華為云醫療解決方案（華為醫療云使用什么虛擬化）

本文目錄一覽：

• 1、2017,華為云私有云解決方案緣何能夠屢創佳績？
• 2、華為大數據解決方案是什么?
• 3、華為云普惠AI：把人工智能變成“水電煤氣”
• 4、國內做云教室 桌面云 智慧醫療 辦公這些解決方案 做的比較好的公司都有哪些？
• 5、從垃圾分類到千行百業，華為云如何打響“AI落地站”？

2017,華為云私有云解決方案緣何能夠屢創佳績？

2017年，對于華為云私有云解決方案來說，有很多事情值得紀念。

IDC報告顯示，華為云FusionSphere虛擬化解決方案在中國OpenStack軟件市場和中國服務器虛擬化市場中國廠商雙雙排名第一;華為云FusionAccess桌面云解決方案在中國桌面云市場排名第一;在中國大數據管理平臺廠商中，華為同樣排名第一。

在Gartner《分析數據管理解決方案(DMSA)魔力四象限研究報告》中，華為云FusionInsight大數據解決方案憑借創新能力和前瞻性，進入了DMSA魔力象限特定領域者象限。

在垂直行業中，華為云私有云同樣表現優異。IDC報告顯示，華為云政務云解決方案位居中國政務云市場廠商領導者區間，在現有能力、未來戰略和市場表現三大維度均排名第一。

在2017年，華為云私有云解決方案不僅成為中國市場的領跑者，更是獲得了大量全球客戶的青睞。截至目前，華為云FusionCloud私有云解決方案已經服務于全球142個國家和地區超過3500家客戶，覆蓋政府及公共事業、運營商、能源、金融、制造、媒資、醫療、教育等多個行業。

那么，華為云私有云解決方案緣何能夠贏得權威分析機構和客戶的雙重認可？

外因：私有云市場成為優質土壤

Gartner對全球2018年云計算應用的調研數據說明，盡管私有云不像公有云那樣經?！皳岊^條”，但私有云在整體云市場中占據著舉足輕重的地位，有著巨大的市場潛力。

今年，Gartner 發布了名為《中國將成為最主要的私有云市場》的研究報告。報告指出，在企業 IT 基礎設施云化、社交化和大數據化的趨勢下，以及中國“互聯網+”大戰略的背景下，中國有望成為最主要的私有云市場之一。

Gartner指出，“十三五”期間，隨著中國智能制造、智慧城市、IoT、5G、人工智能等大規模數字化產業的興起，以及政府、金融、運營商、電力、制造、零售、醫療等行業的轉型，私有云市場得到了有力拉動。

私有云市場的旺盛需求和巨大的潛力為華為云私有云業務提供了優質的土壤，然而正如內因和外因的辯證關系，華為云私有云解決方案能夠獨占鰲頭，起決定作用的還是自身修為。

內因：苦修內功，做大生態

經過十年發展，華為云私有云解決方案已經形成FusionCloud私有云解決方案、FusionInsight大數據解決方案、FusionSphere虛擬化解決方案和FusionAccess桌面云解決方案等產品解決方案，這些解決方案可以通過靈活組合的方式滿足不同的差異化客戶需求。

基于產品解決方案，華為云通過與不同行業的ISV深度合作，為運營商、政務、安平、金融、制造、醫療、大企業等行業打造了適配行業需求的垂直行業解決方案。

經過多年耕耘積累，華為云私有云解決方案逐漸在戰略、技術、生態上實現了差異化，形成了獨特競爭力。

其一，戰略優勢。

在私有云戰略上，華為云一直堅持開放架構，堅持回饋開源社區，積極推動開放云生態圈的建立。

同時，華為云一直堅持“上不做應用，下不碰數據，不做股權投資”的三不原則，界定了清晰的業務邊界，這讓華為云快速贏得了客戶和合作伙伴的信賴。

此外，華為云私有云、公有云、以及與合作伙伴一起搭建的云都是基于統一API、統一服務、統一生態和統一架構，讓客戶能夠根據需求自由組合，滿足了當前客戶對于“多云”的需求。

其二，技術優勢。

企業上云過程中往往存在著四大問題：如何能滿足企業關鍵應用對于性能的苛求？到底是選擇公有云還是私有云？如何利用云計算釋放大數據的價值？如何讓業務能夠根據新趨勢和新需求隨“新”而變？華為云FusionCloud私有云解決方案很好地解決了這些問題。

在性能上， FusionCloud可提供裸金屬服務器支持，以保障企業核心業務的自動化、高可靠性和高性能;支持GPU+CPU異構計算模式，為大數據分析和深度學習等應用提供更強性能;提供對SAP HANA平臺的支持。今年，華為云FusionSphere虛擬化解決方案再次在SPECvirt性能測試中獲得兩項第一。

