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CLOUD云+未來應用特輯內部資料免費交流第十九期-2024年5月近設所有(2024華為位木有限公司，留一切沒利。非經華為技術有陽公司書置同意，任傅學位和個人不得物自抄，復印本宣料內容的減分規(guī)金慧，不本盜料內容儀供參考，均“如量”控供，非遇用法要求，華為技術有限公司對本資料幅有內容不提供圖網示或示的保證，包活組不限于述銷性或者述用于某一特定日的的保證。在律允許的范圖內，畢為技術有限公司在任何消況下都不對四使用本流科任們內容削產生的任樹將殊的、的帶的、問酸的、鋼發(fā)性的些畝進行路償。也不時任何利國、數(shù)溫、雷公成期約的媽失進行性。印數(shù)：2000冊 01中國信通院人工智能所副所長(主持工作)魏凱 應用現(xiàn)代化六大關鍵技術，加速企業(yè)數(shù)字平臺進化升級 09 Email:hwcloudplus@ 23 AI時代的應用開發(fā)者變革CSDN創(chuàng)始人&董事長蔣濤 28 32AI正在改變技術棧，大模型將重塑千行萬業(yè)和AI做好的話，通常很輕松突破20倍PS值。如果從Cloud100來看，有接近100倍PS值的，在未來應用-重定義云基礎設施平臺能力S重塑所有應用軟件釋放AI生產力開發(fā)者生態(tài)一款軟件都需要AI大模型的賦能，每個Al都需要AI驅動的編程助手。面向未來，多模態(tài)+巨聲智能會有更大的發(fā)展，AI最終會走向多模態(tài)，加上具身智能。現(xiàn)在有一個詞很熱“VLA”*,前面要感知，大模型會變成中控，會調用其他的模型、數(shù)據(jù)庫、分拆任務等等，最終“A”園區(qū)安全內部審計收入預測以華為為例：Al是生產力革命，從20+到上萬場景，逐漸深入到更多場景，創(chuàng)造更多價值AIAlAIAl*VLA:視覺-語言-動作模型(VLA:vision-language-action)。智能化反推數(shù)字化：大模型驅動數(shù)智融合(LakeHouse),其次要有一個數(shù)據(jù)網絡(DataMesh),一個Agent可以調所有的軟件，不僅僅是調自己的軟有的優(yōu)勢。中國有很多開放的行業(yè)場景，很多行業(yè)走得很快，我們要用下一代的技術和方法快速做到世界做到世界第一的競爭力才能在商業(yè)上成功。不深入場景，是做不好的。第二，為了加速中小企業(yè)，全國有制起來會更快。第三，跟我們一起組團出海，2023年■魏凱中國信通院人工智能所副所長(主持工作)用戶會這么做。我也相信，中國所謂有200多個大模多任務適應性復雜推理能力知識吸收能力傳統(tǒng)AI數(shù)據(jù)量增大，性能容易陷隨著訓練算力、數(shù)據(jù)的增一種模型可完成多種任務，多模態(tài)/跨模態(tài)幾乎可壓縮人類所有知識，知識增強(RAG)企業(yè)，現(xiàn)在才有2000家企業(yè)通過了數(shù)據(jù)管理能力成熟AIAI工程化以技術工具、數(shù)據(jù)治理、運營管理、風險管控為核心，實現(xiàn)大規(guī)模、高質量、高效率的開發(fā)與應用，推動可信AI體系化落地。技術工具數(shù)據(jù)治理技術工具數(shù)據(jù)治理臺風險管控數(shù)據(jù)部署運營管理構建模型的規(guī)劃、風險水位的監(jiān)測和應對處置的機制。只有這四個抓手抓實了，才能真正為人工智能到行業(yè)賦能做好充分的準備。人工智能在軟件工程里頭的應用是無處不在，環(huán)節(jié)、場景是非常多的。