一年多之前，我曾多次跟一位读者聊过AI和行业应用于的问题。这位读者来自湖南，是一家大型医疗器械企业的科研人员。
他跟我说道，他很早已在学术刊物上注意到了深度自学，并且当时第一感觉就是这种技术可以解决问题很多医疗检测方面的问题。用他的话说道，“凭着一腔热血”，就的组织了一个用AI辨识瞳膜恶性肿瘤的项目。但结果不尽如人意。
确实上手之后，他找到能寻找的算法示例很不成熟期，小组也不告诉如何自己研发。而且AI训练用的显示卡十分便宜，也无法劝说企业批准后涉及的研发经费。
这个故事一直带来我尤其深刻印象的印象，这是一个典型的“心愿的散发出，遇上了AI的冰冷”——而这个故事，若干年来，早已无数次首演在我们身边。AI走出行业，知道是听得上去非常简单，实际无比简单的话题。可以说道，一千家企业用AI，意味著不会遇到一千个以上的问题。
如何让智能确实落地，这当然是个技术问题，但同时也是一个方法论，甚至企业文化、品牌建设的问题。作为平台级的AI技术使能者，今天不仅是要拿走AI能力与解决方案，更加要寻找一条道路，保证刚重燃热血的AI开发者会遇上一盆冷水。
更进一步，是要确保开发者和行业应用于者，把AI拿来难受，用得安心，用确有奔头。在福州，这两天最繁华的地方就是华为中国生态伙伴大会2019会场。不出所料，这场两万人参与的盛会中，华为云和产业AI又一次沦为了主角。而我们从华为云一系列关于企业智能的新动作中，朗读的是一条以人为本的、在今天中国市场上只不过还是有些类似的普惠AI之路。
说明这条路的类似前，让我们再行重新认识一下，究竟什么是产业AI。重新认识以人为本的to B+AIAI发展到今年，大家只不过是无论用什么词汇纸盒，最后都在说道把AI带入产业这件事。但在一个笼统的概念之下，我们要明确问这样几个问题：究竟什么人必须用AI？什么事必须AI来解决问题？华为云对这个问题有个十分精准的总结。
在生态合作伙伴大会上，华为云BU总裁郑叶来所写的《+智能，闻未来 共筑普惠AI》主题共享中，将AI需要解决问题的问题分成三种：1、海量重复劳动的场景，用AI来提高效率。比如华为与德邦租车的合作，用智能摄像头代替人工来已完成服务公司视频监控工作，将反复乏味的劳动和平了出来。2、必须专家经验的场景，用AI展开经验承传。
比如华为云与金域医学的合作，利用AI系统自学医院的数据与专家经验，将特定癌症的辨识准确率比起业界平均水平提高一倍，让机器有了国际顶级专家的水准。3、多领域协同场景，用AI来应付人力无法分担的简单协同工作。比如煤炭、钢铁等产业中，很多动作可以用AI来协同已完成，而不像人类必须分步骤、分系统合作，很大提高了生产效率。
这三个方向在今天都早已辈出大量应用于案例。意味着在华为云EI体系中，就早已获取了数十种AI对外开放能力，总结出有了几百个AI应用于场景。
并且实际应用于AI技术，还普遍倚赖个性化解决方案和行业深层数据。可以说道，产业AI的实质特征，是应用于者面临的问题千差万别，用于的能力千变万化，打造出的最后效果千人千面。这样的产业现状，也就标志着产业AI无法沦为一个高度模块化、可拷贝简化的产业。必需了解到行业和企业中间，由开发者、平台和应用于者一起思维适合的解决方案。
总体而言，产业AI在实践中，不会面对这样几个主要艰难：1、AI了解生产场景时，市场需求指向个性化和驳杂，经常必须大量自定义化研发。2、必须建构简单的产业链。一家企业应用AI，有可能必须若干供应商的因应。3、以场景为焦点，产业AI尚待新的的组织商业逻辑，开发者必须明晰看见商业潜力。