在架構上，華為云FusionCloud私有云解決方案和華為云公有云采用了統一架構和統一API，讓企業業務可以方便的在華為構建的私有云和公有云之間移植，支持應用跨云平滑遷移，為企業客戶提供了統一的用戶體驗，從根本上解決了企業“到底該選擇私有云還是公有云”的問題。

如今，FusionCloud提供了包括計算、存儲、網絡等基礎云服務以及云安全、云管理、云災備和多種類型的云數據庫服務，以滿足客戶豐富的業務需求?？蛻艨梢暂p松地通過FusionCloud云平臺靈活的申請各類云服務，快速部署業務上云。

在大數據方面，華為FusionInsight大數據解決方案憑借創新能力和前瞻性進入了Gartner分析數據管理解決方案(DMSA)魔力象限特定領域者象限。Gartner給出的推薦理由是：“華為添加了行業特定的領域模型，以及針對事件流處理，圖形和機器學習功能的Hadoop平臺的專有擴展，以及與MPP DB兼容并在Hadoop上運行的統一SQL引擎?！?/p>

此外，華為云私有云解決方案以開放、高性能的大數據平臺，聯合ISV針對客戶業務場景進行優化，實現視頻監控千億圖片秒級搜索，業務風控實時化，精準營銷獲客率大幅提升。

在支撐企業客戶的新業務方面，華為云私有云解決方案通過基于開源的PaaS平臺支撐客戶業務容器化部署和微服務改造，實現了秒級彈性和快速構建。

　　其三，生態優勢。

華為云私有云和公有云同源，均兼容OpenStack架構。

“源于開源、強于開源、回饋開源”是華為一直以來對于云計算的態度。華為于2012年加入OpenStack基金會，于2013年升級為社區黃金會員，在2017年3月成為亞洲首家也是唯一的OpenStack白金會員。

今年，華為云又被OpenStack用戶評選為最受歡迎的OpenStack云供應商，并獲得首屆Kubernetes指導委員會席位，成為亞洲首家OCI社區全科maintainer。

堅持開放的技術路徑讓華為云扣住了云計算發展的脈搏，能夠和眾多合作伙伴一起打造開放的云計算生態圈，推動云計算的真正落地。

如今，華為已經與各行業的超過300家ISV結成合作伙伴，構建了繁榮的行業應用生態，使得華為云能夠更加深入行業，打造一系列行業場景化云計算解決方案，覆蓋運營商、政府、公安、金融、制造等行業。

此前，華為還與埃森哲正式簽署“華為-埃森哲戰略聯盟協議”，雙方共同面向電信運營商和企業ICT兩大市場的客戶需求開發并推廣創新解決方案，為全球客戶提供基于埃森哲“基礎設施即服務”解決方案和華為云計算基礎設施而預先設計的一體化云解決方案。

本月，華為正式通過沃達豐集團OpenStack云平臺供應商認證，通過基于OpenStack的FusionSphere云平臺支持沃達豐在全球網絡功能虛擬化(NFV)和軟件定義網絡(SDN)的建設，華為云私有云解決方案再度斬獲全球關鍵客戶。

在政務領域，華為政務云解決方案已經成功實踐230+政務云項目，例如已經助力廣州政務云穩定運行三年，并為廣州“一個中樞、四大應用、三大支撐”的新型智慧城市共享體系框架提供了有力支撐。

在大數據領域，華為云FusionInsight大數據解決方案在全球40+國家已經擁有700+客戶和300+商業合作伙，具有大量落地案例。2016年，中國太保集團與華為聯合創新實驗室基于業務實踐推出了金融保險大數據解決方案，其中包括大數據處理平臺和IT基礎設施，支持中國太?？焖贅嫿撕Ａ繑祿畔⑻幚硐到y——客戶數據ATM系統，對太保億級客戶存量數據進行全面的挖掘與分析。

在HUAWEI CONNECT 2017大會上，深圳交警采用華為云EI企業智能正式啟動深圳城市交通大腦工程。在華為云、大數據、人工智能等技術的支持下，可提升約10倍的違章圖片篩選效率、道路通行能力將提高8%左右。雙方聯合打造的智慧交通解決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產品獎”。

綜上，歸功于從戰略、技術到生態方面的優勢，華為云私有云解決方案能夠獲權威機構和客戶的雙重認可，也就不足為奇了。

形成合力，重塑云計算格局

“華為云”能夠取得現在的成績，可謂是厚積薄發。

2007年，華為成立聚焦云計算的虛擬化研究部，開始投入云計算相關研究;

2011年，華為IT產品線成立，聚焦云數據中心;

