润物细无声。这是AI（人工智能）日益亲近我们生活，在我们的生活中不断渗透，进而提升我们生活品质的一种状态。以衣食住行中的交通和交通信号灯为例，我们驾车的既有习惯是当遭遇红灯时，让车停下来，盯着红灯，等待绿灯。无论车多车少，无论路况是拥堵还是稀疏，等待的时间是统一的。我们习以为常了，以为驾车的生活永远就是这个样子，只能忍受或者，只能妥协、忍受。
然而，世界应该变得更美好。华为云与深圳交警实现合作之后，可以让驾车者借助“润物细无声”的科技力量，享受智慧交通的便利。每次出门少在路上堵个十分钟，就能回家多陪陪家人。深圳交警携手华为云EI（企业智能）以深圳过往通行效率较低的部分路口作为首批试点，在人工智能、大数据、物联网、边缘计算等技术的协同下，通过感知交通流量与事件，能依据即时交通状况对信号灯进行实施智能控制，实现了从“车看灯，读秒数通行”到“灯看车，按车数放行”的提升和转变，从而大幅减少交通拥堵。
华为云EI将AI的技术积累，以云服务的方式开放出来
凭借领先的全栈全场景AI能力，华为于2019年8月入选国家新一代人工智能开放创新平台。基于华为的全栈全场景AI能力，华为云EI（Enterprise Intelligence）面向各行各业将华为多年在人工智能领域的技术积累，以云服务的方式开放出来。
截至2020年6月底，华为云EI可提供60款人工智能服务（平台类、视觉类、语音类、决策类），160项功能（平台功能、APIs，行业预集成方案），面向行业领域的AI能力，还在持续加强与更新。
围绕老百姓生活的衣食住行的“行”这一方面，华为云EI还有诸多代表性的落地案例。华为云与深圳机场开展合作，基于人工智能等技术，完成智慧机位分配、智慧助航灯、地勤可视化等联合创新项目。其中，智慧机位分配是基于大数据和AI实现机位资源调优，从而提高廊桥机位的使用效率，降低旅客乘坐摆渡车的时间。
不仅在深圳，借助华为云EI城市智能体的支持，天津生态城核心区域“彩虹桥”附近主要片区在早高峰总车流量不变的情况下，主干道车辆完成18%的平均车速提升，早高峰期间的道路排队溢出次数减少60%，早高峰提前10分钟至15分钟结束，民众可明显感知到出城时间缩短了，道路更加通畅了。
AI在华为云业务布局中有哪些重要作用？
日前，华为云人工智能领域总裁贾永利接受《商业周刊/中文版》采访时表示，人工智能是华为云的主服务之一，而EI在华为云业务布局中有诸多重要作用，比如做好行业的突破；做好真正和客户的互动深耕；赋能；培养AI人才等。
“整个人工智能在华为云，希望能够面向行业起到突破作用。因为很多行业在选择用云，或者面向未来时，它们是要长远布局和规划的，不是为了简单地用上个一年或两年。它们做这个决策，是要保证三年到五年，甚至更长时间的发展。所以说，AI在这一块客户考量的分量是比较重的。很多业务也因AI的加入，会提升整个产业效率，或者增加收益。”他说。
贾永利表示，他理解的面向行业，除了突破之外，还要深耕。未来，除了从IT效率上去帮助客户以外，AI也是重要一环。2018年，华为云在华为全联接大会（HC）就讲过，对AI的定位是通用目的技术，它像电，像计算机一样，是人类历史上为数不多的，能够同各行各业的生产活动发生关系的，且能带来巨大提升的技术。
智能时代，AI的作用如同电气时代的电力。华为云希望能够深入下去，到企业各个业务流程里去洞察，帮助企业找到能够提升自身价值的场景，一点点让AI真正落地，做实。通过深耕行动，华为云帮助企业真正实现价值链的跨越。
华为云EI还有一个关键的作用——为华为及华为云自身赋能。例如，华为面向联接的服务里面会大量用到AI。AI支持WeLink、会议管理、会议助手，整理纪要等功能，帮助研发团队做人脸验证、软件类开发的工具、代码扫描、自动化安全管理等。
为各个行业提供人工智能服务之外，帮助行业培养AI人才也是华为云EI的发力点。既然AI是各行各业的普遍诉求，那么懂AI的人才自然成为各个行业尤为突出的刚需。华为云EI的目标之一是助力行业的人才培养，共建人才生态。
AI在To B业务和To C业务中有哪些差异？
被问及华为云EI和其他AI厂商相比有什么差异和优势的问题时，贾永利向《商业周刊/中文版》阐释道，说到AI，外界的第一反应是语音识别或者人脸识别领域的几家先行者厂商，实际上，AI是一系列技术的组合，不止有To C领域广泛使用的图像识别技术和语音识别技术，背后还有决策、推理、优化，包括知识图谱等，还有端到端的AI开发平台、工具链等。
语音识别和人脸识别属于感知层。如果进入到产业里观察的话，会发现这个感知只是基础，真正要让产业实现大幅度价值提升和成本下降，更重要的是瞄准决策、认知层，即产业中的企业最终要通过工艺优化、产品结构调整等实现质的飞跃。“有大量的AI技术，需要构建在认知层。这是我们面向To B领域重点去做的。这一部分，老百姓一般不会体会到，或者说，他们不会直接感受到。”他说。
以深圳机场的智慧机场调度为例。在智慧机场，老百姓往往最能感知到的是手持一张身份证，就可以在机场大厅内自由行走。不用打印登记牌，人脸识别就可以通行各种闸机口。但是，智慧机场效率在运控领域的提升，都属于决策判断层。例如，一个航班运行涉及起飞时间安排、落地停放、行李运输和安全保障等一系列流程。在复杂的全球全国的航路情况下，深圳机场如何去合理调配几百个停机位？从前，借助简单的IT系统来运作，“是不够高效的”。深圳机场携手华为云EI，基于大数据和AI实现机位资源调优，从而提高廊桥机位的使用效率，缩短旅客乘坐摆渡车的时间。将机场的靠桥位数量提高8个到10个百分点，这意味着平均一个廊桥每天可以多停一架次的飞机。以深圳千万级年吞吐量的机场来讲，每年可以减少数百万次乘坐摆渡车的次数。
“这些积极变化，老百姓未必直接感受到，能间接感觉的到是摆渡车坐得少了，飞机准点率比以前好一点了。”贾永利指出，这就是AI在To B业务和To C业务上的本质上差异。
总而言之，不管是制造领域，还是物流、运输、交通、城市等各个行业，涉及AI的布局和规划终究是在决策层。贾永利表示，“我觉得，面向未来，To B领域真得把AI落地的话，更多是要把认知决策这一层做好。”
