AI应用的三类场景

人工智能在问世的半个多世纪里，经历了三起两落。2016年，韩国棋手李世石与谷歌AlphaGo的较量，可以说是人工智能再次崛起的引子之一，而现在它理应迈向更高的层面。

华为云BU副总裁、EI服务产品部总经理贾永利认为，未来十年，人工智能的主战场一定是在不同的行业里面。

实际上，2018年里华为在八个行业的200多个项目中所做的，就是这一类的工作——让人工智能在产业中真正发挥作用。

目前人们能够更为明显感受到的人工智能，尤其是2C领域内的很多应用，其实只是一种狭义而非泛化的人工智能。华为提出“＋智能，见未来”，则是希望在行业场景化的前提下，以人工智能能够驱动产业发展，并产生价值。

基于此，华为将不同行业的AI应用场景总结和划分为三类，分别是海量重复场景、专家经验场景以及多域协同场景。

快递物流就是典型的海量重复场景。以华为云与德邦物流卓有成效的合作为例，此前德邦物流的物损率非常高，虽然有上万个摄像头可以监控整个流程，但是却没有足够的人力去查看……通过引入华为云人工智能，德邦物流的物损率最终降低到合理的范围内。

医疗诊治则是常见的专家经验场景。我国是医疗资源短缺的国家，尤其是疑难杂症方面。

因为当地医疗资源的匮乏，国内的很多病患选择到北京上海寻医问诊。然而即便是如此，他们在大城市的医院里也很难挂到号，因为医生的精力终归有限，无法额外进行更多的诊治。

贾永利强调，人工智能当然不能取代医生，但是它可以分担部分工作，让医生更多腾出时间。譬如“看”X光片，为医生提供初步的建议。以上这些在华为云的案例中已经有充分的体现，真的是效果拔群，而且人工智能不会像人类那样出现“眼花”和“疲惫”等状况。

多域协同场景的情况相对复杂一些，它主要是在工业制造领域。以合成纤维生产为例，我国多数企业的生产控制过程是非常粗放的，浪费的情况比比皆是，效率也处于较低的水平。

实践证明，通过对各种原有的参数进行测试和修正，华为云人工智能做精细化的调优可以提升20％——这正是“＋智能”的巨大价值！

云服务的“芯”赛道

广大的云计算用户应该已经感受到，国内的云服务正在自下而上地发生着某种细微而深刻的变化，并且呈现出达尔文式的物种演变特征。

继全场景全堆栈之后，底层的芯片已经成为华为云的新名片，去年全联接大会发布昇腾310与910芯片的言犹在耳，基于7纳米工艺的鲲鹏920处理器又在日前横空出世。

从“芯”出发的华为云，算力得到了全面提升，率先迈入智能计算新时代。换句话说，中国云计算市场的竞争已经进入到“芯”的赛道。

或许有人会说，华为云将芯片置于一个前所未有的高度，是否违背了云服务本质和初衷呢？

郑叶来不同意这样的观点。他认为，云服务的本质是将计算资源、网络资源、软件License等，基于互联网服务的增加、使用和交付模式，动态和易扩展地加以提供。

云服务的1．0时代解决的是便捷的问题，客户能够更加便捷地通过互联网得到各种亟需的资源，然而所费不赀。随着业务进入深水区，客户需要极致的性价比，惟有如此创新才能持续，这也正是云服务2．0时代的真实诉求。

现在的云服务恰恰走到这样的时间节点上，它需要的是软硬件包括垂直应用的全面优化，原有的通用CPU和GPU已经力有不逮，惟有在底层采用专用的芯片才能处理大数据、人工智能的场景。

“今天的云服务厂商如果不做硬件的话，未来自己都会心虚，无论有没有那个能力都要去搞。”郑叶来认为，华为具备芯片能力，这种从芯片底层的能力加持，本身就是华为云的自然选择和进一步进化。

实际上，华为云并非是独行者。

譬如微软就在Azure中大量引入了FPGA，加速处理人工智能的实时数据；亚马逊更是早在2015年就收购了一家芯片公司，并在AWS re：Invent 2018上发布了专用的机器学习芯片——显然，几家大厂均已看清了未来云计算竞争的“芯”趋势。

“未来的云服务有两种，一种是爬南坡，一种是爬北坡，最终目的都是实现软件、硬件资源的服务化。”郑叶来表示。

以芯片和智能为核心，华为云将串联起自身的不同能力与优势，践行以客户为中心的理念，坚定战略方向，深耕行业市场，继续做业界发展最快的那朵云。