2013年，華為發布了FusionSphere、FusionInsight解決方案并成為OpenStack基金會黃金會員;

2017年3月，華為成立云BU，并成為亞洲首家OpenStack基金會的白金會員;

2017年9月，華為云發布企業智能(EI)等六大創新解決方案。

現在“華為云”成為了華為公有云和私有云解決方案的共有品牌，經歷十年發展，兩朵云終將形成合力，向客戶呈現統一的品牌名，并提供更優質、更具競爭力的云服務。

對于客戶來說，兩朵云統一品牌、形成合力，將給客戶帶來端到端、一站式的云計算解決方案：華為公有云和華為私有云具有“四個統一”，讓客戶應用能夠自由遷移，即在華為云上開發的應用可以部署在華為已經部署的企業、政府的私有云和政務云上，讓客戶平滑步入混合云。

實現統一之后，華為云不僅僅是計算+存儲+網絡+安全，而是計算+存儲+網絡+安全+物聯網+大數據+人工智能的全面堆棧;華為云不僅僅是軟件與服務，而是芯片+硬件+軟件+服務+生態的全生命周期解決方案;華為云不僅僅是線上提供服務，而是線上線下相結合來解決客戶問題，助力客戶IT轉型。

對于云計算產業來說，華為云在推動開源技術發展、建設開放云計算生態上做出了積極貢獻;并通過全面的云計算解決方案，加速了大中型企業、中小型企業以及行業市場的云化過程，成為全球云計算落地的重要推力。與此同時，華為形成了在技術、生態、客戶等方面的差異化優勢，成為全球屈指可數的能同時提供私有云、公有云以及混合云的云計算企業，重塑了云計算產業格局。

華為大數據解決方案是什么?

大數據解決方案的邏輯層

邏輯層提供了一種組織您的組件的方式。這些層提供了一種方法來組織執行特定功能的組件。這些層只是邏輯層；這并不意味著支持每層的功能在獨立的機器或獨立的進程上運行。大數據解決方案通常由以下邏輯層組成：

1、大數據來源

2、數據改動 (massaging) 和存儲層

3、分析層

4、使用層

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

大數據來源：考慮來自所有渠道的，所有可用于分析的數據。要求組織中的數據科學家闡明執行您需要的分析類型所需的數據。數據的格式和起源各不相同：

格式— 結構化、半結構化或非結構化。

速度和數據量— 數據到達的速度和傳送它的速率因數據源不同而不同。

收集點— 收集數據的位置，直接或通過數據提供程序，實時或以批量模式收集數據。數據可能來自某個主要來源，比如天氣條件，也有可能來自一個輔助來源，比如媒體贊助的天氣頻道。

數據源的位置— 數據源可能位于企業內或外部。識別您具有有限訪問權的數據，因為對數據的訪問會影響可用于分析的數據范圍。

數據改動和存儲層：此層負責從數據源獲取數據，并在必要時，將它轉換為適合數據分析方式的格式。例如，可能需要轉換一幅圖，才能將它存儲在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存儲或關系數據庫管理系統 (RDBMS) 倉庫中，以供進一步處理。合規性制度和治理策略要求為不同的數據類型提供合適的存儲。

分析層：分析層讀取數據改動和存儲層整理 (digest) 的數據。在某些情況下，分析層直接從數據源訪問數據。設計分析層需要認真地進行事先籌劃和規劃。必須制定如何管理以下任務的決策：

生成想要的分析

從數據中獲取洞察

找到所需的實體

定位可提供這些實體的數據的數據源

理解執行分析需要哪些算法和工具。

使用層：此層使用了分析層所提供的輸出。使用者可以是可視化應用程序、人類、業務流程或服務?？梢暬治鰧拥慕Y果可能具有挑戰。有時，看看類似市場中的競爭對手是如何做的會有所幫助。

每一層包含多種組件類型，下面將會介紹這些類型。

大數據來源

此層包含所有必要的數據源，提供了解決業務問題所需的洞察。數據是結構化、半結構化和非結構化的數據，而且來自許多來源：

1、企業遺留系統—?這些系統是企業應用程序，執行業務需要的分析并獲取需要的洞察：

客戶關系管理系統

結算操作

大型機應用程序

企業資源規劃

Web 應用程序開發

Web 應用程序和其他數據來源擴充了企業擁有的數據。這些應用程序可使用自定義的協議和機制來公開數據。

2、數據管理系統 (DMS)— 數據管理系統存儲邏輯數據、流程、策略和各種其他類型的文檔：

Microsoft? Excel? 電子表格

Microsoft Word 文檔

這些文檔可以轉換為可用于分析的結構化數據。文檔數據可公開為領域實體，或者數據改動和存儲層可將它轉換為領域實體。

3、數據存儲— 數據存儲包含企業數據倉庫、操作數據庫和事務數據庫。此數據通常是結構化數據，可直接使用或輕松地轉換來滿足需求。這些數據不一定存儲在分布式文件系統中，具體依賴于所處的上下文。