我們也看到好多頭部企業(yè)已經嘗到甜頭，在代碼自動補全、生成、測試、使用、研發(fā)等各個環(huán)節(jié)都發(fā)揮很大的作用，尤其是像金融機構、互聯(lián)網公司，已經在研發(fā)部門全員普及這樣的文化。未來人工智能大模型對于研發(fā)模式和組織架構的影響，現(xiàn)在是生產工具、生產力的變革，當應用到一定程度和深度的時候一定會激發(fā)模式變革和組織架構變革。我們看得不是特別清楚，但是有兩個模糊的感覺：一個是以前軟件開發(fā)從瀑布式到敏捷開發(fā)的模式，大模型來了以后一定會有新的發(fā)展，我們需要提前思考。另外一個組織角色、人力分配的變化，以前軟件開發(fā)是一種大兵團作戰(zhàn)，現(xiàn)在由于編碼效率、測試效率的提高，我們未來可能是架構師和少量軟件代碼工程師的配合，是一種特種兵的作戰(zhàn)模式。這是初步的思考，化學反應還正在發(fā)生，可能需要進一步觀察。國家提要走新型工業(yè)化的道路，中國要走中國式現(xiàn)代化，要創(chuàng)新驅動，要綠色發(fā)展，要普惠、國際化等等。其實我們提應用現(xiàn)代化，實際上是微觀層面的，我們的目標是讓新型工業(yè)化中的數(shù)據(jù)驅動發(fā)動機就是應用，應用是要圍繞新型工業(yè)化中很多目標做數(shù)字化轉型、智轉、數(shù)改等?大的目標，最終是為了支撐中國式現(xiàn)代化，這三個化是一脈相承的。其中最大的變量是AI,尤其是未來即將到來的通用人工智能，人工智能是我們國家發(fā)展新型工業(yè)化最大的技術變量，這個最大技術變量用到新型工業(yè)化是非常合適的。當然對于應用現(xiàn)代化，對于整個中國式現(xiàn)代化也是適用的，通用人工智能將是未來中國發(fā)展最大的技術變量。加速企業(yè)數(shù)字平臺進化升級應用系統(tǒng)大模型開發(fā)3.0②OntheLoop范式(人監(jiān)督AI開發(fā))需求/指導0上在軟件本身就會變化。這樣使得在整個軟件全生命周期，應用全生命周期，從設計、開發(fā)、測試，以及運維都會有革命性的變化，所以這些一定會影響未來來預測到2025年可能這種應用數(shù)量將是過去人類歷史上40年的總和，這么多的應用要被制造出來，怎么樣能夠讓應用的制造量變大，是不是需要讓所有人都能參與應用的開發(fā)，這樣稱之為未來要變成全民都要能開發(fā)應用，這樣才能真正滿足未來企業(yè)的要求。企業(yè)大量的數(shù)據(jù)是煙囪型的，怎么讓數(shù)據(jù)被喚醒，被高效地利用，為未來的智能決策提供價值，這也是面臨的鏈的攻擊已經按照每年6到7倍的方式在增長，以前應用安全的方式都是建籬笆和圍欄，用各種墻攔在外面。第二個，大家現(xiàn)在都知道軟件應用成分70%到80%都是開源軟件。每天都在社區(qū)公布漏洞，去年公布的漏洞達到3萬多，意味著你寫的軟件每天黑客都可以看到應用開源軟件的漏洞被公布，就可以攻擊進去。所以怎么能讓應用變成內生和全生命周期的安全，也是企業(yè)面臨所以變成7×24小時永遠不能停機的應用已經變成企業(yè)面對這些現(xiàn)代化應用的訴求，我們發(fā)現(xiàn)必須讓所有的應所以我們構建了企業(yè)數(shù)字化的平臺，這個平臺最重要的就是能夠把企業(yè)面對未來現(xiàn)代化應用的基本要求內置到區(qū)塊鏈新技術，必須需要有一個平臺導入，不可能讓每在華為公司有很知名的幾個變革項目：一個是面對研每一個變革為華為在該領域能力的提升都是倍級的增“村自為戰(zhàn)”,為企業(yè)IT提出新的要求。