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Algorithm Powers Innovation

算法驅(qū)動創(chuàng)新

Algorithm Powers Innovation

算法驅(qū)動創(chuàng)新

歷史研究

算法創(chuàng)新Lab秉承開發(fā)共贏的理念，愿意與學(xué)術(shù)界和工業(yè)界各位精英就以下研究方向合作，如有意向請聯(lián)系shijia@huawei.com。

  • 智能運維

    智能運維基于人工智能算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對海量運維數(shù)據(jù)進行分析，快速、精準的發(fā)現(xiàn)故障隱患并進行預(yù)警，協(xié)助一線運維人員快速定位故障原因，實現(xiàn)早預(yù)警、早定位、早解決，為華為云可靠性提供保障。研究方向包括硬件故障預(yù)測，KPI數(shù)據(jù)分析，故障關(guān)聯(lián)，根因分析，性能預(yù)測等。

    智能運維基于人工智能算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對海量運維數(shù)據(jù)進行分析，快速、精準的發(fā)現(xiàn)故障隱患并進行預(yù)警，協(xié)助一線運維人員快速定位故障原因，實現(xiàn)早預(yù)警、早定位、早解決，為華為云可靠性提供保障。研究方向包括硬件故障預(yù)測，KPI數(shù)據(jù)分析，故障關(guān)聯(lián)，根因分析，性能預(yù)測等。

  • 聲音分類

    研究如何利用機器學(xué)習(xí)檢測和識別聲音事件，例如嬰兒哭聲，玻璃破碎聲，動物叫聲等，成功應(yīng)用于數(shù)字包容雨林項目（檢測電鋸聲、蜘蛛猴叫聲）。

    研究如何利用機器學(xué)習(xí)檢測和識別聲音事件，例如嬰兒哭聲，玻璃破碎聲，動物叫聲等，成功應(yīng)用于數(shù)字包容雨林項目（檢測電鋸聲、蜘蛛猴叫聲）。

  • 智能風(fēng)控

    借助機器學(xué)習(xí)AI算法能力，完成風(fēng)險關(guān)系關(guān)聯(lián)實時分析以及移動端設(shè)備行為實時分析，幫助華為云運營抵御與違規(guī)用戶強關(guān)聯(lián)的風(fēng)險用戶，同時對抗防御群控設(shè)備攻擊群，針對常見互聯(lián)網(wǎng)黑灰產(chǎn)欺詐攻擊形成智能高效防控，構(gòu)筑運營安全防御體系。

    借助機器學(xué)習(xí)AI算法能力，完成風(fēng)險關(guān)系關(guān)聯(lián)實時分析以及移動端設(shè)備行為實時分析，幫助華為云運營抵御與違規(guī)用戶強關(guān)聯(lián)的風(fēng)險用戶，同時對抗防御群控設(shè)備攻擊群，針對常見互聯(lián)網(wǎng)黑灰產(chǎn)欺詐攻擊形成智能高效防控，構(gòu)筑運營安全防御體系。

  • 語音喚醒

    用戶自定義喚醒算法，無需訓(xùn)練語料即可生成定制喚醒模型，按需部署在端側(cè)和云側(cè)，滿足用戶個性化喚醒的需求。

    用戶自定義喚醒算法，無需訓(xùn)練語料即可生成定制喚醒模型，按需部署在端側(cè)和云側(cè)，滿足用戶個性化喚醒的需求。

  • 運營能力提升

    通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法技術(shù)，圍繞華為云多個商業(yè)運營場景，提供多種運營分析能力，如云服務(wù)產(chǎn)品推薦，商業(yè)營銷管控，用戶流失預(yù)測等，提升華為云運營效率和用戶體驗。

    通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法技術(shù)，圍繞華為云多個商業(yè)運營場景，提供多種運營分析能力，如云服務(wù)產(chǎn)品推薦，商業(yè)營銷管控，用戶流失預(yù)測等，提升華為云運營效率和用戶體驗。