4、智慧設備— 智慧設備能夠捕獲、處理和傳輸使用最廣泛的協議和格式的信息。這方面的示例包括智能電話、儀表和醫療設備。這些設備可用于執行各種類型的分析。絕大多數智慧設備都會執行實時分析，但從智慧設備傳來的信息也可批量分析。

5、聚合的數據提供程序— 這些提供程序擁有或獲取數據，并以復雜的格式和所需的頻率通過特定的過濾器公開它。每天都會產生海量的數據，它們具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通過各種數據提供程序、傳感器和現有企業提供。

其他數據源— 有許多數據來自自動化的來源：

地理信息：

地圖

地區詳細信息

位置詳細信息

礦井詳細信息

人類生成的內容：

社交媒體

電子郵件

博客

在線信息

傳感器數據：

環境：天氣、降雨量、濕度、光線

電氣：電流、能源潛力等

導航裝置

電離輻射、亞原子粒子等

靠近、存在等

位置、角度、位移、距離、速度、加速度

聲音、聲震動等

汽車、運輸等

熱量、熱度、溫度

光學、光、成像、見光度

化學

壓力

流動、流體、速度

力、密度級別等

來自傳感器供應商的其他數據

數據改動和存儲層

因為傳入的數據可能具有不同的特征，所以數據改動和存儲層中的組件必須能夠以各種頻率、格式、大小和在各種通信渠道上讀取數據：

數據獲取— 從各種數據源獲取數據，并將其發送到數據整理組件或存儲在指定的位置中。此組件必須足夠智能，能夠選擇是否和在何處存儲傳入的數據。它必須能夠確定數據在存儲前是否應改動，或者數據是否可直接發送到業務分析層。

數據整理— 負責將數據修改為需要的格式，以實現分析用途。此組件可擁有簡單的轉換邏輯或復雜的統計算法來轉換源數據。分析引擎將會確定所需的特定的數據格式。主要的挑戰是容納非結構化數據格式，比如圖像、音頻、視頻和其他二進制格式。

分布式數據存儲— 負責存儲來自數據源的數據。通常，這一層中提供了多個數據存儲選項，比如分布式文件存儲 (DFS)、云、結構化數據源、NoSQL 等。

分析層

這是從數據中提取業務洞察的層：

分析層實體識別— 負責識別和填充上下文實體。這是一個復雜的任務，需要高效的高性能流程。數據整理組件應為這個實體識別組件提供補充，將數據修改為需要的格式。分析引擎將需要上下文實體來執行分析。

分析引擎— 使用其他組件（具體來講，包括實體鑒別、模型管理和分析算法）來處理和執行分析。分析引擎可具有支持并行處理的各種不同的工作流、算法和工具。

模型管理— 負責維護各種統計模型，驗證和檢驗這些模型，通過持續培訓模型來提高準確性。然后，模型管理組件會推廣這些模型，它們可供實體識別或分析引擎組件使用。

使用層

這一層使用了從分析應用程序獲取的業務洞察。分析的結果由組織內的各個用戶和組織外部的實體（比如客戶、供應商、合作伙伴和提供商）使用。此洞察可用于針對客戶提供產品營銷信息。例如，借助從分析中獲取的洞察，公司可以使用客戶偏好數據和位置感知，在客戶經過通道或店鋪時向他們提供個性化的營銷信息。

該洞察可用于檢測欺詐，實時攔截交易，并將它們與使用已存儲在企業中的數據構建的視圖進行關聯。在欺詐性交易發生時，可以告知客戶可能存在欺詐，以便及時采取更正操作。

此外，可以根據在數據改動層完成的分析來觸發業務流程?？梢詥幼詣踊牟襟E — 例如，如果客戶接受了一條可自動觸發的營銷信息，則需要創建一個新訂單，如果客戶報告了欺詐，那么可以觸發對信用卡使用的阻止。

分析的輸出也可由推薦引擎使用，該引擎可將客戶與他們喜歡的產品相匹配。推薦引擎分析可用的信息，并提供個性化且實時的推薦。

使用層還為內部用戶提供了理解、找到和導航企業內外的鏈鎖信息的能力。對于內部使用者，為業務用戶構建報告和儀表板的能力使得利益相關者能夠制定精明的決策并設計恰當的戰略。為了提高操作有效性，可以從數據中生成實時業務警告，而且可以監視操作性的關鍵績效指標：

