机器学习、人工智能与数据挖掘的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的重要支撑技术，其中深度学习就是一个典型例子。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统（Deep Blue）重于探索和优化未来的解空间（Solution Space），而深度学习则是在博弈游戏算法（例如Alpha Go）的开发上付诸努力，取得了世人瞩目的成就。下面以自动驾驶汽车研发为例，说明机器学习和人工智能的关系。要实现自动驾驶，就需要对交通标志进行识别。首先，应用机器学习算法对交通标志进行学习，数据集中包括数百万张交通标志图片，使用卷积神经网络进行训练并生成模型。然后，自动驾驶系统使用摄像头，让模型实时识别交通标志，并不断进行验证、测试和调优，最终达到较高的识别精度。当汽车识别出交通标志时，针对不同的标志进行不同的操作。例如，遇到停车标志时，自动驾驶系统需要综合车速和车距来决定何时刹车，过早或过晚都会危及行车安全。除此之外，人工智能技术还需要应用控制理论处理不同的道路状况下刹车策略，通过综合这些机器学习模型来产生自动化的行为。数据挖掘和机器学习的关系越来越密切。例如，通过分析企业的经营数据，发现某一类客户在消费行为上与其他用户存在明显区别，并通过可视化图表显示，这是数据挖掘和机器学习的工作，它输出的是某种信息和知识。企业决策人员可根据这些输出人为改变经营策略，而人工智能是用机器自动决策来代替人工行为，从而实现机器智能。数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏的、有用的、正确的知识，促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自机器学习和统计学，其中统计学关注理论研究并用于数据分析实践形成独立的学科，机器学习中有些算法借鉴了统计学理论，并在实际应用中进行优化，实现数据挖掘目标。机器学习的演化计算深度学习等方法近年来也逐渐跳出实验室，从实际的数据中学习模式，解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。

介绍　　ModelArts是AI开发平台集成大者1　　可以0代码开发你想要的AI模型和各种需求。2　　可以选择自己要的算法去开发AI。3　　就是不管你懂不懂代码，都可以玩AI。其实AI门槛不高的。

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ModelArts自动学习　　ModelArts自动学习能力，可根据用户标注数据全自动进行模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩和模型部署全流程。无需任何代码编写和模型开发经验，即可利用ModelArts构建AI模型应用在实际业务中。零编码，零AI基础，三步构建AI模型　　ModelArts自动学习可以大幅降低AI使用门槛与成本，较之传统AI模型训练部署，使用自动学习构建将降低成本90%以上。4+特定应用场景　　目前，ModelArts支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类4大特定应用场景，可以应用于电商图片检测、流水线物体检测等场景。立即使用请链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dashboard

一　　ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，通过AI开发全流程管理助您智能、高效地创建AI模型和一键部署到云、边、端。　　ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。根据经验选择您的使用方式如果您是业务开发者，没有AI开发经验，您可以使用ModelArts的自动学习功能，进行零基础构建AI模型，详细介绍请参见业务开发者：使用自动学习构建模型。如果您是AI初学者，有一定AI基础，您可以使用自己的业务数据对ModelArts预置算法进行重训练，从而得到新模型，详细介绍请参见AI初学者：使用预置算法构建模型。如果您是AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发，详细介绍请参见使用MXNet构建模型和使用Notebook构建模型。