  • 領(lǐng)域定制ASR

    領(lǐng)域定制ASR引擎包括流式識別、短語音識別和長語音識別，廣泛應(yīng)用于客服坐席，金融等多個領(lǐng)域。

    領(lǐng)域定制ASR引擎包括流式識別、短語音識別和長語音識別，廣泛應(yīng)用于客服坐席，金融等多個領(lǐng)域。

  • 云原生媒體技術(shù)

    聚焦于公有云中未來媒體技術(shù)的創(chuàng)新性研究，實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破與競爭力的持續(xù)提升，云原生媒體技術(shù)當前重點關(guān)注視頻編解碼、媒體處理、網(wǎng)絡(luò)傳輸、音視頻質(zhì)量評估。

    聚焦于公有云中未來媒體技術(shù)的創(chuàng)新性研究，實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破與競爭力的持續(xù)提升，云原生媒體技術(shù)當前重點關(guān)注視頻編解碼、媒體處理、網(wǎng)絡(luò)傳輸、音視頻質(zhì)量評估。

  • 復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真

    圍繞公有云宏觀經(jīng)營決策場景（e.g. 數(shù)據(jù)中心選址、網(wǎng)絡(luò)鏈路建設(shè)、服務(wù)器服役周期等）進行資產(chǎn)資源的全生命周期建模，針對資產(chǎn)資源的全生命周期管理、經(jīng)營決策和優(yōu)化，設(shè)計與開發(fā)基于仿真優(yōu)化的決策輔助平臺。

    圍繞公有云宏觀經(jīng)營決策場景（e.g. 數(shù)據(jù)中心選址、網(wǎng)絡(luò)鏈路建設(shè)、服務(wù)器服役周期等）進行資產(chǎn)資源的全生命周期建模，針對資產(chǎn)資源的全生命周期管理、經(jīng)營決策和優(yōu)化，設(shè)計與開發(fā)基于仿真優(yōu)化的決策輔助平臺。

  • 云硬件可靠性管理

    圍繞公有云硬件可靠性，研究硬件故障數(shù)據(jù)，提升故障預(yù)測的精度和效率，輔助故障分析和處理，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性和可靠性。建立硬件生命周期模型，優(yōu)化管理策略，降低運營成本。

    圍繞公有云硬件可靠性，研究硬件故障數(shù)據(jù)，提升故障預(yù)測的精度和效率，輔助故障分析和處理，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性和可靠性。建立硬件生命周期模型，優(yōu)化管理策略，降低運營成本。

  • 云邊端協(xié)同網(wǎng)絡(luò)

    針對云-邊-端的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，在滿足客戶不同SLA要求下，通過中心云與邊緣云協(xié)同，網(wǎng)絡(luò)與算力協(xié)同，實現(xiàn)成本、效率、質(zhì)量等多目標的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)拓撲規(guī)劃與流量調(diào)度。

    針對云-邊-端的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，在滿足客戶不同SLA要求下，通過中心云與邊緣云協(xié)同，網(wǎng)絡(luò)與算力協(xié)同，實現(xiàn)成本、效率、質(zhì)量等多目標的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)拓撲規(guī)劃與流量調(diào)度。

  • 云資源管理與調(diào)度

    華為云業(yè)務(wù)快速增長，云上資源需要更加精細化的管理與調(diào)度，不斷提升資源利用率和服務(wù)質(zhì)量。項目聚焦基礎(chǔ)服務(wù)資源全域（跨端邊云）、全基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)和全生命周期的資源需求預(yù)測、規(guī)劃、調(diào)度算法和算法平臺研發(fā)。

    華為云業(yè)務(wù)快速增長，云上資源需要更加精細化的管理與調(diào)度，不斷提升資源利用率和服務(wù)質(zhì)量。項目聚焦基礎(chǔ)服務(wù)資源全域（跨端邊云）、全基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)和全生命周期的資源需求預(yù)測、規(guī)劃、調(diào)度算法和算法平臺研發(fā)。

  • 云物理引擎

    研究下一代云物理引擎根技術(shù)，在虛擬世界中基于算法掌控物理法則，驅(qū)動逼近真實世界的完美體驗。并充分利用云分布式多元算力，創(chuàng)造亦真亦幻的大千仿真世界，支撐元宇宙技術(shù)趨勢下云機器人仿真，云渲染，物理動畫，云工業(yè)仿真，云自動駕駛仿真，云游戲，云XR等各種應(yīng)用場景。

