以供应链端的智能装箱、仓储应用为例，华为公司每年处理的物流单数量多达30万－50万，对于供货预估、装箱管理、区域分发等流程有着完整的技术支持体系。于是华为云相关的EI服务，可以根据物品特征提供最佳装箱方案，可以提升20％的分拣装箱效率，同时做到集装箱3D仿真可视，整体利用率提升6％。其中在华为云和德邦物流的合作中，华为云EI帮助德邦物流实现了降本增效的目的，类如高速扫描取件、自动分拣等等。

华为云EI的优势还在于政企市场的落地。2018年4月，华为云与北京市交管局合作，在上地三街与上地东路交叉路口率先试点，利用AI算法实现信号配时优化和时段自动划分；2018年6月，华为云针对交通和工业分别推出了EI交通智能体和EI工业智能体；到了10月份，华为云EI 又发布了智慧城市解决方案……华为在全球各地的ToG资源让华为云拿到了AI落地的先手棋。

而与其他云服务厂商不同的是，华为云的错位出击体现在2018全联接大会上提出的“全栈全场景AI”。其中全栈是技术视角，包括芯片、开发工具、训练和推理框架、应用使能在内的技术全堆栈；全场景指代公有云、私有云、边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端的部署环境。“全栈全场景AI”可以说是为华为量身打造的，也只有华为这样真正兼顾底层和应用层的厂商才有可能做到。

比如在芯片方面，华为已经发布了自主研发的Ascend 910 与 Ascend 310，统一采用可扩展计算、可扩展内存、可扩展片上互联的达芬奇架构。华为的Ascend芯片包括Max、Mini、Lite、Tiny 和 Nano 五个系列，面向不同的场景。

再比如华为云的AI全流程开发平台与工具，涵盖AI开发平台ModelArts、视觉AI应用开发平台HiLens、量子计算模拟器与编程框架HiQ。尤其是ModelArts，提供了数据标注准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI应用开发的一站式服务。

梳理来看，华为云的AI战略并不复杂，本质上还是弥合人工智能研究和应用之间的沟壑，让AI成为一种通用技术。所以华为云要投资基础研究、打造全栈方案和开放生态，让人工智能变得触手可得。在竞争对手们执着于单一服务的对外输出时，华为云的“普惠AI”何尝不是一种差异化呢。

站在企业需求的视角，人工智能势必会成为云计算增长的重要驱动引擎，特别是智能城市、智能交通等宏观层面的行业趋势。华为云2018年在人工智能上动作不乏这一层面的考量，本身的政企客群提供了AI落地的契机，而从芯片到开发工具的“全栈AI”满足了落地的保障，已然在提前落子。

尾记

回看今天的云计算，早不再是诞生之初的样子，从最开始的虚拟化到容器技术，再到Serverless，如今人工智能也像云计算一样成为新的基础设施。

技术永远在进化，置身其中的搏击者，既要对行业趋势有精准的洞察，又需要找到自己适合的发力点，也就不难理解云计算浪潮里的华为，2018年如此，2019年也会这样。令人惊喜的是，华为诺亚方舟实验室的Kevin Scaman 获得了NeurIPS 2018 最佳论文，这家以创新为使命的公司并没有局限在顺势和错位的竞争思维里，仍然专注于最基本的底层创新。

我们看到了华为云在业务上的聚沙成塔，在商业竞争中的进退中绳，也看到了最纯粹的出发点。