多くの学者の自伝には、科学を「迷路」に例え、自らを迷路を抜け出す道を探し求める子供のように表現する記述があります。しかし実際には、迷路は科学研究だけでなく、産業、文化、芸術の発展にも存在します。開拓者たちは、数え切れないほどの制約や苦境の中でも、常に目的地への道を見つけ出します。人類が本来持つ、発展と探求への憧憬こそが、私たちを果てしなく前進させる原動力なのです。

今日のAIと同様に、クラウドも迷路のようなものです。テクノロジーの出発点において、私たちは迷路を抜け出し、産業高度化の出口に辿り着くことを切望しています。ここ数年、数え切れないほどの人々が迷路を抜け出す道を見つける旅に出てきました。その中でも、「フルスタック、フルシナリオ」というコンセプトを提唱したファーウェイクラウドは、まさに「先駆者」と言えるでしょう。

ファーウェイクラウドは、この1年間、Ascendシリーズプロセッサを基盤としたプラットフォーム構築において、AI、コンピューティング、ストレージ機能を統合し、ワンストップAI開発・管理プラットフォームであるModeArts、そして開発者向けのAI開発・応用プラットフォームであるHiLensと連携することで、混沌とした迷路と紆余曲折の中で、産業の未来への道筋を模索してきたかのようだ。ファーウェイ開発者会議2020（クラウド）が近づく今、ファーウェイクラウドがこの広大な迷路の中でどのような道筋を描いてきたのか、そして業界関係者がどのように出口を見出せるのかを改めて検証する必要がある。

入り口の後ろの道の分岐点: 産業用 AI 迷路が地面から立ち上がっています。

迷路はどのように作られるのでしょうか？

人々が楽しみ、遊ぶための迷路は、計画、設計、そして建設されています。しかし、産業の高度化への道を阻む「産業迷路」は、実に無数の現実世界の要因の積み重ねの結果です。産業AIによる真の変革を実現するためには、まず理解すべき問いがあります。一体何が私たちを阻んでいるのか？

AI技術の誕生は、あらかじめ計画されたデータセットの中に存在します。しかし、私たちの究極の目標は、工場、空港、駅、教室といった現実世界の様々な場面でAIが機能し、人々の生活の軌跡を真に変えることです。AI活用の条件について言えば、多くの人が「コンピューティングパワー、ビッグデータ、アルゴリズム」という「三大条件」を挙げます。しかし、実際に産業変革を試みてみると、スローガンのような解決策では具体的な成果が得られないことに気づきます。実験室の外の現実世界では、それぞれの応用分野から無数の分岐が枝分かれし、それらが交差して迷路を形成していることがよくあります。

様々な業界におけるAI導入の過去の事例を振り返ると、この迷宮の曲がりくねった道筋が見えてきます。例えば、あるチームは航空機を識別し滑走路侵入を防ぐAI製品の開発を目指しましたが、このニッチなニーズに応えるために、オープンソースコミュニティで技術の探索、環境構築、アルゴリズムの最適化など、ゼロから開発を進めなければなりませんでした。また、あるAI教育企業は、音声言語認識モデルの学習に大量の音声データを蓄積しましたが、モデルの精度をさらに向上させるには、音声と画像を組み合わせた、より高度なマルチモーダル認識機能を適用する必要があることがわかりました。

AIが産業界に深く浸透するにつれ、一見シンプルな三本柱のアプローチで全てを解決しているように見えるものの、その背後には、シナリオの個別化と断片化、技術の進歩と企業の人材育成の乖離、そして頻発するデバッグと反復開発といった問題が潜んでいることが明らかになってきました。これらの問題が解決されなければ、産業AIは迷路の深淵を彷徨い続けることになるでしょう。産業界にとって、AIを活用しないことよりも恐ろしいことがあるとすれば、それはAI導入の難しさを過小評価し、期待通りの成果が得られないまま、莫大な技術アップグレードコストを負担してしまうことではないでしょうか。

しかし、これらの事例の背後には、AIの迷路の奥深くに踏み込んだ人々が皆、出口を見つけ、産業用AIの未来を受け入れてきた経緯があります。彼らや他の先駆者たちの物語に耳を傾けることで、私たちも産業用AIの迷路から抜け出す道を見つけることができるかもしれません。

