「初生」的華為雲，加速奔跑的「造血機器」

來自專欄 Alter聊IT

10年前，華為西安研究所成立，投入18「勇士」開始雲計算預研項目，彼時的「雲計算」在大多數眼中還只是個雲霧迷濛的概念。

10年後，華為西安研究所已經布局了IaaS服務、PaaS服務、EI服務、資料庫服務等核心業務，成為華為雲的創新中心和技術中心。

或許是源於這個背景，在華為的大本營深圳進行首站揭幕後，西安成為華為雲中國行2018活動的第二站。華為雲BU總裁鄭葉來做了題為《在創新的路上加速奔跑》的演講，再度描繪了華為雲眼中的未來，而主角之一就是風口浪尖上的人工智慧。

走下「神壇」的AI

人工智慧成為「華為雲中國行」的主題並不意外，2016年就出現了人工智慧元年的說法，然後是各種各樣讓人工智慧落地的嘗試，擁抱人工智慧不再是一種追風口的表現，而是對未來科技發展的準確把脈。

只是在對人工智慧的認知上，卻出現了兩種截然不同的態度。一類人將人工智慧捧上了神壇，巨頭們用AI為自家的創新能力背書，創業者們似乎只要在項目的介紹上加一個人工智慧，就會被投資者另眼相待；也有一類人試圖把AI「拉下神壇」，華為雲BU總裁鄭葉來就是其中之一，在多個場合的公開演講中表達了這樣的觀點：「AI並不簡單的是一個獨立的產品，更不是一個封閉的系統，而是一種基本生產力」。

不同的認知導致不同的結果，在AI落地這件事情上表現地淋漓盡致。把AI包裝成一種高大上的概念，具體的落地上不免自縛手腳，要麼蜻蜓點水般的應用，比如打造一個擁有語音識別能力的語音助手、開發一兩個人臉識別的產品；要麼就是用力過猛，在市場不成熟的時候急於開發獨立的AI產品，就好像無人駕駛還停留在試驗階段，無人駕駛的自行車會有商業化的機會嗎？

看似把人工智慧吹上了天，骨子裡還是想把人工智慧娛樂化，或是提高估值，或是吸引眼球，場景落地反倒成了次要選項。要跳出這個邏輯，勢必要對人工智慧有更理性的認知，華為雲將人工智慧看作一種基本生產力不無道理。雲計算剛出現的時候也被很多人拿來「忽悠」，但只有雲計算成為互聯網「水煤電」的時候，雲計算才真正開始了商業化。

以至於華為雲並沒有在服務中提及「AI」，而是用華為雲EI（企業智能服務）的說法，原因在於AI的使命在於應用、效率上的倍增效應，而非僅僅是造勢的說辭。華為雲EI通過構建具有針對性、個性化的EI服務體系，將智能服務滲透到各行各業中，為企業的AI落地化應用賦能。

比如華為雲在本次西安之行中介紹了EI智能視頻系列服務，利用AI對視頻內容進行分析審核，並給這些內容加上場景標籤，進而實現場景化的應用。在國內視頻平台的應用場景中，EI智能視頻服務支持識別365種室內外場景，黑白邊、馬賽克、二維碼、模糊、美觀等識別精度大於90%，同時還能鑒黃和識別暴恐；而在物流應用場景中，EI智能視頻服務在暴力分揀的複雜場景中達到了68%的準確率。

所有新技術的出現都將經歷被質疑、被吹捧、被廣泛應用的過程，而華為雲和鄭葉來恰恰就是「普惠AI」的佈道者。

+AI是一種態度

現在，做雲計算和AI的不止華為一家，但不管是BAT還是京東、網易，提出的思路無不是「AI+」，諸如無人駕駛、智能音箱、陪伴機器人、語音識別助手等等，看起來更加炫酷，可對於傳統企業或者中小微企業而言，「這些事情和我有什麼關係。」在AI能力上秀肌肉，並未能改變AI落地的門檻。華為雲卻提出了「+AI」的思路。

我們都知道，華為不是一家互聯網公司，在人工智慧的競爭中似乎缺少「主場作戰」的優勢，所以華為選擇從本身就具備深厚優勢的硬體和實體經濟來精準切入，簡而言之就是如何更多地在實體經濟中應用AI。這樣，也就不難理解鄭葉來對於人工智慧的見解，「人工智慧它能解決哪些問題？核心有兩點，第一是解決企業應用，核心在落地；第二是解決經濟成本效益。」