　　据介绍，人工智能比较大的挑战之一是识别度不高、准确度不高，提高准确度就要提高模型的规模和精细度，提高线下训练的频次，这需要更强的计算力。当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高，互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长，在数据量和算法模型的双层叠加下，人工智能对计算的需求越来越大。 　　“2016年3月，谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时，人们慨叹人工智能的强大，而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。 　　“相比云计算和大数据等应用，人工智能对计算力的需求几乎无止境。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东也指出。 　　据介绍，人工智能比较大的挑战之一是识别度不高、准确度不高，提高准确度就要提高模型的规模和精细度，提高线下训练的频次，这需要更强的计算力。 　　当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高，互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长，在数据量和算法模型的双层叠加下，人工智能对计算的需求越来越大。 　　从中国信息通信研究院王蕴韬在通信世界网发表的文章了解，人工智能基础设施建设重要一方面是继续夯实通用算力基础。　　当前算力供给已经无法满足智能化社会构建，根据OpenAI统计，从2012年至2019年，随着深度学习“大深多”模型的演进，模型计算所需计算量已经增长30万倍，无论是计算机视觉还是自然语言处理，由于预训练模型的广泛使用，模型所需算力直接呈现阶跃式发展。 　　据斯坦福《AIINDEX2019》报告，2012年之前，人工智能的计算速度紧追摩尔定律，算力需求每两年翻一番，2012年以后，算力需求的翻番时长则直接缩短为3、4个月。　　面对已经每过20年才能翻一番的通用计算供给能力，算力捉襟见肘已经不言而喻。 　　无疑，人工智能走向深度学习，计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标。 　　未来如何解决算力难题，据科技日报报道，目前计算存储一体化正在助力、推动算法升级，成为下一代AI系统的入口。　　存内计算提供的大规模更高效的算力，使得AI算法设计有更充分的想象力，不再受到算力约束。从而将硬件上的先进性，升级为系统、算法的领先优势，最终加速孵化新业务。 　　而除了计算存储一体化的趋势，量子计算或是解决AI所需巨额算力的另一途径。　　目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律，以传统计算机的计算能力为基本参考，量子计算机的算力正迅速发展。

  在深度学习中，经常有“end-to-end（端到端）”学习的提法，与之相对应的传统机器学习是“Divide and Conquer（分而治之）”。这些都是什么意思呢？    “end-to-end”（端到端）说的是，输入的是原始数据（始端），然后输出的直接就是最终目标（末端），中间过程不可知，因此也难以知。比如说，基于深度学习的图像识别系统，输入端是图片的像素数据，而输出端直接就是或猫或狗的判定。这个端到端就是：像素-->判定。    再比如说，“end-to-end”的自动驾驶系统，输入的是前置摄像头的视频信号（其实也就是像素），而输出的直接就是控制车辆行驶指令（方向盘的旋转角度）。这个端到端就是：像素-->指令。    就此，有人批评深度学习就是一个黑箱（Black Box）系统，其性能很好，却不知道为何而好，也就是说，缺乏解释性。其实，这是由于深度学习所处的知识象限决定的。从图1可以看出，深度学习，在本质上，属于可统计不可推理的范畴。“可统计”是很容易理解的，就是说，对于同类数据，它具有一定的统计规律，这是一切统计学习的基本假设。那“不可推理”又是什么概念？其实就是“剪不断、理还乱”的非线性状态了。    在哲学上讲，这种非线性状态，是具备了整体性的“复杂系统”，属于复杂性科学范畴。复杂性科学认为，构成复杂系统的各个要素，自成体系，但阡陌纵横，其内部结构难以分割。简单来说，对于复杂系统，1+1≠2，也就是说，一个简单系统，加上另外一个简单系统，其效果绝不是两个系统的简单累加效应，而可能是大于部分之和。因此，我们必须从整体上认识这样的复杂系统。于是，在认知上，就有了从一个系统或状态（end）直接整体变迁到另外一个系统或状态（end）的形态。这就是深度学习背后的方法论。    与之对应的是“Divide and Conquer（分而治之）”，其理念正好相反，在哲学它属于“还原主义（reductionism，或称还原论）”。在这种方法论中，有一种“追本溯源”的蕴意包含其内，即一个系统（或理论）无论多复杂，都可以分解、分解、再分解，直到能够还原到逻辑原点。    在意象上，还原主义就是“1+1=2”，也就是说，一个复杂的系统，都可以由简单的系统简单叠加而成（可以理解为线性系统），如果各个简单系统的问题解决了，那么整体的问题也就得以解决。比如说，很多的经典力学问题，不论形式有多复杂，通过不断的分解和还原，最后都可以通过牛顿的三大定律得以解决。经典机器学习（位于第Ⅱ象限），在哲学上，在某种程度上，就可归属于还原主义。传统的机器学习方式，通常是用人类的先验知识，把原始数据预处理成各种特征（feature），然后对特征进行分类。    然而，这种分类的效果，高度取决于特征选取的好坏。传统的机器学习专家们，把大部分时间都花在如何寻找更加合适的特征上。因此，早期的机器学习专家们非常苦逼，故此，传统的机器学习，其实可以有个更合适的称呼——特征工程（feature engineering）。    但这种苦逼，也是有好处的。这是因为，这些特征是由人找出来的，自然也就为人所能理解，性能好坏，机器学习专家们可以“冷暖自知”，灵活调整。

