让我们回到一年多前。
当时我们曾在一份稿件中结合英国AI产业报告提出，目前中国AI产业结构有巨大升级空间，企业+AI很可能成为未来的支柱。
当时有媒体同事跟我争论，B端市场的AI根本站不稳。
证据就是中国的互联网已经上线十多年了。
B端市场什么时候成为主流？一年多过去了，工业AI开始成为共识，互联网企业也纷纷转战工业市场。
看来常识并不总是可靠的。
这个故事并不是为了证明我们的愿景，而是想和大家回忆一下这个话题：一年多前，我们刚刚抛出一个声明，就遇到了很多质疑。
事情又怎样呢？让人工智能从实验室走向城乡；从虚拟机上的数据集和跑分，到车间里机器的轰鸣声，到某个路口的红绿灯，再到一家公司的账台，会经历怎样的骚动？恰好有一个故事可以作为参照系来描述这段在不经意间从我们身边溜走的时光，但或许会被铭记在中国科技史上。
在时间和空间的坐标上，这个项目恰好记录了人工智能作为一种通用技术。
在中华大地上从创造到觉醒。
今年9月，华为云相当大胆地提出了企业智能（EI），其实就是“行业+AI”。
这个简单但独特的命题在整个过程中经历了多个战线。
让我们回顾一下EI诞生第一年，人工智能从实验室到产业空间、从线上模拟到线下经济的故事。
如果一千个人面对AI这个突如其来的技术，必然有一千张面孔，而这千张面孔就构成了EI的韵味和感悟——所谓“买得起、好用、实用”的“普惠AI”您可以放心。
如何让AI渗透到真实的物理空间，并开始与万千行业线索融合？总结逻辑，我们认为华为云EI今年主要做了四件事： 1、全面的行业案例，证明AI对于企业市场的价值； 2、赋能开发者，打造平台生态基础； 3、技术能力完成实现比较全面的企业智能服务栈的工作；第四，寻找人工智能与经济融合的核心方向和价值逻辑，确定产业长期发展战略。
我们来一一说一下。
从理论到一切：人工智能闯入工业现实的第一战。
一年前，每天上下班经过上地三街的北京白领们可能无法想象他们的日常通勤会与人工智能有什么关系。
虽然他们可能还不知道今天AI已经悄然走进了他们的生活，但至少大家都能意识到，这条街确实没有那么拥堵。
2020年4月，华为云与北京市交管局合作，在海淀区上地三街开展了利用AI技术优化信号配时的试点应用。
简单来说，就是在红绿灯上安装一个会思考的AI识别决策装置。
部署EI交通智能解决方案后，根据第三方公司（北京世纪通技术有限公司）的评估报告显示，这条北京最拥堵的东西向道路的平均延误时间降低了下降了15.2%。
车速增加 15%。
显然，人工智能是否有价值，取决于提前十分钟到家的人们怎么说。
EI刚进入行业时，首先要做的就是快速探索行业，创造有效案例。
证明人工智能与产业的结合确实有其价值，并逐步推动人工智能“改俗”。
通过新技术，可以为企业带来核心价值，让人工智能从纸上谈兵变成实际案例和价值。
目前，这一目标在EI的初始发展周期中已较为全面地实现。
一年时间，EI在8大行业10余个项目尝试智能化探索； 6月至10月，先后发布交通、工业、城市三大EI智能体，并在相应领域进行案例研究。
例如，在工业领域，北京三联红普公司是一家化工材料公司。
通过EI工业智能，对生产数据进行智能分析，成功释放生产线的灵活性，让企业更好地应对下游个性化需求。
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整体数据分析解决方案实现了云端训练、边缘部署、实时产品分类。
经初步测试，有效提升下游需求匹配率28.5%。
在人们最关心的医疗领域，今年华为云EI与金域医疗合作，在宫颈癌病理检测领域实现阶段性突破，灵敏度（真阳性率）超过99%，特异性高（真阴性率）超过80%。
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+ 案例的探索和实践直接证明了人工智能进入行业的市场合理性。
并且通过这些探索，交通、工业、互联网、医疗等几大行业赛道都建立了入口样本。
赋能开发者是人工智能最好的引擎。
我曾经采访过一位AI开发者，他想开发一款盲人导航设备，可以帮助盲人识别步行场景中的交通流量和红绿灯，以及立交桥、地铁入口等。
这个解决方案显然是极其有价值的，但他告诉我，它在实际开发中遇到了很大的困难，因为机器视觉模型的训练需要大量的数据，而高昂的算力成本和较长的训练时间着实让普通的AI开发者望而却步。
不知所措。
从底层技术逻辑来看，人工智能并不是一对多的单向技术输出，而是多对多的“市场”技术体系。
这使得一个身份在AI世界中显得尤为重要：开发者。
如今，开发者进入AI世界仍然面临着高耸的壁垒：算力、数据、开发平台、兼容性和部署问题，各种考验摆在开发者和预开发者面前。
不过，不要被年轻人愚弄了。
随着工业AI的拓展以及AI向各行各业的渗透，对开发者的需求不断增长，AI开发者也在默默等待机会登场。
从这个角度来看，赋能和帮助开发者是保证工业AI源头开放、保持持续活力的唯一出路。
让更多的开发者融入到自己的生态中，寻找工业AI的机会，也是当今平台公司构筑的最好的护城河。
华为启动沃土AI开发者使能计划。
