如何加速AI原生應(yīng)用進(jìn)程？華為云開天aPaaS提出新范式

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每一次新舊代際轉(zhuǎn)換時(shí)，都會上演這樣的一幕：“暢想很多，落地很少”，AI原生應(yīng)用似乎也不例外。

關(guān)于AI原生應(yīng)用的呼聲已經(jīng)持續(xù)一段時(shí)間，但普通用戶對“AI原生”依然陌生。除了新業(yè)態(tài)普及的周期性，AI原生應(yīng)用的爆發(fā)與否還涉及另一個(gè)議題，即怎么降低AI原生應(yīng)用開發(fā)的難度和門檻。

剛剛結(jié)束的華為開發(fā)者大會2024上，開天aPaaS作為華為云“經(jīng)驗(yàn)即服務(wù)”的踐行者，攜手產(chǎn)學(xué)研專家、行業(yè)大咖及代表客戶，深入探討了AI原生應(yīng)用的技術(shù)成果、應(yīng)用實(shí)踐及發(fā)展趨勢，并為AI原生應(yīng)用的開發(fā)提出了新范式。

01 “卷AI原生應(yīng)用”難在哪里？

時(shí)間回到2023年末，大模型賽道熱度空前，資本市場卻出奇的冷靜，不管是融資數(shù)量還是融資額度，均比2022年下滑了30%以上。

恰恰是資本層面的“降溫”，讓創(chuàng)業(yè)者看清了大模型賽道的分工邏輯：模型層已經(jīng)是科技大廠和少數(shù)幾家獨(dú)角獸的“領(lǐng)地”，AI原生應(yīng)用才是屬于所有開發(fā)者的機(jī)會。

因?yàn)樾碌?ldquo;驅(qū)動(dòng)引擎”出現(xiàn)后，往往伴隨著新一輪的場景革命。

PC互聯(lián)網(wǎng)的“引擎”之一是瀏覽器，代表應(yīng)用是各種各樣的網(wǎng)站；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的“引擎”是智能手機(jī)，開辟了超級APP林立的時(shí)代；當(dāng)大模型成為新的驅(qū)動(dòng)引擎，勢必會產(chǎn)生新的應(yīng)用場景。

以現(xiàn)階段最典型的AI原生應(yīng)用AI Agent為例，被定義為可實(shí)現(xiàn)自主理解、長期記憶、規(guī)劃決策、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能體。

不同于“以終端為中心”的APP，AI Agent的特點(diǎn)是“以智能為中心”，落地場景不再局限于單個(gè)終端，借助自然語言的交互方式，可以在任何有需要的場景中落地，潛在空間不言而喻。

AI原生應(yīng)用的理想不可謂不豐滿，可對大多數(shù)開發(fā)者來說，想要打造AI原生應(yīng)用，必須要“翻越一座座大山”。

比如大模型的調(diào)用和管理問題，目前市面上的大模型各有所長，開發(fā)者需要同時(shí)調(diào)用多個(gè)大模型的能力，幾乎要在每一個(gè)大模型上“跑一跑”，為不同場景匹配表現(xiàn)最佳的模型。

再比如數(shù)據(jù)及模型的安全保障，數(shù)據(jù)的質(zhì)量在很大程度上影響著應(yīng)用的體驗(yàn)，擺在許多企業(yè)面前的問題在于，要么缺少準(zhǔn)備高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的能力，要么擔(dān)心數(shù)據(jù)可能被泄露。

正是這些問題的存在，許多AI原生應(yīng)用的想法被迫停留在PPT上，所謂的“爆發(fā)年”也就無從談起。

02 AI原生應(yīng)用開發(fā)的新范式

在6月22日舉辦的“AI原生應(yīng)用引擎”高峰論壇上，針對企業(yè)開發(fā)者在AI原生應(yīng)用上遇到的挑戰(zhàn)，華為云開天aPaaS給出了相應(yīng)的解題思路。

AI原生應(yīng)用的核心癥結(jié)，多半來自“手工作坊”式的開發(fā)模式，有點(diǎn)像1910年以前的汽車工業(yè)。正如許多人所熟知的，汽車工業(yè)的騰飛，離不開著名的“流水線”生產(chǎn)模式和日漸成熟的汽車產(chǎn)業(yè)鏈，主機(jī)廠商只需要進(jìn)行選擇和裝配，既提升了生產(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)成本，進(jìn)而刺激了汽車工業(yè)的繁榮。

這樣的規(guī)律也適用于AI原生應(yīng)用，華為云開天aPaaS的回答是“AI原生應(yīng)用引擎”，從五個(gè)維度重構(gòu)了AI原生應(yīng)用的開發(fā)范式。