交易攔截器— 此組件可實時攔截高容量交易，將它們轉換為一種容易被分析層理解的實時格式，以便在傳入數據上執行實時分析。事務攔截器應能夠集成并處理來自各種來源的數據，比如傳感器、智能儀表、麥克風、攝像頭、GPS 設備、ATM 和圖像掃描儀?？梢允褂酶鞣N類型的適配器和 API 來連接到數據源。也可以使用各種加速器來簡化開發，比如實時優化和流分析，視頻分析，銀行、保險、零售、電信和公共運輸領域的加速器，社交媒體分析，以及情緒分析。

業務流程管理流程— 來自分析層的洞察可供業務流程執行語言 (BPEL) 流程、API 或其他業務流程使用，通過自動化上游和下游 IT 應用程序、人員和流程的功能，進一步獲取業務價值。

實時監視— 可以使用從分析中得出的數據來生成實時警告?？梢詫⒕姘l送給感興趣的使用者和設備，比如智能電話和平板電腦?？梢允褂脧姆治鼋M件生成的數據洞察，定義并監視關鍵績效指標，以便確定操作有效性。實時數據可從各種來源以儀表板的形式向業務用戶公開，以便監視系統的健康或度量營銷活動的有效性。

報告引擎— 生成與傳統商業智能報告類似的報告的能力至關重要。用戶可基于從分析層中得到的洞察，創建臨時報告、計劃的報告或自助查詢和分析。

推薦引擎— 基于來自分析層的分析結果，推薦引擎可向購物者提供實時的、相關的和個性化的推薦，提高電子商務交易中的轉換率和每個訂單的平均價值。該引擎實時處理可用信息并動態地響應每個用戶，響應基于用戶的實時活動、存儲在 CRM 系統中的注冊客戶信息，以及非注冊客戶的社交概況。

可視化和發現— 數據可跨企業內外的各種聯邦的數據源進行導航。數據可能具有不同的內容和格式，所有數據（結構化、半結構化和非結構化）可組合來進行可視化并提供給用戶。此能力使得組織能夠將其傳統的企業內容（包含在企業內容管理系統和數據倉庫中）與新的社交內容（例如 tweet 和博客文章）組合到單個用戶界面中。

垂直層

影響邏輯層（大數據來源、數據改動和存儲、分析和使用層）的所有組件的各方面都包含在垂直層中：

信息集成

大數據治理

系統管理

服務質量

信息集成

大數據應用程序從各種數據起源、提供程序和數據源獲取數據，并存儲在 HDFS、NoSQL 和 MongoDB 等數據存儲系統中。這個垂直層可供各種組件使用（例如數據獲取、數據整理、模型管理和交易攔截器），負責連接到各種數據源。集成將具有不同特征（例如協議和連接性）的數據源的信息，需要高質量的連接器和適配器?？梢允褂眉铀倨鬟B接到大多數已知和廣泛使用的來源。這些加速器包括社交媒體適配器和天氣數據適配器。各種組件還可以使用這一層在大數據存儲中存儲信息，從大數據存儲中檢索信息，以便處理這些信息。大多數大數據存儲都提供了服務和 API 來存儲和檢索該信息。

大數據治理

數據治理涉及到定義指南來幫助企業制定有關數據的正確決策。大數據治理有助于處理企業內或從外部來源傳入的數據的復雜性、量和種類。在將數據傳入企業進行處理、存儲、分析和清除或歸檔時，需要強有力的指南和流程來監視、構建、存儲和保護數據。

除了正常的數據治理考慮因素之外，大數據治理還包含其他因素：

1、管理各種格式的大量數據。

2、持續培訓和管理必要的統計模型，以便對非結構化數據和分析進行預處理。請記住，設置處理非結構化數據時的重要一步。

3、為外部數據設置有關其保留和使用的策略和合規性制度。

4、定義數據歸檔和清除策略。

5、創建如何跨各種系統復制數據的策略。

6、設置數據加密策略。

服務質量層

此層復雜定義數據質量、圍繞隱私和安全性的策略、數據頻率、每次抓取的數據大小和數據過濾器：

數據質量

1、完整地識別所有必要的數據元素

2、以可接受的新鮮度提供數據的時間軸

3、依照數據準確性規則來驗證數據的準確性

4、采用一種通用語言（數據元組滿足使用簡單業務語言所表達的需求）

5、依據數據一致性規則驗證來自多個系統的數據一致性

6、在滿足數據規范和信息架構指南基礎上的技術符合性

圍繞隱私和安全的策略

需要策略來保護敏感數據。從外部機構和提供程序獲取的數據可能包含敏感數據（比如 Facebook 用戶的聯系信息或產品定價信息）。數據可以來源于不同的地區和國家，但必須進行相應的處理。必須制定有關數據屏蔽和這類數據的存儲的決策?？紤]以下數據訪問策略：