将自己的ipynb脚本分享到 AI Gallery，步骤如下：（1）点此链接进入Gallery Notebook的脚本描述页面，点击右边的“Run in ModelArts”按钮，将进入 JupyterLab 页面；（2）JupyterLab 页面的右上角会进入“连接中…”状态，等待连接成功后，会显示“剩余时间：xx min”；（3）连接成功后，你可以修改、运行该ipynb，然后点击保存按钮，可以在左边侧边栏看到已保存的ipynb文件，如下图所示：（4）打开你要分享的ipynb，如“Numpy_exercise.ipynb”（如果已经打开，就无需重复打开）；（5）点击下图中2号红色框处的“创建分享”按钮，将弹出分享窗口，如下图所示，勾选“是否发布到 AI Gallery”，填写“发布标题”，勾选“我已阅读并同意xxx”，再点击“创建”：（6）参考下图，点击“AI Gallery详情”，检查是否发布成功。来自ModelArts开发者官方教程

到目前为止，我们还没有谈到深度神经网络。事实上，你可以以任何你想要的方式实现上述所有算法。例如，Q-learning 是一种经典的强化学习算法，它在代理与环境交互时创建了一个状态-动作-奖励值表。当你处理状态和操作数量非常少的简单环境时，此类方法非常有效。但是，当你处理一个复杂的环境时，其中动作和状态的组合数量可能非常巨大，或者环境是不确定的，并且可能存在的状态几乎是无限的；这时，评估每个可能的状态-动作对就变得不可能了。在这种情况下，你需要一个近似函数，它可以根据有限的数据学习归纳出最佳策略。给定正确的架构和优化函数，深度神经网络可以直接学习最优策略，而无需遍历系统的所有可能状态。深度强化学习代理仍然需要大量数据（例如，在 Dota 和星际争霸中进行数千小时的游戏），但它们可以解决经典强化学习系统无法解决的问题。比如，深度强化学习模型可以使用卷积神经网络，从视觉数据中提取状态信息。循环神经网络可以从帧序列中提取有用的信息，例如球的朝向，或者汽车是否停放或移动。这种复杂的学习能力，可以帮助 RL 代理理解更复杂的环境，并将其状态映射到动作。深度强化学习可与监督机器学习相媲美。该模型生成动作，并根据来自环境的反馈调整其参数。然而，不同于传统的监督学习，深度强化学习会面临一些独特的挑战。与模型具有一组标记数据的监督学习问题不同，RL 代理只能访问其自身经验的结果。它能够根据在不同训练阶段收集的经验来学习最佳策略；但它也可能错过许多其他获得更好政策的最佳轨迹。强化学习还需要评估状态-动作对的轨迹；这比监督学习所要面对的，每个训练示例与其预期结果配对问题更难学习。这种复杂性增加了深度强化学习模型的数据要求。但与监督学习不同，深度强化学习模型在训练期间收集数据，而监督学习需要人工提前策划和准备训练数据。深度强化学习和通用人工智能AI 社区对深度强化学习的发展方向存在分歧。一些科学家认为，使用正确的 RL 架构，可以解决任何类型的问题，包括通用人工智能。这些科学家相信，强化学习与产生自然智能的算法相同，如果有足够的时间和精力，并配备适当的奖励，我们可以重建人类级别的智能。其他人则认为强化学习并没有解决人工智能的一些最基本的问题。他们认为，尽管取得了许多成就，但深度强化学习代理需要明确定义问题；并且它无法自行发现新问题，更没办法提出针对新问题提出解决方案。无论如何，不可否认的是，深度强化学习已经帮助解决了许多非常复杂的问题，并且将继续成为 AI 社区的重要研究领域。

