浪潮之下：什么才是企业AI转型的基石？

Posted 2020-10-29

AI浪潮席卷而来，在世界中心形成了巨大的漩涡。漩涡中心饱受瞩目的，是这几年逐渐掌握了主动权的科技企业和互联网企业。但真正伴随着水流涌动的，还有大量涉及到安防、金融、医疗乃至能源、工业等等行业的传统企业。

如何让作为人类社会基底的传统企业接入AI技术，正在成为整个行业关注共同关注的问题。

当水泥与竹木相加，传统企业的AI尴尬症

对于互联网企业或科技企业而言，转型AI并非是一件多么困难的事。这些企业自身具有轻体量、高技术基础和丰富数据量的特征，向AI转型往往也是引入新的技术，在云端对数据进行训练和推理，最终向用户呈现出贴合智能的结果。

但对于传统企业来说，算法和数据不能解决一切。

第一，传统企业信息化、数据化水平不一。很多传统企业甚至没有自己的数据库，如果从头开始搭建平台、挖掘数据、训练模型并配适各种技术，将耗费太多学习成本和时间成本，极有可能转型还没成功就陷入了泥潭。

第二，和科技企业不同，很多传统企业涉及到政务、安防等数据，数据脱敏成本巨大，不适合在云端进行计算，也就很难利用上部署简单的云端算力、模型等等。

第三，科技企业的算法输出对象往往是用户，而传统企业对输出结果的要求则更为严谨。用户可以接受在处理照片时多等个十几秒，可在传统企业的工业生产线上一切都是严丝合缝的，一点点网络延迟可能就会造成蝴蝶效应，耽误企业的生产进度。

总之AI技术的应用诞生于科技企业之中，自然被烙上了与之相关的烙印，如果只从算法和数据的角度和传统企业简单相加，结果往往不尽如人意。如同在竹木楼阁上用钢筋水泥加盖，带来不仅仅是外观上的丑陋，更有可能让重心失衡，大厦倾倒。

相比科技企业，传统企业最需要的就是计算力——这里的计算力不仅仅是云计算或几十块GPU能解决的问题，综上所述由于传统企业自身的差异，需要更本地化、更定制化、高质量的计算力方案。

计算力、数据和算法，三者相加才能让重心不倒，尤其对于传统企业来说，计算力基础的稳固与否，几乎决定了未来能靠算法和数据将房顶加盖到多高。

浪潮如何成就AI应用落地？一体化、模块化、快部署

这时传统企业需要的，是从底层开始加固基石，让整栋建筑适应新技术扎根生长，在漩涡中屹立不倒。

这种情形无疑给了IT服务供应商机会——在2000年左右第一波信息化趋势来临，IT服务供应商为传统企业搭建了基础设施，也深入了解了传统企业的业务形态。

当AI浪潮来临时，IT服务供应商对传统企业的深入理解，以及对技术内核的把控，使其成为传统企业AI转型最适合的支撑力。

最近，知名IT解决方案服务商浪潮就和百度云联合推出了适用于传统企业的AI应用方案。

浪潮推出的应用方案可以用三个关键词总结：一体化、模块化和快部署。

最首要的就是一体化。日前，浪潮就与百度云共同发布了一款全新的ABC一体机。这款一体机集合了人脸识别闸机、智能安防、签到考勤、人脸登录等多种应用场景，是一款可以一体化交付的企业级AI设备。

之所以能实现一体化交付，原因是集合了百度云和浪潮两方的优势。百度云的AI能力自然不用过多强调，它所提供的人脸识别模型已经丰富验证，加上百度自研的AI集群管理软件，向企业提供了最具可行性和应用性的AI解决方案。而浪潮则提供了作为AI动能的硬件计算平台和管理调度系统，用自身丰富的IT供应商经验与百度云合作，反复进行软硬件上的调试优化，最终让ABC一体机可以实现开箱即用。

