作者李泽南

华为技术是如何领先全球的:华为云首次开放日,揭秘2012实验室

很多人都知道华为有一座「2012 实验室」,今天的华为能够成为全球通信巨头,并在技术上保持领先,2012 实验室功不可没。在这里,科研人员总能带来令人惊喜的技术成果,并很快将其加入华为的产品中。3 月 5 日,在华为云的开放日活动中,我们终于能进入这个「中国黑科技最多的地方」一探究竟了。

这次,华为向我们展示了 2012 实验室中的诺亚方舟实验室和先进热技术实验室,诺亚方舟实验室是华为 AI 研发中心,其中主要包括智慧终端的计算视觉、语音助手、推荐搜索;智慧企业的供应链大脑、问答系统等。现在手机的摄像头算法就是源自于该实验室。

热技术实验室则聚焦高集成封装、高密空冷、高效液冷/相变,展示器件低热阻、仿生散热器、相变液冷、声学降噪材料、流场可视化测试等技术。从 5G 机柜的散热系统到无线快充的「相变」导热片,有关这一实验室的技术在华为产品中无处不在。

华为热技术实验室

「拯救」华为的 2012 实验室

人们都对于 2012 实验室名称的由来很感兴趣,据说华为总裁任正非曾说过,大数据就像洪流,我们要做一艘船来“拯救”华为。这个机构主要是研究大数据人工智能的,于是就有了诺亚方舟实验室。

在成立之后,任总还特意组织实验室成员们观看了一遍电影《2012》。

作为华为技术研发的主要力量,2012 实验室体现了华为在研发创新方面的巨大投入和领先成果。近年来,华为每年都会将销售收入的 10%-15% 投入研发,在过去的 10 年时间里,这家公司累计研发投入已超过 3940 亿元人民币。

在诺亚方舟实验室里,科研人员为我们介绍了华为的最新 AI 技术,其中包括用于手机摄像头的超分辨率算法,机器学习以及图像分割等技术。华为人工智能技术正在逐渐走向舞台的中心:去年全球人工智能顶级会议 NeurIPS 2018 四篇最佳论文之一就来自华为。这篇有关非光滑收敛速度最优的最优化算法研究是来自华为诺亚方舟巴黎实验室。在这届 NeurIPS 上,华为共有 11 篇论文被大会接收。

人工智能相关的代码其实代码量不大,但是调试空间很大。」华为云 BU EI服务产品部总经理贾永利表示,「华为在斯坦福的 DAWN 深度学习基准上训练和推理的成绩都是最快的。」

斯坦福大学 DAWN 基准榜单中 ImageNet 图像分类的成绩。去年 12 月,这个成绩被华为刷到了 9 分钟。

华为在活动中展示了诺亚方舟实验室的一些「黑科技」成果,包括基于 AI 的无线基站智能关断系统,其在试点省份预计可以节约电能 800 万度。在该系统中,AI 可以预测未来 15 分钟的通信需求,实现多个基站能耗的优化,这是一个多智能体协同决策的过程。

解放生产力的华为

诺亚方舟实验室和热实验室只是华为 2012 实验室几十个 Lab 中的两个,2012 实验室的研发成果正持续为华为云带来强大的技术。华为云就像站在巨人的肩膀上,其核心业务的虚拟化和容器等技术都来自于华为内部实验室。华为去年发布的昇腾芯片、今年刚刚发布的基于 ARM 架构的服务器芯片以及智能网卡均来自图灵实验室。云技术的方方面面都来自于华为内部长期、专业的技术团队。

今天的华为云专注于帮助传统公司进入云端,其一站式 AI 开发平台 ModelArts 可以帮助用户高效构建并应用各类深度学习模型。华为表示,到今年 3 月线上可供分享的模型数量将接近 100 个。在未来,客户可以在平台上分享并交易模型。

对于使用华为云的企业来说,引入人工智能技术并不意味着需要从零开始:他们可以在云平台的市场上找到效果最优的模型,并通过 ModelArts 自动获得最优参数,这省去了绝大多数需要专业知识的工作。