障壁を打ち破り、障害を取り除き、出発点を提供する: Huawei Cloud は直線を描きます。

この迷路を案内するテクノロジー企業は、既に迷路に道標をいくつも設置しています。彼らは、自社のコンピューティングパワーとプラットフォームを業界に開放し、その技術力をユーザーフレンドリーなAPIへと転換することで、様々な業界のニーズに対応しようとしています。道を示し、導くことは、先駆者となるための基本的な要件です。しかし、これらの基本的な要件を満たすだけでは、業界を出口へと導くには到底不十分です。

実際のアプリケーションシナリオに直面するときは、2 つの点に注意する必要があります。

まず、業界関係者が迷路に割ける時間は限られています。常に技術的な迷路に取り組んでいるテクノロジー企業は、その探索に多大な時間と費用を費やすことができますが、AI技術を活用したい業界にとっての核心は常に、迷路の中の風景を眺めるのではなく、最短ルートで出口に到達することであり、コスト削減と効率性の向上です。

業界関係者がこの迷路をいかに効率的に切り抜けられるかは不透明です。AIが様々な産業と融合する可能性のメリットは、あらゆる産業でAIを活用できるようになることです。しかし、一部の中小企業や従来型企業にとっては、開発能力の不足やコストの制約により、あらゆる場面で障害に直面することになるでしょう。道路標識が示す次の交差点に到達する前に、疲弊してしまう可能性もあります。

子供の頃、新聞紙の迷路に落書きをして道を探した経験のある人なら、きっと同じような経験をしたことがあるでしょう。時間をかけて数本の線を引いた後、イライラしてゴールラインを一筆書きしてしまうのです。参加者は最短ルートで出口にたどり着きたい、そしてたどり着かなければならないという状況、そして迷路自体が本質的に複雑なため、迷路探索者は「迷路の外側を考える」、つまり迷路を解くアプローチを変える必要があるかもしれません。

Huawei CloudのAI経路探索ロジックには、迷路を解消するこのアプローチが見られます。次に、Huawei Cloud製品がどのように「迷路を解消」するかを、実際の例をいくつか見ていきましょう。

1. ModelArts は開発の障壁を打ち破ります。

飛行機の遅延を経験すると、「航空管制」という言葉を耳にしたことがあるでしょう。実際には、管制塔にいる航空管制官は、経験とモニターの目視確認を頼りに、各航空機の離着陸のタイミングを判断しています。しかし、悪天候や航空機の密度が高まると、管制官の作業負荷とストレスは著しく増大します。上海舞都信息科技の「滑走路侵入防止システム」は、AIを活用してこの状況を変革します。舞都のソリューションは、監視カメラから航空機の映像をリアルタイムで撮影し、位置と速度を判定、2機間の軌道を算出し、その他の関連データに基づいて認証を行うことで、衝突を未然に防ぎます。衝突の危険性がある場合でも、事前に予測することが可能です。

監視映像から物体を識別し、計算を行って結果を導き出すという話は、AI業界の典型的な応用例のように聞こえます。しかし、開発と導入の段階になると、滑走路侵入防止は非常にニッチなニーズであり、すぐに利用できるソリューションがほとんどないことに開発者はしばしば気づきます。つまり、キャリブレーションツールの開発からアルゴリズムの設計、そしてそれに続くデバイス性能の最適化まで、すべてをゼロから行う必要があるのです。ビジネスの観点から見ると、このプロセスにかかるコストは致命的です。複雑で煩雑な開発プロセスは障壁となり、開発者は出口がすぐ目の前にあることを知っていても、そこから抜け出せずにいるのです。

これは、ワンストップAI開発・管理プラットフォームであるModelArtsが、パスファインディングプロセスにもたらす最大の価値でもあります。昨年リリースされたバージョン2.0では、ModelArtsは、インテリジェントデータフィルタリング、インテリジェントデータアノテーション、インテリジェントデータ分析、自動多変量モデル探索、グラフニューラルネットワーク、強化学習、モデル評価、モデル診断、モデル圧縮など、自動化され、さらにはインテリジェント化された多数の補助開発ツールを追加しました。これらのツールは、データのクリーニングとアノテーションからモデルの展開とチューニングまで、AI開発チェーン全体にわたって最適化することができます。