華為任正非也在很早之前就提到過人工智慧對於華為的重要性，「我們所有的人工智慧要自己的「狗食」自己先吃，自己生產的降落傘自己先跳。基於我們巨大的網路存量，現階段人工智慧要聚焦在改善我們的服務上。通過在服務上的積累和改進，就可能產生世界上最強的人工智慧專家，同時把大量優質服務專家解放出來為攻克上甘嶺投入更多戰略部隊。」

事實上，+ AI已經體現在了華為的各個業務線中。目前華為在製造、零售、物流等環節上都應用了人工智慧技術，華為電子設備成品率為99.55%，物流運輸每個環節的成本大幅降低與效率提升，華為消費者業務實現智能風控、終端門店效率提升……

基於長期的技術創新，華為雲在AI上的應用得以開花結果。華為雲EI（企業智能）給出了「行業+AI」的玩法，憑藉公有雲，將AI技術模塊化，提供一站式的人工智慧服務。企業通過華為雲就能獲得讓AI能力與現有的業務體系敏捷結合。

一方面，華為雲是在踐行「不做應用，不碰數據，不做股權投資」的承諾，另一方面也在幫助企業解決AI人才短缺的問題，華為雲負責將複雜的AI簡單化、讓普通的軟體工程師也會使用AI，問題自然迎刃而解。這或許就是鄭葉來提到的「用得起、用得好、用得放心」的普惠AI。

奔跑的「造血機器」

應該說，EI（企業智能）服務為外界提供了重新認識華為雲的視角。有著互聯網背景的雲計算平台，時常掛在嘴邊的說法是內部技術的對外賦能，這種觀點本身無可厚非，只是相比於「賦能者」，華為雲的角色變得清晰起來，即加速奔跑的「造血機器」，自身不斷「造血」，然後向合作夥伴們持續「輸血」。

在外界高舉「賦能」旗號的時候，華為雲將自身30年在ICT領域的經驗積累，構築了一片AI應用和雲生長的黑土地，做更多的「聯接」而不單單是賦能。這些也都足以證明華為雲找到了一個準確的定位，而更直接的例證就是合作夥伴的青睞。僅在2018年上半年，華為雲的合作夥伴增長45%，收入同比增長700%，雲市場新增上架應用872個，軟體開發服務DevCloud擁有9萬名開發者，而這些成績距離華為雲BU被提升為一級部門尚不足一年時間。

與此同時，華為雲也開始出現在權威分析機構的榜單中。在Forrester Wave的報告中，華為雲已成為公有雲平台的強勁表現者；在IDC MarketScape的報告中，華為雲的大數據在中國市場排名第一；而在IDC MarketScape給出的中國政務雲市場領導者象限中，華為雲排名第一……

俗話說「人勤地不懶」，華為雲這台「造血機器」可以從兩個層面分析。

一個是持續性的研發投入。對於一家以科技創新作為生存之道的公司來說，這是唯一的生命力。在2017年中國企業研發投入前10強的榜單中，華為以103.63億歐元的研發投入穩居榜首，幾乎是前10強中其他9家公司的總和。這也就保證了華為雲這塊「黑土地」的營養均衡，既對前沿技術布局，也把精力放在產品上，切實解決企業遇到的現實問題。

另一個是「木桶競爭」思維。鄭葉來對雲計算的競爭已然有著清晰的認知，「未來是水桶競爭，從晶元、硬體、軟體、解決方案，你差一塊，這水桶就沒水了。」華為的創新已經覆蓋了計算、存儲、網路、安全、網路，以及當下熱門的AI晶元，而這些也為華為雲在雲計算、大數據、人工智慧等領域的厚積薄發備好了充足的彈藥。

可以斷定，雲計算和人工智慧將是兩條相互交叉並最終走向融合的賽道，而華為雲無疑是看得最遠的雲計算廠商。華為雲「高而不貴」的普惠AI讓人工智慧提前走出了「概念迷霧」，也讓合作夥伴們藉助AI完成一場效率革命，更重要的是以「+AI」的姿態消解了客戶在AI應用上的顧慮，這也正是AI落地最自然、最有效的方式。