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​大数据与智能云将架构起未来世界的新景象

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2018-06-14 18:59
[ 亿欧导读 ] 微软(中国)全渠道事业部CTO徐明强表示:未来的数据将会指数级地增长,通过智能云和智能边缘的架构来处理数据,将成为未来世界的新景象。
微软(中国)全渠道事业部CTO徐明强,2018全球智能+新商业峰会,微软,大数据,智能云

2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办,拼多多协办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外,14-15日将举办包括 AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

6月14日,在AI国际峰会上,微软(中国)全渠道事业部CTO徐明强发表了题为《新智能时代的实践》的演讲。徐明强表示未来的数据将会指数级地增长,通过智能云和智能边缘的架构来处理数据,将成为未来世界的新景象。他从智能家居、精准营销等一些场景出发,来看人工智能的应用前景。

以下为现场演讲速记:

众所周知,IT行业有一个“摩尔定律”,即每个一年半,IT的计算能力加倍、存储能力增加、开销减一倍。今天是2018年6月份,在展望一年半以后,大家所看到我们面临的挑战是什么样的呢?

从图中我们看到,将来每个人每天将产生1.5GB的数据,智能家居每天将产生50GB的数据,办公室每天150GB数据,运动场每一场比赛产生200TB数据……今天,有很多企业家和我说在大数据时代是数据的“富豪”,是信息的“乞丐”,是决策的“瘫者”,过去小数据是“偏瘫”,现在大数据就“全瘫”了。所以我们应该怎么样建设IT系统应对大数据洪水般的到来呢?

我们和我们的客户认为都应该以智能云和智能边缘这样的架构来应对,智能云通过大数据的处理、弹性基础设施的给予,让每一个机构每一个人的数字需要在任何时候都可以得到满足。然而这些还不够抵挡数据的“洪水”,我们要把在智能云里训练出来的“智能模块”推向边缘设备,这样边缘设备就可以“抗洪”,就可以及时处理信息,信息包括视频的信息、语音信息,在边缘中得到处理,把总结出来的结果放到云上,周而复始,这才是唯一可能抵御2020年数据爆发“洪水”的有效方案。

各位都知道,未来是充满很多不确定性,今天唯一可做的就是要做什么样的选择。我无法代替各位做抉择,今天我要做的是带大家看一看有一些实践,相信各位都有明智的头脑,会做出明智的选择。

这边是一个智能家居的厂商百芝龙,客户要求他提供的智能家居需要老年人摔倒时摄像头能捕捉出来,为了支持这个动作他们花了很多人工录制摔倒动作,大家可以猜猜为了老人摔倒的各种动作录制了多长时间?他们录制了近数百个小时。所以人工智能的实践大家要记好一点,要做好人工智能要花相当大的人工才有一点点的智能,这就叫人工智能。如果没有这样的决心收集数据的话大家还是要做好准备。

全球智能+新商业峰会

人工智能怎么帮助建筑业提高效率呢?在建筑工地上有一个蛮头疼的事情就是数钢筋,因为建筑工地上有很多钢筋,过去都要人去数钢筋。这是一张放大的照片,远远放去叫人数钢筋这件事情是很快头会昏的事情,会数不准。所以我们和建筑行业做了一个原型AI 系统,拍了一张照利用计算机定制的图象处理自动把钢筋数出来,一旦识别出来以后立刻就知道数据了。现在的解决方案是实景拍一张照片,摄像机是一个边缘设备,一旦照了以后本地处理,最后把信息发到云上,不需要把照片发到云上处理。

接下来,唯品会是最大的闪购平台,他们要出海,面临的挑战是不同地区(俄罗斯、东南亚、巴西)不同人喜欢的东西不一样,而且关于时髦最多的东西就是不确定性。怎么样抓住不同地区到底什么样的人喜欢什么样的东西呢?过去只是把这些商品收集上来叫供应商打几个标签。但后来发现远远不够,所以他们现在要做的是消费者上了社交网站,比如说Instagram上消费者都发了什么图片,在图片中可以发现出他的喜好,因此他们要处理的图片一次都是百万级的数据,过去百万级的数量都是要两个月搞定的,现在通过合作伙伴彩云用了一个集群,64块GPU来处理百万照片,因为一张照片处理下还挺花时间的,不是辨别东西是什么。所以一百万张照片通过集群来做可以缩短到5分钟可以解决,这就大大地提高了效率和对市场的反应能力。所以,30多人的出海团队通过并行计算能力把效率提升到85%。

人工智能是要普及大众的,当我们行走的时候不要忘记还有那些行走困难的人。当我们说话流离的时候不要忘记那些天生说话有障碍的人。

下面的视频是一个大学教授,这个教授生下来不久耳朵就聋了,因为耳聋所以他听不见自己说话,说话的声音蛮难被辨认的。微软做了惠及大众的项目,做了一个声音识别器,让说话很难辨析的人被辨析出来,变成英文。在这里和微软的EVP沈向洋博士通过中文用翻译器翻译成英文,教授用比较障碍的英文口音翻成来变成中文。

所以大家看到我们希望在各个国家都可以做这样的工作帮助说话有障碍的和正常人可以进行有效的沟通。要做人工智能又回到刚才所说的处理能力需要越来越大越来越强的处理能力,微软做了一个研究项目,用英特尔的FPGA看能不能达到让人工智能处理变成实时化,有一个项目叫“脑波”,做出来原型还是相当满意的,这个东西到底有多快呢?要比一比速度,所以右边视频是有一个项目叫“AI For Earth”把卫星的照片做分析,大家知道要把大的照片分成不同的小块从而进行处理工作,所以用CPU、GPU、FPGA进行比较。大家看到有一个绿色出现一表明这块已经处理过了,大家看到CPU每秒6个,GPU是60个,而FPGA可以达到500个,所以速度是相当快的。最后达到了每秒钟20万个,所以卫星图很快被处理完了。我们的未来还是充满憧憬的。

最后想为大家说一下,微软认为人工智能的人才非常重要,我们从来不相信用技术可以取代任何人的工作,向来是懂得使用技术的人取代不懂使用技术人的工作,微软作为公司对社会也有义务,所以我们办了在线的人工智能学院,报名到网站上,到了网站上可以去到学习Machine Learning、Computer Vision、Natural Language、Speech。几个星期前在北京刚公布的时候有4000多人报名,相信上海人才也会非常踊跃。

谢谢大家!

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