9月25日消息，HUAWEI CONNECT 2020期间，华为云正式发布了ModelArts 3.0。会上，华为云AI首席科学家田奇对ModelArts 3.0进行了详细介绍，他表示ModelArts 3.0融合了骨干模型、联邦学习、智能评估、智能判断和高效算力，同时，华为云在AI领域的研究成果逐步部署于ModelArts，助力行业AI落地。
华为多项研究成果部署于ModelArts
实际上，华为云长期扎根于AI领域，在该领域有着诸多研究计划，并获得了很多研究成果，包括自动机器学习、小样本学习、联邦学习、预训练模型等，这些成功都将部署于ModelArts。此外，在公开的竞赛和测评中，华为云EI的持续创新研究取得的成果，同样部署于ModelArts，比如ModelArts驱动的感知模型、ModelArts驱动的感知模型、ModelArts驱动的决策引擎均在各自应用领域中发挥很大的作用。扎根于AI领域的华为云，研究成果颇为丰富，有些将运用于ModelArts，加速行业AI的落地。
ModelArts的特性
前文提及，modelArts融合了骨干模型、联邦学习、智能评估、智能判断以及高效算力等特性。
骨干模型
田奇以华为云骨干工具链EI-Backbone为例进行了说明，他表示EI-Backbone整合模型高效、数据高效、算力高效、知识高效，全面提升行业AI落地能力已经在10余个行业成功验证，并且斩获10余个业界挑战赛冠军，发表100余篇顶级论文。此外，基于EI-backbone技术，华为云ModelArts和杭州云深处科技有限公司合作，实现了四足机器狗的工业场景巡检。
联邦学习
据田奇表示，数据是AI应用的基础，基于多样化的数据，才能实现AI智能感知，在实际落地过程中，数据是分散在不同的数据控制者之间，造成行业应用的数据孤岛问题。针对这个问题，华为云Modelarts提供联邦学习特性，实现数据不出户的联合建模。用户各自利用本地数据训练，不交换数据本身，只用加密方式交换更新的模型参数，实现协同训练。
可视化评估、智能化诊断功能
据田奇表示，模型在部署上线前，需要进行充分评估，结果优秀的模型直接投入生产环境，差强人意的则需要进一步优化迭代。ModelArts提供了全面的可视化评估、智能化诊断功能，使得开发者可以直观的了解模型的各方面性能，进而针对性的进行调优或部署生产。
基于华为云在AI领域的研究成果，以及骨干网络、联邦学习、模型诊断优化、高效算力等的加持，华为云ModelArts将加速AI在行业落地。
