在9月23日揭幕的华为全联接2021上,华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安重磅发布了华为云盘古药物分子大模型、天筹AI求解器等一系列AI服务。

华为云盘古药物分子大模型依托于华为云医疗智能体EIHealth平台,能够更高效地辅助科研人员完成智能药物筛查和药物优化生成,让医疗行业的每一个工作者都可以方便地利用AI解决工作中遇到的问题。华为云天筹AI求解器将求解器技术、AI技术和运筹优化技术深度融合,突破了业界运筹优化极限。

在华为全联接2021上,随着盘古药物分子大模型、“天筹”AI求解器等一系列AI服务的震撼发布,华为云向着以技术创新加速企业数字化发展和智能化升级,进而推动AI落地千行百业的目标又迈出了坚实的一大步。

华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安发布盘古药物分子大模型

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从“可用”到“好用”

从技术和应用的发展趋势来看,当前,AI正在经历从“可用”到“好用”的关键转折。有预测显示,到2025年,AI对企业的渗透率可以达到86%。随着AI快速进入企业的核心生产系统,AI已成为推动经济社会高质量发展的新动能。降低AI应用的门槛,让AI不仅可以用,而且可以大规模、低成本的快速、简便的使用,成了当前最紧迫的任务,也是所有致力于推动AI发展的厂商必须跨越的一道坎。

但是,我们必须清醒地认识到,AI应用的落地还面临着诸多挑战,比如碎片化、定制化、“作坊式”的开发模式,难以解决运筹学等复杂数学问题等。从华为云的经验来看,AI从可用到好用,就一定要站在使用者的角度,包括行业客户、行业开发者和行业专家,从他们的角度来分析和解决问题。这也是华为云在ModelArts和盘古大模型上不断推陈出新,在求解器这项根技术上深入研发,并且推出与知识计算相关的一系列服务的初衷。

华为云的目标十分明确,就是让行业应用专家不需要详细了解AI中包含的神经网络等复杂技术,就能开发出自己想要的AI应用。从2018年10月华为全栈全场景AI解决方案的发布开始,华为云就在为加速这一目标的实现而努力。

例如,华为云ModelArts一站式AI开发平台属于AI应用使能层,它让AI应用开发变得简单、简单、再简单,以解决AI人才和专家匮乏的问题。经过三年多的努力,ModelArts已经有了数以千计的AI行业应用项目的实践,通过不断创新与知识沉淀,面向企业数字化转型与AI应用的不同阶段,形成了全流程、场景化的服务。基于这些服务,ModelArts已经初步实现了“要让每一位工程师只需掌握一定的AI技能,就能够自己开发AI模型和AI应用”的目标。

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“盘古”开天地,AI展宏图

“深耕数字化”是华为全联接2021的主题之一。如何将AI应用融入企业数字化的洪流之中,让它真正发挥出自身巨大的价值和能量呢?

实际上,在AI用于各行业的生产场景时,即使最高水平的AI专家,有时也会一筹莫展。究其原因,各行各业场景繁多,呈现碎片化,即使有自动化程度很高的工具,在传统的AI模型开发模式下,也不得不逐个定制开发。这种如同作坊式的开发模式和流程,不仅投入人力多、开发周期长,更具挑战的是,模型的精度通常需要大量的训练样本数据,而行业场景偏偏最缺的就是数据,由此导致模型性能往往不能满足生产要求,AI应用功败垂成。

谁能突破这一瓶颈?华为云盘古大模型应运而生。

有了预先训练好的大模型,每项场景化AI开发都不必再从零开始,只要基于大模型做增强训练,并且自动化抽取出适合具体场景部署的小模型即可。这使得开发周期从月级缩短为天级,从而实现了AI模型从作坊式开发到工业化开发的转变。更为重要的是,由于是基于大模型做增强训练,模型性能大大提高,使很多原来AI不可用的场景变得可用了。举例来说,在华为南方工厂,由于样本数量只有40个,传统方式训练的AI模型精度只能达到80%,无法满足要求;而基于大模型训练的模型精度高达99．5%,使得智能检测成为现实。

更让人感到振奋的还是来自华为全联接2021上宣布的盘古药物分子大模型。2021年4月,华为云就发布了盘古系列预训练大模型,涵盖自然语言处理(NLP)大模型、计算机视觉(CV)大模型、多模态大模型和科学计算大模型。而华为云盘古药物分子大模型则是“盘古家族”的新成员,是专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。

