9月18日，華為云業(yè)務總裁鄭葉來在華為全聯(lián)接大會上演講稱，當前AI(人工智能)蓬勃發(fā)展，對算力的需求每年增加10倍左右，一些新算法(比如BigGAN)，對算力的需求更是呈百倍增長。因此，算力應該像電力一樣觸手可及，讓“算力釋放算法之美”。
鄭葉來表示：“隨著華為完成全棧全場景AI解決方案的構建，華為AI戰(zhàn)略的執(zhí)行進入了新的階段?！?/p>
華為一直提出“惠普AI”概念，希望能夠降低AI的使用成本。
鄭葉來提出跨越AI商用裂谷的四大要素：
首先要明確定義商業(yè)場景。即明確項目的商業(yè)目標，界定清晰的范圍邊界，場景可閉環(huán)、可預測具備充足的數(shù)據資料。
其次，觸手可及的強勁算力。當前算力不充沛、不經濟、難獲取。以華為舉例，公司內目前日均AI訓練作業(yè)任務超過4000個、訓練時長超過3.2萬小時, 而且還有大量的作業(yè)在排隊。
第三，持續(xù)進化的AI服務。AI時代，構建一個生產運行與開發(fā)訓練閉環(huán)的在線系統(tǒng)非常關鍵，能讓模型持續(xù)適應環(huán)境的變化，成為持續(xù)進化的AI。例如，華為云全流程模型生產服務ModelArts通過AI持續(xù)迭代框架，提供端邊協(xié)同能力，加速企業(yè)AI化進程。
第四，組織與人才的適配。AI的智慧來源于人類智慧數(shù)字化，要遵重以人為本的初心，適配相應的人才、組織和流程。
華為當天還發(fā)布了面向工業(yè)制造行業(yè)的工業(yè)智能體，打造行業(yè)智能化升級新引擎。通過基于知識圖譜的智能認知引擎、基于AI模型的智能預測引擎、基于運籌規(guī)劃的決策優(yōu)化引擎三大引擎，讓過去諸多難以落地應用的技術應用到工業(yè)場景，助推工業(yè)智能化升級。
華為云工業(yè)智能體可應用于能源、礦業(yè)、電力、水泥、化纖等多個工業(yè)領域。
大會上，華為云分享了多個合作案例，其中，中國石油使用工業(yè)智能體認知引擎來輔助識別測井油氣層，將油氣層識別時間下降70%;華為云與三聯(lián)虹普合作，使用工業(yè)智能體的智能預測引擎，讓客戶需求匹配率提升了28.5%;華為云與鑫磊集團合作，使用工業(yè)智能體的智能優(yōu)化引擎，將AI能力引入配煤環(huán)節(jié)和焦炭生產質量預測，讓配煤準確率超過95%，每百萬噸焦炭節(jié)省成本超過1000萬元。