Meitu Technology社の場合、動画内の宇宙船のラベル付けといった最も基本的なタスクから、推論精度を向上させるためのパラメータの継続的な調整まで、ModelArtsを活用することで、これらすべてのタスクを効率的に実行できます。Meitu Information Technology社は、データラベル付け、トレーニング、そしてモデルの最初のバージョンの顧客デモンストレーションまで、わずか3日間で完了しました。以前であれば、サーバーの購入だけで同じくらいの時間がかかっていたかもしれません。

迷路の出口を塞いでいた障壁は簡単に破壊されました。

2. エンドツーエンドおよびクラウドベースの障害物が明確な HiLens。

Honorのスマートフォンエコシステムに注目している人なら、昨年Honor Choiceが発売したBYBLUEスマートジンバルカメラを覚えているでしょう。このカメラはAIによる人物検知機能とジェスチャー認識機能を備えており、ユーザーは自宅の様子を見守り、ジェスチャーを「理解」することができます。また、赤ちゃんの泣き声も聞き分けられるため、ベビールームのスピーカーとしても機能します。さらに重要なのは、このカメラの価格が200元未満だったことです。

一般的に、マルチモーダル認識、人物認識、動画によるジェスチャー認識を実現することは難しくなく、ModelArtsの支援があればさらに容易になります。しかし、これらの機能を200元程度のハードウェアに統合するのは容易ではありません。エッジコンピューティング能力のコスト制限と、ソフトウェア開発者が基盤となるコンピューティング能力を理解していないため、貴重なアルゴリズム能力と適用可能なビジネスシナリオを備えた開発者であっても、それらを十分に活用できないのです。これは、旅の途中で障害物に阻まれるようなものです。

ModelArtsがAIのソフトウェアレベルの問題に対処するのに対し、HiLensはエッジクラウド連携AI開発・アプリケーションプラットフォームとして、コンピューティングパワーの配備という課題を解決します。このプラットフォームは、エッジコンピューティングパワーとクラウドコンピューティングパワーを組み合わせ、様々なアルゴリズムの適切な配備場所を見つけます。エッジで必要なコンピューティングパフォーマンスを削減することで、ハードウェアコストも自然と削減されます。同時に、HiLensは「スキルマーケットプレイスモデル」を開設し、開発者がプラットフォーム上ですぐに使えるビジュアルおよびマルチモーダルアルゴリズムをリリースできるよう促し、オールインワン開発キット「HiLens Kit」もリリースしました。オールインワンのインテリジェントビジョンハードウェアをゼロから導入しようとしている企業、インテリジェントなアップグレードを切望する従来のビジョンハードウェアメーカー、あるいはアルゴリズムの能力しかなくハードウェア配備の知識がないテクノロジー企業など、HiLensは様々な課題を克服し、エッジまたはクラウドの能力を獲得し、ビジュアルAIの実現を支援します。

道の途中にある障害物をクリアすると、迷路から抜け出す速度が大幅に上がります。

3. 世界を前進させる AI コンピューティング能力の急激な向上。

迷宮を解き明かす最終段階では、多くの「究極の問い」を問う必要があります。例えば、宇宙には未発見の惑星がいくつ残っているのでしょうか？私たちの遺伝子の謎はどうすれば解明できるのでしょうか？私たちが生きている間に、未来の世代に残せる石油資源をさらに発見できるのでしょうか？

人類文明の発展と密接に結びついた、一見巨大でありながら極めて重要なこれらの問いは、ディープラーニングや強化学習といったAI技術を用いることで、徐々に解決していくことも可能です。しかし、他のAI技術と同様に、これらの問題を探求するには強力なコンピューティング能力が必要です。

開発・展開面の強化に加え、ファーウェイがリソースを集中的に投入しているもう一つの分野は、あらゆる開発者が必要とするコンピューティングパワー・インフラです。これには、ピークコンピューティングパワーの限界を突破するAtlas 900 AIクラスター、様々なハードウェア機能を統合するAscend AIクラスターサービス、そしてフルシナリオAIコンピューティングフレームワークMindSporeが含まれます。Huawei Cloudは、膨大なコンピューティングパワーを解放します。すべての業界がピークコンピューティングの限界を超えるブルートフォースコンピューティングを必要としているわけではありませんが、コンピューティングパワーが強さを決定づけるこの時代において、ほぼすべての業界がコンピューティングパワーの向上による恩恵を受けることができます。Huawei Cloudの取り組みは、迷路に足を踏み入れるすべての人にとって間違いなく「バフ」となり、強力なコンピューティング基盤を提供することで、彼らに有利なスタートを切らせ、迷路を駆け抜けることを可能にします。