    研究下一代云物理引擎根技術(shù)，在虛擬世界中基于算法掌控物理法則，驅(qū)動逼近真實世界的完美體驗。并充分利用云分布式多元算力，創(chuàng)造亦真亦幻的大千仿真世界，支撐元宇宙技術(shù)趨勢下云機器人仿真，云渲染，物理動畫，云工業(yè)仿真，云自動駕駛仿真，云游戲，云XR等各種應(yīng)用場景。

  • 云智能運營

    研究在華為云運營中，面向每天新增的數(shù)萬線索，幾十萬存量客戶，數(shù)千銷售，以及數(shù)百解決方案，如何在數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動下，實現(xiàn)線索的智能定級分發(fā)、解決方案精準推薦、流失風(fēng)險預(yù)警及商機挖掘。通過數(shù)據(jù)和AI算法驅(qū)動的高效運營，實現(xiàn)華為云商業(yè)成功。

    研究在華為云運營中，面向每天新增的數(shù)萬線索，幾十萬存量客戶，數(shù)千銷售，以及數(shù)百解決方案，如何在數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動下，實現(xiàn)線索的智能定級分發(fā)、解決方案精準推薦、流失風(fēng)險預(yù)警及商機挖掘。通過數(shù)據(jù)和AI算法驅(qū)動的高效運營，實現(xiàn)華為云商業(yè)成功。

  • AI角色動畫

    圍繞數(shù)字人、虛擬現(xiàn)實等業(yè)務(wù)場景，研究如何基于AI和圖形學(xué)技術(shù)，構(gòu)建角色運動模型和算法，驅(qū)動虛擬角色肢體運動，提升媒體內(nèi)容生成效果。

    圍繞數(shù)字人、虛擬現(xiàn)實等業(yè)務(wù)場景，研究如何基于AI和圖形學(xué)技術(shù)，構(gòu)建角色運動模型和算法，驅(qū)動虛擬角色肢體運動，提升媒體內(nèi)容生成效果。

  • 云硬件故障預(yù)測

    隨著華為云的快速發(fā)展，我們已經(jīng)有了上千萬的內(nèi)存條和硬盤，硬件（內(nèi)存、硬盤等）故障已經(jīng)變成影響云服務(wù)可靠性的關(guān)鍵因素之一。硬件故障預(yù)測就是這個背景下的關(guān)鍵算法問題，即基于基礎(chǔ)屬性、日志、故障單等海量信息，利用機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法提前一段時間預(yù)測故障，并結(jié)合后續(xù)處置措施（熱遷移、隔離、更換等），在用戶無感的情況下實現(xiàn)云服務(wù)長期可靠運行。

    隨著華為云的快速發(fā)展，我們已經(jīng)有了上千萬的內(nèi)存條和硬盤，硬件（內(nèi)存、硬盤等）故障已經(jīng)變成影響云服務(wù)可靠性的關(guān)鍵因素之一。硬件故障預(yù)測就是這個背景下的關(guān)鍵算法問題，即基于基礎(chǔ)屬性、日志、故障單等海量信息，利用機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法提前一段時間預(yù)測故障，并結(jié)合后續(xù)處置措施（熱遷移、隔離、更換等），在用戶無感的情況下實現(xiàn)云服務(wù)長期可靠運行。

  • 時間序列算法框架

    時間序列分析是時間序列預(yù)測、時間序列異常檢測等一系列和時間序列相關(guān)任務(wù)的統(tǒng)稱，這些任務(wù)廣泛存在于云計算、互聯(lián)網(wǎng)、金融、交通等多個領(lǐng)域，是打造華為云核心競爭力的敲門磚，同時也是多個領(lǐng)域邁向智能化的基礎(chǔ)。我們以云計算場景為依托，結(jié)合機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)技術(shù)，力圖打造更加靈活、更加智能、更具性價比的時序分析工具，將時序分析能力推向千行百業(yè)。

