)代化,，讓產(chǎn)業(yè)加速上云。

一言蔽之,，就是上云和AI,，成為一種基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)的底座,。

如何評(píng)價(jià)華為云下的這盤棋,？

若是用一句話來(lái)概括，或許就是“大勢(shì)所趨”了,。

縱觀華為云這次的種種發(fā)布,，以及這盤棋的整套打法，貫穿一切的核心因素,，便是AI技術(shù),。

這也是與外界給予“技術(shù)暴力輸出機(jī)”的評(píng)價(jià)相吻合了。

但若是橫向來(lái)看這事,，這套打法背后的緣由就會(huì)更加清晰,。

據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，人工智能在行業(yè)中的滲透率將在2026年達(dá)到20%,。

而若是把時(shí)間線稍微向前播,，在2018年人工智能的行業(yè)滲透率僅為4%；到了2021年,，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)達(dá)到了7%,。

不難看出，這個(gè)滲透率的增幅也是在提速過(guò)程當(dāng)中,。

不僅如此,，Gartner還預(yù)測(cè)道：

到2027年,，超過(guò)50%的企業(yè)將使用行業(yè)云平臺(tái)來(lái)加速他們的業(yè)務(wù)項(xiàng)目。

而從現(xiàn)階段的成效上來(lái)看,，亦是如此：

• AI 制造：工業(yè)質(zhì)檢率提升14%

• AI 法務(wù)：卷宗審核降低人工成本50倍

• AI 藥物研發(fā)：研發(fā)周期縮短10倍

• AI 金融：企業(yè)異常財(cái)務(wù)檢測(cè)率提升20%

• ……

再?gòu)膰?guó)家政策層面上來(lái)看,，近年來(lái)國(guó)家也在陸續(xù)出臺(tái)多項(xiàng)政策，鼓勵(lì)人工智能行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新,。

如此看來(lái),，就不難理解為何華為云會(huì)如此執(zhí)著地發(fā)力于AI和云了。

以及,，張平安此次提出的“一切皆服務(wù)”,，其本意是指各種XaaS。

這是對(duì)云服務(wù)的進(jìn)一步高度提純,，云本身就是云計(jì)算即服務(wù),，現(xiàn)在則在AI加持下，可以提供一切服務(wù),。

有點(diǎn)意思,。