不畏浮雲遮望眼，兩個AI新服務更能讓你愛上做有信仰的華為雲？

中國的數字化轉型正在加速，雲、大數據、人工智慧等新技術已成為基本生產力。不過如何通過雲技術讓更多行業的企業實現效率的提升是急需解決的問題，由此我們也看到國內雲服務廠商之間的競爭也越來越激烈。對於做有信仰的華為雲而言，將怎樣面對競爭？信仰將讓你愛上華為雲？

雷鋒網消息，6月26日，「愛上有信仰的雲——2018年華為雲中國行」首站的活動在深圳隆重舉行，華為Cloud BU總裁鄭葉來在上午的主會場發表《不畏浮雲遮望眼，做有信仰的雲》的主題演講。他首先表示：「我在華為講得非常多的一句話是優勢擋不住趨勢，今天是數字化大趨勢下的關鍵時期。過去兩年，各行各業的數字化正在加速轉型，政務數字化改善民生，提升政府效率，很多傳統的大企業也在上雲的快車道。」

不畏浮雲遮望眼

互聯網經過十年的野蠻生長之後，整個互聯網應用的雲基礎設施也發展到2.0時代。有一個調查報告指出，64%的企業已經成為數字化轉型的探索者和實踐者。統計顯示全球前2000家跨國企業中，67%的CEO已經將數字化作為公司戰略的核心。因此鄭葉來認為，1.0時代我們享受的是人口紅利，未來一定會進入數據紅利的時代。

雷鋒網了解到，鄭葉來過去7年一直在華為負責IT產品產品線，並且他在華為講的最多的一句話就是「優勢擋不住趨勢」。這句話具體有兩層含義，一個就是即便已經在取得了優勢的領域，如果不積極擁抱變化，挑戰和顛覆自我，很可能被別人顛覆。另一個就是應該換個頻道與別人競爭，講顛覆和贏才有機會。

華為Cloud BU總裁鄭葉來

鄭葉來表示：「全世界只有一家公司講ICT，就是華為，因為華為把IT做了，也把CT做了。回顧Cloud BU過去所做的事情，我在2017年用一句話來講就是今天可能不是最好的，但我們一定是進步最快的。」

另據雷鋒網了解，華為在計算、存儲領域具有領先地位，特別是在存儲領域。通過很長的時間，積累了大量的演算法，晶元以及軟硬體結合的能力，讓華為有能力來打造極致性能的雲基礎設施平台。鄭葉來透露，華為雲的C3雲伺服器性能比業界高15%，可以做到高達1500萬PPS的網路轉發性能的。至於如何做到，將會在6月具體介紹。另外，結合華為30年來的整個軟體開發的經驗，包括項目管理、配置管理、代碼檢查、編譯構建、測試、部署，華為雲去年發布了一站式軟體開發DevCloud，每天在線工作的開發者超過9萬個。

對於華為面對的競爭，鄭葉來也在演講中分享了總結了一句話，「華為雲能走多遠、能走多久，最終是靠我們的產品和服務的競爭力。」因此在面對其他雲服務廠商刷的大幅廣告時，他刷的三句話是「有技術、有未來、值得信賴。」

做有信仰的雲

去年十月份，華為輪值CEO徐直在上海金蝶用戶大會上作分享時指出：「雲這個東西，最核心的是你堅守什麼，邊界在哪裡？」 鄭葉來表示，我們公司有三句話，一是上不做應用，因為華為雲決定不和應用的開發商爭利；二是不碰數據，不用技術的手段非法獲取客戶的數據，不強迫任何客戶進行數據的交換，也不用客戶的數據進行變現；三是不做股權投資，今天所有有能力的投資夥伴、應用的投資夥伴都是華為雲長期的夥伴，這樣我們的應用不會自己競爭，也不會投資一家公司和你競爭，所有的服務都是合作夥伴的，我們期望這些有能力的人和我們合作，一定解決合作夥伴遇到的問題，讓大家有長期的信任。

當然華為雲也得到了很多客戶的支持，據了解，2018上半年，有872個客戶的核心應用到了華為雲上。鄭葉來說：「這872個客戶把核心的數據、價值的數據放在華為雲上，我們開放我們的大數據和人工智慧，幫助客戶處理數據，建立客戶自己的生態。在我們的生態當中，你的是你的，我的是我的，我們一起創造的，我們一起來分享。我們絕不能你的是我的、我的是我的，我們不幹這樣的事。今天的創業公司選擇我們作為合作夥伴，我們也不掙那麼高的利潤，華為這麼多年的利潤一直不高，因為我們很清楚，這個行業只靠長期持續的投入來獲取客戶的認可。」

