权威咨询机构IDC 8月初发布的《2019年Q1中国公有云服务市场跟踪报告》显示，从IaaS+PaaS整体市场份额来看华为云营收增长超过300%，华为云PaaS市场份额增速接近700%，在TOP5厂商中增速排名第一，位居中国公有云服务商第一阵营。

 

跨越裂谷的四大要素

 

AI蓬勃发展，但投资热度与商业应用之间存在巨大的裂谷。2018年以前，对AI领域的投融资均匀的分布在各个行业或技术领域；2018年后，大量的投融资逐渐向几个头部行业的集中。

 

去年的全联接大会上，华为云首次提出将AI 应用于海量重复、专家经验和多域协同三大场景助力行业升级，实现效率提升、专业传承和突破极限。一年来，华为云EI已在城市、制造、医疗、汽车、园区、互联网等10大行业的超过500个项目实践落地，帮助企业实现智能化升级。

 

“在500多个项目实践中，华为云发现行业AI项目要成功实施，需要基于应用场景、相关ISV/SI、设备或流程、AI平台提供方组成的行业AI落地的商用模型，多个角色齐心协力，并需要具备四个关键要素，才能将AI技术真正实现落地商用。”郑叶来阐述道。

 

要素之一是明确定义商业场景。即明确项目的商业目标，界定清晰的范围边界，场景可闭环、可预测具备充足的数据资料。有些场景复杂但定义明确，例如对于合成纤维专业工程技术服务商三联虹普来说，传统检测合成纤维的方法主要靠工人眼睛检测，只能检测丝饼最后100米的质量，不仅耗费人力，而且容易造成错检、漏检。2018年开始，三联虹普携手华为云，用AI提升合成纤维质量检测，实现了从100米到1000公里的质检跨越。而有些场景看似简单实际异常复杂，例如河流治理项目，AI不仅需要识别抛物、泼洒、漂浮等场景，而且面临天黑、雨雾等复杂的自然环境与人的行为交织，更增添了场景识别的难度。通过不断调优算法，识别率从50%提升至80%。

 

要素之二是触手可及的强劲算力。OpenAI近期发布的研究显示，仅2012年以来，人们对于算力的需求增长六年就超过30万倍，平均每年增长10倍，远远超过了摩尔定律的发展速度。然而当前算力不充沛、不经济、难获取，以华为为例，公司内部目前日均AI训练作业任务超过4000个、训练时长超过3.2万小时，而且还有大量的作业在排队。为了给开发者提供充裕经济的算力，华为发布了基于Atlas900的华为云EI集群服务，Atlas900是当前全球最快的AI训练集群，代表目前全球的算力巅峰——在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50图片分类模型下，Atlas 900只需59.8秒就完成了训练，在同等精度下比原来的世界纪录快10秒；而相比传统购买硬件设施的方式，华为云EI集群服务可按需使用、即时开通。

 

“华为云EI集群巅峰算力的背后。是华为工程师们从底层硬件到软件构架全栈优化。梯度同步与反向计算并行；数千颗处理器-TOR-SPINE，无收敛线性高速交换；与云计算、存储，网络高效协同。”郑叶来说。

 

要素之三是持续进化的AI服务。AI时代，构建一个生产运行与开发训练闭环的在线系统非常关键，能让模型持续适应环境的变化，成为持续进化的AI。例如华为云全流程模型生产服务ModelArts通过AI持续迭代框架，提供端边协同能力，加速企业AI化进程。

 

要素之四是组织与人才的适配。AI的智慧来源于人类智慧数字化，要遵重以人为本的初心，适配相应的人才、组织和流程。例如深圳机场应用华为云EI来建设机位智能分配系统，并让机场指挥员了解EI的决策机制和过程，不仅将指挥员从枯燥重复的操作中解放出来，而且提升了飞机靠桥率、减少了摆渡车的使用，大幅提升旅客体验。