一是智能架構(gòu)，分鐘級生成Agent應(yīng)用，讓Agent應(yīng)用開發(fā)全民化。

涵蓋AI原生應(yīng)用的構(gòu)建、部署、管理等多個(gè)維度：Agent應(yīng)用分鐘級智能構(gòu)建，提供無代碼和高碼構(gòu)建方式，并增強(qiáng)了可視化模型編排能力；云邊端一站式部署，AI應(yīng)用一次構(gòu)建、云邊端多端一鍵式自動(dòng)化部署、監(jiān)控、維護(hù)；以及超分布架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)千萬級Agent高性能通信與統(tǒng)一管理。

二是一致體驗(yàn)，把簡單留給客戶，把復(fù)雜留給自己。

同樣可以歸納為三個(gè)方面：南向統(tǒng)一接入，現(xiàn)階段已預(yù)置30+業(yè)界大模型，瞄準(zhǔn)百模千態(tài)，持續(xù)對接行業(yè)優(yōu)秀伙伴,提供一鍵式托管服務(wù)；模型統(tǒng)一治理，包括模型統(tǒng)一聚合、統(tǒng)一調(diào)度統(tǒng)一評測和統(tǒng)一分發(fā)；北向統(tǒng)一開放，屏蔽模型間的差異，提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化API接口，可以快速無感切換不同模型。

三是超高效率，知識飛輪幫助企業(yè)知識庫周級創(chuàng)建、天級迭代。

針對反饋數(shù)據(jù)的提煉和學(xué)習(xí)，AI原生應(yīng)用引擎通過多工具預(yù)集成、主流模型集成、業(yè)務(wù)應(yīng)用信息抽取插件、智能應(yīng)用反饋插件、自動(dòng)化調(diào)度等能力構(gòu)建知識飛輪，將業(yè)務(wù)人員在日常作業(yè)過程中積累的增量數(shù)據(jù)和用戶反饋提煉為企業(yè)知識，不斷供給大模型開展多輪循環(huán)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)天級迭代，持續(xù)提升智能應(yīng)用體驗(yàn)與效果。

四是安全可信，讓企業(yè)業(yè)務(wù)在高效智能的同時(shí)更加安全。

為保障AI原生應(yīng)用的可信與安全，AI原生應(yīng)用引擎提供了“3+1”安全體系，即數(shù)據(jù)安全、模型交互安全、應(yīng)用安全+AI資產(chǎn)安全，并通過獨(dú)立加密存儲、網(wǎng)絡(luò)隔離審查、端到端安全合規(guī)、AI治理等機(jī)制，在企業(yè)應(yīng)用和大模型之間打造“安全隔離帶”，保障AI原生應(yīng)用安全可信。

五是廣域生態(tài)，和各行各業(yè)的客戶、伙伴們共建、共創(chuàng)、共享。

在“經(jīng)驗(yàn)即服務(wù)”的理念下，華為云開天aPaaS攜手軟件合作伙伴、服務(wù)合作伙伴、數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢與系統(tǒng)集成伙伴，一同構(gòu)建廣域生態(tài)，通過沉淀千行萬業(yè)Know-How，讓AI原生應(yīng)用的構(gòu)建效率平均提升100%以上。簡單來說就是，以集眾智、協(xié)眾力的方式賦能千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

做一個(gè)總結(jié)的話：華為云開天aPaaS的思路并不復(fù)雜，簡單來說就是讓大模型與應(yīng)用解耦，統(tǒng)一大模型的接入標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，消除管理、部署、安全等環(huán)節(jié)的痛點(diǎn)，為企業(yè)開發(fā)者提供開箱即用、一站式創(chuàng)建、部署并發(fā)布的AI原生應(yīng)用一站式服務(wù)平臺，使能千行萬業(yè)的智能應(yīng)用創(chuàng)新。

03 Al Agent正走進(jìn)千行萬業(yè)

盡管當(dāng)下還未出現(xiàn)像微信一樣的“AI原生超級應(yīng)用”，但在華為云開天aPaaS等參與者的努力下，Al Agent已在千行萬業(yè)生根發(fā)芽。

以“AI原生應(yīng)用引擎”高峰論壇上現(xiàn)網(wǎng)演示的出行類Agent為例，只需點(diǎn)擊“創(chuàng)建Agent”的按鈕，輸入Agent的名稱與想要的功能，27秒內(nèi)就能一鍵生成對應(yīng)的Agent，包含角色定義、工具能力、要求和限制等設(shè)定，“人人都是開發(fā)者”不再是“空談”。

比現(xiàn)網(wǎng)演示更令人震撼的，則是Al Agent在一個(gè)個(gè)真實(shí)業(yè)務(wù)場景中的落地，釋放出了實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力。

比如中山眼科發(fā)布的眼科問診Agent。

國內(nèi)的白內(nèi)障、青光眼等眼病患者高達(dá)8000萬，而眼科醫(yī)師和患者的比例達(dá)到了驚人的1.6 : 50000，且70%醫(yī)療資源集中在城市。

