在數字化業務方面，一個典型例子是2018世界杯期間，華為雲利用機器學習服務（Machine Learning Service，簡稱MLS）實現了世界杯預測“AI機器人”，成功預測了40場比賽結果，其中連續6場準確預測。在世界杯開賽前，不少的機構或研究人員都通過統計或民間調查等進行了預測。華為雲則根據8年來所有國家隊的比賽結果，包括每場比賽的時間和進球、國際足聯排名和El評分等，通過MLS的簡單拖拽方式就搭建了“AI預測帝”，甚至準確預測了冠軍為法國隊。

巧的是，去年7月的華為雲中國行北京站活動就以“如果未來可以預見”為主題，而如今通過華為雲機器學習服務等已經能夠輕松實現“預見未來”，那麽今年7月24日的華為雲中國行北京站主題則更新為“在創新的道路上加速奔跑”，本次北京站不僅帶來了一個月前深圳站剛發布的華為雲EI智能體，還帶來了視頻服務方案、交通智能體、工業智能體以及混合雲容災備份服務等諸多新服務。華為雲通過EI智能體，以“加速奔跑”的態勢，推動2018下半年雲市場進入企業數字化業務創新的落地階段。

現實世界中的“預測帝”

（上圖為華為公司副總裁、華為雲BU總裁鄭葉來）

進入2018年夏天以來，暴雨、洪災、水澇等自然災害頻發，北京市就多次發布了由強降雨引發的地質災害橙色預警，山區地區發生泥石流、崩塌、滑坡等地質災害的風險升高，即使市場區的建築物、橋梁、地下管道等的潛在損壞風險也有所升高。與預測世界杯冠軍相比，預測自然災害等帶給社會的影響程度，更有現實意義。

北京雲廬科技有限公司（以下簡稱：雲廬科技）成立於2015年，是專註於大型基礎建設健康監測系統解決方案的服務商。雲廬科技CEO王長欣在華為雲2018中國行北京站上介紹，中國大量基建項目的一般設計年限為50多年，而強降雨等自然災害帶來基建設施的影響巨大，甚至能夠導致高鐵局部段的破壞。改革開放40年來，不少基建項目已經臨近設計年限，對於基建工程的實時在線監測系統成為影響民生的重大社會需求。

大型基礎建設健康監測發展分為三個階段：早期通過人工巡檢和經驗來判斷基建工程的裂縫等取樣；後來專家開始通過傳感器數據進行分析論證；2014年以後隨著物聯網和人工智能技術的發展，IoT和人工智能逐漸應用到工程的性能監測領域。雲廬科技自研的高精度數據解算與分析平臺（MPACP）與基礎建設健康監測大數據分析與預警平臺（YSMAC），全面應用了華為雲的容器、微服務、大數據、EI等PaaS技術和GPU加速等IaaS技術以及物聯網和智能邊緣計算等連接與邊緣技術，是EI智能體在工業領域的典型應用。

其中，雲廬科技開發的基於北鬥衛星導航與定位系統的MPACP平臺，集成了數據采集、數據分析與結算、數據後處理等模塊的操作，準實時處理精度在1～0.1mm以內，後處理在亞毫米以內。YSMAC平臺以自主知識產權的力學數值模擬平臺為基礎，以GIS+BIM三維直觀展示為手段，結合工程監測和環境監測大數據，通過人工智能和深度學習，對結構和環境進行長期和全局性健康分析。

據王長欣介紹，MPACP基於華為雲，精度可以穩定在0.7和1毫米之間，很好的滿足了工程需求。YLSAS中的力學仿真平臺采用了華為雲的容器和微服務，數據分析采用了華為雲的大數據和深度學習平臺，華為雲深度學習和力學仿真平臺之間通過實時雲計算進行交互。整個過程中的大規模計算，則采用了華為雲的GPU加速。此外，雲廬科技的便攜式超聲相控陣和TOFD檢測儀可部署在隧道、鐵路等處，能快速檢測並生成詳細、精準的截面圖像，但由於采樣數據量龐大而采用了華為雲的邊緣計算技術，大幅降低成本、提升檢測效果。華為的物聯網雙向通信模塊，被用於傳感器和華為雲之間的連接。

“應該說雲廬科技的SaaS層始終長在華為雲PaaS層上”，王長欣表示。而雲廬科技的服務也創造了重大的社會經濟價值，王長欣介紹青島地鐵項目的施工監測，由於青島地質條件比較復雜、離海比較近，采用了雲廬科技預測預警技術後，在去年12月份成功預測了一次安全隱患。

連接數字與物理世界的EI智能體

（上圖為華為雲EI產品部總經理賈永利）

雲廬科技是EI智能體在工業領域應用的代表。期望成為全球領先的工程監測體系互聯網平臺，雲廬科技通過傳感器和後臺解算系統，能實時、及時的感知建築物或者地下管道等大型基建的安全情況並及時預警，把事故消滅在萌芽狀態，大幅提升城市的管理效率，而這個業務本身就是數字化轉型和數字化業務創新的代表。

