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智能体:华为给时代炼一炉钢

时间:2020-09-29 来源: 互联网

自工业革命以来,似乎每一个时代的发展,都离不开一种特定的底座。这个底座需要将技术创新融合成产业基础,将复杂的技术变成人人可用的能源与材料。

比如说,现代工业革命中,钢铁就是这样一种东西。现代钢铁的历史错综复杂,但德国科学家威廉·西门子在1847年实现的新冶炼技术,加上后来西门子公司的工程师埃米尔·马丁改造炼钢工艺,最终让西门子-马丁工艺成为了现代工业的底座,这也就是大名鼎鼎的平炉工艺。西门子这家公司,也至此登上了全球工业史的舞台。

平炉炼钢,这个今天听起来有几分土味的技术,在19世纪末就是人类创造的代名词。向这门技术的身后看,它集成了采矿、冶炼、化工、机械、能源等技术的协同图谱与再融合;而向它的前方看,现代化钢铁衍生出了汽车,房屋、工厂、轮船,构筑了翻天覆地的现代世界,让每一个行业都有了新的生产要素。

这个情形多么类似今天我们的处境。云、AI、计算、5G、行业应用得到了大规模发展。而从新基建到双循环,也明确指出了“5机”协同的目标,走入行业场景,提升行业生产力。那么,似乎在这个逻辑中,我们缺少的就是像西门子-马丁钢铁工艺一样的技术底座,可以让技术融合,成为各个行业可参考、可利用、可依托的全新发展基础。

智能时代的“钢铁工艺”已经成为了时代之需。而这也是华为在全联接2020中,希望面向各行业智能化需求,以及“5机”协同历史契机给出的解答。

在华为全联接2020的第一天,华为轮值董事长郭平提出了“5机”协同,拥抱行业场景的宏观战略。而按照惯例,华为全联接2020第二天需要展示华为如何实现这一战略。

9月24日上午,华为云与计算BG总裁侯金龙发布了政企智能化升级的系统化参考架构:智能体。

从技术纷飞到产业落地,从某种程度上来说,智能体的出现,是把技术机遇变成产业原料的一次工业革新——也是华为给智能时代炼就的第一炉钢。

AI发展的时代天梯

我们知道,AI技术的发展经历了两次寒冬。而60年代初与70年代末的AI寒冬最终同出一因:AI无法切实为产业利用,将技术进步转化为真实的生产力。从历史来看,AI能否最终拥抱行业,是人类发展智能的核心问题,可以说是决定智能化生与死的最后一道天梯。

进入21世纪,深度学习的兴起给AI带来了全新的发展契机。但事实证明,从深度学习到产业AI应用还是要经历重重险阻。从本质上来讲,深度学习是一种统计学运算思维,完成向计算机模型的进化是它走向应用的第一步。随后,AI技术开始在不断的发展成熟里与目标适配,形成了NLP、机器视觉、知识图谱等应用向技术体系。再之后,AI技术才能逐渐融入产业,在一些特定目标中实现价值,比如我们所见的人脸识别、智能推荐等等。

再向前发展,AI需要与多种技术融合,以技术的整体联通性、融合性,改变行业核心生产场景。将AI的价值从单一目标提升为普适性目标,提升社会生产力整体发展。这是AI走向产业的最后一公里,同时也是挑战最大的一步。其特点是涉及的产业链复杂、缺乏行业统一标准、各个行业需求差异巨大、技术底座呈现木桶理论形态。

要让AI技术、AI平台,成为大面积满足行业智能化需求的新能源、新底座,就需要对多元智能化技术、复杂产业链进行统一聚合,形成能够适配各行业的参考架构。让行业应用智能化时有据可依,有蓝图可参考,有渠道可沟通。

这可以说是产业智能化之路的攻坚战,也是让AI技术登上时代天梯的关键一步。面对智能化的最后一公里,华为决定启动全场景智慧,开始智能技术向行业场景的终极跨越。

全场景智慧:对“5机”负责

无论是19世纪的现代化钢铁,还是今年的5G、AI、云、计算,技术发展到一定阶段,都需要经历一个聚合压缩,再以适配各行业场景的方式,进行产业释放的阶段。工业革命的真正张力,往往就蕴藏在这一阶段当中。

而这一阶段产业智能化的最大需求,是有一种发展方案,既可以对接技术机遇,又能够面向产业创新需求——这就是全场景智慧的出发点。中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖认为,全场景智慧是一种非常负责任的提法,它希望让经济社会的方方面面,都可以从智能化发展、智慧化发展里享受红利。

华为认为,全场景智慧是指面向城市、企业和行业等场景,通过5G、云、AI、计算等多种技术与行业知识深度融合创新产生的裂变效应,提升城市综合治理水平,让居民的幸福感更强、企业生产效率更高、行业创造力更强。

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