用智能称量现实：华为云 EI 的第一年

让我们把时间倒回一年多之前。

当时，我们曾经在一篇稿件中结合英国的 AI 产业报告，提出中国 AI 产业的目前结构有巨大的可升级空间，企业+AI 很可能变成未来的中坚力量。当时有位媒体同行跟我争论，认为 B 端市场的 AI 根本立不住，证据是中国互联网十几年，什么时候有过 B 端市场成为主流的时候？

而今一年多过去，产业 AI 开始成为共识，互联网企业也纷纷转战产业市场，似乎常识并不一定总是靠得住的。

这个故事不是想要证明我们的眼光，而是想与大家回味这样一个话题：一年多前，我们只是抛出一个说法尚且遇到不少质疑，如果真正要硬桥硬马来做企业 AI 这件事呢？

让 AI 从实验室走到城市乡村；从虚拟机上的数据集和跑分，走到车间里的机器轰鸣中，走到某路口的红绿灯里，走到一家企业的账面台前，又将经历怎样的纷扰？

恰好有个故事，可以作为参照系描画这段在我们身边不经然溜走，却可能被中国技术史铭记的岁月——在时空坐标里，这个项目恰好记录了 AI 作为一种通用目的技术，在中国这片土地从创生到觉醒。

2017 年 9 月，华为云相当有气魄地提出了企业智能（EI），其实就是“行业+AI”。这个朴实但又独树一帜的命题，在整个 2018 经历了多线并进的奔跑。

让我们来回顾一下 EI 诞生之后的第一年，回看一下 AI 由实验室到产业空间，从线上模拟到线下经济体的一段故事。

如果说一千个人面对突然起来、名叫 AI 的技术，必然是一千张面孔，而这千张面孔，就构成了 EI 的味道与灼见——是所谓“用得起、用得好、用得放心”的“普惠 AI”。

究竟如何让 AI 深入真实的物理空间，与万千产业线索开始融合？总结一下逻辑，我们觉得华为云 EI 一年中主线在干四件事：

一、做通产业案例，证明 AI 面向企业市场的价值;

二、使能开发者，构筑平台生态底座；

三、技术能力补完，达成相对全面的企业智能服务栈；

四、找到 AI 与经济融合的核心方向与价值逻辑，确定行业长线发展策略。

让我们一件件说来。

从理论到万物：AI 攻入产业现实的首轮战役

在一年之前，每天上下班经过上地三街的北京白领们，大概还无法想象自己每天的通勤，会跟 AI 有什么关系。

虽然今天他们可能还是不知道 AI 已经悄然走进了自己的生活，但至少大家都能体会到，这条街确实没有那么堵了。

2018 年 4 月，华为云与北京市交管局合作，在海淀区上地三街开展了利用 AI 技术实现信号配时优化试点应用。简单说来，就是给红绿灯安装上会思考的 AI 识别与决策装置。

在部署了 EI 交通智能体解决方案之后，据第三方公司（北京世纪高通科技有限公司）评估报告显示，这条东西方向的京城最堵道路之一，如今平均延误下降了 15.2%，平均车速提升了 15%。

显然，AI 是否有价值，可以听听早十分钟到家的老百姓怎么说。

EI 初入江湖，需要做的第一件事，就是要快速尝试行业探索，打出行之有效的案例。证明 AI 与行业结合确实有其价值，逐渐推动 AI“移风易俗”。通过新技术给企业带来核心价值的效果，让 AI 从过去的纸上谈兵变成实际的案例与价值。

目前来看，这个目标已经在 EI 的初步发展周期里完成的较为全面。一年中，EI 尝试了 8 大行业超过 200 个项目中的智能探索；从 6 月到 10 月，先后发布了交通、工业、城市三大 EI 智能体，并在相应领域进行了案例探索。