新發布兩個有用的AI服務

深度學習服務

深度學習是一個非常好的功能，但商業應用面臨挑戰。首先是深度學習訓練計算量大、訓練時間長。訓練往往是以天、周、月為單位，並且訓練計算需要動輒上百，甚至上千個GPU的支持，GPU還很貴。其次就是行業的人知道解決什麼問題，但解決不了演算法，數學家懂演算法，但不知道怎麼解決行業問題。

為此，華為雲推出深度學習服務。鄭葉來介紹，華為雲深度學習的服務基於系統的軟硬體結合的方法對分散式訓練的調度策略，分散式梯度壓縮，對演算法進行深度優化以後，在1000塊GPU大規模集群中，在分散式訓練的線性加速比達到0.8。線性加速比0.8用一個形象的比喻來解釋就是，在億級的圖片規模下的模型訓練，華為的深度學習在分散式模型訓練時間可以從30天縮短到小時級。另外，華為雲的深度學習服務內置了大量基於開源數據及訓練好的模型，並支持模型選擇的自動化，企業只需要把自己標註好的數據加到華為雲的深度學習服務中，就可以加速和快速提供訓練企業需要的業務模型，免除模型訓練的編程過程。這就解決了深度學習商用面臨的兩大挑戰。

圖像搜索服務

據悉，華為雲的圖像搜索服務是要進行以圖搜圖，精準的比對，並且上億數量的海量的圖片可以實現秒級檢索，通過預置行業特徵的模型，以圖搜圖的服務更加易用。

鄭葉來介紹：「我們在國內有個客戶叫中國圖庫網，中國圖庫網為企業及出版機構提供海量題材，但大量版權圖片被侵權，侵權的方式是多種多樣，面對造成巨大的經濟損失也沒有辦法。中國圖庫網目前有5000萬張版權圖片，面對數億張網路的圖片，需要做到精準的比對，發現盜圖後追責。華為雲的圖像搜索服務，利用圖像處理技術極大的改進了版權圖片的追責過程，準確率超過99%。應該說我非常高興看到這個合作，中國不僅應該重視硬體，也應該重視軟體的知識產權，重視著作權。這個維持圖片交易市場的秩序，構建圖片版權保護鏈的新生態，以技術信仰維護商業信仰。」

普惠人工智慧讓你愛上華為雲？

今年5月份的時候，華為雲在貴州數博會講的是致力於普惠人工智慧，讓人工智慧用得起、用得好、用得放心。為此，華為早在2012年6月份就投入一個實驗室叫諾亞方舟，在人工智慧、演算法等領域開始研究，把複雜的應用場景做簡單。

關於現在以及未來華為雲對人工智慧的實踐，鄭葉來表示：「今年10月華為雲將在上海發布全棧AI解決方案，我今天先分享一個智能世界和智能體的概念。智能的世界只有大腦是不夠的，智能的世界是智能體加物理的世界。通過雲上EI平台、智能邊緣的平台和無處不在的聯接，將複雜物理世界的海量信息和行業的知識，通過智能體的計算，反饋給物理世界。這樣智能體不僅僅做了歷史大數據的統計分析，而且做了實時感知，並與物理世界互通，實現真正的智能。」

如何理解智能體的概念？鄭葉來用交通智能體和工業智能體做了解釋。他介紹，交通智能體最核心的是把信號燈和路口的協同智能管理，一個路口就是一個智能體，一個交通方案的路口就是一個智能體。根據交通擁堵情況來實時調整交通燈的控制設備，將每個路口變得智能，讓交通變得一路通暢。我們的交通智能體不只是基於歷史統計的近周期優化，還有實時感知的信號燈的變化，做到區域協同的實時感知優化，並且能不斷的基於現實的變化不斷地進行學習，不斷演進。這樣最直觀的表現是華為在深圳龍崗坂田基地早晚高峰的擁堵情況已經被大家忘記了。工業智能體的例子就是華為每年產生大量PCB的單板，最怕的是虛焊、多焊。以前靠工人拿板來看，5分鐘看一個，眼睛都看花了。後來拿攝像機一拍，把大量重複的需要人從事的工作由機器替代，結果成品率效果大幅度提升。

在「愛上有信仰的雲——2018年華為雲中國行深圳站」演講的最後，鄭葉來這樣結尾：「在這個大智能時代破曉、數字化轉型加速的最好的時代，也是充斥了機會主義、容易遺忘初心的最壞的時代。我們應當砥礪前行，有所為有所不為，回歸商業的本質，提供越來越好的產品和服務給我們的客戶，讓我們的客戶成長，讓客戶有價值，共同聚焦價值創造。」

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