“+智能”的華為云,將帶來什么樣的未來?
AI應用的三類場景
人工智能在問世的半個多世紀里,經歷了三起兩落。2016年,韓國棋手李世石與谷歌AlphaGo的較量,可以說是人工智能再次崛起的引子之一,而現在它理應邁向更高的層面。
華為云BU副總裁、EI服務產品部總經理賈永利認為,未來十年,人工智能的主戰場一定是在不同的行業里面。

實際上,2018年里華為在八個行業的200多個項目中所做的,就是這一類的工作——讓人工智能在產業中真正發揮作用。
目前人們能夠更為明顯感受到的人工智能,尤其是2C領域內的很多應用,其實只是一種狹義而非泛化的人工智能。華為提出“+智能,見未來”,則是希望在行業場景化的前提下,以人工智能能夠驅動產業發展,并產生價值。
基于此,華為將不同行業的AI應用場景總結和劃分為三類,分別是海量重復場景、專家經驗場景以及多域協同場景。
快遞物流就是典型的海量重復場景。以華為云與德邦物流卓有成效的合作為例,此前德邦物流的物損率非常高,雖然有上萬個攝像頭可以監控整個流程,但是卻沒有足夠的人力去查看……通過引入華為云人工智能,德邦物流的物損率最終降低到合理的范圍內。
醫療診治則是常見的專家經驗場景。我國是醫療資源短缺的國家,尤其是疑難雜癥方面。
因為當地醫療資源的匱乏,國內的很多病患選擇到北京上海尋醫問診。然而即便是如此,他們在大城市的醫院里也很難掛到號,因為醫生的精力終歸有限,無法額外進行更多的診治。
賈永利強調,人工智能當然不能取代醫生,但是它可以分擔部分工作,讓醫生更多騰出時間。譬如“看”X光片,為醫生提供初步的建議。以上這些在華為云的案例中已經有充分的體現,真的是效果拔群,而且人工智能不會像人類那樣出現“眼花”和“疲憊”等狀況。
多域協同場景的情況相對復雜一些,它主要是在工業制造領域。以合成纖維生產為例,我國多數企業的生產控制過程是非常粗放的,浪費的情況比比皆是,效率也處于較低的水平。
實踐證明,通過對各種原有的參數進行測試和修正,華為云人工智能做精細化的調優可以提升20%——這正是“+智能”的巨大價值!
云服務的“芯”賽道
廣大的云計算用戶應該已經感受到,國內的云服務正在自下而上地發生著某種細微而深刻的變化,并且呈現出達爾文式的物種演變特征。
繼全場景全堆棧之后,底層的芯片已經成為華為云的新名片,去年全聯接大會發布昇騰310與910芯片的言猶在耳,基于7納米工藝的鯤鵬920處理器又在日前橫空出世。

從“芯”出發的華為云,算力得到了全面提升,率先邁入智能計算新時代。換句話說,中國云計算市場的競爭已經進入到“芯”的賽道。
或許有人會說,華為云將芯片置于一個前所未有的高度,是否違背了云服務本質和初衷呢?
鄭葉來不同意這樣的觀點。他認為,云服務的本質是將計算資源、網絡資源、軟件License等,基于互聯網服務的增加、使用和交付模式,動態和易擴展地加以提供。
云服務的1.0時代解決的是便捷的問題,客戶能夠更加便捷地通過互聯網得到各種亟需的資源,然而所費不貲。隨著業務進入深水區,客戶需要極致的性價比,惟有如此創新才能持續,這也正是云服務2.0時代的真實訴求。
現在的云服務恰恰走到這樣的時間節點上,它需要的是軟硬件包括垂直應用的全面優化,原有的通用CPU和GPU已經力有不逮,惟有在底層采用專用的芯片才能處理大數據、人工智能的場景。
“今天的云服務廠商如果不做硬件的話,未來自己都會心虛,無論有沒有那個能力都要去搞。”鄭葉來認為,華為具備芯片能力,這種從芯片底層的能力加持,本身就是華為云的自然選擇和進一步進化。
實際上,華為云并非是獨行者。
譬如微軟就在Azure中大量引入了FPGA,加速處理人工智能的實時數據;亞馬遜更是早在2015年就收購了一家芯片公司,并在AWS re:Invent 2018上發布了專用的機器學習芯片——顯然,幾家大廠均已看清了未來云計算競爭的“芯”趨勢。
“未來的云服務有兩種,一種是爬南坡,一種是爬北坡,最終目的都是實現軟件、硬件資源的服務化。”鄭葉來表示。
以芯片和智能為核心,華為云將串聯起自身的不同能力與優勢,踐行以客戶為中心的理念,堅定戰略方向,深耕行業市場,繼續做業界發展最快的那朵云。
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