比如说在工业领域，北京三联虹普公司是一家化工材料企业，通过 EI 工业智能体，进行生产数据的智能分析，成功释放了产线柔性化能力，从而让企业更好应对下游的个性化需求。并且整体数据分析方案实现云端训练、边缘部署、实时产品分类，经过前期测试，有效提升下游需求匹配率 28.5%。

在民众最关心的医疗领域，今年华为云 EI 与金域医学合作，在宫颈癌病理检测领域取得阶段性突破，敏感度（真阳性率）超过 99%，特异度（真阴性率）超过 80%。

200+案例的探索与实践，直接证明了 AI 进入产业存在市场合理性。并且通过这些探索，为交通、工业、互联网、医疗等几个主要产业赛道确立了入口样本。

使能开发者，是 AI 的最佳引擎

我曾经采访过一位 AI 开发者，他想要开发一种盲人专用的导航设备，能够在行走场景帮助盲人识别车流和红绿灯，以及过街天桥、地铁入口等等。这个方案显然价值连城，然而他跟我说，在实际开发中遇到了很大的困难，因为机器视觉模型的训练需要大量数据，而高昂的算力成本和漫长的训练时间，真的让一位普通 AI 开发者无所适从。

从底层技术逻辑上看，AI 不是一对多的单向技术输出，而是多对多的“集市”型技术体系。这就让一个身份在 AI 世界中格外重要：开发者。

而在今天，开发者们进入 AI 世界依旧要面临高耸的壁垒：算力、数据、开发平台、兼容与部署问题，种种考验都摆在开发者和预备开发者面前。然而莫欺少年穷，随着产业 AI 的拓张与 AI 深入各行各业，对开发者的需求不断增长，AI 开发者正在默默等待着登场机会。

由此看，对开发者的使能与帮助，是保证产业 AI 源头开放，保持持续生命力的唯一解决方案。而让更多开发者融入自身生态，在产业 AI 中寻找机会，也是一家平台型企业今天搭建的最优质护城河。

华为启动沃土 AI 开发者使能计划

华为云 EI 今年的另一个主线任务，就是完成对开发者的生态开放和技术使能。在今年 HC 大会上，华为发布了基于昇腾芯片的全栈、全场景 AI 解决方案，面向开发者的底层逻辑给出了新的解答。随后，华为云 EI 作为主角，面向开发者发布了一系列平台工具——更快的普惠的 AI 开发平台 ModelArts 、着眼于现实开发需求的视觉 AI 应用开发平台 HiLens——继而打破了开发者进入 AI 世界的首座门槛。同时发布了 AI 沃土开发者使能计划、生态伙伴计划等开发者扶持方案。

斯坦福大学 DAWNBenchmark 最新成绩

今年 11 月，斯坦福大学发布 DAWNBenchmark 最新成绩，在图像识别领域，华为云 ModelArts 的总训练时间排名第一，证明了在构建开发者能力的领域中，华为云的实际进度。

调试了技术与生态水压之后，让开发者洪流融入产业 AI 的真实市场，可以看作 EI 在 2019 年的一个关键词。

补齐能力，让产业 AI 客户收获更多

用 AI 为企业护航保驾，提质增效，首先建立在自身技术体系完善，服务多样化，能力细颗粒化的基础之上。

EI 今年做的第三件事，就是在打通对外两条路的同时，修炼内功。从技术能力提供上看，2018 年内，华为云 EI 全年共商用超过 20 种服务，另有多种服务公测中。同时，通过参与很多竞赛与测试，稳固了 AI 前沿领域探索的身位，并且拓展了合作伙伴图谱，为客户提供更优质技术选择。

同时，EI 智能体的解决方案，可以看作 EI 在产品服务领域的深化和自我补完。面对物理世界复杂的现实问题，企业客户不仅需要简单的技术对接，同时需要集合了行业智慧、智慧大脑、智能边缘、端侧感知体系的一整套灵活解决方案与统一架构。在商业服务模型上补完了与客户间最后一公里的连通能力。