    時間序列分析是時間序列預(yù)測、時間序列異常檢測等一系列和時間序列相關(guān)任務(wù)的統(tǒng)稱，這些任務(wù)廣泛存在于云計算、互聯(lián)網(wǎng)、金融、交通等多個領(lǐng)域，是打造華為云核心競爭力的敲門磚，同時也是多個領(lǐng)域邁向智能化的基礎(chǔ)。我們以云計算場景為依托，結(jié)合機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)技術(shù)，力圖打造更加靈活、更加智能、更具性價比的時序分析工具，將時序分析能力推向千行百業(yè)。

  • 媒體AIGC

    影視、游戲、直播、短視頻等媒體內(nèi)容生產(chǎn)正由傳統(tǒng)的PGC和UGC朝AIGC轉(zhuǎn)型。快速、可控地生成高質(zhì)量視頻和3D資產(chǎn)是提升媒體內(nèi)容生產(chǎn)效率，改善客戶聽視覺體驗的關(guān)鍵途徑。算法創(chuàng)新Lab以昇騰、盤古大模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建高質(zhì)量媒體人、物、場數(shù)據(jù)集，融合計算機圖形學(xué)和計算機視覺技術(shù)，構(gòu)筑媒體領(lǐng)域內(nèi)容生成平臺，并孵化高真實感沉浸式媒體應(yīng)用。

    影視、游戲、直播、短視頻等媒體內(nèi)容生產(chǎn)正由傳統(tǒng)的PGC和UGC朝AIGC轉(zhuǎn)型?？焖佟⒖煽氐厣筛哔|(zhì)量視頻和3D資產(chǎn)是提升媒體內(nèi)容生產(chǎn)效率，改善客戶聽視覺體驗的關(guān)鍵途徑。算法創(chuàng)新Lab以昇騰、盤古大模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建高質(zhì)量媒體人、物、場數(shù)據(jù)集，融合計算機圖形學(xué)和計算機視覺技術(shù)，構(gòu)筑媒體領(lǐng)域內(nèi)容生成平臺，并孵化高真實感沉浸式媒體應(yīng)用。

  • Web3性能加速

    Web3是以區(qū)塊鏈等技術(shù)為核心的下一代互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)，也是華為云海外市場增長識別出的重要場景之一。借助零知識證明技術(shù)，Web3領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)更多的場景和用例。零知識證明生成的過程需要消耗大量時間和計算資源，由于需要許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，例如數(shù)論變換(NTT)、大標量乘法(MSM)和雙線性配對計算等，證明的創(chuàng)建通常會很慢。我們的研究方向是通過各種方式對零知識證明生成進行加速。

    Web3是以區(qū)塊鏈等技術(shù)為核心的下一代互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)，也是華為云海外市場增長識別出的重要場景之一。借助零知識證明技術(shù)，Web3領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)更多的場景和用例。零知識證明生成的過程需要消耗大量時間和計算資源，由于需要許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，例如數(shù)論變換(NTT)、大標量乘法(MSM)和雙線性配對計算等，證明的創(chuàng)建通常會很慢。我們的研究方向是通過各種方式對零知識證明生成進行加速。

  • 云仿真平臺

    云服務(wù)資源管理是極其復(fù)雜的多層級多環(huán)節(jié)耦合的動態(tài)系統(tǒng)，系統(tǒng)存在很強不確定性，并且各組件各變量之間盤根錯節(jié)互相影響，很難通過簡單分割對單一線性模型進行建模和分析。需要構(gòu)建面向云的復(fù)雜系統(tǒng)仿真平臺，來刻畫組件間的耦合關(guān)系，整體上對系統(tǒng)的運營效率進行評估，發(fā)現(xiàn)瓶頸點以及優(yōu)化方向。

    云服務(wù)資源管理是極其復(fù)雜的多層級多環(huán)節(jié)耦合的動態(tài)系統(tǒng)，系統(tǒng)存在很強不確定性，并且各組件各變量之間盤根錯節(jié)互相影響，很難通過簡單分割對單一線性模型進行建模和分析。需要構(gòu)建面向云的復(fù)雜系統(tǒng)仿真平臺，來刻畫組件間的耦合關(guān)系，整體上對系統(tǒng)的運營效率進行評估，發(fā)現(xiàn)瓶頸點以及優(yōu)化方向。