A、數據可用性

B、數據關鍵性

C、數據真實性

D、數據共享和發布

E、數據存儲和保留，包括能否存儲外部數據等問題。如果能夠存儲數據，數據可存儲多長時間？可存儲何種類型的數據？

F、數據提供程序約束（政策、技術和地區）

G、社交媒體使用條款

數據頻率

提供新鮮數據的頻率是多少？它是按需、連續還是離線的？

抓取的數據大小

此屬性有助于定義可抓取的數據以及每次抓取后可使用的數據大小。

過濾器

標準過濾器會刪除不想要的數據和數據中的干擾數據，僅留下分析所需的數據。

系統管理

系統管理對大數據至關重要，因為它涉及到跨企業集群和邊界的許多系統。對整個大數據生態系統的健康的監視包括：

A、管理系統日志、虛擬機、應用程序和其他設備

B、關聯各種日志，幫助調查和監視具體情形

C、監視實時警告和通知

D、使用顯示各種參數的實時儀表板

E、引用有關系統的報告和詳細分析

F、設定和遵守服務水平協議

G、管理存儲和容量

G、歸檔和管理歸檔檢索

I、執行系統恢復、集群管理和網絡管理

J、策略管理

結束語

對開發人員而言，層提供了一種對大數據解決方案必須執行的功能進行分類的途徑，為組織建議必需執行這些功能所需的代碼。但是，對于想要從大數據獲取洞察的業務用戶，考慮大數據需求和范圍通常會有所幫助。原子模式解決了訪問、處理、存儲和使用大數據的機制，為業務用戶提供了一種解決需求和范圍的途徑。下一篇文章將介紹用于此用途的原子模式。

華為云普惠AI：把人工智能變成“水電煤氣”

我們對AI是如何認知的？是曾經被封神的Alpha Go？是幻想中的無人駕駛技術？還是一串串密密麻麻的代碼？總之，AI曾經是遙不可及、高冷且昂貴的。不過，2018年5月華為云提出了這樣一個暢想：讓AI走下神壇，同時也勾勒出了一個叫做“普惠AI”的愿景。

讓人工智能技術變成像水、電、煤氣一樣的存在，有沒有可能？華為云給出的答案是肯定的。

華為公司預計，到2025年智能終端數將達到400億，屆時全球企業對AI的采用率將達到86%，企業數據利用率將劇增至80%左右。很快，一個AI會滲透進生活的方方面面和各行各業各個角落的現實即將達成。

當AI從實驗室走到城市、走進企業、走到街頭巷尾、走進每個人的家里，就需要它變得“高而不貴”。華為云認為，所謂“普惠AI”，最重要的就是讓普通的行業從業人員也能利用AI人工智能技術，自助式把數字技術與本行業的流程結合起來，形成新的智能聯接。而智能聯接將驅動前所未有的大規模創新，基于智能聯接的全新商業模式和應用將改變企業的運作模式以及產品和服務的消費模式，推動數字經濟實現規模發展，最終走向智能經濟。

2018年5月，在中國國際大數據產業博覽會上華為云首次提出了“普惠AI”的概念。在華為云眼中，AI應該是一組技術集合，是一種新的通用技術，并不簡單的是一個獨立產品，更不是一個封閉的系統。AI同時也應該成為像電力、互聯網一樣的基本生產力，通過智能聯接使得眾多行業效率實現指數級提升，這既是華為云做“普惠AI”的出發點，也是未來AI應該有的模樣。

隨著華為云“普惠AI”概念的提出和實踐，AI 技術已經開始向它應該有的模樣慢慢靠近。

一個照進現實的例子，是華為云EI的展開。今年，華為云與北京市交管局合作，在海淀上地三街開展了利用AI技術實現信號配時優化試點應用。在部署了EI交通智能體解決方案之后，據第三方公司（北京世紀高通 科技 有限公司）評估報告顯示，這條東西方向的京城最堵道路之一，如今平均延誤下降了15.2%，平均車速提升了15%?；蛟S每天往返于上地三街的白領們不懂AI究竟是什么，但他們對這條變得沒那么擁堵的路產生了好奇。

同樣，另一條沒那么擁堵的路也落地深圳。深圳交警將華為云的EI智能體運用于城市交通管理中，在坂田9個路口采用人工智能技術，平均車速提升了17%，通勤時間節省了10分鐘，一杯早茶的時間就這樣，在不知不覺間被節省了出來。