在医药界有一条公认的“双10定律”,即一款创新药从研发到上市,平均成本超过10亿美元、研发周期超过10年。“双10定律”犹如新药研发进程中的“拦路虎”,若想打败它,今天看来最有效的武器就是大数据、人工智能等先进技术。

依托华为云一站式医疗研发平台EIHealth,盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构。在药物生成方面,实现了对小分子化合物的独特信息的深度表征、对靶点蛋白质的计算与匹配,以及对新分子生化属性的预测,从而高效生成药物新分子;在药物优化方面,实现了对筛选后的先导药进行定向优化。

华为云盘古药物分子大模型的创新性突出表现在:提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构,进行了超大规模化合物表征模型的训练,生成了拥有1亿个新化合物的数据库,并且在20余项药物发现任务上实现了性能最优(SOTA)。

据了解,目前全球44家顶尖药企中,已有41家药企与AI公司建立了合作关系。AI在药物研发中的应用已经进入指数增长区。华为云联合西安交通大学第一附属医院,基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物,将先导药的研发周期从数年缩短至一个月,大幅提升了新药研发效率。

其实不仅仅是医药领域,有了盘古大模型这把“金钥匙”,就可以轻松打开自然语言处理、计算机视觉、多模态和科学计算等众多高精尖领域的应用大门,赋能千行百业。

浦发银行应用华为云盘古大模型,对叉车入库时的货堆进行精确计数,确保了货物入库的真实性,进而实现了货物进仓与融资放款匹配、还款与货品出库联动。借助华为云盘古大模型的小样本学习能力,大大节省了识别仓库中上百种外观不同箱体的样本采集和标注工作量,明显缩短了项目上线周期。

盘古开天地,AI展宏图。如今的华为云在AI领域持续创新,已在电力、政务、石油、交通、医疗、矿业、农业等多个行业实践了超过600个项目,其中30%的项目,AI已进入了企业核心生产系统,将客户的盈利能力平均提升18%。

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“天筹”有“根” AI求解易

在国家的“十四五规划”中,强调了加强关键数字技术的创新和攻关。在计算根技术原始创新、基础软件研发投入等方面,国家做了清晰的规划和明确的要求。所谓“根深才能叶茂”,华为多年来坚持聚焦计算、基础软件等根技术创新,有效推动了企业的数字化转型与智能化升级。在AI领域,同样只有在根技术上扎扎实实创新,才能让AI应用更加繁茂。

图片华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安发布天筹AI求解器

在华为全联接2021上,张平安发布了华为云在求解器根技术上的最新成果——“天筹AI求解器”。

数字化的企业在将AI应用于全链路的过程中,如果要实现全局协同和资源调度最大化,就要求企业能够全局考虑所有因素。举例来说,在运输、物流行业的装箱问题、城市交通路径规划和生产排产等问题中,企业要将万级到千万级的约束条件和变量,转换为对万级到千万级变量方程组的求解。若要解决此类复杂的数学问题,就需要引入求解器这项根技术,实现全局优化,进而将资源利用率最大化,实现降本增效。

华为云天筹AI求解器是将运筹学和AI相结合的商用求解器,突破了业界运筹优化的极限:利用分布式并行加速技术,可解决亿级规模约束条件和变量的问题求解;速度最高可提升100倍;从传统方式的人工建模到AI智能建模,建模效率最大可提升30倍;将人工调参,改变为利用AI技术,基于历史数据自适应调优,效率最高可提升30%。在最新的全球权威的Hans Mittelmann单纯形求解器榜单中,华为云天筹AI求解器不出意料地斩获第一。

天津港是世界前十港口,年集装箱吞吐量近两千万箱。天津港与华为云合作,开发了新一代的港口智能计划平台。利用华为云天筹AI求解器,天津港得以通盘考虑港口规划中千万级的约束条件和变量,完成整个港口计划仅仅需要10分钟,计划速度提升144倍,而且还能实现全链路协同,最大化调动所有资源,从而大幅提升了港口的运转效率和作业效率。

根技术的突破才能为科技带来质的飞跃。基于持续的研发和创新,华为将人工智能、算法等根技术通过云服务的方式提供给千行百业的客户,让企业技术创新不需要经历漫长的周期和高强度的资源投入,不需要重复“造轮子”,就能通过云服务,像使用水电一样,轻松实现业务的转型升级。