获奖信息公布幸运奖gltzgl测试人员001极客潇wuvitazekelove十年树木多米诺的古牌昶谕阿弥陀佛加油O幸福恭喜以上开发者，之前未填写获奖信息的开发者，请与11月5日16：00前完成获奖信息填写。为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】参与活动前请先报名华为全联接开发者社区活动【点击报名】活动奖励：a. 奖励一：每人获得圆梦积分10分b. 奖励二：在所有完成任务的用户中抽取10个幸运奖，奖品为京东京造充电宝PD 18W 10000毫安1个。活动时间：2021年9月15日~2021年10月20日 参与方式：用户点击【开始体验】，并完成AI创作诗词体验，即可视为完成任务，我们会核对大家的实验完成信息。活动规则：a.请严格按照实验要求体验b. 本次AI创作诗词活动结束后，将由华为云工作人员将符合抽奖条件的用户名单导入至巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）内，抽取各奖项，并截屏公示抽奖过程。如您不同意此抽奖规则，请勿参加本次活动。 Tips：1、请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。2、所有获得华为电子产品奖项的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。3、收货信息填写说明：1）为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】2）填写时间截至2021年11月5日16:00。3）在HC2021开发者社区系列活动中完成一次填写即可。我们最终将会按照您填写的信息发放奖励。4、活动规则请戳https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-154048-1-1.html其他【场景实验室】精彩体验

获奖信息公布幸运奖bzhtootabcabc好久没出门我中奖了多米诺的古牌昶谕十年树木ad123445运气男孩测试人员001恭喜以上开发者，之前未填写获奖信息的开发者，请与11月5日16：00前完成获奖信息填写。为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】参与活动前请先报名华为全联接开发者社区活动【点击报名】活动奖励：a. 奖励一：每人获得圆梦积分10分b. 奖励二：在所有完成任务的用户中抽取10个幸运奖，奖品为公牛插座魔方1个。活动时间：2021年9月15日~2021年10月20日 参与方式：用户点击【开始体验】，并完成五子棋AI训练体验，即可视为完成任务，我们会核对大家的实验完成信息。 活动规则：a.请严格按照实验要求体验b. 本次五子棋AI训练活动结束后，将由华为云工作人员将符合抽奖条件的用户名单导入至巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）内，抽取各奖项，并截屏公示抽奖过程。如您不同意此抽奖规则，请勿参加本次活动。 Tips：1、请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。2、所有获得华为电子产品奖项的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。3、收货信息填写说明：1）为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】2）填写时间截至2021年11月5日16:00。3）在HC2021开发者社区系列活动中完成一次填写即可。我们最终将会按照您填写的信息发放奖励。4、活动规则请戳https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-154048-1-1.html其他【场景实验室】精彩体验

大家想象中关于AI人工智能是不是觉得很难，我没有办法玩的呢？觉得门槛太高的呢？1-其实很多我看了华为云的很多活动，其实都看到了很多技术是可以AI 0代码就可以玩很多AI的技术的了。比如华为云的Modelarts。这个就是这样的一个好平台。2-有的时候，拿手机做比喻吧，你玩手机，你需要很清楚知道手机每个零件的工作原理和组成的吗？其实Modelarts你看成一个可以玩的手机就可以了。3-所以AI基本知识懂了，很多跟生活很相关的，懂生活，你就懂AI了。懂生活，你就可以玩AI了AI的需求源自生活~