迷路を破壊し、橋を架ける

障害を克服し、障壁を取り除き、一歩先を行く。1年間の準備期間を経て、Huawei Cloudは業界の迷路を突破するための全く新しい可能性を見出しました。

テクノロジー企業は迷路の隅々まで案内し、入ってくる人すべてに地図を提供するかもしれない。しかし、真に検討する価値があるのは、AIという技術的な出発点から産業的な終点までの道のりが、必ずしも曲がりくねって遠回りであるべきではないということだ。確かに、一部の産業は迷路をさまよい、最終的には迷路の終わりにたどり着くかもしれない。しかし、その過程で、こうした回り道に多大なコストがかかる。高額なコンピューティングパワーの獲得、未開拓の技術者の獲得競争、パラメータ調整という難解な技との格闘など…。本来であれば、より多くのAI適用シナリオを模索するために費やすべき時間とエネルギーが、こうした回り道に浪費されている。さらに、こうした回り道のコストを負担できない人々もいる。AIを果物の選別に活用したい果樹農家、AIを活用して事業を改善したい中小企業、そして斬新なアイデアに溢れた一般の開発者などだ。

世界を変えることができる技術の向上は、あらゆる産業の中心地に最も直接的な方法で浸透し、長年の難題を完全に解決しなければなりません。やり遂げることができない人々を数え切れないほどの回り道に置き去りにするのではなく。

Huawei Cloudが重視するインクルーシブAIは、まさにこの理念を体現しています。Ascendのオープン性を通じて平均的なコンピューティング能力を向上させることであろうと、ModelArtsやHiLensといったツールによってAI開発と導入の障壁を下げることであろうと、Huawei Cloudのあらゆる取り組みは、迷路を抜け出す道を見つけることではなく、迷路の存在そのものを否定することを目指しています。

真の迷路は、人々が探索するために計画、設計、構築されます。しかし、産業用AIの迷路は現実に制約されており、世界全体が直面しなければならないジレンマです。

先駆者である Huawei Cloud は、障壁を解体し、障害を解消しながら、「迷路に適応するのではなく、迷路を征服する」ことを世界に宣言しています。

過去1年間、Huawei Cloudは多くの成果を上げました。AIが遠く離れた熱帯雨林を保護し、一般の人々の手に渡るツールになるのを目の当たりにしました。2月28日に開催されるHuawei Developer Conference 2020 (Cloud) DevRun Liveテクニカルサロンでは、Huawei Cloud AIプラットフォームに基づいて開発されたスマートマスク認識ソリューションもご覧いただけます。COVID-19の突然の発生に直面し、科学的かつインテリジェントな予防と制御が最も重要になっています。例えば、流行中のさまざまな公園や公共の場所では、マスク着用認識が重要な管理タスクですが、24時間の監視と監督を人手に頼ることは、時間と労力がかかるだけでなく、非効率的です。このライブストリームでは、Huawei Cloud AIプラットフォームModelArts + HiLensに基づくスマートマスク認識ソリューションの開発方法を紹介し、データ準備、モデルトレーニング、アプリケーションの展開まで、AI開発プロセス全体のエンドツーエンドの概要を示します。

今、ますます多くの人々が一直線を歩むのに苦労しています。しかし、すべての障壁が取り除かれれば、AIの起点から産業応用の終点まで、誰もが一直線に歩けるようになります。かつての迷路は、橋へと変貌を遂げるのです。

Huawei Developer Conference 2020（クラウド）は、2020年3月27日～28日にHuawei Cloudを通じてオンラインで開催されます。これは、ICT（情報通信技術）分野における世界中の開発者を対象とした、Huaweiのフラッグシップとなる年次イベントです。このカンファレンスは、交流と実践のためのグローバルプラットフォームを構築し、Huaweiが30年にわたって蓄積してきたICT技術と能力を解き放つことを目的としています。「Kunpeng + Ascend」デュアルエンジンアーキテクチャを基盤とするこのカンファレンスは、開発者に世界を変え、不可能を可能にするための勢いを与えます。皆様のご来場を心よりお待ちしております。夢を羽ばたかせましょう！