為了填補(bǔ)眼科醫(yī)療資源的短板，中山眼科基于“AI原生應(yīng)用引擎”提供的全棧AI應(yīng)用工程能力，將ChatZOC眼科大模型和多種AI模型組成“眼病專家”，創(chuàng)建了眼科問診Agent，醫(yī)生可通過語音或文本的方式咨詢各種眼病問題，讓醫(yī)院的服務(wù)效率、醫(yī)生的工作效率及醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)效率得到大幅提升。

比如艾吉威的AI智能客服和AI智能問數(shù)。

深耕移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域十余年的艾吉威，基于AI原生應(yīng)用引擎和華為云共同建立了AGV行業(yè)模型，生成了AI智能客服、AI智能問數(shù)等原生應(yīng)用。

原本被動(dòng)響應(yīng)的售后服務(wù)，有了AI智能客服，可以為客戶提供7*24小時(shí)在線服務(wù)，在對話過程中智能排除各種故障；原本沉睡在服務(wù)器中的數(shù)據(jù)，有了AI智能問數(shù)，一問一答間就能進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析，并能一鍵生成專題報(bào)告。售后服務(wù)成本降低50%，故障定位率提升5倍+，輔助決策效率提升5倍+。

再比如中軟國際打造的問系列Al Agent產(chǎn)品。

作為一家行業(yè)領(lǐng)先的全球化軟件與信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)，中軟國際攜手AI原生應(yīng)用引擎推出了問系列AI Agent產(chǎn)品。

規(guī)范化工廠安全生產(chǎn)的危化品管理助手、通過智能問數(shù)盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的庫存賬齡問數(shù)、擁有智能咨詢和精準(zhǔn)產(chǎn)品推薦能力的美妝營銷顧問、幫助維修人員提升工作效率的設(shè)備維修助手……通過一個(gè)個(gè)深入場景的AI Agent，用大模型賦能知識工作者解放生產(chǎn)力。

可以找到的案例還有很多。

在政務(wù)領(lǐng)域，智能辦事助手將傳統(tǒng)申報(bào)模式切換為語音轉(zhuǎn)文字，對中老年辦事人群越來越友好；在制造領(lǐng)域，生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析助手帶來了靈活問數(shù)、智能報(bào)表、趨勢預(yù)測、關(guān)聯(lián)分析等個(gè)性化功能；在礦山領(lǐng)域，大模型運(yùn)營管理平臺實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一大模型運(yùn)營管理，加速礦山業(yè)務(wù)AI應(yīng)用創(chuàng)新......用一種潛移默化的方式，為千行萬業(yè)的創(chuàng)新提速。

就在華為開發(fā)者大會2024現(xiàn)場，華為云AI原生應(yīng)用引擎攜手中山眼科、艾吉威、百川智能、智譜華章、紫東太初、中軟國際、軟通動(dòng)力、翼海云峰、小牛翻譯、醫(yī)渡科技、金財(cái)互聯(lián)、信通院人工智能研究所等客戶、合作伙伴及研究機(jī)構(gòu)，聯(lián)合發(fā)布了“AI原生應(yīng)用引擎全域生態(tài)合作啟航”儀式，凝結(jié)跨行業(yè)、多維度的創(chuàng)新力量，群策群力加速全行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

由此可以篤定的是：AI原生應(yīng)用并不缺少落地土壤，現(xiàn)階段遇到的種種問題，不過是一些企業(yè)還未找到正確的開發(fā)及應(yīng)用范式。

同時(shí)有理由相信，隨著華為云開天aPaaS的AI原生應(yīng)用引擎為越來越多的企業(yè)開發(fā)者提供低成本、低門檻的進(jìn)入機(jī)會，越來越多的場景和大模型融合，繁榮的AI原生應(yīng)用生態(tài)，已經(jīng)不再遙遠(yuǎn)。

04 寫在最后

可以看到，華為云開天aPaaS改寫的，不僅僅是AI原生應(yīng)用開發(fā)的流程，而且提出了新的范式：

應(yīng)用的架構(gòu)從構(gòu)成式轉(zhuǎn)向生成式，體驗(yàn)從鍵鼠和觸摸走向自然交互，過去以人為本的協(xié)作式開發(fā)正在被數(shù)據(jù)為本的生成式開發(fā)替代，就連商業(yè)模式也從“軟件即服務(wù)”向“服務(wù)即軟件”進(jìn)化。

新架構(gòu)、新體驗(yàn)、新工程、新商業(yè)組成的新范式，勢必會讓AI First的理念滲透進(jìn)千行萬業(yè)，加速Agent+應(yīng)用到超級智能體的產(chǎn)業(yè)進(jìn)程。

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