原標(biāo)題：從技法到兵法：今天為何必須關(guān)注物理世界的企業(yè)智能？

軍事史上有個(gè)世紀(jì)疑問(wèn)：火炮這東西最早是中國(guó)發(fā)明的，但我們的祖先卻沒(méi)有把它發(fā)揚(yáng)光大。歐洲的火炮卻很快超越了中國(guó)，明朝時(shí)期已經(jīng)需要向西方商人購(gòu)買(mǎi)“紅夷大炮”。

這個(gè)奇怪的現(xiàn)象當(dāng)然有很多原因，而原因之一在于中國(guó)的火炮很少考慮實(shí)際應(yīng)用中的若干問(wèn)題。比如瞄準(zhǔn)、散熱、膛線、搬運(yùn)，這些問(wèn)題或許在技術(shù)層面上是細(xì)節(jié)，但在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中卻是要命的關(guān)口。通過(guò)改良各種細(xì)節(jié)，讓火炮適應(yīng)實(shí)戰(zhàn)，才能發(fā)揮最大的作用。

由此可見(jiàn)，一個(gè)技術(shù)再好，不與現(xiàn)實(shí)世界結(jié)合也是沒(méi)什么用的。

大炮的邏輯，今天似乎也可以套用到AI上。將AI與傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合，進(jìn)行實(shí)際的效率成本改造，是一個(gè)大家都知道的方向，被學(xué)術(shù)界，科技行業(yè)認(rèn)可為不可阻擋的趨勢(shì)。

但這個(gè)趨勢(shì)實(shí)際應(yīng)該怎樣做，如何在中國(guó)萬(wàn)千行業(yè)里推進(jìn)，似乎一直都比較模糊。其中原因會(huì)不會(huì)在于AI平臺(tái)和科技企業(yè)，過(guò)分著眼于AI技術(shù)的一面，卻忽略了現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)世界中“應(yīng)用”的一面？

6月26日，是華為云中國(guó)行2018的第一站，當(dāng)天展示了華為云對(duì)于這個(gè)問(wèn)題的思考結(jié)果：用智能體打通物理世界的智能化。

實(shí)地采訪之后，我們發(fā)現(xiàn)從技術(shù)世界走向現(xiàn)實(shí)世界的整個(gè)過(guò)程中，頗有一點(diǎn)兵法的味道。

紙上談兵若許年：物理世界的智能困境

無(wú)論是AI還是大數(shù)據(jù)，本質(zhì)上都是或長(zhǎng)或短的函數(shù)與代碼。當(dāng)科技企業(yè)希望將AI技術(shù)推向制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、民生服務(wù)的時(shí)候，或許會(huì)突然發(fā)現(xiàn)，彼此已經(jīng)在代碼中沉睡太久了，變成了新時(shí)代的“紙上談兵”

這個(gè)問(wèn)題會(huì)自然而然地發(fā)生，事實(shí)上很難避免。一個(gè)技術(shù)如果不在實(shí)驗(yàn)室中的模擬環(huán)境中跑到成熟，也不可能?chē)L試走向現(xiàn)實(shí)。但無(wú)論如何，物理世界的復(fù)雜度與阻礙因素，還是很容易被精于算法的AI專家所忽略。當(dāng)我們沉湎于Alpha GO驚艷的棋藝時(shí)，往往忽略了圍棋是一個(gè)理想化的運(yùn)算環(huán)境，但大千世界并不是。

相比于虛擬世界一切都是代碼和指數(shù)，物理世界中卻可能面對(duì)各種各樣的問(wèn)題。比如企業(yè)對(duì)生產(chǎn)效率的要求，企業(yè)的成本，行業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，企業(yè)的數(shù)據(jù)與計(jì)算基礎(chǔ)，甚至企業(yè)里是否有人能夠駕馭AI，這在今天中國(guó)廣袤而相對(duì)粗放的實(shí)體經(jīng)濟(jì)群落中都是巨大的問(wèn)題。

一旦走向物理世界，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)AI在實(shí)驗(yàn)室中的最大估值開(kāi)始舉步維艱。很多美好的技術(shù)設(shè)想，都會(huì)面臨企業(yè)中這樣那樣的問(wèn)題，從而產(chǎn)生難以兼容的狀況。