在活动中,贾永利向我们展示了使用华为云构建人工智能模型的过程:使用 Jupyter Notebook 在线写代码,搭建一个 TensorFlow 框架下的 VGG 16 模型,数据集的存储、训练和推断都可以直接在云端进行。

华为还展示了自己基于昇腾 310 芯片的视觉 AI 应用开发平台:HiLens 深度学习摄像机。在使用华为云 EI 端云协同的情况下,开发 HiLens 应用的成本可以降低 1000 倍,模型精度也可以提高 10%。

华为云正在推广 ModelArts 平台,激励开发者对社区进行贡献。

MVP 计划激励开发者

在云服务领域里华为是一个后来者,不过它的发展速度很快。2018年已拥有了超过 6000 家合作伙伴,吸引了 9 万开发者。在 2019 年,华为计划吸引更多的开发者。

今天的开发者是未来最先进的生产力。此次华为云发布了重磅专家激励计划:投入千万级激励权益,希望能够发展 1500 名专家,与云专家共同打造华为云开发者生态。

除了重量级的激励计划外,华为云还对获得「2018 杰出贡献奖」的 MVP 和云享专家进行了颁奖。这次宣布的 MVP(Most Valuable Professional)头衔,是华为公司授予行业意见领袖和技术专业人士的奖项和荣誉,以嘉奖有影响力和特殊贡献的专家,同时赋予特殊的权益和使命。

今年,华为将重点奖励人工智能方面的开发者,贾永利表示:「华为云将向 MVP 开放多个核心产品的使用权限,包括一站式人工智能开发平台 ModelArts、视觉开发平台 Hilens 慧眼等,给予 MVP 更多技术支持和自身价值实现的平台。」

华为云认为,构建成功的平台需要做到有所为,有所不为。「华为不可能去投资其他企业,或者发展特定的应用。如果你什么都做了,这样是做不下去的。」华为云 BU 总裁郑叶来表示。

今天的华为公司已不再适合去做「小而美」的专业型公司,它正向着成为大而强的平台型公司迈进。 

产业云服务华为
1
相关数据
华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

http://www.huawei.com/cn
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

图像分割技术

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

VGG技术

2014年,牛津大学提出了另一种深度卷积网络VGG-Net,它相比于AlexNet有更小的卷积核和更深的层级。AlexNet前面几层用了11×11和5×5的卷积核以在图像上获取更大的感受野,而VGG采用更小的卷积核与更深的网络提升参数效率。VGG-Net 的泛化性能较好,常用于图像特征的抽取目标检测候选框生成等。VGG最大的问题就在于参数数量,VGG-19基本上是参数量最多的卷积网络架构。VGG-Net的参数主要出现在后面两个全连接层,每一层都有4096个神经元,可想而至这之间的参数会有多么庞大。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

基准技术

一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

收敛技术

在数学,计算机科学和逻辑学中,收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论(变换终止),并且得出的结论是独立于达到它的路径(他们是融合的)。 通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说,如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型,模型即达到收敛状态。在深度学习中,损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变,暂时形成收敛的假象。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

图像分类技术

图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。

Jupyter技术

Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等 。

问答系统技术

问答系统是未来自然语言处理的明日之星。问答系统外部的行为上来看,其与目前主流资讯检索技术有两点不同:首先是查询方式为完整而口语化的问句,再来则是其回传的为高精准度网页结果或明确的答案字串。以Ask Jeeves为例,使用者不需要思考该使用什么样的问法才能够得到理想的答案,只需要用口语化的方式直接提问如“请问谁是美国总统?”即可。而系统在了解使用者问句后,会非常清楚地回答“奥巴马是美国总统”。面对这种系统,使用者不需要费心去一一检视搜索引擎回传的网页,对于资讯检索的效率与资讯的普及都有很大帮助。从系统内部来看,问答系统使用了大量有别于传统资讯检索系统自然语言处理技术,如自然语言剖析(Natural Language Parsing)、问题分类(Question Classification)、专名辨识(Named Entity Recognition)等等。少数系统甚至会使用复杂的逻辑推理机制,来区隔出需要推理机制才能够区隔出来的答案。在系统所使用的资料上,除了传统资讯检索会使用到的资料外(如字典),问答系统还会使用本体论等语义资料,或者利用网页来增加资料的丰富性。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~