這些企業告訴你，如何在AI時代争奪更多話語權？

人工智能價值的“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。 

“然而人工智能的研究和應用，至今更多地分散在單點技術上，還無法滿足衆多企業，特别是大中型企業的供應鍊、制造、經營管理等複雜生産系統的需求。”在HUAWEI CONNECT 2017的第一天，華為Cloud BU總裁兼IT産品線總裁鄭葉來一句話道出企業AI的難點。

此話有迹可循。畢竟一個技術的成功，要想實作立竿見影的效果，核心少不了其商業應用落地——人工智能，某種程度上改變了60逾年來介于科學與工程學之間的尴尬地位，如今在應用層面實作了爆發，包括機器人、無人駕駛、醫療、教育等，未來的人工智能顯然無孔不入。

這同時意味着，企業要想在AI時代創造更多價值，則必須将那些分散的單點技術內建起來，聚沙成塔，再以雲服務的形式，将人工智能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能時代核心競争力的表現。

要實作這些對于企業來說，挑戰頗大。現在，華為釋出了“企業智能（EI，Enterprise Intelligence）平台”，平台有AI技術架構，有雲服務，企業可以專注于自己的業務。“華為雲定位于智能社會的使能者，聚合人工智能、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于AI和雲計算、物聯網等技術的場景解決方案。

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

當然EI并非紙上談兵，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鍊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，實作物流的智能化轉型；

還有智能裝箱，根據物品特征提供最佳裝箱方案，而且做到集裝箱3D仿真可視，整體使用率提升6%；

報關環節，将EI應用于海關遵從度分析，根據曆史資料和匯率變化等，發現海關資料異常提前預警，實作報關一次通過，減少企業的貨物積壓風險；

在倉儲環節，應用EI實作智能倉儲，例如設計最佳貨物擺放分類、優化提貨路徑和倉儲空間，将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圖像識别技術，客戶将就醫發票通過手機拍照上傳，背景算法自動識别發票照片，自動生成結構化理算文本，并支援後續賠款支付處理。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别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。由人工智能平台預篩選違章圖檔，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别交通違章行為功能，甚至可以識别出駕駛員和乘客是否系上安全帶。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産品獎”。        

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；依托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。

原文出處：科技行者

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