5月9日，2019全球人工智能产品应用博览会在苏州开幕。会上，华为云BU副总裁朱照生发表题为《释放AI生产力，加速行业智能化》的主题演讲。
没有“人工”就没有“智能”，人才仍然最贵
朱照生从华为过去几年在人工智能落地应用层面出发，总结出当前AI行业的三大问题：
1、算力昂贵且供应周期长，这是机器方面的挑战。
2、AI应用开发门槛高，人才稀缺。而且相对于机器的稀缺而言，人的稀缺更为严重。所谓“没有人工就没有智能”，“人工”两个字很关键。
3、行业落地 GAP 大，即人（AI人才）和人（行业专家）的融合问题。
行业专家对AI理解不足，AI专家对行业了解也需要进一步深入，行业术语的不理解阻碍了AI产业落地。
不过，朱照生表示，出现问题是技术落地产业的必然现象，解决问题是技术落地成产业的必由之路。华为用技术来解决技术发展中的问题，前面三类挑战，本质上都可以映射到AI基础平台的能力中。
自研芯片，构建完整AI平台
在智能化时代到来之际，华为努力打造全栈、全场景人工智能基础平台，该平台可以很好地解决前述三类问题。
朱照生举例说，期望人工智能走出阳春白雪的感觉，八十年代的“大哥大”有砖头那么大，是非常阳春白雪的产业，不像今天人手一部手机，可是只有现在这个时候才是真正的普惠通信。当前人工智能还没有达到普惠的阶段，AI研究和落地的基础是算力，依赖购买芯片，算力永远是昂贵且获得周期长的存在。发力芯片势在必行，自研芯片才能让算力更充裕更经济。
有了芯片之后还要解决人工智能的框架问题。现在的框架多数是从大学研究走出来的，和企业的落地生产、特别是面向未来的研究还有很大改进距离，极大地约束了AI人才和行业端的效率。企业的生产场景，涉及多个不同子系统，通常各个子系统分布在不同的地方、有自己的数据及时延要求，需要采用更适合企业生产需要的端、边缘、云协同的训练与推理框架。
接下来是如何向行业赋能，把人工智能真正地推向行业。各个行业的应用系统和人工智能框架中间有一个非常大的鸿沟，这个问题如果不解决，人工智能永远只能停留在会议室里，不可能走向百行百业。华为从最基础的芯片技术、硬件到基础框架等层面，构建全栈全场景的应用，弥合行业应用开发与AI框架之间的差距，从而大幅降低行业AI应用门槛。
实践是探索AI落地的唯一方式
演讲最后，朱照生现场展示了一些案例，并表示华为已经在数十个行业中落地了300个项目，如风控智能系统，0.4秒内就可以处理近万笔交易，发现风险能及时干预，让风险案件数量急剧下降，直接挽回经济损失近亿元。
除此之外，在AI多协同场景中，华为也有真实案例落地：助力打造“未来机场”，在飞机大面积延误的情况下，利用人工智能将靠桥服务提升至少5%。
总结来说，华为就是在开放AI基础设施，从云端层面为行业提供完整的AI生态环境。把行业专家的智慧和人工智能的智慧结合在一起，真正产生产业的智慧。 