补完技术、产品、服务的三种形态结合体，可以看作是 EI 不断成熟的标志，也是更多行业+AI 深度融合可能的肇始。

深入实践，探索总结产业 AI 规律

如果从更大的行业趋势上看，EI 一年多的探索，最重要的价值是解决了这样一个问题：当 AI 进入产业，进入垂直行业，进入某家具体的公司/机构/工厂，到底会发生什么？

要知道，之前是懂 AI 的人不懂企业；懂企业服务的人不了解 AI，两边整个一个摸黑开打。

在陌生的雾霭中，一点光亮，一份地图都如此重要，这也可以视为 EI 在 2018 留下最长远的价值。

通过深入行业，经历反复的沟通与探索、成功与失败，EI 给出了关于产业 AI 的直接答案。

EI 的三个重要发现已经广为人知，成为了行业普遍奉行的常识：

首先，AI 正在让 IT 技术由支撑系统走向生产，AI 在很多生产领域可以直接创造价值。通过与不同类型、不同地域、不同行业的企业与组织机构，包括交通、医疗等公共服务领域深度结合，EI 证实了 AI 技术在真实的中国产业空间中有前途，有价值。AI 与产业融合之路不仅在论文中和 PPT 上，还在一个个案例汇总出的数据与生产力关系中。

其次，行业智慧和 AI 结合仍是难点，也是 AI 接下来的探索方向。今年 EI 得出的一个“金句”是这样说的：“一个好的问题胜过十个算法工程师”。意思就是在真实的产业中，萦绕着大量在外部无法窥视其真谛的行业问题与行业智慧。AI 不是万能钥匙，而是一种加速器和润滑剂，归根结底要与行业中真实的人、技术、产业关系相互连接。在 AI 跃跃欲试的今天，行业智慧是否准备好了呢？这个问题将是接下来产业 AI 主要需解决的问题，同时也是众多创业企业可以探索的新赛道。

再次，行业大数据至关重要，但目前首要问题来自算力稀缺。机器学习的原理，是用智能体学习行业数据，反向给出趋近于智慧的生产力解决方案。那么这个过程中，智能体学习的行业数据就成为一切的基础。然而在今天，实际情况是各行各业在生产大量数据，但这些数据却面临着收集、存储和学习上的困难——这就是算力饥饿问题。如何将优质、性价比高的算力惠及各行各业，是产业 AI 最先需要解决的问题。这让我们知道了，在错综复杂的产业实践中，AI 今天需要面对的首要矛盾在何处。

这些来自真实案例和数据的发现，在这一年里与我们一同劈开了 AI 身旁层层笼罩，云山雾罩的名实之辩。华为云 EI 用真枪实弹证明了一个简单的产业 AI 公式：这东西可以做，必须与行业结合来做，有些问题要马上做。

结束语：最大的重量，莫过于现实

总结一下 EI 的第一年旅程，大概是这样的：向企业市场证明了 AI 的价值，向开发者输出了入口，向内夯实了产品与服务，为长远发展探索出了产业 AI 的市场逻辑甚至战略雏形。

这些当然可以看作是功劳，然而也不妨视之为开始。接下来的 2019，EI 一年中的收获可以视作昇腾芯片挺入市场的连接器，亦不妨看作产业 AI 生态的基础建设。攻算力，连接行业智慧，提供全场景解决方案，AI 与产业的故事还大有可为。

很多技术到来之初，我们都会觉得它很神秘，很有重量。这是很自然的事情。然而最大的重量莫过于现实。敢于在现实世界中称量新的可能，始终是科技产业中最具勇气的一种跨越。

人工智能的落地，尤其是行业+人工智能，在今天来看依旧是一首理想主义的高歌，只有用贴近尘土的方式，才让 AI 在数字中国生根发芽。

当 AI 真的切入现实，或许我们真正需要的态度就是这样——仰望前沿技术的广阔与无边想象力，同时要向现实中去求取智慧，与真实的产业经济体相结合。敢于向现实的最深处探索，同样也是一种勇气，这也是我们对 EI 的期许。

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