近日，华为与北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）、北京大学化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组联合推出蛋白质多序列比对（Protein MSA）数据集，希望在标准化的数据集基础上，支撑研究人员开发先进的AI模型，加深对蛋白质结构、功能和进化的认知，并进行蛋白设计与改造。此数据集将发布于华为云AI Gallery平台，相关代码及数据集说明将依托于华为全场景AI计算框架MindSpore进行开源开放、定期扩展与维护，旨在为全世界相关的产、学、研团队提供优质的数据共享解决方案。 本次开源的Protein MSA数据集完全覆盖最新版本（2021年2月发布）的UniRef50数据库中的蛋白质序列，采用学术界的“金标准”搜索方法，对约0.5亿条蛋白序列进行了充分的MSA搜索与比对（MSA平均深度大于1000），是目前世界范围内规模最大、参考数据集最新、覆盖度最广的开源蛋白质MSA数据集（之前最大的开源MSA数据集包含10万个蛋白MSA）【1】。 人类已知的蛋白质序列已经超过4.4亿条，但仅凭这些蛋白质单序列数据库，很难了解蛋白之间的关系。Protein MSA数据库是一个对不同蛋白质序列之间的关系进行了标记的大规模“关系型”数据库，被标记为关联的蛋白质序列之间的相似度、进化关系、突变所在位点的分布等信息对蛋白质结构和功能的预测极为重要。 为了更好地服务于跨领域的研究人员，Protein MSA数据集将被组织成具有多重形态的数据格式。原始数据集（近30T）将以UniRef系列数据库【2】和UniClust数据库【3】的标准文本形式存储，并按照序列长度进行分割与压缩。为了便于AI领域的研究人员直接使用，Protein MSA数据集还会将文本格式的数据集转化为浮点数张量类型压缩存储，并对已有的AI框架如MindSpore进行数据接口的支持。 高毅勤教授表示：“我们鼓励并期待来自生物信息学、数据科学和AI研究等领域的专家和人才充分碰撞与合作，引入、改进或设计全新的AI模型，来充分地挖掘Protein MSA数据集中所隐藏的‘自然的秘密’”。 从科学的角度看，MSA的数量和质量很大程度上影响了目前最先进结构模型的预测速度和精度，而且产生MSA的非参数化算法仍是诸多蛋白预测方法中决定速度的主要步骤之一。因此，Protein MSA数据库本身可以作为这些结构预测模型的预训练材料，用来挖掘序列信息甚至快速生成新的序列特征，这对解决研究、设计蛋白质中所面临的高变异序列和孤儿序列等问题具有巨大的潜在价值。 此次数据库的发布，依托于华为云AI Gallery平台，能够充分保障国内外用户对于数据集的访问和下载，并提供可持续更新与扩充的先进数据维护方案以及下游AI应用与部署的相关支持，融合了产、学、研相结合的研究模式的优势。此外，华为也与北京大学高毅勤课题组联合开发并开源了首个国产分子动力学软件MindSponge。未来，华为将牵手更多的学术科研界合作伙伴，在材料、生物、医药等更广泛的科学计算领域打造数据推动的研究新模式。 附：数据集开源说明：https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE/protein_msa数据集下载地址：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/detail/?content_id=5802def2-5fbd-40da-85d8-a4541d1c6f1e 【1】AlQuraishi, Mohammed. "ProteinNet: a standardized data set for machine learning of protein structure." BMC bioinformatics 20.1 (2019): 1-10.【2】Suzek, B. E., Wang, Y., Huang, H., McGarvey, P. B., Wu, C. H., & UniProt Consortium. (2015). UniRef clusters: a comprehensive and scalable alternative for improving sequence similarity searches. Bioinformatics, 31(6), 926-932.【3】Mirdita M.*, von den Driesch L.*, Galiez C., Martin M. J., Söding J.#, and Steinegger M.#, Uniclust databases of clustered and deeply annotated protein sequences and alignments, Nucleic Acids Res. 2016. 

