2021HDC華為云MVP座談會：開發(fā)者眼中的一站式AI開發(fā)平臺ModelArts

4月24-26日，深圳大學城，HDC2021吸引了眾多開發(fā)者的目光和參與。三年前，華為云為解決AI開發(fā)的行業(yè)痛點，發(fā)布了一款更快更易用的AI平臺——ModelArts，使能開發(fā)者。接下來，華為云也會逐漸推出新版本的ModelArts平臺。那么，它又將給開發(fā)者乃至各行各業(yè)帶來什么樣的變化呢？

這個答案， 4月25日在HDC2021期間舉行的華為云MVP圓桌交流會上呼之欲出。華為云EI開發(fā)者生態(tài)發(fā)展部部長陳亮，華為云戰(zhàn)略與業(yè)務發(fā)展部產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳進，上海麥圖信息科技有限公司CTO李鑫與來自行業(yè)的技術從業(yè)人員、公司CEO、CTO等二十多位華為云MVP齊聚一堂，就此展開了一場精彩的思想碰撞。

華為云MVP齊聚深圳 共話ModelArts應用之道

ModelArts全景圖

華為云EI開發(fā)者發(fā)展部部長陳亮介紹了華為云AI的產(chǎn)品和平臺。整個AI應用生產(chǎn)過程，可以分成五個重點部分：數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型管理和部署。華為云ModelArts開發(fā)平臺在每一個部分都能為開發(fā)者提供產(chǎn)品和技術上的支持和幫助。

華為云EI開發(fā)者生態(tài)發(fā)展部部長陳亮

正如華為云的理念“做智能世界的‘黑土地’”。在AI領域，面向開發(fā)者群體，ModelArts提供開發(fā)工具、數(shù)據(jù)集和樣例代碼等，為開發(fā)者帶來AI標準化生產(chǎn)體驗；面向行業(yè)AI用戶，以ModelArts Pro、行業(yè)智能體和APls等產(chǎn)品，帶來從AI模型到行業(yè)AI應用的行業(yè)AI工作流。華為云“AI Gallery”提供了包含數(shù)據(jù)、算法、模型、工作流等AI資產(chǎn)，方便開發(fā)者靈活便捷地取用、共享和開發(fā)。

陳亮表示，ModelArts Pro 作為企業(yè)級AI 應用開發(fā)專業(yè)套件，根據(jù)技術領域分為不同的專業(yè)套件，希望幫助客戶在不同的行業(yè)落地AI 的能力。以前，按照特定業(yè)務需求，開發(fā)一個自定義的OCR 識別接口可能需要7天，現(xiàn)在使用ModelArts Pro的文字識別套件中的工作流，只需要3分鐘。

隨后，上海麥圖信息科技有限公司CTO李鑫分享了“基于ModelArts端云聯(lián)動智能塔臺監(jiān)控防護系統(tǒng)”的精彩內(nèi)容。他表示，飛機起降的間隔非常短暫且風險大，有著“黑色十分鐘”之說，背后都需要依靠多名管制員之間的接力和協(xié)作。我們就是想通過AI輔助決策幫助管制人員快速判斷跑道安全態(tài)勢。

上海麥圖信息科技有限公司CTO李鑫

李鑫談到，借助華為云ModelArts平臺，他們研發(fā)了DSASR語音識別引擎和AIGIS空間定位引擎，讓機器具備了能夠聽的懂管制指令、看得見航空器動態(tài)、理解運行規(guī)則的本領，能夠在“看防練”3+1模式的智能塔臺系列產(chǎn)品中，對多個具體場景進行賦能，從態(tài)勢感知、軌跡預判、規(guī)則分析和培訓演練等多個環(huán)節(jié)，為機坪/塔臺管制運行安全和崗位培訓等業(yè)務領域提供強大助力。

高大上的航空領域之外，AI也在更深入地滲透到我們生活的方方面面。我們都知道，中國老齡人口比重逐年增加，老年人的安全問題越發(fā)得到廣泛關注，據(jù)統(tǒng)計80歲以上老人每年跌倒發(fā)生率為22.7%，一半以上發(fā)生在家里和小區(qū)，最危險的場所是衛(wèi)生間和臥室。

華為云戰(zhàn)略與業(yè)務發(fā)展部產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳進