我們希望“6+1可”,意思是當我決策明天有一家企業(yè)分離出來的時候能夠做到，如果是物理新開所有的IT,我們希望做到三可”,馬上就能夠研發(fā)，馬上就可以有營銷體系、供應制造訂單采購銷售營銷服務經營稅務資金辦公行政資產內控審計福查專業(yè)開發(fā)者單點MTTR天級全民+專業(yè)開發(fā)者TTM天級全生命周期安全多活MTTR分鐘級變成虛擬機上運行的內容。所以用這樣自動翻寫的能樣，這樣會帶來一些困擾，但是我們有大量的數(shù)據(jù)之的消耗降低了70%,為企業(yè)省了大量的錢。同時在很多華為云應用現(xiàn)代化6大關鍵技術，引領企業(yè)數(shù)字平臺升級進化最后一個是韌性。在華為云上引入混沌工程，我們一直講只有在實戰(zhàn)中才具備經驗。所以好天氣是造就不了好水手的，所以現(xiàn)網的環(huán)境是必須需要越來越多容災的檢混沌工程是驗證系統(tǒng)韌性的方法，通過主動引入故障，經大概總結出了200多個故障模式，有八大類的容災預案。每年會開展2500多次常態(tài)化的故障演練，現(xiàn)在來看，已經幫我們攔截了接近90%以上可能會導致二級或三級事故的風險。所以希望通過混沌工程的方法能夠使得未來要做到I到5分鐘就能夠感知故障，10分鐘內就能夠跟進，30分鐘內就可以完全恢復業(yè)務，這目前華為公司面臨的主要問題，第一個是規(guī)模，系統(tǒng)復雜度已經是代碼倉有上千億行，雖然我們自己只有幾十萬行，但是開源代碼加起來有上千億。我們版本是以千為單位，這不是全公司的，有些產品線一個產品在線第二是軟件集成發(fā)布流程復雜，不管是用共主干開發(fā)，還是用分成流水線發(fā)布，使得整個軟件集成和發(fā)布特別從開源軟件整個層次也可以看出企業(yè)軟件越來越復雜，在這么多軟件里面，選擇你要的東西，這時候還要考慮2019年公司變革時候的調研，我們從代碼量增加到團隊規(guī)模的增加從組織流程的復雜度再到工具環(huán)境的復雜度另外是交付節(jié)奏，我們希望按月交付、按天交付，我們是八個月一個版本，現(xiàn)在能做到6個月一個版本，所以再看現(xiàn)在做的一些事情，大模型是否能提升軟件開發(fā)效率，不管是工業(yè)界還是學術界，尤其是微軟講多少人在用大模型，我們內部也在用這個東西，做這個事情。華為大模型的使用是從設計開發(fā)到測試交付、維護，都有可能在用這個模型。目前的規(guī)劃是做知識管理和代碼生OM資源研發(fā)效率70%。這個挑戰(zhàn)在于內容特別多、步驟特別長，整個Mini行要26個步驟，非常容易遺漏。學習曲線特別陡峭，有380多種模型屬性，落到腳本有246個API的函數(shù)，應用邏輯很復雜，這么一個復雜的我記得2020年在產品線團隊調查，一個新員工進來學和各種方法，把中間的某些步驟自動化，我們的目標是另外整個研發(fā)工具鏈中，剛才AIForSE與SEForAI,這些都是可以做的，包括知識獲取、AI應用、模型與服務等。在數(shù)據(jù)這塊也是非常重要的，我們自己有教訓，軟件集成發(fā)布流程復雜軟件集成發(fā)布流程復雜現(xiàn)在主要的工作重心包括模型開發(fā)、模型運行和模型運維運營，這是我們正在關注的幾個方面。還有華為公司有很多內源項目，最近有一百多個內源項目出來，比較有名的項目，一個是AICoder,全球技術服務部搞的一個框架。還有一個小魯班機器人，可以自動回答公司每一個員工日常問的問題，當然后面有很多引擎，不一定面向未來，我們期望面對軟件的復雜性方面來解決這些問題，一個是怎么優(yōu)化的我們研發(fā)過程；第二是怎么做知識積累；第三是怎么幫助個人提升能力；最后一個是在組織團隊方面怎么促進協(xié)作。