华为云EI今年的另一个主要任务是完成对开发者的生态开放和技术赋能。
在今年的HC大会上，华为发布了基于升腾芯片的全栈、全场景AI解决方案，为开发者的底层逻辑提供了新的答案。
随后，华为云EI率先发布了一系列面向开发者的平台工具——更快、普惠的AI开发平台ModelArts、聚焦真实开发需求的视觉AI应用开发平台HiLens——打破了开发者的进入壁垒。
市场。
AI世界的第一道门槛。
同时发布了AI沃土开发者赋能计划、生态伙伴计划等开发者扶持计划。
斯坦福大学最新DAWNBenchmark结果 今年11月，斯坦福大学发布了最新DAWNBenchmark结果。
在图像识别领域，华为云ModelArts训练总时长排名第一，证明了华为云在开发者能力建设方面的实际进展。
调试完技术和生态压力后，让开发者涌入工业AI的真实市场，可以算是EI今年的一个关键词。
能力互补，让工业人工智能客户获得更多收益。
利用人工智能为企业保驾护航、提质增效，首先基于完整的技术体系、多元化的服务、细粒度的能力。
EI今年做的第三件事就是修炼内功，同时开辟两条外部路线。
从提供的技术能力来看，华为云EI全年已商用超过20项服务，还有更多服务正在公测。
同时，通过参加多项竞赛和测试，我们巩固了在人工智能探索前沿的地位，扩大了合作伙伴版图，为客户提供了更好的技术选择。
同时，EI智能代理解决方案可以看作是EI在产品和服务领域的深化和自我补充。
面对物理世界复杂的现实问题，企业客户不仅需要简单的技术对接，更需要集行业智慧、智慧大脑、智能边缘、端侧感知系统于一体的一整套灵活的解决方案和统一架构。
商业服务模式完成了与客户的最后一公里连接。
完成技术、产品、服务三种形态的结合，可以看作是EI不断成熟的标志，也是更多行业+AI深度融合可能性的开始。
工业AI规则的深入实践、探索和总结。
如果我们看更大的行业趋势，EI一年多的探索最重要的价值就是解决这个问题：当AI进入行业、进入垂直行业、进入特定的公司/组织时会发生什么/工厂？要知道，过去懂人工智能的人不懂商业，懂人工智能的人不懂商业。
懂商业服务的人不懂AI，双方在暗处展开了较量。
在陌生的迷雾中，一点灯光和一张地图是如此重要。
这也可以被视为EI的最长期值。
通过深入行业，经历反复的沟通与探索、成功与失败，EI对工业人工智能给出了直接的答案。
EI的三个重要发现已广为人知，并成为业界共识：第一，人工智能正在将IT技术从支撑系统转向生产，人工智能可以直接在许多生产领域创造价值。
通过与不同类型、不同地区、不同行业的企业和组织，包括交通、医疗等公共服务领域的深度融合，EI已经证明了人工智能技术在中国现实产业空间中的前景和价值。
人工智能与工业融合的路径不仅仅在于论文和PPT，更在于每个案例中总结的数据与生产力的关系。
其次，行业智慧与人工智能的结合仍然有难度，也是人工智能探索的下一步方向。
今年EI衍生出的一句“金句”是这样的：“一个好问题胜过十个算法工程师”。
这意味着，在现实行业中，存在大量从外部看不到的行业问题和行业智慧。
人工智能不是万能钥匙，而是加速器和润滑剂。
归根结底，它必须与行业内真实的人、技术、产业关系相联系。
在AI跃跃欲试的今天，行业智慧准备好了吗？这个问题将是未来工业AI需要解决的主要问题，也是很多创业公司可以探索的新赛道。
还是那句话，行业大数据至关重要，但目前首要问题来自于算力的稀缺。
机器学习的原理是利用智能代理学习行业数据，提供接近智慧的生产力解决方案。
在这个过程中，代理商了解到的行业数据成为一切的基础。
然而，今天的现实是，各行各业都在产生大量的数据，但这些数据却面临着采集、存储和学习的困难——这就是算力饥渴的问题。
如何为各行各业带来高质量、高性价比的算力，是工业人工智能需要解决的首要问题。
这让我们知道今天人工智能需要面对的首要矛盾在复杂的工业实践中。
这些来自真实案例和数据的发现帮助我们突破了围绕人工智能的名称和现实之间的争论。
华为云EI用真枪实弹证明了一个简单的工业AI公式：这件事可以做，但必须与行业结合起来，有些问题必须立即解决。
结论：最大的重量是现实。
总结EI第一年的历程，大概是这样的：向企业市场证明了AI的价值，向开发者输出了入口，对内整合了产品和服务，为长期发展奠定了基础。
工业人工智能的市场逻辑甚至战略原型已经被探索出来。
这些固然可以被视为成就，但也不妨被视为开始。
接下来，EI一年来的涨幅可以看作是升腾芯片进入市场的连接器，也可以看作是工业AI生态的基础设施。
通过攻击算力、连接行业智慧、提供全场景解决方案，AI与工业的故事依然美好。
很多技术刚出现的时候，我们都觉得它们神秘而沉重。
这是很自然的事情。
但最大的重量是现实。
敢于权衡现实世界的新可能性，永远是科技行业最勇敢的飞跃。
人工智能尤其是工业+人工智能的落地，在今天仍然是一首理想主义之歌。
只有贴近尘埃，AI才能在数字中国扎根。
当人工智能真正切入现实时，或许这才是我们真正需要的态度——仰望前沿科技的浩瀚和无限想象，同时从现实中寻求智慧，与现实产业经济相融合。
敢于探索现实最深处也是一种勇气。
这也是我们对EI的期望。