AI落地真的很难么？
一方面，除了语音／语义识别、图像识别等有限的几个场景，AI其实并没有兑现当初描绘的美好愿景。以技术公司为主体落地AI，打造的是AI产业，而AI并不像工业、制造业等适合独立存在，这也就导致了AI落地的困境。
另一方面，AI落地或许没有想象的那般困难，少了些技术理想主义不切实际的虚幻，以产业公司为主体落地AI，打造的是产业AI，先行者收获颇丰，后来者循着脚印也逐步将AI落到实处。
AI落地的困难与否，在于是否找对了主体和思路。近两三年来，AI落地比以往要踏实地多，行业已经达成一致认知，在尊重行业知识的基础上，找寻与AI结合的方法，摸索实操手段，AI才能深入到千行百业。
9月24日，华为全联接2020的第二天，华为云人工智能领域总裁贾永利表示，知识计算是实现行业知识与AI结合的一条全新且高效的路径。
华为云人工智能领域总裁贾永利现场发表演讲
知识、计算与AI，这是一条通往何处的路径？
AI落地为什么需要知识计算？
AI落地是一场持久战，技术创新日益活跃，产业规模不断拓展，是人工智能繁荣的外在，要实现源源不绝的正向循环推动力，人工智能必须与行业应用深度融合，各领域＋人工智能的新技术新模式是AI坚实的未来。
举个例子，通用的AI基础能力如语音识别，在进入行业生产系统的过程中并不是开箱即用，实际业务复杂度和未知性要大大超过实验水平，因地制宜、按需改造才能实现AI落地。
在看待AI落地的视角上，华为云一开始就与众不同。2018年，华为云提出AI落地的三种典型场景：海量重复场景、专家经验场景、多域协同场景。
2019年，华为云提出跨越行业AI商用裂谷的四个关键要素：明确定义商业场景、触手可及的充沛算力、持续进化的AI服务、组织与人才的适配。
2020年，华为云提出，AI如果要创造价值必须要进入企业的核心业务系统。
三年都是在HUAWEI CONNECT场合，从中可以看出，华为云对行业AI落地的思考一脉相承，首先判断AI落地要围绕数据与价值驱动的确定性场景展开，随之华为云通过大量项目实践发现，行业不缺数据但是缺少充足的AI算力、AI落地过程中需要持续迭代和演进、落地过程涉及组织和人才的匹配，因此进一步提出了关键要素，继而在AI深入企业核心业务系统的过程中，华为云关注到行业知识如何与AI结合，成为当前最大的掣肘。
具体来看，如何让行业专家和AI专家，双方能够相互听得懂，围绕一个共同的目标相互促进，这是行业专家如何与AI专家合作的难点。
不同行业都有自己数十年甚至上百年的专业积累，形成了大量成熟的物理、化学、生物等知识表达的机理模型，这些模型和数据驱动的AI模型如何有效结合，这是行业机理与AI模型的结合难点。
行业自身多年积累的应用系统、控制系统，和AI系统的关系重塑，行业应用平滑有序的升级成智慧系统，这是行业应用与AI系统的结合难点。
不随大流地痴迷于刷榜跑分，华为云开始深入各类工厂车间实验室，当行业开始认知到行业知识与技术本身缺一不可，华为云已经初步探索出行业经验与AI结合的可行方法——知识计算。
AI落地要再攀新高地，传统方式不足以发挥知识最大效用，运用AI的思维解决知识使用的问题，放大知识本身的价值，这也是华为云带来行业知识方法论与技术应用的变革启示。
企业如何”知之“？
华为云在其实践的600多个AI项目后察觉，超过30％的项目AI都进入了核心生产系统，经过测算，一旦进入核心生产系统，平均带来18％以上盈利和效率的提升，这对企业无疑是一个有吸引力的数字。
《论语十则》中有这样一句耳熟能详的话语，“知之为知之，不知为不知，是知（通智）也”，用来形容当前AI落地的情况毫不违和——企业知道自己的行业知识，但是不知道如何应用人工智能，人工智能企业则反之，只有两者结合将知识、计算与AI融会贯通，才能打造企业自己的智能。
AI介入到行业之前，行业知识本身也存在瓶颈，企业无法考虑到现实情况下所有的场景，行业经验往往意味着简化和模糊操作，难以实现流程控制或者质量控制最佳的状态，这就是为什么当控制精准度达到了一定水平以后，哪怕再提升一个百分点都要投入非常大的人力、物力，甚至产出还比不上投入。
知识计算恰恰可以帮助一定程度上解决这个问题，通过AI系统和理论帮助企业改进原来传统的控制方法，AI的参与实现了精准化调优，再加上行业知识和算法能力，就可以达到更好的控制精度，更优的成本的配置，更优的策略，知识计算的价值得到最大化发挥。
在由“不知”向“知之”的旅程中，华为云为企业提供了模块化、全生命周期知识计算解决方案，覆盖从知识获取到知识应用在企业的生产环节中的全生命周期。
知识计算帮助AI落入现实
烟台华新不锈钢有限公司（以下简称“华新不锈钢”）主营不锈钢、合金钢生产，合金钢生产过程中，合金配件是关键环节。传统的合金配料是由人工完成，配料过程主要依赖于专家经验，配比结果会出现较大波动。同时，由于原料价格随市场波动，不同批次成分含量不同，为人工配料增加了难度，往往需要重复多次调整配比。
华新不锈钢与华为云合作后，将合金配料的元素守恒机理模型、专家经验等隐性知识注入到AI中，与AI深度融合；基于多模态的数据感知驱动，构建成分软测量AI模型，赋能合金配料工程师进行优化决策，找到符合钢水质量的最优合金配料比例，同时保证合金成本最低。
华新不锈钢基于AI辅助可实现10秒内完成最优合金配比计算，实现合金成本最优；并可精准预测终点钢水成分，预测准确率达到95％以上，生产中一次添加并能完成配料合成。平均每吨可降低成本100元，按20万吨的年产能计算，每年可为企业节省成本2000万元。
在汽车行业，中国一汽应用华为云知识计算解决方案构建的一汽知识计算平台，基于业务场景，将知识便捷地、以数字化的方式呈现在眼前，快速提升员工能力。通过使用一汽知识计算平台，一汽红旗某4S店的一次性修复率提升了4％，客户维修等待时间下降了23％，厂家支持介入率下降了30％，维修技师的培养时间缩短了30％。
类似的产业实践还有华为与中科院北京基因组所韩大力教授的合作，基于华为云知识计算解决方案，将DNA羟甲基数据和经过大量研究实验积累的基因知识图谱进行整合计算，更加准确地识别出血液中的关键生物标记物，将早期诊断的准确性提升了9个百分点，有助于对食道癌患者的早期发现。
华为云还与交通管理部门合作，把知识计算解决方案应用于交通治理，综合运用各类专业知识，通过道路实时信息反馈、整合专家的经验，经过AI运算形成一套系统化的控制方案，将其用于城市路口和区域的通行优化，目前已在深圳300多个路口进行验证，未来有望更进一步实现道路、机场、地铁等立体化的交通治理。
“通过华为云知识计算解决方案，企业可以打造自己的知识计算平台，推动AI进入核心业务系统，加速智能化升级；知识计算平台也将成为企业的核心平台，极大增强企业市场竞争力。”华为云人工智能领域总裁贾永利表示。
融合知识、计算与AI，华为云助力千行百业开启智能化征程。