4、直到今天，还是有很多技术问题亟待解决，特别是在是算力的匮乏与便宜。这些问题放在这，必需让我们明白，行业应用于者在面对AI时，绝不会马上扑上去就用。而是一定有自己的所思所虑，所忧所疑。
那么如果说产业AI这件事，在今天有一本秘籍的话，那么只有一句话可以印在上面：以人为本。产业市场需求千变万化，但是人心毕竟恒定的。
产业AI命题经常出现之后，开发者和应用于者不会本能地估计有可能遇上的问题，评估如何通过这件事取得收益。如果不老大他们把这两件事想要确切，那么产业AI总有一天不能是空中楼阁。从“游说人心”开始做到产业AI，这个逻辑很好解读，做到一起却非常简单。在华为中国生态伙伴大会2019上，环绕“以客户为出发点建构AI生态”这个思路，我们可以看见华为云早已同时积极开展了几个方向的生态合攻。
不是买优势，而是解决问题首先华为云要做到的，是在技术和产品的主干道上，避免产业应用于AI遇上的障碍。技术问题听得一起就是华为的强项，但实质上，确实从用户角度考虑到建构技术体系，意味著很多任务早已远超过了华为的舒适度区，必需去不得而知技术世界中，思索还能为用户和开发者做到点什么。
华为的优势在通信网络和底层计算出来，但是在AI领域，华为却做到了从芯片，到研发平台，再行到算数子集和开发工具的全栈全场景AI设施。在专访中，郑叶来提及“如果用户要用华为的芯片和底层算力，那是求之不得的。但是用户有实际问题，所以我们才做到了上面的那些工具。
”这个思路，要求了华为云在AI应用于的出发点，就早已不是把华为的技术优势包买一买，而是从用户中心的角度，来解决问题实际中的问题。今天来看，华为云早已在产业AI这条路上解决问题了三大问题：1、算力成本降下来：依赖从晟腾芯片、Atlas智能计算出来平台，到工具层的全流程切断，华为云让“AI低而不贵”正在构建中。高昂的AI算力成本，在华为云入场后有了明显的上升趋势。
2、把训练艰难解决问题掉：根据近期的斯坦福大学DAWNBench榜单，华为云的ModelArts AI研发平台，取得了图像识别总训练时间及推理小说性能榜单双料冠军，可以说道是普遍认为的速度最慢的AI训练平台，甚至比AWS知名的fast AI慢4倍。基于ModelArts的能力扩展，开发者可以做：训练慢，软速度十分霸道；上线慢，末端边云一键式部署上云；上手快，非常简单操作者，附带大量教学资源。
一个案例表明，一名城市内涝专家，用ModelArts训练城市内涝预警模型，将训练时间从3天减少到10分钟。3、切断智能边缘，让AI南北简单：基于华为云的智能边缘技术，应用于者和开发者可以已完成大量云边末端一体化部署。让智能再次发生在该再次发生的地方，节约算力和宽带成本，提升数据安全度，让AI可以确实落地。
基础问题渐渐被扫除，产业才能较慢精确获得合乎自己场景市场需求的AI能力与研发基础。再行之后，才能在我们想象将近的地方，较慢可拷贝地推展AI落地。
在华为云公布AI市场时，特地找来了广联达作为嘉宾。这个行径很有意思。广联达是一家建筑行业的智能技术供应商，基于华为云的AI能力，他们研发了视觉技术模型，来判断工人否配戴安全帽，以及AI业务仿真、无人机+图像建模、钢筋数量辨识等应用于。
剩是钢筋水泥的建筑行业，在一般人想想应当是跟智能八竿子打不着的部门，但在技术之路大大被筑堤后，也以求步入AI的大门。软核技术做到后，产业AI的故事就完结了吗？在华为云显然并非如此。
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