2018年華為云的“普惠AI”，不僅照進了城市，也落地工業和醫療領域。在工業領域中，如北京三聯虹普通過EI工業智能體進行生產數據的智能分析，成功釋放了產線柔性化能力，從而讓企業更好的應對下游的個性化需求，有效提升下游需求匹配率28.5%；在醫療領域，華為云EI與金域醫學合作，在宮頸癌病理監測領域取得階段性突破，敏感度（真陽性率）超過99%，特異度（真陰性率）超過80%。

過去一年中，華為云EI嘗試超過200個項目，6-10月先后發布了交通、工業、城市三大EI智能體，這是“普惠AI”的方案之一。而這，也僅僅是“普惠AI”萌芽期的產物，2018年的它“才露尖尖角”而已。

華為云的“普惠AI”與業界其它廠商所不同的是，它彌補了在邁向智能經濟的過程中，AI技術的發展與行業落地之間的巨大落差。如何讓AI高而不貴、讓各行各業“用得起，用得好、用得放心”，如何與各行業的各種場景相連接，讓AI成為智能經濟的底座？這就要求“普惠AI”不僅是軟件的普惠，也必須是硬件的普惠，以及工程化的普惠。那么，在這一過程中，人才和技術這塊基石必然是繞不開的。

2018年10月華為全聯接大會上，華為發布“全棧全場景”AI解決方案，對外展示了華為云“普惠AI”的另一種落地方式，即AI開發成本和門檻的降低，這意味著行業的開發者和從業者們可以站在華為云的平臺上，跨過曾經的高門檻與AI對視。從前我們仰望AI，未來AI可以俯拾皆是。

華為云的“全?！笔菑募夹g功能角度，包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧技術方案；所謂“全場景”則包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等全場景的部署環境。其中，華為云全場景AI是軟硬一體化方案，這也是華為云“普惠AI”的獨特之處：包括基于可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend 910（華為升騰9100）和Ascend 310（華為升騰310）；芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN；支持端、邊、云獨立的和協同的統一訓練和推理框架MindSpore；以及提供全流程開發服務（ModelArts）,分層API和預集成方案的應用使能。

具體來說，比如華為自研的AI芯片Ascend系列基于統一的“達芬奇”架構，其好處是可以一次性開發算子、算力可擴展、一致的開發和調試體驗、開發一次可跨各場景平滑遷移、超高帶寬和極低時延以及可擴展的片上互聯等?；诮y一的達芬奇架構的Ascend系列芯片，可實現任何場景下，以最低成本獲得最優性能。而在工程化方面，相對業界其它開發平臺，ModelArts是更快的普惠AI開發平臺，覆蓋數據標注與準備、模型訓練、模型調優、模型部署等AI開發全流程，為AI應用開發提供一站式服務。

依托華為30年的技術積累，在華為云看來，AI并不高。依托華為云的“全棧全場景”AI解決方案，華為云想讓行業從業者也能擁有同樣的平臺、站在同樣的高度，讓AI在開發、應用、調試等場景下變得不再繁瑣。截止2018年9月華為云已經提供了45種人工智能服務、涵蓋142種功能，再加上AI開發平臺ModelArts、AI應用開發平臺HiLens、量子計算模擬器與編程框架HiQ，以及與線上體驗一致的離線開發套件Atlas200等，形成了端到端工程化落地AI的普惠能力。

誠然，每一次工業革命都是技術轉化為生產力的過程，也是先進技術不斷擴展到普通人的過程，智能時代也不例外。隨著AI的發展，所有的行業都將觸及人工智能技術，華為云“普惠AI”的落地無疑將縮短這一進程。至少，2018年的華為云讓我們看到，AI可以是街頭巷尾的。（文/寧川）

國內做云教室 桌面云 智慧醫療 辦公這些解決方案 做的比較好的公司都有哪些？

國內做云教室 桌面云 智慧醫療 辦公這些解決方案的公司是有華為、禹龍云、華科云

其優勢具體如下

1、集中部署,減少維護，提升桌面服務水平

禹龍云桌面改變了過去分散、獨立的桌面系統環境，通過集中部署，IT人員在信息中心就可以完成所有的管理維護工作，利用自動化管理流程，80%的維護工作將自動完成，包括軟件下發、升級補丁、安全更新等等，不但免除用戶自行安裝維護過程，而且減少了大量的維護工作量，還提供了迅捷的故障處理能力，全面提升了IT 人員對于企業桌面維護支持的服務水平。

簡單的說：就是用戶不需要管Windows 、ERP 、SEP11等等所有系統的安裝、故障排除，只需要通過網絡登錄云桌面，直接使用就可以了，如果出現故障，只需打個電話通知信息中心的IT 人員，他輕點幾下鼠標就會迅速再給你一個無故障的、全新的桌面。

