隨著復工潮開啟，疫情的防控迎來下半場攻堅時期。那麼在激增的人流量下，如何保證公共安全、疫情不再大規模擴散？從宏觀的流動人口管理，到微觀的體溫檢測，如何更科學有效地開展防疫工作？人工智能已經並且還將繼續在疫情防控中，扮演前所未有的重要角色。到底有多重要呢？2月10日的國務院新聞發佈會上，民政部基層政權建設和社區治理司司長就直言不諱地表示：“
能不能開發一個服務社區抗疫的軟件，這比捐十個億還管用。”按照傳統的人工智能開發模式，類似服務社區抗疫這種複雜細分的行業應用，需要從科研人員蒐集數據建立模型開始，然後迭代，再到訓練，推理，這一套流程走下來，可能需要數月時間，能不能再快一些、再短一些呢？
在華為開發者大會2020（Cloud）期間，華為雲正式發佈全球首款企業級AI應用開發專業套件ModelArts Pro，全面提升行業AI開發效率和行業落地效果，帶來全新的行業AI落地方式。這讓我們看到了AI更快更高效地走進細分行業應用的曙光。
華為雲通用AI服務總經理袁晶發佈全球首款企業級AI應用開發專業套件ModelArts Pro
從3個月起步到一天落地
2月4日，工信部也發佈了《充分發揮人工智能賦能效用，協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，鼓勵地方加大在人工智能產品和解決方案上的研發投入力度。但是隨著行業AI落地逐步加速，也暴露出諸多痛點。對於行業企業來說，行業業務複雜度高，需要豐富的行業經驗支持；定製代碼工作量大，耗時長，無法快速業務上線；購買定製AI模型後，又難以實現自我迭代。對行業開發者來說，通用API具有侷限性，不支持行業特定業務流程；業務繁忙，無暇深度研究算法；相似的項目難以簡單複用，存在大量重複工作。
那麼ModelArts Pro在這樣一個開發過程中，它處於哪一個環節呢？它又能發揮什麼樣的作用呢？
“傳統上AI的開發，一般用戶會先提出一個定製需求，因為現在的AI模型基本上都是通用的模型，很難去適配各行各業（差異化的需求）。每個企業都會提出一些定製性的需求。這個時候AI提供方就會有研發人員去分析這個場景，是不是可以做，現在AI的能力能不能滿足？如果滿足的話就會給用戶定製模型，再根據實際情況調優，這個交付週期很可能會在
3個月以上。如果說用戶現在想把現有AI能力進行迭代升級，這個時候他又得向AI提供方提出需求，這樣又是一個循環，每個循環的流程也會很長。而有了ModelArts Pro之後的話，情況就不一樣了。”華為雲技術專家介紹說，“如果使用了ModelArts Pro的話，用戶有這個需求以後，他可以先用ModelArts Pro選擇他想要的行業和場景，看是否有符合條件的，如果有的話，他就可以直接去用，做自己的開發，在數據準備好的情況下，一天就可以上線了。如果說他還是有一些定製化的需求的話，他可以根據ModelArts Pro內提供的原子能力去搭建一條符合場景的工作流，或是委託一些有該行業經驗的AI開發者為其搭建。此時，用戶可以直接通過AI市場，購買這個工作流，然後在自己的ModelArts Pro頁面裡，就可以即時看到並自己去做開發，包括之後的部署以及未來的迭代。從3個月起步到可能一天落地，這就是ModelArts Pro的魅力所在。
通過軟件化的工具來“授人以漁”
為什麼Modelarts Pro能夠如此高效地助力各行各業的AI落地呢？這裡的奧秘就在於----通過軟件化的工具來“授人以漁”。
華為雲技術專家介紹，Modelarts Pro相當於把相近行業應用裡面最複雜的一些內容給提取出來，將算法專家的積累和行業專家的知識沉澱在相應的套件和“行業工作流”(Workflow)中，不同的部分留給客戶做一些選擇。這樣就可以真正實現賦能行業AI應用開發者，全面提升行業AI開發效率和落地效果。
客戶可以使用ModelArts Pro套件中特定行業場景的預置行業工作流，滿足快速定製的需求，也可以運用Modelarts Pro提供的原子組件(Atom)靈活編排新的行業工作流。基於AI市場，客戶還可以相互分享不同行業場景的AI工作流。這樣一來，ModelArts Pro就以“授人以漁”的方式助力企業構建AI能力，賦能不同行業的AI應用開發者，讓AI變得觸手可及。