AI技術給解決軟件復雜性帶來了很多新的機遇和挑戰(zhàn)》》對員工個人的影響：充分利用大模型的能力，快速學習新技能》對團隊或者公司的影響：構建更強大的知識系統(tǒng)，加速員工的學習效率，提升員工的單位產出，甚至出現(xiàn)超級員工》對管理角色的影響：未來可能不需要那么多拉通對齊的角色，需要的是更多的會用工具的全能型人才·快速學習：與大模型多輪交互，學習新知識·超級員工：構建強大的知識系統(tǒng)，提升能力·人員技能優(yōu)化：簡單重復的事情交給AI·角色評估：評估各角色效率，誕生超級個體·快速學習：與大模型多輪交互，學習新知識·超級員工：構建強大的知識系統(tǒng)，提升能力·人員技能優(yōu)化：簡單重復的事情交給AI·角色評估：評估各角色效率，誕生超級個體軟件·組織結構優(yōu)化：優(yōu)化分工，促進共建共享·智能數(shù)字人：實現(xiàn)數(shù)字身份的分身·AI協(xié)調員：協(xié)助拉通對齊，減少會議·人員評估模型：新的評估維度和培養(yǎng)模式團隊·解釋：給人解釋復雜的流程、歷史代碼和架構·工具：超級調度器、超級定界工具、芯片設計工具...·決策輔助：針對ROI計算需求實施方案·改變創(chuàng)新模式：讀論文、總結需求、匹配團隊·經驗沉淀：沉淀人腦海中的經驗和知識·輔助決策：產業(yè)趨勢快速解決，輔助決策·智能推薦：知識、文檔、專家、工具等·流程優(yōu)化：評估斷點，給出優(yōu)化建議大語言模型打開的空間和帶來的挑戰(zhàn)(軟件工程)險責任，有可信保障需求。比方天氣預報就是典型的預測性任務。人在軟件開發(fā)與演化中完成的是決策性任務，需要對任務完成正確與否作出可信性判斷，需要對軟件系統(tǒng)是否滿足需求、擺脫缺陷作出可信性判產品沒有產品沒有“三包”模型生成的預測性內容進行開發(fā)和演化高質量的軟件我們說大模型模型支持從自然語言需求生成預測性代基于大模型的人機協(xié)同編程基于大模型的人機協(xié)同編程目標解決問題、應對挑戰(zhàn)的途徑基于大模型的人機協(xié)同編程目標解決問題、應對挑戰(zhàn)的途徑二?≥?問題與挑戰(zhàn)但是大模型的預測性內容生成對于軟件開發(fā)演化來講是專業(yè)相機，也就是說因為預測性的生成內容缺乏可信判斷，需要人工分析和理解，修改和確認。從解決問題的角度看，大模型是專業(yè)相機。正是因為大模型是專業(yè)相機，你就需要有駕馭專業(yè)相機的專業(yè)能力，所以駕馭大模型需要具備更強專業(yè)能力，需要對大模型生成預測性內容進行判斷的能力，目前來講，我們解決這樣需要更強的能力的問題有兩個視角：一個是從企業(yè)應對視角來講，專業(yè)能力達不到要求要禁止使用大模型。但并不意味著要把專業(yè)能力達不到要求都開了，沒有初級程序員哪來高級程序員，因為人要判斷代碼是不是符合要求，判斷代碼是否符合要求的能力比寫代碼的能力還要高，而不具備寫代碼的能力，肯定不具備判斷代碼是否符合要求的能力。所以從這個角度講，要保留人工編程流程和初級程序員的崗位?，F(xiàn)在很多媒體說初級程序員要下崗，人工變成被大模型替代，其實不是這個概念。從個人應對的視角，要不斷夯實專業(yè)基礎，全面提升專業(yè)能力。其實我們企業(yè)要裁掉沒有專業(yè)能力提升空間的人。整個軟件開發(fā)與演化是人類針對所解決問題的創(chuàng)新性思維活動。從自然語言需求到滿足需求的程序代碼是有可信保障需求的決策性任務。