2、遠程托管，數據隔離，有效保證數據安全

云桌面的用戶桌面環境都是托管在信息中心，本地終端只是一個顯示設備而已。因此，即便用戶在桌面系統中保存了數據，該數據也仍然是在信息中心，而沒有在用戶的終端設備上保存任何副本，這樣不僅保障了數據的安全，而且用戶數據不易受到各種病毒木馬的攻擊，實現了更高的系統安全性。

同時，IT 人員還能通過設置不同的本地終端控制策略，禁止用戶對USB 等設備的訪問，通過這樣的數據隔離措施，企業能夠有效的保證數據不被違規帶出企業，可有效防范數據的非法竊取和傳播。

3、隨時隨地，遠程接入，提供靈活業務能力

禹龍云桌面是由服務器提供的，當然就處于24小時服務狀態，用戶可隨時隨地通過移動或固定網絡訪問，同時支持多種終端的接入，如瘦客戶端、PC 、上網本、手機、平板電腦等均可接入，而且還支持iOS 、Android 等多種系統平臺。只要有網絡的地方，員工都可以通過網絡進入到企業的辦公環境來處理工作，真正實現全員移動辦公。

4、節能減排，數據備份，構建完整容災體系

使用云桌面專用的瘦客戶端接入，擺脫了沉重的機箱和風扇聲音，降低了發熱量，提供了更加整潔和安靜的辦公環境，營造出清爽舒適的辦公氛圍。據統計，采用云桌面以后，每個用戶的耗電功率平均小于25W ，如此一來大幅度降低了能耗，全年可節省近70%的電費。

同時，禹龍云桌面所有的桌面數據都是集中存儲在數據中心，通過設置策略，自動執行備份，用戶的重要數據就不會因硬盤故障而丟失，而且讓桌面系統融入到整體企業的IT 容災體系中后，就構成一個完整的容災體系。當災難發生的時候，可以迅速恢復所有托管桌面，實現完全恢復業務工作。

從垃圾分類到千行百業，華為云如何打響“AI落地站”？

自7月垃圾分類進入“硬約束”時代,處于先行先試城市方陣下的市民們紛紛感慨垃圾分類的難易程度堪比高數試卷。隨著政策的實行,這場垃圾分類大戰,陸續將登陸全國46個重點城市。

8月的最后一天,華為云宣布攜手“社會主義先行示范區”——深圳,在南方都市報上的大版面給全深圳市民發了一封信:向深圳市的每位市民征集垃圾圖片,市民每在華為云公眾號上傳一張垃圾照片,標上垃圾名稱和種類,都將為垃圾分類AI模型準確率的提升做出貢獻。

面向工業、房地產、零售等行業有大量依靠人工質檢以及人工巡查的場景,如產品缺陷檢測,合規檢測、異常識別,安全穿戴、場地巡檢等細分場景的自動分析,需要定制化模型實現。但這類企業普遍沒有AI開發人員,不具備高門檻的模型開發能力,又無法承擔高昂的模型定制費,可通過M規模模型訓練,大幅度提高模型開發效率。

AI實踐應用正當時,+智能掀起行業變革

如今,各行各業上云,已經成了提升生產力和競爭力的必然路徑,云計算也逐漸從為互聯網服務的專屬技能,轉變為連接智能化與實體經濟的重要通道。華為云正如一個廣袤的智能“黑土地”,它以全棧全場景AI解決方案為基礎養料,向存在智能化需求的企業、開發者提供蘊含深厚的技術底氣、安全可靠、簡單好用的AI能力。簡單來說,華為云正在用AI,潛移默化地改善越來越多人的生活。

華為云還將AI運用于醫學影像分析等醫學前沿領域。在10月份即將在深圳舉辦的國際頂級人工智能醫學影像學術會議MICCAI2019上,華為云人工智能醫療團隊將發表診斷報告自動生成、腦中風分割及宮頸癌篩查等領域相關領先成果。

面向行業,華為云持續提升模型算法,實現工業生產環境的“工作”優秀,而不僅僅是各種比拼環境的“考試”優秀,同時實現模型的閉環、實時更新,保證企業AI應用始終處于最佳狀態。截至2019年Q1,華為云可提供59種AI服務、159項功能,已在城市、制造、物流、互聯網、醫療、園區等10大行業的300+個項目進行探索,助力眾多企業構建AI核心能力。

事實上, 不僅僅是AI,華為云正在做的,是將云、AI與5G、物聯網、邊緣計算、區塊鏈、大數據、數據庫等技術充分協同。AI、5G、IoT在云平臺聚合后,將使云成為行業數字化進程中重要的推動力,驅動各行各業實現數字化和智能化,實現質的飛躍。

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