舉個(gè)例子來(lái)看，我們知道用AI指揮交通是一個(gè)令人神往的設(shè)想，在模擬環(huán)境中經(jīng)常也能帶來(lái)強(qiáng)悍的交通調(diào)度能力。但在實(shí)際應(yīng)用中卻不是這么回事，每個(gè)路口的車(chē)流、人流都在不斷變化，路面工程、改道、交通事故，等等因素都將瞬間影響交通AI的判斷。甚至一個(gè)井蓋，一株植物都可能給AI帶來(lái)干擾。畢竟AI僅僅是數(shù)理模型，不會(huì)像人一樣隨機(jī)應(yīng)變。

這種復(fù)雜的困境，在工業(yè)AI中更是突出。我們?cè)谟懻揂I對(duì)工業(yè)的改造，往往聚焦于單個(gè)環(huán)節(jié)，甚至一部機(jī)器的AI化。而在物理世界中，工業(yè)是一個(gè)完整的體系，一部機(jī)器的快慢并不解決實(shí)際問(wèn)題，卻可能把整個(gè)工廠的成本拉大。

一方面是確實(shí)有價(jià)值的產(chǎn)業(yè)AI，一方面是花樣繁多的障礙與阻隔，這件事如何解決呢？華為云給出的答案是，想要避免紙上談兵，需要在物理世界中架設(shè)EI智能體。

一口箱子：如何理解EI智能體

華為云中國(guó)行中，對(duì)EI智能體給出的定義是：智能體=智慧大腦+智能邊緣+聯(lián)接+行業(yè)智慧。聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)復(fù)雜，現(xiàn)場(chǎng)隨機(jī)采訪了一些開(kāi)發(fā)者，并與同行溝通后，發(fā)現(xiàn)大家也覺(jué)得有點(diǎn)難懂。

古龍小說(shuō)里有個(gè)東西，或許可以幫助我們理解智能體到底是什么。《英雄無(wú)淚》里有件被稱為天底下最可怕的武器，它的名字超好記：一口箱子。

一口箱子不是什么絕世神兵，拆開(kāi)看它只是各式各樣的零件、鐵片和常人叫不出名字的零件，但是在實(shí)戰(zhàn)中的時(shí)候，卻能通過(guò)使用者精密的計(jì)算，最短時(shí)間中組合出一個(gè)完全克制對(duì)手的兵器，從而一招致勝。

在攻堅(jiān)現(xiàn)實(shí)世界的企業(yè)AI難題時(shí)，EI智能體給出的也是類似一口箱子的思路：

首先要有足夠聰明的高手，他是武器的操縱者，用智慧和判斷指揮一切。在智能體中，扮演這個(gè)角色是背后統(tǒng)籌計(jì)算的智慧大腦。負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行、推理和再學(xué)習(xí)。

其次是要有足夠的零件，這些零件是組合成可怕武器的基礎(chǔ)，而且只有這些零件能夠組合起來(lái)，一口箱子才有價(jià)值。這就像EI智能體沉積了大量AI技術(shù)與算法，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供各種各樣的AI服務(wù)。只有技術(shù)沉積夠多，全聯(lián)接能力足夠強(qiáng)，才能隨意組合出各行各業(yè)需要的解決方案。

然后是武者要有足夠的反應(yīng)速度，能夠最短時(shí)間內(nèi)組合出獨(dú)立的武器，否則開(kāi)打半天還沒(méi)組合出武器那不是搞笑的嗎？這就像EI智能體著重強(qiáng)調(diào)邊緣計(jì)算技術(shù)，就傳統(tǒng)行業(yè)真實(shí)情況而言，將所有需要處理的數(shù)據(jù)上傳云端，既是不科學(xué)也是不現(xiàn)實(shí)的，只有采用合適的邊緣智能方案，企業(yè)應(yīng)用AI才有實(shí)際可能。

最后是要懂對(duì)手，一口箱子的特點(diǎn)是遇到槍能克槍，遇到刀能克刀，這其實(shí)是因?yàn)槭褂谜叨抖畼?。在智能體當(dāng)中，這就是行業(yè)智慧，只有與各行各業(yè)的專家合作，與具體行業(yè)需求與產(chǎn)業(yè)周期融合，才能有適合各產(chǎn)業(yè)真實(shí)需要的“秘密武器”。

智慧大腦+智能邊緣+聯(lián)接+行業(yè)智慧，構(gòu)成了華為云解決物理世界、產(chǎn)業(yè)世界AI難題時(shí)的一口箱子。而這個(gè)神秘物體，希望破解的是企業(yè)三個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題，