據介紹，華為雲Modelarts Pro具備以下特點：
高效的行業算法：領先人工智能技術結合行業專家經驗，構建出優質高效的行業預置算法，行業AI應用開發者僅需少量標註數據，就能獲得高精度的AI應用；
領先的AI開發平臺：底層依託一站式AI開發管理平臺ModelArts提供的領先算法技術，保證AI應用開發的高效和推理結果的準確，同時減少人力投入。
簡單的流程式開發：用戶可藉助預置的行業工作流，輕鬆完成AI應用項目開發以及持續迭代；
靈活的工作流編排： 針對特定的行業、場景，開發者可根據自身需求對行業工作流進行靈活編排，實現AI應用開發；
豐富的開放生態：基於華為雲開放生態，用戶可以在AI市場中分享及獲取、購買所需工作流，高速高效實現AI行業落地。
“行業工作流”降低技術門檻
其實這兩年來，行業AI被談得越來越多了，如何在行業AI市場中獲得更大的份額應該是大家都關心的問題。在這方面，華為專家的觀點非常簡練：把技術門檻降低。
現在都在講AI要落地到行業，但是實際上，在AI行業落地的過程中，需要大量的行業知識和行業數據的積累。而這些積累，可能散落在企業的不同數據庫中，可能在行業專家的腦海中，落地前AI專家和行業專家要不斷去打磨和整理這些內容。但是現在AI已經有了一些行業積累了，完成了行業AI從0到1的突破，那麼是不是可以通過一些輕量級的訓練和調優，讓AI去落地到各個行業，完成接下來從1到100的步驟呢？
在ModelArts Pro中，這種降低技術門檻體現為大量的行業工作流。
面向物流、石油、零售、金融、醫療、交通等行業場景，華為雲基於領先算法及行業知識，首批推出了ModelArts Pro文字識別、視覺、自然語言處理、知識圖譜等開發套件及端雲協同多模態AI應用開發套件HiLens，快速響應不同行業、不同場景的定製需求，讓AI變得觸手可及。
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觀看視頻瞭解ModelArts Pro如何助力行業AI落地
•中國石油藉助華為雲ModelArts Pro知識圖譜開發套件，快速構建石油測井領域的專業化模型，實現了油氣水層的智能識別，評價時間縮短70%以上，識別準確率達到了測井解釋專家水平。在AI的加持下，沉睡的測井數據、零散的地層資料，被迅速激活、調動，快速獲取有價值的地質油藏信息。測井實現了行業知識和專家經驗的傳承，石油行業的智能化升級觸手可及。
•盈智科技應用華為雲ModelArts Pro文字識別開發套件，實施各類國際物流單證識別接口的開發，快速實現單證信息自動化、結構化輸出。在同等人力投入情況下，單據信息錄入效率提升50倍，提升工作效率的同時，單證流程節省60%的人力成本，信息處理效率大幅提升，為國際物流行業創新操作流程和服務模式奠定了堅實的基礎。
•傳統OCR的識別開發需要7天，使用ModelArts Pro完成新版式票證結構化提取接口開發僅需3分鐘。
•米旗蛋糕應用ModelArts Pro視覺開發套件實現零代碼AI模型開發，無需專業的AI基礎，全流程界面操作，店員上傳蛋糕圖片即可在線完成圖片標註、模型訓練、服務更新。AI方案可以實現超過99%的識別準確率，秒級識別整盤商品，快速完成商品結算，提供更好顧客體驗。
在華為全聯接大會2018上，與華為AI戰略一起，作為全棧全場景解決方案的首批組件，華為雲對外發布了一站式AI開發平臺ModelArts；在華為全聯接大會2019上，ModelArts新增十餘項重要特性全面升級。自發布以來，ModelArts獲得廣泛應用，覆蓋園區、工業、城市、交通、家庭、水務、環保等領域。隨著本次大會上Modelarts Pro的推出，華為雲ModelArts將進一步助力AI落地，讓AI無所不及。
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