HUAWEI?CONNECT?2020期間，華為云正式發布了ModelArts?3.0。會上，華為云AI首席科學家田奇對ModelArts?3.0進行了詳細介紹，他表示ModelArts?3.0融合了骨干模型、聯邦學習、智能評估、智能判斷和高效算力，同時，華為云在AI領域的研究成果逐步部署于ModelArts，助力行業AI落地。?

華為多項研究成果部署于ModelArts

實際上，華為云長期扎根于AI領域，在該領域有著諸多研究計劃，并獲得了很多研究成果，包括自動機器學習、小樣本學習、聯邦學習、預訓練模型等，這些成功都將部署于ModelArts。此外，在公開的競賽和測評中，華為云EI的持續創新研究取得的成果，同樣部署于ModelArts，比如ModelArts驅動的感知模型、ModelArts驅動的感知模型、ModelArts驅動的決策引擎均在各自應用領域中發揮很大的作用。扎根于AI領域的華為云，研究成果頗為豐富，有些將運用于ModelArts，加速行業AI的落地。?

ModelArts的特性

前文提及，modelArts融合了骨干模型、聯邦學習、智能評估、智能判斷以及高效算力等特性。

骨干模型

田奇以華為云骨干工具鏈EI-Backbone為例進行了說明，他表示EI-Backbone整合模型高效、數據高效、算力高效、知識高效，全面提升行業AI落地能力已經在10余個行業成功驗證，并且斬獲10余個業界挑戰賽冠軍，發表100余篇頂級論文。此外，基于EI-backbone技術，華為云ModelArts和杭州云深處科技有限公司合作，實現了四足機器狗的工業場景巡檢。?

聯邦學習

據田奇表示，數據是AI應用的基礎，基于多樣化的數據，才能實現AI智能感知，在實際落地過程中，數據是分散在不同的數據控制者之間，造成行業應用的數據孤島問題。針對這個問題，華為云Modelarts提供聯邦學習特性，實現數據不出戶的聯合建模。用戶各自利用本地數據訓練，不交換數據本身，只用加密方式交換更新的模型參數，實現協同訓練。

可視化評估、智能化診斷功能?

據田奇表示，模型在部署上線前，需要進行充分評估，結果優秀的模型直接投入生產環境，差強人意的則需要進一步優化迭代。ModelArts提供了全面的可視化評估、智能化診斷功能，使得開發者可以直觀的了解模型的各方面性能，進而針對性的進行調優或部署生產。

基于華為云在AI領域的研究成果，以及骨干網絡、聯邦學習、模型診斷優化、高效算力等的加持，華為云ModelArts將加速AI在行業落地。
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