華為云戰(zhàn)略與業(yè)務發(fā)展部產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳進帶來了基于ModelArts的AI 養(yǎng)老方案分享。他講到，先用攝像頭端側(cè)算力優(yōu)先過濾掉無人場景，然后在檢測到人的場景中調(diào)用基于華為云ModelArts平臺部署的跌倒檢測API進行推理，最后通過華為云AI平臺提供的彈性算力和統(tǒng)一平臺運維能力，這樣的方案，極大減少了邊緣部署的復雜度和運維成本，為規(guī)模復制提供了架構支撐。

眾人傾囊相授 破解AI應用難題

專家分享結(jié)束后，在交流環(huán)節(jié)大家展開了精彩的討論，為現(xiàn)場遇到難題的MVP建言獻策，傾囊相授。

問題一：數(shù)據(jù)采集

從事建筑自動化行業(yè)的李樹果先提出了他當前的一個難題：社區(qū)里危險的人，不是黑名單里的而是陌生人。這就帶來了兩個問題：名單里沒有該人員信息，人員反復出現(xiàn)如何確認名單。

針對這個問題，陳亮、MVP歷天一都給出了自己的建議。來自科大擎天科技公司CTO陳小奇用他的項目經(jīng)驗做了一番解答。他說道，首先可利用攝像機、邊緣計算或智能相機相結(jié)合的方式，提高數(shù)據(jù)采集和監(jiān)督。其次，基于白名單和黑名單，增加陌生人的自動確認。早兩年前，陌生人識別已經(jīng)達到一定的效果，最后他建議李樹果可以去考察一下深圳的智慧社區(qū)項目，對他會有幫助。

問題二：數(shù)據(jù)標注

大家在做AI產(chǎn)品開發(fā)的過程中，可能遇到最多的問題就是“數(shù)據(jù)標注”。在場的數(shù)位MVP專家，都拋出了自己面臨的一些場景化的問題。

李鑫結(jié)合ModelArts平臺應用回答到，大量的數(shù)據(jù)源標注問題，無非就是準確率和標注效率。模型早期，標注數(shù)量重于標注準確率。到了模型后期，兩者就必須同步提高，這是非常實際的情況。比如標注的準確性、數(shù)據(jù)版本化的問題。

ModelArts的智能標注和準確率都很高，其中自動標準的準確率在90%-95%左右。針對準確率，ModelArts的團隊標注主要分兩種角色：標注人員和復合人員。標注人員標注過之后，復合人員審核，有問題打回重新標注或者做管理流程上的處理，以此保證標注質(zhì)量。

數(shù)據(jù)版本化的問題，則需要不斷的根據(jù)實際模型增加數(shù)據(jù)。ModelArts可以同步數(shù)據(jù)源來新增數(shù)據(jù)，標注的時候也是按層增加，把標注的數(shù)據(jù)吐出來，你可以自己復用或者調(diào)整，從版本化的角度來講是非常有價值的。

問題三：網(wǎng)絡通訊

聽完陳進的分享，深圳市興海物聯(lián)科技有限公司CIO李樹果就視頻接入提問到：華為云養(yǎng)老方案都是基于圖象識別，肯定要考慮視頻接入的問題，怎么保證比較穩(wěn)定的通訊？視頻接入如何上云？

陳進回答到，針對我們的場景，家用1080p的攝像頭的網(wǎng)絡帶寬能做到2-4兆左右。網(wǎng)絡帶寬對2H（面向家庭需求）來說，家庭的寬帶就能支撐。對我們的方案來說，也不是全量的視頻先上傳，再到云端做解析。它是非實時的，隔一段時間進行圖片上傳，然后做檢測。

針對這個問題，李鑫講到，他們的機場方案是通過本地的有線網(wǎng)絡，不會上云。云端只是進行設備管理工作，這樣做一方面是安全的問題，一方面是實時性的考慮。機場內(nèi)部的網(wǎng)絡，至少是萬兆以上，所以這點通運量相對很小。

正如華為云社區(qū)總監(jiān)胡志學在會中談到的，AI已經(jīng)開始慢慢深入到各個行業(yè)，ModelArts將智能帶到每個角落，持續(xù)踐行普惠AI。華為云MVP圓桌會議，已經(jīng)成功舉辦了三屆。第一屆的話題和今天一樣，也是AI，但彼時的AI和此時的AI是不一樣的，現(xiàn)在討論產(chǎn)品技術的細節(jié)和應用落地，而非當初的方向和暢想。未來，華為會加大與開發(fā)者的連接，傳遞更多更優(yōu)的產(chǎn)品技術，助力各行各業(yè)進入人工智能新時代。

AI AI開發(fā)平臺ModelArts 開發(fā)者

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