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一面是人工智能發展的熱火朝天，一面是行業核心生產業務對AI應用的漫路求索。

進入第三次人工智能發展浪潮，先后有40余個國家和地區將人工智能發展上升到國家戰略高度，并帶動AI投資不斷加大。但與此同時，5年來，AI對企業核心業務的滲透率仍然較低，其經濟和社會價值沒有被充分釋放。甚至有人產生疑問，難道AI要迎來它的第三次寒冬？如何解決AI面臨的挑戰？

毫無疑問，AI要真正創造價值、產生變革作用，一定是深入行業，推動核心應用解決關鍵問題，而不是游走于業務邊緣不痛不癢的簡單應用。要形成AI的行業應用突破，必然要解決人工智能發展的兩大關鍵問題。

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其一，AI工程化是人工智能形成產業變革的必經之路；其二，行業+AI是加速行業智能化和核心應用落地的關鍵。

在7月22日召開的第三屆華為云AI院長峰會上，多位中國工程院院士、中國科學院院士，以及來自國內近30所頂尖高校的60余名院長、教授、專家匯聚一堂，圍繞人工智能發展的新趨勢及新挑戰進行了分享、討論和思想碰撞。談及如何加速AI在行業的關鍵應用落地，專家們將焦點指向了AI的工程化實踐和與行業智慧的結合。

首先，工程化結合產業需求，可形成落地可實施且適宜規模化部署的工程方案。AI工程化能力的提升，將改變“小作坊、項目制”的開發和部署模式，實現更加便捷、高效的人工智能落地應用和產品交付。

其次，要縮小行業與AI之間的鴻溝，需要將人的知識轉化為AI可計算的模型，打通知識與數據、模型之間的界限，實現人工知識表達到自動知識構建的轉變，加速AI進入企業核心生產系統。對此，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸表示：“人工智能的發展要充分利用知識、數據、算法、算力四個要素，建立可解釋和魯棒的人工智能理論，以此推動人工智能的教學、科研和產業的健康發展”。

所以，AI的工程化和與行業智慧的結合，是加速AI落地行業核心應用的兩大著力點。華為公司董事、科學家咨詢委員會主任徐文偉指出，要以系統性的思維推進人工智能在企業的落地，一方面將AI算法開發的流水線進行工程化，另一方面將行業機理模型與AI模型相結合，加強預訓練大模型的布局、延伸模型的泛化能力、推動可解釋性的研究，促進AI高效走進企業。

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那么，從技術角度來說，如何通過工程化的方式釋放AI紅利，如何實現AI與行業智慧的融合，最終形成人工智能的經濟和社會價值。

一系列行業實踐和探索指明了答案：“AI大模型”建立一套通用的流水線提升企業AI開發效率，“知識計算”將AI知識與行業知識相結合，雙管齊下，解決AI在行業落地中的建模復雜、求解困難等問題，將AI真正融入行業的核心業務流程。在此方面，華為云提出并踐行“一切皆服務”戰略，針對AI工程化和加速行業AI落地，華為云打造了盤古預訓練大模型和知識計算解決方案，目前已經在工業、城市、能源、金融、氣象等多個行業落地。

AI大模型是規模化生產高性能AI模型的生產線，華為云人工智能領域首席科學家、IEEE Fellow、國際歐亞科學院院士田奇指出，華為云盤古大模型的特別之處在于，推動人工智能開發從“作坊式”到“工業化”升級。

首先，盤古大模型具備優秀的泛化能力，通過充分挖掘數據內在聯系，達到更高的泛化性能，對不同場景魯棒性更強；其次，具備高效的樣本篩選能力，海量無標注樣本篩選，能夠節省80%以上的人力標注代價；第三，盤古大模型具備小樣本/零樣本能力，通過自動化數據增強，數據挖掘算法，實現零訓練樣本下缺陷樣本識別，較傳統方法發現率提升2~3倍；第四，盤古大模型的低成本AI開發能力提供自動化工作流，能夠進行自動數據處理、自動化調參、自動化生成模型，從而減少對AI開發工程師的專業依賴，提升效率。

當然，華為云盤古預訓練大模型在推動伙伴和客戶實現人工智能工業化開發的同時，自身也在不斷迭代成長。田奇指出，今年，華為云全新推出盤古Graph大模型，目前已在工藝優化、時序預測、智能分析等業務場景得到實踐與驗證。

如果說，華為云盤古大模型解決了AI工業化開發和規模化復制難題，那么，華為云知識計算則進一步解決了AI落地行業的斷點、堵點，解決行業專家不懂人工智能，人工智能專家對行業智慧了解不深入的矛盾。

華為云知識計算解決方案通過將知識加入到行業問題建模和求解的計算過程中，讓模型具備更好的可解釋性，使得 AI 與行業得以深度結合，真正融入進業務流程，解決核心業務問題，催生體驗變革、效率提升以及模式創新，加速 AI 應用行業落地。

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雖然，AI行業落地難是業界普遍面臨的挑戰，不過，華為云通過持續創新，突破了一個又一個行業落地瓶頸。華為云CTO張宇昕表示，華為云致力于讓AI加速，進入企業生產系統，幫助行業解決復雜的場景問題，促進數字經濟和實體經濟的加速融合。

通過持續淬煉底層技術，讓AI開發生產線ModelArts性能更優，讓千行百業AI開發門檻更低，讓AI與行業更好地結合，華為云在加速人工智能在行業的落地和規模應用方面進了一系列成功探索和實踐。

例如，在焦化領域，更為可靠、高效、準確的“配煤師數字助手”正在助力加速煤焦化產業升級。基于盤古Graph大模型，華為云為鞍鋼集團打造智慧配煤解決方案，幫助解決智能化提升動力不足的問題。如今，操作人員只需要在系統中輸入配煉焦炭的四種原料成分相關比例，系統就能自動計算焦炭中的成焦質量，配煤僅耗費1~2分鐘，質量預測準確率達到95%，在確保焦炭質量的前提下，平均配煤成本下降超過5元。以年產量200萬噸焦炭為例，企業可節省成本上千萬元。

在智慧城市建設方面，借助AI能力，哈爾濱智慧供熱系統實現了監管從“人管”到“數管”，供熱企業從“人控”到“智控”，形成一個能感知、會思考、可進化、有溫度的智慧供熱系統。華為云賦能伙伴精準預測未來三天內每小時需生產的總熱量；能通過供熱平衡優化API，精準調控1000多個設備閥門，讓單元與單元、住戶與住戶之間的供熱溫度更加均衡。目前該項目綜合能耗降低了12.1%，有效實現了節能減排。

在工業、城市、能源、金融、氣象等多個行業領域，華為云盤古大模型和知識計算解決方案的成功落地應用，不斷提升著AI在千行百業的滲透率，為企業生產業務轉型降本增效發揮著重要作用。

由此看來，AI的第三輪寒冬之說更是一種過度解讀。人工智能的產業化和商業化進程不斷提速，面對挑戰，只有不斷注入創新和突破，AI的行業前景非但沒有灰暗反而更光明。在第三屆華為云AI院長峰會現場，我們能夠感受到與會院士、院長、教授、專家們對AI未來的信心。作為驅動新一輪科技革命和產業變革的重要力量，人工智能的應用推動人類發展進程始終在路上。