那麽，怎麽理解EI智能體呢？華為公司副總裁、華為雲BU總裁鄭葉來在2018年6月24日的華為雲中國行深圳站上介紹：華為雲致力於普惠AI，讓人工智能高而不貴，打造“用得起、用得好、用得放心”的人工智能平臺，推出EI智能體。華為雲EI智能體是應用於解決各個行業問題的細分場景，面向各行業的智能解決方案。華為認為，AI技術是通用無差別的，智能世界的各個行業要實現真正的智能，需要把AI技術與行業做有機結合，在數字世界中把各個場景下的智能體打造出來。

交通智能體是EI智能體的一個方向。此前，深圳交警與華為深度合作，通過聯合創新共建“城市交通大腦”（城市交通智能體），探索更為高效的交通管理技術體系架構，解決城市交通擁堵的難題。基於與深圳交警的成功合作，2018年4月，華為與北京市交管局合作，在北京的海澱區上地三街，率先開展利用AI算法實現實時在線決策、信號配時優化和時段自動劃分的試點應用。據第三方公司評估報告顯示，上地三街車流主方向（東西方向）平均延誤下降15.2%，平均車速提升15%，支路的平均延誤時間降低了10~20%。

在工業生產中，PCB板是最常見的組件，遇到最多的問題是虛焊和多焊。傳統模式依靠人工檢查，五分鐘檢查一個，耗時費力還容易出錯。華為作為制造企業，基於在工業方面的一系列實踐，貫穿“研發設計——智能產線——工業管理——物流——營銷”全流程，通過工業智能體融合數據，打通端到端的業務全流程，把大量重復的人工工作由機器替代，結果成品率效果大幅度提升。華為雲目前還在和國內知名空壓機廠家合作，支撐實現未來工廠實現能耗降低、節能減排。

華為雲EI產品部總經理賈永利在華為雲中國行2018北京站上對EI智能體進行了進一步解讀。他強調，智能體能夠打通數字世界和物理世界，把物理世界的復雜信息傳遞給數字世界，並通過邊緣和端的能力再把數字世界的分析結果輸出到物理世界進行有效測試。其中，對於EI智能體來說，行業智慧是核心和關鍵。此外，EI智能體不僅基於歷史的統計，而且是在實時感知基礎上的互動和優化。

在去年9月在華為全聯接大會首次發布EI企業智能，包括基礎平臺服務、通用服務（大數據、視覺認知、語音語義）、行業場景解決方案三大類；到了2017年底，華為雲EI企業智能進一步推出智能水務、智能制造、智能電力、智能交通、智能金融、智能零售等六大行業解決方案。那麽到了2018年6月再次推出EI智能體，實際上就把之前發布的EI企業智能服務、行業解決方案以及華為雲完整的全棧能力，再加上華為自身在物聯網和通信領域的技術，為用戶場景打造連接數字世界和物理世界的完整解決方案。

以雲廬科技為例，雲廬科技的平臺依托雲服務，實現了監測系統本地主機的小型化、輕便化設計，通過成熟的公有雲、私有雲技術將復雜的大數據預測分析、結構有限元計算及人工智能損傷識別積累通過遠程服務器完成，本地僅需要配備聯網的通用設備即可滿足復雜的監測計算分析功能，從而使建築物成為具備在線感知、雲端超算、智能學習和自我診斷的智能建築，確保關鍵性工程結構的長期安全運維。雲廬科技其實就是利用華為雲的全棧功能，設計了智能建築健康檢測“智能體”解決方案，其中包括雲、管、端、本地計算、連接、分析以及反饋等的完整閉環。

今天，企業上雲已不再是簡單的數據遷移，ICT行業越來越需要全棧工程，華為雲以從底層IaaS到PaaS的全棧雲服務以及網絡通信和混合雲解決方案及管理的能力在2017年快速開拓國內雲市場，已上線16大類超過120款雲服務，以及制造、電商、遊戲、金融、車聯網、SAP、HPC、IoT、安全、DevOps等60+解決方案。在2018年7月發布的《The Forrester Wave: Full-Stack Public Cloud Development Platforms In China, Q3 2018》報告中，華為雲以僅運營1年多的時間，就躍居中國本土公有雲領導者象限。

華為雲EI智能體以及普惠AI理念的提出，是整個華為企業服務能力的進一步整合。2018年6月29日，華為輪值董事長徐直軍在的第二十二屆中國國際軟件博會高峰論壇上表示，“華為雲就是另外一個榮耀”。徐直軍具體解釋，榮耀是用在線方式服務面向消費者客戶，華為雲是用在線方式把華為30多年打造的基礎設施面向To B客戶。因此，華為雲承擔的使命不僅僅是創造收入，而是華為公司未來所有業務的底座，包括承載消費者BG面向全球的用戶服務、華為面向170多個國家內部的IT服務、華為面向運營商走向全面雲化的戰略等。

從這個角度來說，華為雲將推動雲計算市場走向IT、CT以及雲計算技術的大融合，以EI智能體這樣的整合解決方案，幫助企業落地數字化新業務。2018年，將是企業數字化轉型的起飛之年。（文/寧川）

從華為雲EI智能體，看2018年下半年雲市場態勢