犁庭掃穴：AI與傳統(tǒng)行業(yè)間的三個(gè)必解決問(wèn)題

EI智能體的價(jià)值與目標(biāo)何在？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是用靈活、抽象層次高、可定制的智能平臺(tái)能力，去補(bǔ)充實(shí)體經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)行業(yè)本身在面對(duì)AI時(shí)的先天不足。這些問(wèn)題看似不歸平臺(tái)考慮，卻是實(shí)體經(jīng)濟(jì)無(wú)法解決的，所以企業(yè)和AI真正結(jié)合，必須重點(diǎn)攻克這三個(gè)問(wèn)題，為企業(yè)進(jìn)入智能世界蕩平現(xiàn)實(shí)門(mén)檻。

問(wèn)題一：應(yīng)用成本。AI很好，但是AI很貴。對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)尤其是小微企業(yè)而言，AI的大量API應(yīng)用成本、測(cè)試成本，都是令人憂愁的昂貴。而想要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)是基本生產(chǎn)資料，數(shù)據(jù)帶來(lái)的收集、清洗、學(xué)習(xí)成本，以及對(duì)數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂，更是各類企業(yè)都非常頭疼的。

華為云BU總裁鄭葉來(lái)曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，要讓AI“高而不貴”，在用得起的基礎(chǔ)上用得好、用得放心。為了解決這些問(wèn)題，EI智能體從三方面努力讓AI“高而不貴”：首先是在安全性和數(shù)據(jù)獲取方案、遷移學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，保證了企業(yè)數(shù)據(jù)的安全可控，以及容易收集，把最大的數(shù)據(jù)成本降下來(lái)；其次是基于云計(jì)算服務(wù)打通了整體架構(gòu)，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，避免斷裂應(yīng)用鏈給企業(yè)帶來(lái)多余負(fù)擔(dān)；再次，最重要的，當(dāng)然是把核心AI應(yīng)用的價(jià)格給降下來(lái)，讓企業(yè)應(yīng)用到實(shí)惠的AI能力。

問(wèn)題二：行業(yè)周期。就像上文所說(shuō)，每個(gè)行業(yè)都有自己獨(dú)特的物理世界問(wèn)題，各種復(fù)雜的困難都可能出現(xiàn)在AI面前，每個(gè)行業(yè)自身的產(chǎn)業(yè)周期規(guī)律，要求AI技術(shù)去適應(yīng)行業(yè)本身。而競(jìng)爭(zhēng)壓力、成本壓力等問(wèn)題，也催使企業(yè)必須快速看到AI的成果。

為了解決這些問(wèn)題，EI智能體首先提出云邊端一體化的智能構(gòu)建過(guò)程。靈活彈性地部署邊緣智能，把AI模型與算法直接放到企業(yè)一側(cè)。讓企業(yè)不會(huì)必須把任務(wù)上傳云端的尷尬。另一方面，邊緣與終端系統(tǒng)還會(huì)進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)，不斷上傳云端大腦進(jìn)行再學(xué)習(xí)，保證整個(gè)企業(yè)AI系統(tǒng)的可成長(zhǎng)與再學(xué)習(xí)能力。

另一方面，EI智能體提供了快速訓(xùn)練，再簡(jiǎn)單的單機(jī)訓(xùn)練后快速獲得到分布式計(jì)算等解決方案。從而讓企業(yè)的智能化周期盡可能壓縮。并通過(guò)線下服務(wù)、與行業(yè)專家結(jié)合的方式，適應(yīng)企業(yè)的獨(dú)特周期規(guī)律，將新技術(shù)與垂直職業(yè)的需求進(jìn)行協(xié)調(diào)。

問(wèn)題三：人才困境。招不到人，堪稱實(shí)體經(jīng)濟(jì)AI化過(guò)程中的最大問(wèn)題。EI智能體采用獨(dú)特的技術(shù)解決方案，將復(fù)雜的技術(shù)進(jìn)行嵌入，給到企業(yè)簡(jiǎn)單易用的操作方案。從而企業(yè)或許可以有兩個(gè)更優(yōu)選項(xiàng)：更少的技術(shù)人才，以及低技術(shù)要求的AI使用人才。這在企業(yè)邁過(guò)智能門(mén)檻過(guò)程中十分重要。

我們可以看到，這三個(gè)問(wèn)題雖然看起來(lái)無(wú)關(guān)深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI核心問(wèn)題，卻是AI進(jìn)入物理世界，進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化周期中無(wú)法避免的。不破除這些物理世界的障礙，企業(yè)應(yīng)用AI就會(huì)陷入無(wú)窮無(wú)盡的“雞生蛋”悖論。

物理世界中具有高度產(chǎn)業(yè)應(yīng)用特征的AI正在走來(lái)，一場(chǎng)犁庭掃穴，或許就醞釀?dòng)谧銐虻男袠I(yè)智能體醞釀之后。

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