萬(wàn)兆全光園區(qū) 今年以來(lái)，人工智能取得了突破性進(jìn)展，大模型呈現(xiàn)出百模千態(tài)的繁榮局面;在行業(yè)中，人工智能也開(kāi)始走深向?qū)?，服?wù)于越來(lái)越多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 一方面，人工智能技術(shù)迎來(lái)拐點(diǎn)，從感知理解到內(nèi)容生成，從單模態(tài)走向多模態(tài)，從專用走向通用。另一方面，人工智能應(yīng)用迎來(lái)奇點(diǎn)，正在加速進(jìn)入行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，未來(lái)2年將深入到50%以上的行業(yè)核心場(chǎng)景，創(chuàng)造數(shù)萬(wàn)億美元的新價(jià)值，逐步成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主引擎。 行業(yè)智能化，正在重塑我們的時(shí)代，智能未來(lái)，正在加速而來(lái)。 (4)華為汪濤：使能百模千態(tài)，賦能千行萬(wàn)業(yè)，加速行業(yè)智能化(3)247.jpg 華為常務(wù)董事、ICT基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)管理委員會(huì)主任、企業(yè)BG總裁汪濤發(fā)表主題發(fā)言 行業(yè)智能化面臨數(shù)據(jù)、算力、算法、應(yīng)用部署四大挑戰(zhàn) 但是，行業(yè)智能化的進(jìn)程中并非一帆風(fēng)順，這個(gè)進(jìn)程面臨著數(shù)據(jù)、算力、算法、應(yīng)用部署四大挑戰(zhàn)。 首先，行業(yè)數(shù)據(jù)難采、難傳、難用。其次，大模型訓(xùn)練需要大算力，同時(shí)企業(yè)需要靈活的算力供給，滿足多樣化的算力需求。第三，基礎(chǔ)大模型難以滿足企業(yè)的準(zhǔn)確度要求，還需要大量的行業(yè)大模型和場(chǎng)景大模型。最后，企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)場(chǎng)景非常復(fù)雜，如何讓AI與企業(yè)業(yè)務(wù)深度融合，是需要思考的問(wèn)題。 加速行業(yè)智能化關(guān)鍵是智聯(lián)、智算和智賦 面對(duì)上述挑戰(zhàn)，加速行業(yè)智能化關(guān)鍵需要從智聯(lián)萬(wàn)物、智算萬(wàn)數(shù)、智賦萬(wàn)業(yè)三個(gè)方面著手，協(xié)同推進(jìn)。 首先，智聯(lián)萬(wàn)物，通過(guò)智能的感知和聯(lián)接，實(shí)現(xiàn)行業(yè)數(shù)據(jù)的廣泛采集和高效傳送。行業(yè)智能化離不開(kāi)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的源頭是感知。過(guò)去的感知系統(tǒng)，七國(guó)八制，協(xié)議不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)采不上、采不全、讀不懂。在智能化時(shí)代，感知系統(tǒng)需要全面升級(jí)，從而實(shí)現(xiàn)多維泛在、開(kāi)放互聯(lián)、智能交互、易用智維。 例如，為了實(shí)現(xiàn)開(kāi)放互聯(lián)，鴻蒙物聯(lián)操作系統(tǒng)，通過(guò)分布式軟總線實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同，統(tǒng)一了感知設(shè)備語(yǔ)言，并具備超安全、易用易維等特點(diǎn)，鴻蒙正在走向各種行業(yè)場(chǎng)景，華為聯(lián)合眾多伙伴，發(fā)展出用于礦山行業(yè)的“礦鴻”，用于電力行業(yè)的“電鴻”，以及城市鴻蒙等行業(yè)物聯(lián)操作系統(tǒng)。 其次，智算萬(wàn)數(shù)，依托強(qiáng)大的算力底座，挖掘行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值，使能百模千態(tài)。