文 | 轩窗
智东西消息，9月17日在2018世界人工智能大会上，华为副总裁、华为云BU总裁郑叶来进行了题为《易获取、用得起、方便用的算力，是人工智能发展的关键》的演讲。
在演讲中他明确指出人工智能技术将改变行业、组织人才结构，他也指出现阶段价格贵、使用难和难获取是三个阻碍人工智能发展的重要问题，易获取、用得起、方便用的算力，才是AI产业发展的关键。
与此同时，郑叶来也阐述了华为在AI浪潮下的思考，将推出全栈、全场景解决方案，面向AI开发者和企业应用推出AI开发平台和工具，构建产学研人工智能生态等。
一、人工智能将会改变每个行业、每个人
人工智能是一项通用技术（GPT），包括自然语言处理、图片识别等。信息技术带来了效率的提升，而人工智能则带来生产成本的变化。
在过去的几年中，华为在许多行业进行了AI的探索，郑叶来举例说到，如在交通领域，华为在深圳市建设了城市交通智能体，提升了深圳的通行效率；在物流行业，与行业伙伴一起进行路径规划、识别暴力分拣、防拆解等领域的探索。
郑叶来认为，人工智能将会改变每个行业、每个职业、每个组织、每个家庭和每个人。而在行业领域，他更是强调，一直以来大家都说“行业+AI”，而未来更多的是“AI+行业”。
今天组织的人才结构一般是：上方是商业领袖，下方是高级管理者/专家，然后是基层管理者/业务骨干和基层员工。
未来使用人工智能以后，整个组织的人才结构会发生改变，从上方的商业领袖、管理者到基层员工，中间一定有AI工程师的加入，而中间这些重复性的劳动将会被人工智能所替代。
同时，郑叶来也相信未来2-3年将会面临快速的改变，正如知名研究机构Gartner所预测的：在2020年之前众多行业、职业将巨变。
二、人工智能技术正在与社会环境相互碰撞
所有通用目的技术的应用都是一个过程，郑叶来表示，通常华为看待一个产业会分为4个阶段：第一个是技术与应用局部探索的阶段，第二个阶段是技术发展与社会环境相互碰撞，第三是技术发展与社会环境相互促进，第四是期待新的通用技术阶段。
郑叶来认为，目前的人工智能发展已经完成了技术与应用局部探索阶段，到了技术发展与社会环境相互碰撞的阶段。与此同时，人工智能的发展既给行业带来了兴奋和冲动，又给人们带来了一丝焦虑和困惑。
不过，郑叶来认为，人工智能终将改变这些行业。
首先，人工智能不是万能的。
任何技术都有可解决的问题也有解决不了的问题，应该聚焦人工智能能够解决的问题、创造价值的领域，而不应该把精力花在人工智能不能解决的问题，或者不能创造价值的领域。
郑叶来预计，机器将在越来越多的任务中继续达到并超越人类的表现。
其次，选择正确的问题比寻找新奇的解决方案更加重要。
对一些有模式可循的、有数据支撑的任务，机器学习比人更有效。而在数据支撑方面，又包括数据主权属于谁、最终客户的隐私怎样来保护等亟待解决的问题。
此外，人工智能是信息化进程的新高度，会降低生产成本。
人工智能是一种科学和一组计算技术，它启发于人，但不同于人。人工智能能够进行感知、学习，推理和采取行动。
所以人工智能和此前信息化最大的区别是，信息化能提升人的效率、降低人力的成本，但很难自动地降低生产成本。而人工智能不但可以替代人，还能够自动地降低生产成本。
三、解决AI人才短缺问题需要AI思维
目前，制约人工智能发展的另一客观因素就是人工智能人才的短缺，对于郑叶来认为，解决人才短缺问题还需使用AI思维。
未来，企业的AI人才能力结构，将不仅仅是数据科学家，而是由数据科学家、领域专家、公众数据科学家相互配合组成。
因此，除了从外部获取数据科学人才，企业内部还应该加强企业内部培训，培养出企业内生的公众数据科学家，或者说具有数据科学家能力的工程师。
以AI的方式解决AI人才问题，需要提供整个智能化、自动化、简单易用的人工智能工具和平台服务，让所有的企业以更快捷和高效的方式使用人工智能技术，来解决问题、创造价值。
四、易获取、用得起、方便用的算力是AI产业发展的关键
数据、算法、算力，是人工智能的三驾马车，目前在人工智能尚处在初级阶段，价格贵、使用难和难获取是三个阻碍人工智能发展的重要问题。
因此，郑叶来认为，易获取、用得起、方便用的算力，才是AI产业发展的关键。同时也是华为在思考要做的事情。
首先是价格贵，现阶段人工智能整个训练过程非常贵，训练人脸识别、交通综合治理、自动驾驶，模型的训练成本都非常高昂的。
其次是使用难，目前的人工智能技术缺乏一个统一的开发框架，至使训练模型从训练到推理，从公有云到私有云、边缘、终端的多种应用场景难以适配，同时也导致了开发、调优、部署的工作量巨大。
最后是难获取，由于GPU供货周期长，其限量供应，因此限制了终端AI计算力的释放。
为此，郑叶来阐述了华为在AI浪潮下的思考，推出全栈、全场景解决方案，面向AI开发者和企业应用推出AI开发平台和工具，构建产学研人工智能生态等。
结语：AI算力的全面释放将加快智能化进程
在数据量充足，算法基本稳定的情况下，算力制约了AI技术在应用上的爆发。一方面来自于终端侧计算力不足，成本始终是制约其发展的一个因素；另一方面，AI人才的缺失也制约了AI应用的发展。
而这些问题的解决一是需要计算力成本能降的更低，二是相关AI工具的完善来降低开发者的门槛。
目前看来，华为正在推进AI算力的全面释放，加快行业智能化的进程。
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