大語言模型打開自然語言到程序代碼的空間，因為可以生成預測性內容，可以實現(xiàn)從無到有，但是又缺失可信性判斷，對我們從有到對的過程，帶來了可信保障難題與挑戰(zhàn)。而解決問題、應對挑戰(zhàn)的途徑，一方面從技術角度講，希望不斷地通過各種各樣的辦法降低可信性判斷的復雜性。另外一方面最重要的是全面提升專業(yè)能力駕馭大ChatDev相當于用Chat形式實現(xiàn)Dev軟件開發(fā)的目的。在有機物理系統(tǒng)和有機生物系統(tǒng)以及人類社會都存在涌現(xiàn)的現(xiàn)象，II23所以也能看到堆積個體成為大的實體，今年也能夠看到一些涌現(xiàn)的行為，一個神經網絡參數(shù)逐漸增大，能夠達成在某一個基點情況下性能突飛猛進的現(xiàn)象。我們也在思考會不會發(fā)生第二層涌現(xiàn)，正如通過大模型組成大模型的群體，通過大模型群體做一個共同的任務協(xié)作，有沒有可能達成一個大模型或者一個智能體，達成不了的能力?？紤]到人或者說AI有沒有可能通過新的交互形式或者信息傳遞的形式，使得他們傳遞效率更高。這里考慮到人類所說的語言，其實是一種非常直接的信息傳遞方式，我們結合多個大語言模型組成的(Agent)智能群體使得他們通過語言的交互形式達成我們想讓它們做的任務，比如軟件開發(fā)。軟件開發(fā)大概會分為自然語言以及編程語言，實際上軟件開發(fā)過程確實需要基于自然語言的需求做理解和設計，有了這些設計之后做編程語言涉及單個只能體需要：記憶能力、規(guī)劃能力、工具、環(huán)境感知能力。多智能體系統(tǒng)，需要有群體目標，如何對多個智能體做組織管理，如何對他們做動態(tài)的路由，以模型具體的工作，像Smallville小鎮(zhèn)*用25個智能體在以上課或社交。是ChatDev,通過多智能體幫助人類完具體選擇了軟件開發(fā)這樣的場景，可以看到大概有四個主要的步驟、一個是設計和分析，需要分析人類給出的指令，到底應該設計成什么樣。比如設計一個標準五子棋游戲，智能體需要討論得出結論這句話應該生成一個桌面應用還是生成PPT,或是者生成一個網頁，這的需求和智能體完成的代碼，文檔撰寫生成用戶手冊，使得外層的用戶可以拿到軟件的源代碼，可以直接安裝我們做智能體群體、軟件設計或編碼、測試或者文檔撰我們提出一個交流鏈的組織形式，相當于是通過鏈式結未來應用重塑千行萬業(yè)隨著微服務、Serverless、DevOps、低代碼開發(fā)等數(shù)字技術的發(fā)展，應用全面現(xiàn)代化的時機已經成熟，應用現(xiàn)代化勢在必行。技術創(chuàng)新已經催生出眾多SuperAPP,極大方便了人們的生活。而在未來，應用將以AIAgent形式出現(xiàn)，應用將具備自主理解、規(guī)劃決策和執(zhí)行復雜任務的能力，讓人機交互像人人交互一樣，更自然、更沉浸、更個人化。生成式人工智能技術的不斷發(fā)展，逐漸縮短人與人工智能的距離，其應用領域也越來越廣泛。從研發(fā)、醫(yī)療、教育、工業(yè)生產、金融，到電商主播等領域，華為云均已取得階段性應用成果。未來，AIAgent將進一步突破應用邊界，成為人們的得力助手，更加高效、便捷地完成各種任務。三=GUI/TUI/LUI交互未來應用重塑千行萬業(yè)在研發(fā)領域：讓每個開發(fā)者擁有智能編程助手。華為云智能編程助手CodeArtsSnap已經學習了760億行精選代碼、1300多萬篇經典的技術文檔，以及8500多萬個開源代碼倉，具備智能生成、智能問答和智能協(xié)同三大核心功能，輔助專業(yè)開發(fā)效率提升10倍以上。