随着互联网行业的迅猛发展，全球正在加快新一轮的技术演进。未来，在5G、人工智能、AR/VR等新技术的推动下，世界将进入万物互联的时代，经济发展、城市运行乃至个人生活都将实现数字化、智能化，社会的各个角落都将深度融合到现实与虚拟高度连接的数字世界。文字、图片、语音图像、视频流等成为连接物理世界与数字世界的神奇通道。著名神经科学家Chris Frith 在《心智的构建》一书中提到，我们对世界的感知不是直接的，而是依赖于“无意识推理”，也就是说在我们能感知物体之前，大脑必须依据到达感官的信息来推断这个物体可能是什么，这构成了人类最重要的预判和处理突发事件的能力。而视觉是这个过程中最及时和准确的信息获取渠道，占据了人类对外捕获信息的80%，视觉AI之于人工智能的意义就是视觉之于人类的意义。我们期待通过视觉AI这个连接未知世界的窗口，赋予各行业设备一双“慧眼”，在看的同时捕获颜色、光照、形状和距离等相关细节，并作出理解和预判，并不断“自主学习”帮助它越发了解这个未知世界，从而将人们从大量重复的劳动中解放出来，代替我们完成更多的任务，让智慧生活从想象成为现实。 高成本、高门槛成AI应用发展瓶颈新一代技术创新推动新一轮产业发展的同时，也带来了对全新AI应用体验的海量需求。视觉AI在不断深化传统汽车、安防、娱乐、物流、医疗、交通等行业与“智能化”概念融合，并逐步改变传统行业格局的同时，也为各行业开拓了全新、海量的应用场景，如无人机、无人驾驶、人脸识别闸机、AR/VR、物流包裹分拣、癌症诊断、病理切片、智慧城市等“智能体”。然而，面对全新视觉AI应用场景的海量需求，单靠算法支持是远远不够的，离实现真正的智能化还有很长的路要走。想象一个普通场景，假设我们要开发一款应用于园区、商场等门岗的能自动识别进出车辆号牌的智能监控摄像头，代替大量简单重复的人力劳动，节约商家成本，自然需要智能系统满足至少接近人类水平的车牌号识别能力和迅速的推理结果响应。对商家而言，最关注的是：以尽可能少的成本开发具有更大价值的产品，其中，成本包括智能系统开发成本、支撑系统运行的软硬件成本以及后期维护和管理成本，而且注重数据安全性。而对于开发者来说，想要模型部署到边缘设备，还需要考虑芯片 (CPU/GPU)、内存、网络带宽和稳定性等各种设备规格在内的开发问题，在性能极度受限的芯片上高效地开发高质量推理摄像机是一个挑战系数较高的难题：首先涉及到端侧设备采集到的原始数据的存储、预处理问题，如果海量数据上云将消耗大量带宽，服务响应也会产生严重时延问题；其次，模型训练不仅依赖算法和由硬件支配的强大算力，而且，支撑深度学习框架的底层相关组件的开发非常复杂，系统平台兼容性问题的处理较繁琐；再者，不仅需要关注技术，还需要聚焦业务，如何有效管理和维护海量设备和其具有的各项技能？涉及个人隐私及安全问题如何有效处理？等等。延伸至各行业不同场景下的AI应用发展现状，无论对于个人、团体还是企业，开发一套智能系统成本高、门槛高，这已成为视觉类AI应用快速落地面临的首要挑战。 华为云HiLens助力AI应用快速落地针对以上难题，华为依托领先的“AI + IoT”能力和工程化能力，面向开发者、企业以及设备生产厂商，发布了一套完整可靠的一站式视觉AI应用开发、部署和管理服务平台——HiLens，着力解决当下共同面临的开发问题，提供“端”、“云”、“芯”为一体的多种开发方式和视觉设备的端云协同管理服务，进一步降低开发门槛，帮助实现覆盖商超、园区、家庭、车联网、安平、工地、广告媒体等多种领域、不同场景下的定制化视觉AI应用开发。与此同时，华为云HiLens还发布了一款专为开发者用于端云协同视觉应用开发的载体——Hilens Kit。它针对开发者专用于端云协同视觉应用开发，搭载了华为AI芯片Ascend 310(8GB RAM)和CPU Hi3559A(4GB)，可以实现1秒百帧的处理能力，毫秒级人脸检测；同时，内置轻量级容器，具备内存和网络带宽资源占用少、降低网络带宽、下载启动时间快等特性。通过HiLens开发生成的AI技能可以直接批量部署到端侧HiLens Kit, 方便开发者调试，极大降低后期技能的维护成本。另外，华为云HiLens平台还提供技能市场，预置丰富的技能，针对园区、商超、交通路口等不同场景，覆盖人形检测、人脸识别、异常声音检测等多种应用，供开发者和企业使用。同时，开发者还可将自己开发好的技能一键发布到技能市场，供其他人购买和安装，也可分享为技能模板，给他人开发技能时做参考。华为云HiLens作为可定制化的高效视觉应用开发平台，与计算强劲的HiLens Kit一起，将通过端云协同管理和软硬件一体化开发方案持续降低开发门槛，并通过HiLens技能市场衔接上下游企业，加速各行业场景下的AI应用落地实施，让智慧生活从想象加速变成现实。开发者视窗华为云HiLens作为视觉AI领域通用的开发平台，结合华为云其他综合服务，从易用、可靠、开发效率、隐私、硬件适配与系统兼容、个性化定制服务等方面全方位考虑开发者使用感受。通过HiLens,开发者可以获得开发效率和设备管理效率的最大限度提升，同时，华为Ascend 310 AI芯片以其强劲的双精度运算能力为模型高性能保驾护航。从开发者角度而言，只需简单的四步：创建模型、导入模型、创建入口代码（即端侧设备的逻辑代码）、模型部署，最快10分钟即可定制符合场景需求的模型，部署到任意已注册的端侧设备运行，后期还能通过HiLens技能管理平台一键实现端侧设备的技能升级和卸载。开发者操作模型导入时，既可在HiLens平台一键导入已有模型，也可基于华为云一站式AI开发平台ModelArts，使用任何熟悉的开发语言（如python, java等）和各种深度学习框架进行模型开发和训练（ModelArts可提供全面的AI计算基础设施，包括硬件基础设施、支持多种语言和不同深度学习框架的开发环境），HiLens平台支持导入ModelArts训练的模型来开发技能。针对端侧，华为云HiLens对外提供一套统一的Skill Framework Python API接口，屏蔽了不同的开发语言，并支持多种开发框架（Caffe、Tensorflow等）；另外，其底层封装了系统平台适配层，且基于HiAI Engine自适配底层芯片，可无缝对接端侧设备，让开发者无需操心底层硬件的适配和系统平台的兼容问题，使开发更容易上手，开发效率更高。对于模型训练和推理，华为云HiLens具有独特的端云协同推理模式，利用每个端侧设备独有的部署环境和原始数据进行初步数据处理和推理，而在云侧针对设备的个性化需求进行在线训练，实现设备的在线自动学习与更新，提高模型精度，让摄像头更聪明；其次，HiLens提供的端云连接持续可靠的通信组件，使端侧设备对于与云端仅有间歇性连接或者无连接的场景，也具备制定决策的能力，在未连接网络的情况下也能保持设备状态同步；端侧支持HiAI移动计算架构，内置专用硬件加速单元，与CPU处理AI运算相比，拥有约50倍能效和25倍性能优势，成为具有强大AI算力、支持硬件加速、性能强劲的开源开发板；另外，端侧针对深度学习还预装了高效、高性能且经过优化的推理引擎，进一步提高模型训练与推理过程的性能。未来是智能主宰的时代，华为将在人工智能领域不断发掘和深入，全方位打造良好的人工智能生态，希望华为云HiLens可以激发广大开发者的创造性，开发出更具有想象力和全新体验的技能，为建设万物互联的智能世界增砖添瓦。华为云HiLens团队将于12月26日首次对外直播教学 ，结合刚上新的深度学习推理摄像机HiLens Kit，安装并展示多个AI算法，让观众对HiLens如何实现AI落地有一个更直观的了解。

