這些企業告訴你，如何在AI時代爭奪更多話語權？

CNET科技行者 9月6日 上海消息（文/周雅）：

人工智慧價值的「礦山」已經吸引了全球的鐵鍬，當然也包括數字化轉型的企業。

「然而人工智慧的研究和應用，至今更多地分散在單點技術上，還無法滿足眾多企業，特別是大中型企業的供應鏈、製造、經營管理等複雜生產系統的需求。」在HUAWEI CONNECT 2017的第一天，華為Cloud BU總裁兼IT產品線總裁鄭葉來一句話道出企業AI的難點。

此話有跡可循。畢竟一個技術的成功，要想實現立竿見影的效果，核心少不了其商業應用落地——人工智慧，某種程度上改變了60逾年來介於科學與工程學之間的尷尬地位，如今在應用層面實現了爆發，包括機器人、無人駕駛、醫療、教育等，未來的人工智慧顯然無孔不入。

這同時意味著，企業要想在AI時代創造更多價值，則必須將那些分散的單點技術集成起來，聚沙成塔，再以雲服務的形式，將人工智慧技術綜合運用到複雜的企業場景中，創造商業價值。這也是企業在人工智慧時代核心競爭力的表現。

要實現這些對於企業來說，挑戰頗大。現在，華為發布了「企業智能（EI，Enterprise Intelligence）平台」，平台有AI技術架構，有雲服務，企業可以專註於自己的業務。「華為雲定位於智能社會的使能者，聚合人工智慧、物聯網、計算和存儲等基礎能力，提供創新的企業智能雲服務 ，讓算力釋放演算法之美。」鄭葉來說道。

平台的底層，是異構計算平台，上層搭載了三類企業智能雲服務——基礎平台服務、通用服務、場景解決方案。

華為「企業智能（EI）平台「架構

· 基礎平台服務：包括機器學習、深度學習、圖計算，以及AI訓練、推理、檢索平台等。

· 通用服務：包括視覺、語音、自然語言等領域API服務。

· 場景解決方案：面向行業，與合作夥伴共同打造基於AI和雲計算、物聯網等技術的場景解決方案。

· 異構計算平台：華為憑藉積累多年的系統工程、晶元、硬體、基礎軟體等基礎研發能力，使能上述三類智能服務，讓算力釋放演算法之美。

當然EI並非紙上談兵，而是已經落地了一系列的應用場景：智能物流方面，華為對自身全球供應鏈進行端到端流程優化，打通從供貨預測到物流、倉儲到報關、運輸、簽收等各個環節，實現物流的智能化轉型；

還有智能裝箱，根據物品特徵提供最佳裝箱方案，而且做到集裝箱3D模擬可視，整體利用率提升6%；

報關環節，將EI應用于海關遵從度分析，根據歷史數據和匯率變化等，發現海關數據異常提前預警，實現報關一次通過，減少企業的貨物積壓風險；

在倉儲環節，應用EI實現智能倉儲，例如設計最佳貨物擺放分類、優化提貨路徑和倉儲空間，將華為的倉儲運作效率提升10%。

再以健康醫療保險理賠為例。中國太保集團首席數字官楊曉靈介紹，通過引進OCR圖像識別技術，客戶將就醫發票通過手機拍照上傳，後台演算法自動識別發票照片，自動生成結構化理算文本，並支持後續賠款支付處理。整套流程，可降低理賠人工作業成本50%以上。中國太保集團希望與華為在圖像識別和深度學習能力領域加強合作，為保險行業的客戶資源和應用場景提供解決方案。

深圳市交警局科技處李強處長介紹了深圳與華為聯合打造的智慧交通解決方案。由人工智慧平台預篩選違章圖片，可提升約10倍的篩選效率，鄭葉來打趣道，該解決方案的自動識別交通違章行為功能，甚至可以識別出駕駛員和乘客是否繫上安全帶。該方案獲得了中國道路交通安全協會頒發的「2017年度道路交通安全創新產品獎」。

作為華為夥伴公有雲之一，Orange Business Services的CEO Thierry Bonhomme 分享了Orange在雲服務領域取得的最新進展。在歐洲核子研究中心（ CERN ），華為與德國電信合作提供的公有雲服務支撐了全球頂尖科學家的研究工作；依託華為提供的上千台高性能計算節點的支撐，CERN的大型強子對撞機碰撞（LHC）實驗項目的總體運維成本降低2/3，上線周期由90天縮短為15天。

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