華為雲的确與衆不同。
盡管華為雲BU總裁鄭葉來強調，華為雲走的是自己的路，不會關注别人在做什麼。但是，鄭葉來的這句“智能的世界，隻有大腦是不夠的”，卻讓人浮想聯翩——衆所周知，國内另一家雲計算巨頭正在推出一系列的行業大腦。
那麼，什麼是智能體？什麼又是華為雲的發展邏輯？在6月26日的華為雲中國行2018年系列活動深圳站上，筆者得到了答案。
走不同的路
衆所周知，華為是做電信網絡出身，一直面對的都是中國電信、中國移動、中國聯通、德國電信、西班牙電信這樣的巨型企業。是以，華為對于大型集團型企業的企業文化、核心價值和痛點更加了解，是以在大企業和跨國企業市場，華為雲自然是香饽饽。
但令筆者沒有想到的是，截至目前，華為雲收入同比增長700%，其中網際網路行業竟然在華為雲收入中占據很大的份額。事實上，作為網際網路應用雲基礎設施2.0的創新者，中手遊、恺英網絡、咪咕等網際網路企業，也都在企業上雲的程序中選擇了華為雲。
“我們今天可能不是最好的，但一定是進步最快的。在加速前進的路上華為雲從來不含糊。”在鄭葉來看來，華為雲堅守邊界，上不做應用，下不碰資料，不做股權投資，與客戶一起成長，走出了自己的路。
據悉，華為雲除了收入同比增長700%之外，僅2018年上半年，合作夥伴數量增長了45%，雲市場新增上架應用872個——很多政企客戶的核心資料、價值資料安心地搬到華為雲上。此外，華為雲推出的雲伺服器C3，計算性能優于業界15%，成為爆款雲服務。華為雲軟體開發服務DevCloud，已線上上擁有9萬名開發者。
無疑，華為雲對承諾的堅守赢得了市場的積極回應。
智能體滿足企業應用場景
“我們認為智能世界是智能體+實體世界。”鄭葉來用了一個具體的應用場景來解答到底什麼是智能體，為什麼智能世界僅有大腦是不夠的。
“大家知道，華為作為全球領先的電子資訊制造企業之一，整個智能制造不僅通過雲上的AI平台，也通過智能邊緣平台，貫穿整個研發的設計、産線、工業管理等全流程，提升制造企業的成品率和生産效益。”鄭葉來解釋說，工廠的流水生産線都是毫秒級的，通過傳感器擷取的海量資料都是在邊緣上産生，而網絡上行帶寬卻是有限的，這時候，生産線不可能等待海量資料一步一步慢慢傳到雲資料中心去，進行計算、實時分析再傳回來進行決策。
換句話說，對低延時有極高要求的應用場景，實際上更好的解決方案是在雲端訓練出計算模型，然後通過邊緣計算來具體執行。值得一提的是，華為雲的深度學習服務基于系統軟硬體結合方案，将分布式模型訓練時間從30天縮短至小時級，同時使得針對企業特定場景的模型訓練資料的需求量大幅度降低。
實際上，華為雲EI智能體就是通過智慧大腦、智能邊緣平台、無處不在的聯接、融合行業智慧，将實體世界的人與人、物與物、人與物的大資料綜合分析、回傳，将複雜實體世界的海量資訊和行業智慧，經過華為雲EI智能體的計算分析回報作用于實體世界。是以，華為雲EI智能體不僅基于曆史的統計，還是實時感覺、互動和優化，進而真正實作智能世界。
更懂企業級市場
值得一提的是，華為雲還在探訪、調研企業級市場客戶的過程中發現，當下深度學習面臨實用性的問題，難以投入商用——企業布局人工智能、深度學習，通常面臨訓練計算量大、訓練時間長、技術難度高、企業使用門檻高的痛點。
而華為雲的深度學習服務不僅内置大量基于開源資料集訓練好的模型，支援模式選擇自動化，免除了模型訓練的程式設計過程，大幅降低企業使用難度，而且基于系統軟硬體結合方案，将分布式模型訓練時間大幅度縮短，對資料量的需求也降低了很多。
實際上，不少企業都對華為強大的研發支援、有口皆碑的服務能力，以及恪守業務邊界的原則感到放心，進而選擇了華為雲。深圳前海鵬中繼資料技術有限公司就是其中一個典型代表。公司CEO張智英表示，作為一家初創的金融企業，鵬中繼資料進行資訊化建設規劃時，首要考慮資金一次性投入少、建設周期短、業務上線快、運維簡便、資料安全等多個方面，而華為在研發支援、服務和恪守業務邊界方面的有口皆碑，是我們選擇華為雲的重要因素，而目前的實踐也證明了這樣的選擇是正确的。
招商局集團CIO吳沂（中）和深圳前海鵬中繼資料CEO張智英（右）在論壇上
此外，作為全國領先的生鮮零售商，百果園資料中心副總經理查希談到，生鮮零售行業要想把規模做大，對精細化管理的要求很高。從行業發展來看，雲和AI技術都必不可少，百果園與華為雲緊密溝通，探讨打通從種植到門店銷售的整個鍊路，利用大資料和AI技術，實作全産業鍊賦能。
在筆者看來，華為雲的不同之處除了恪守上不做應用，下不碰資料，不做股權投資的業務邊界之外，還在于以客戶為中心，研發直擊企業客戶痛點的産品、技術和解決方案。
實際上，除了華為雲的深度學習服務有不少獨到之處以外，華為雲圖像搜尋服務也通過精準、高效、易用的特點，幫助企業更輕松、快捷地實作以圖搜圖、精準比對。
據悉，圖像搜尋服務的搜尋準确率超過99%，億級圖檔的搜尋比對任務能夠以秒為機關計算時間，還預置了行業特征模型。比如中國圖庫網利用華為雲圖像搜尋服務，極大改進了版權圖檔的追責過程，準确率達99%，有效建構了圖檔版權保護鍊新生态，以技術信仰維護商業信仰。同時在醫藥行業，華為雲還助力傳統醫藥企業九州通開展了線上醫療診斷，提升線上線下一體化體驗。
應該說，無論是EI智能體，還是華為雲深度學習服務、圖像搜尋服務，都凸顯出華為雲緻力于普惠AI，打造“用得起、用得好、用得放心”的人工智能平台，讓人工智能高而不貴，助力中國企業進行數字化和智慧化轉型的決心和信心。