人工智能正在加速滲透到千行百業(yè)，如何高效開發(fā)滿足需求的AI應(yīng)用，成為一個(gè)新的焦點(diǎn)。綜合公開信息發(fā)現(xiàn)，華為推出的AI工業(yè)化開發(fā)方案是一個(gè)經(jīng)過充分驗(yàn)證的解決方案，已經(jīng)有超過1000個(gè)行業(yè)應(yīng)用案例。這個(gè)方案如此受行業(yè)客戶的青睞，核心在于其擁有的三大根技術(shù)和一條全流程、智能化的AI應(yīng)用開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts。接下來我們將詳細(xì)講解華為AI開發(fā)平臺的三大根技術(shù)。

華為AI開發(fā)平臺的三大根技術(shù)是天籌求解器、盤古大模型和知識計(jì)算。下面逐個(gè)講解。全部詳細(xì)講解內(nèi)容，請點(diǎn)擊下面鏈接觀看視頻：全面解讀華為AI工業(yè)化開發(fā)的三大根技術(shù)：天籌求解器、盤古大模型和知識計(jì)算

天籌求解器

求解器是行業(yè)現(xiàn)代決策優(yōu)化的根技術(shù)。利用運(yùn)籌優(yōu)化算法和決策模型，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成為數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，可以為多達(dá)億級變量的復(fù)雜場景求得最優(yōu)解。

華為的天籌求解器能夠讓建模速度提升30倍、性能提升10倍以上，并提供可視化智能建模工具，支持低代碼開發(fā)、數(shù)學(xué)模型一鍵轉(zhuǎn)成執(zhí)行代碼，大幅降低開發(fā)門檻和運(yùn)維成本。

天籌求解器提升建模速度30倍以上

目前天籌求解器已經(jīng)在華為內(nèi)部供應(yīng)鏈問題上成功求解億級變量和約束的超大規(guī)模數(shù)學(xué)模型，并在國際權(quán)威求解器測評Hans Mittelmann教授的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)線性規(guī)劃榜單中位列第一，這些充分證明天籌求解器的強(qiáng)大實(shí)力。

天籌求解器適用于變量多、約束條件多、有海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，典型場景包括機(jī)場港口智能計(jì)劃與調(diào)度、供應(yīng)鏈排產(chǎn)、物流路徑規(guī)劃等，比如天津港的口岸智能計(jì)劃，通過天籌求解器獲得最優(yōu)解，將計(jì)劃時(shí)間從24小時(shí)降低到10分鐘，計(jì)劃速度提升100倍以上，船舶在港時(shí)間降低10%，泊位、設(shè)備利用率等顯著提升。由此可見，天籌求解器能有效解決行業(yè)問題，值得行業(yè)客戶的信賴。

盤古大模型

第二個(gè)根技術(shù)是華為主導(dǎo)開發(fā)的系列盤古大模型。盤古大模型能夠有效解決AI行業(yè)應(yīng)用碎片化的問題，是連接AI技術(shù)和商業(yè)生態(tài)的橋梁，相比傳統(tǒng)AI開發(fā)模式，泛化能力強(qiáng)，能覆蓋更多場景、提供更高精度結(jié)果、大幅縮短開發(fā)周期和降低研發(fā)成本。

盤古大模型整體上分為三層，L0層是通識性的基礎(chǔ)大模型，具備魯棒性和泛化性。L1是行業(yè)大模型，在基礎(chǔ)大模型上增加行業(yè)Know-how知識和數(shù)據(jù)，L2是針對行業(yè)細(xì)分應(yīng)用場景的模型。這里給出了盤古預(yù)訓(xùn)練大模型應(yīng)用到行業(yè)的典型過程，盤古大模型憑借其優(yōu)秀的泛化能力、小樣本學(xué)習(xí)能力和模型高精度的優(yōu)勢，能夠讓AI應(yīng)用開發(fā)效率提升10到100倍，同時(shí)具備更好的性能和效果。

知識計(jì)算

第三個(gè)根技術(shù)，知識計(jì)算，是一個(gè)新興技術(shù)，使得人工智能具有可解釋性，知識和數(shù)據(jù)雙重驅(qū)動(dòng)的AI技術(shù)是未來趨勢。華為知識計(jì)算方案包括知識層、模型層、算子層和應(yīng)用層。

知識計(jì)算通過將行業(yè)知識轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)模型，然后讓行業(yè)知識協(xié)同行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合計(jì)算，從而克服行業(yè)建模復(fù)雜、求解困難的問題，幫助企業(yè)快速建立行業(yè)場景智能化方案，降低成本、提升行業(yè)滲透率。數(shù)學(xué)模型簡單的說就是將人類對客觀世界認(rèn)知形成的各種定理和公式。行業(yè)專家通過使用數(shù)學(xué)模型來解釋一個(gè)系統(tǒng)，研究不同組成部分的影響，并對行為和結(jié)果做出預(yù)測。比如使用米氏方程用于藥物篩選。

下面展示兩個(gè)應(yīng)用案例，通過知識計(jì)算方案，天津信號燈配時(shí)新方案讓車速提升18%，海螺水泥作業(yè)效率提升8倍，降低成本6000萬。

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堅(jiān)信創(chuàng)新引領(lǐng)未來，持續(xù)展望創(chuàng)業(yè)和投資的新方向，圍繞人工智能、芯片半導(dǎo)體和新能源汽車等關(guān)鍵科技領(lǐng)域進(jìn)行行業(yè)研究分析，為大家提供參考。歡迎關(guān)注并留言評論。