未來，AIAgent將進一步影響軟件的使用以及編寫方式，讓非開發(fā)人員也能輕松創(chuàng)建和分享自己的應用，真正邁入人人華為云盤古大模型加持的潤達醫(yī)學助手可結合患者病史實現(xiàn)遠程挖煤作業(yè)。山能集團引入盤古預測大模型用于煤礦洗選，增收2000萬人民幣。未來，AIAgent可通過“感知系統(tǒng)+控制系統(tǒng)+執(zhí)行系統(tǒng)”,在大模型的驅通過運用不同組合的數(shù)字化工具，自主協(xié)同完成具體場融大模型開發(fā)的網點助手和數(shù)據(jù)分析助手，將大模型的生成能力與檢索技術進行融合，可以自動生成業(yè)務辦理電商直播領域：讓每個電商主播擁有自己的數(shù)字分身助打造數(shù)字形象，幫助村民實現(xiàn)24小時持續(xù)帶貨，讓蠟Agent將會幫主播提供更加多元化的內容主題策劃，更加豐富精妙的創(chuàng)意生成、以及可以滿足不同消費者“千蔣濤CSDN創(chuàng)始人&董事長0%20%40%工具云化讓編程變得更簡單，除了語言編程，實際上工具也很重要，比如解決通信能力、電信能力，要簡化成使用越來越廣泛，可以將調動的能力做成API,讓開發(fā)者很好地使用。這些API,就是開發(fā)者來做，開發(fā)者主導的公司在最近十年有巨大的發(fā)展，其中變成百億公司還有一個投資人做的統(tǒng)計，開發(fā)者的工具市場在2022年產生了640億美金，是高速的成長。在代碼中怎么幫助開發(fā)者更好地生成應用，這些工具是非常有價值的。每一個水平功能被API化、SAAS化。在美國有20家公司做這樣的服務，幫你監(jiān)控所使用的API,你不能依靠廠商，自己監(jiān)控自己，就是裁判和運動員，中國幾乎沒有這樣的公司提供這種服務，都是很昂貴的服務。所以云化以后，價格變得很便宜，開發(fā)人員不用寫重復性的水過去開發(fā)成本還是非常高的，工資也很高，做一個應用越來越復雜，開發(fā)一個APP要多個系統(tǒng)。但是現(xiàn)在有了AI,有了大模型以后，有了巨大的變化。做AI這個事情變得很便宜，做應用開發(fā)有了AI的幫助，過去沒有被滿足的應用就可以實現(xiàn)。過去AI只能用在超大型公司，高的，現(xiàn)在工具模型的價格也在極大地降低，未來端側也可以做大模型推理，現(xiàn)在1元也可以調用大模型玩一一個維度是Web3.0。過去Webl.0是信息互聯(lián)，Web2.0是人的互聯(lián)，Web3.0就是軟件和軟件的互聯(lián)、API和API的互聯(lián)。就像ChatGPT里面AIAgent和AIAgent的互聯(lián)，這是AI最大的作用，智能應用未來一定是以億AIAgent還很早期，剛開始可以讓每一個開發(fā)人員都可以有AI博士的能力，軟件的生產成本將被極大地降低。業(yè)的應用，過去因為付不起，但是現(xiàn)在用大模型以后，行業(yè)應用就可以具備AI能力，個人也是一樣的。題，但是這個問題確實不好解決。像有的客戶本身業(yè)務很復雜，可能有地產、旅發(fā)、農業(yè)、商業(yè)地產的業(yè)我們也不斷地探索，把東西進行拆解和任務簡化，我們提了一個應用模塊化設計，其實是把這些復雜的能力分開，分塊到不同的角色進行處理，我們把應用模塊化設計分三成個角色做拆解：第一個角色是創(chuàng)造者，相對來說比較清晰。業(yè)務負責人或者業(yè)務部門的人配合在這個領域的供應商一起做業(yè)務模塊的設計。需要兩部分的能力：一個是甲方對自己的業(yè)務部門的流程和邏輯非