集终端计算硬件和算法模型为一体的好处在于，在本地就可以实现模型的训练，企业无需将数据上传到云端，保证了数据的安全，同时本地计算也保证了信息传输速度，不会因为延迟问题而影响数据精度。这样一体化的部署模式也会为企业节省大量配适时间，此前百度云在一家银行机构部署ABC一体机时，仅仅用了七天就完成了全部的工作。

模块化的应用方案则来自于浪潮与大量合作伙伴的密切合作，在这次和百度云的合作中，ABC一体机提供了人脸识别能力，为企业提升考勤、安防、生物识别等等方面的能力。

很多人都将今年称为人工智能的场景应用年，认为经过去年一年的经验累积后，今年会开始陆续技术落地。而技术落地一旦开始，企业就要面临“选择困难症”：即使同一企业中的不同部门都会产生不同的AI需求，比如人事部门想要利用人脸识别做考勤，业务部门却想利用NLP技术做智能客服。不管是分开招标还是自研，往往都意味着漫长的流程和高昂的成本。浪潮的优势就在于以一个供应商的身份，联合百度或者其他的AI应用提供商为企业提供多种场景化的解决方案，企业可能根据自己不同的需求，模块化选择和组合不同厂商提供的解决方案，让企业省去自己训练模型的高成本和多次招标的漫长流程。

快部署则意味着浪潮可以帮助企业占据AI转型的时间优势。快部署的首要原因自然是浪潮与技术厂商的合作，推出了种种一体化应用方案，以软硬一体化交付的形式，避免了软件和硬件的脱节。但更深层次的原因，则来自是浪潮累积的产业优势。

在浪潮的产品矩阵中，我们还能看到诸多基于英伟达最新硬件基础的GPU服务器。要知道英伟达的GPU往往一经发售就抢购一空，而浪潮却能够做到在业内每每率先发布相关产品。当很多企业还在因为没有足够强大的硬件焦急等待时，与浪潮合作的企业自然可以先人一步受益。

同时浪潮作为IT供应商，提供给企业客户的除了硬件之外，同时还有相应的部署方案和服务指导，减少企业购买不适用自己的硬件，以及拥有硬件后无从下手的情况。

以一体化解决方案帮助企业快速接入AI能力，以模块化场景丰富企业选择的空间，最后以快部署方式减少企业的试错成本。IT供应商如何从计算力出发，帮助传统企业建立AI转型基石，浪潮可以说是做了一个不错的示例。

从漩涡到长河，做AI应用的治水者

塔塔咨询公司在《人工智能正在怎样提升全球公司的表现》中提出了这样一个概念：未来只有两种企业，一种是有人工智能的，一种是不赚钱的。

但我们不可能让科技企业去覆盖生活中的每一个行业，更不可能让传统企业从头做起去研发技术。浪潮这类IT服务供应商所做的，就是站在两个世界的交点，排列组合出一个接口，让技术的力量有所栖息。

对于IT服务供应商自己来说，滚滚潮水又何尝不是机会？

浪潮集团人工智能与高性能产品部总经理刘军曾经表示过，浪潮在AI方面的布局早已不仅停留于硬件基础设施，通过不断与底层技术交互，浪潮的能力正在向更深处延伸。在建立了硬件基础设施后，浪潮还在系统管理层进行布局，推出了深度学习训练集群管理软件AIStation，帮助客户管理整个深度学习的作业流。在此之后，浪潮又延伸至框架层，对深度学习计算框架Caffe进行优化，推出了更具并行扩展性的Caffe-MPI。最终浪潮打通了前面三层能力，对客户提供了端到端的解决方案。

这四层布局贯穿软件与硬件、行业与个体，将科技力量与行业连接起来。浪潮的四层布局有如一套详细的“治水方案”，最终目的是让AI产业和整个世界严丝合缝的耦合起来，在不会扰乱世界正常运转状况的前提下，让水流更加充盈有力。

毕竟我们需要的不是带有危险意味的漩涡，而是能够哺育人类社会的河流。