AI人工智能技术日趋成熟，尤其是视频分析技术被广泛应用到应急管理工作中，可进一步提升监测预警能力以及促进安全生产监管信息化和智能化。那么，如何借助AI视频分析技术提升应急管理服务呢？如何在预防风险发生方面，对潜在危险源发掘，有提前识别、上报风险的效果。如何提高企业的安全风险认知和以安全生产监管能力，达到信息化和智能化。峰科技联合华为云推出场站智能视频分析系统的边云协同联合方案，利用人工智能和深度学习在视频与图像识别方面的应用，解决应急场站中的安全隐患。有效防范化解重大安全风险各类无感识别应用技术的支撑即精度要无穷接近于1。基于光学、声学、各类波的识别端（自带ascend、MindSpore）+无感边缘服务+Modelarts平台的全栈支撑综上所述一一对应。端边云的协同部署将非难实例高效解决在端，特殊定制化实例化解在边缘服务，难题型实例利用光纤、5G网络连接Modelarts交给atelas900集群解决，让精度和速度完美匹配边-云协同的智能视频分析，视频解析的主要流程1，获取视频流数据通常数据流来自视频联网平台的实时视频流数据2，视频流解码目前主流的是H.264,H.265的视频流解码，采用专用的硬件解码单元，将不会对CPU或其他设备计算资源带来的影响3，人车目标识别对机动车，非机动车，**进行目标检测，并进行目标跟踪，跟踪的轨迹信息将用于交通流量检测，转向识别的统计。4，车道线识别减少人工标记车道线的工作量5，红绿灯目标识别可实时获取路口的红绿灯状态6，各种数据将汇总并以结构化的方式输出，供后续业务基于该数据进行业务处理常用的结构化输出数据包括基于车道的车流量，排队长度，车速和红绿灯状态