工业4.0和中国制造2025已经被推到浪尖上 究竟要用AI解决什么问题(2)

　　华为对AI的理解

　　从一个平台到通用服务再到领域的服务，我们分了几层，最底层是华为硬件的基础能力。其实用到AI领域之后，传统的一些CPU或者计算能力可能都跟不上。传统一个计算机能很好处理文本，现在变成图像和视频之后，处理能力会要求更高，需要GPU后者FPGA等新的硬件能力。最近主要是硬件能力和计算能力提升，让整个AI应用进入大家的视野。

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　　关于平台服务，前面也举了一些例子，现在各个领域的一些核心算法都是通过平台服务和一定的数据训练出来的。所谓AI是一个什么东西？其实我刚刚讲了，AI是一个弱的人工智能，本质上是一个工具，工具通过什么来达到这个目的呢？比如说语音转文本的技术，其实是学了更多的语音样本之后得出来的，也就是说，转化成一个文本，需要大量数据的训练，而数据训练就需要机器学习、深度学习等平台能力支撑。

　　再一层是语音、自然语言，视觉等能力，包括语音转文本、自然语音、对话，视觉处理等等，自然语言是你说了一句话，转化成文本；文本的意思有很多种，在这个场合下是什么意思，怎么理解这句话，理解这句话之后会形成一个问答，这些都是自然语言领域的。

　　还有另外一个是大家常用的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），各种各样的单据、票据，我们认为这个也有可能是企业的切入点。因为每个企业都有大量的票据单据，原来都靠人工核对，如何把文档进行数字化的输入，这可能会是一个关键领域。

　　华为公司在AI领域的实践

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　　➀ 华为基于内部做的端到端的智能APIs服务。华为公司每年有180万以上的订单，大概会形成30到50万规模的物流单，怎么实现从始发点货物的供货预估——货物的装箱管理——运输到目的区域的分发——最后一公里的客户配送，这就需要有一系列智能化的技术支撑。

　　其实人工智能应用到企业，它也没有那么神秘。例如我们第一步做的备货，就是根据你的历史数据，预测你可能这个月应该备货多少。原来是靠人的经验或者规则来做，现在通过人工智能之后会效果更准确一些。

　　➁ 基于仓储的优化，这对于大型企业是比较重要的。现在仓储都分为几级，华为公司在海外分了大概4到5个的集散中心，全球发货到集散中心之后，把如何把货物进行比较好的布放以及取货顺序的安排，这个就需要有人工智能的算法在里面。

　　还有集装箱，这里面会涉及到一个装箱的过程，要考虑类似于如何在一个最小的空间里面最大利用这些空间等问题。装箱也有一些规则，比如说形状、重量、是否怕压，这些都有一系列的算法去解决。我们会提供最优化的算法，形成一些智能物流的服务。这些实践每年带来过千万的费用节省。

　　➂ OCR识别，比如说企业的票据、发票、文本，怎么通过自动化的方法录入，包括一些纸质单据的传递，其实它也需要利用一些人工智能技术。原来的方法可能做得不太准，最近有了深度学习和其它的人工智能技术之后，识别率大大提高了。比如数字及表格的识别有些场景超过98%，训练精度和模型精度的提高，对整个企业也是一个帮助，可以大大节省人力。

　　➃ 风控，这是我们华为内部的一个实践。我们看到这里有实时的平台，传统是通过专家的经验规则，再结合案例形成一些模型，但是人工智能的模型相比传统会更准一些。大家怎么理解模型和规则的差异？比如说我们要推销一个东西，打电话给VIP用户推销，首先从模型角度来看，不管这个人怎么样，我们做过一个模型，包括这个人打电话的时间、打电话的量、上网的量和他个人的一些特征、在网时间，根据这些推算出来这个人是不是VIP。