近年來,，AI（人工智能）已經(jīng)成為最炙手可熱的話題之一。許多企業(yè)已經(jīng)或者打算涉足AI領(lǐng)域,，期望利用AI技術(shù)提升效率,，降低成本，但很多場景下,，企業(yè)的業(yè)務(wù)和AI技術(shù)間就像隔了一座山,，企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)既有的生產(chǎn)流程、管理流程,、以及各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的SLA（Service Level Agreement,，服務(wù)等級協(xié)議）約束等，導(dǎo)致了企業(yè)AI應(yīng)用上線緩慢,。

　　華為在人工智能領(lǐng)域早有投入和積累,，2011年專門成立諾亞方舟實驗室投入AI技術(shù)基礎(chǔ)研究，并將AI技術(shù)應(yīng)用于自身實際業(yè)務(wù),。作為全球領(lǐng)先的高科技制造企業(yè),，華為將AI的價值定位于解決企業(yè)實際問題，與企業(yè)生產(chǎn)緊密結(jié)合,，致力于實現(xiàn)生產(chǎn)自動化,、效率提升，已在多個領(lǐng)域均取得較為成功的實踐結(jié)果,，同時在終端業(yè)務(wù),、電商等互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也有成功的AI實踐。

　　2017年9月,，華為云發(fā)布了EI（Enterprise Intelligence）企業(yè)智能平臺,，包括基礎(chǔ)平臺服務(wù)、通用服務(wù)和行業(yè)場景解決方案三類服務(wù),，將華為在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累以云服務(wù)的方式開放出來,，讓更多企業(yè)能便捷、快速地使用人工智能,，讓企業(yè)更智能,。

　　基于此，我們嘗試把華為自身應(yīng)用AI的實踐分享出來,，或許對廣大企業(yè)客戶有借鑒意義,。

一,、華為供應(yīng)采購系統(tǒng)應(yīng)用AI節(jié)約成本

　　華為作為全球領(lǐng)先的ICT（信息和通信技術(shù)）供應(yīng)商，供應(yīng)鏈部門每年的出貨量巨大,?；贏I技術(shù)，華為實現(xiàn)了內(nèi)部供應(yīng)鏈流程優(yōu)化,，打通從供貨預(yù)測到物流,、倉儲到報關(guān)、運輸,、簽收等各個環(huán)節(jié),。

　　場景一：基于AI的運輸路徑規(guī)劃降低例外開銷成本

　　當前供應(yīng)鏈LSP單車提貨每增加一個提貨點，就多增加一次例外費用,，導(dǎo)致多點提貨費用高,。根據(jù)發(fā)貨單據(jù)，通過人工的方式拆分給承運商,，進行發(fā)貨,，每年的例外費用高達千萬元。

　　通過提貨規(guī)劃,，能夠減少例外費用,，提升發(fā)貨效率，提升SLA,。以天為單位,，合理分配租賃車輛并對提貨路線進行優(yōu)化，利用中轉(zhuǎn)倉(milkrun)盡可能提高車輛滿載率,、減少出行次數(shù),，減少提貨的例外費用。規(guī)劃后節(jié)省例外費用超過30%,，108個發(fā)貨平臺路徑優(yōu)化時間小于1分鐘,。

　　場景二：基于OCR文字識別技術(shù)提升海關(guān)單據(jù)錄入效率

　　在華為，全球每年有上百萬份銷售單據(jù)需要處理,。以往的單據(jù)處理方式是通過人工將單據(jù)內(nèi)容手動錄入到系統(tǒng)中,，不僅效率低下，而且還存在由于員工疏忽或者疲勞導(dǎo)致誤操作的風(fēng)險,。如何快速,、準確地處理如此數(shù)量龐大的單據(jù)成為了一大訴求。

　　借助于OCR文字識別技術(shù),，華為實現(xiàn)對單據(jù)內(nèi)容的自動化高精度采集（數(shù)值類識別準確率達97.37%）,，大幅提高單據(jù)錄入效率；通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的大數(shù)據(jù)分析,，可有效降低運營成本,，提升業(yè)務(wù)效率,；通過對海關(guān)單據(jù)的估價分析，可控制每年千萬美金級的風(fēng)險敞口,，業(yè)務(wù)流程自動化比例提升50%。

　　華為在供應(yīng)采購環(huán)節(jié)應(yīng)用AI的實踐,，推廣到其他外部企業(yè)也取得了成功應(yīng)用,，如：物流運輸路徑優(yōu)化在醫(yī)療、傳統(tǒng)物流等外部企業(yè)行業(yè)得到成功應(yīng)用,；以云服務(wù)的方式將OCR文字識別技術(shù)對外開放,，成功支撐報銷吧、九州通等企業(yè)實現(xiàn)效率提升,。

二,、華為全球的生產(chǎn)和交付應(yīng)用AI提升效率

　　作為全球知名的電信廠商，華為服務(wù)全球100多個國家的電信運營商,，每年負責(zé)上百萬站點的設(shè)計,、生產(chǎn)、交付,。華為的GTS（全球技術(shù)服務(wù)）部門承擔(dān)著大量的基站項目交付和支撐管理工作,，其中面臨的挑戰(zhàn)可想而知。華為是如何應(yīng)用AI技術(shù)實現(xiàn)GTS的業(yè)務(wù)支撐,，提升站點交付質(zhì)量與效率呢,？

　　場景一：AI助力“基站設(shè)計”實現(xiàn)效率提升

　　每年華為新建和改造的基站數(shù)量達百萬個，并且基站的業(yè)務(wù)場景繁多,。其中,，基站設(shè)計工作涉及到多個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，需要依賴眾多的輸入數(shù)據(jù)源和復(fù)雜的設(shè)備內(nèi)連接,，設(shè)計過程中需要經(jīng)驗豐富的高級專家參與,，同時也存在大量重復(fù)的工作。華為結(jié)合在AI技術(shù)的研究成果,，基于數(shù)十年積累的基站設(shè)計經(jīng)驗,，將基站設(shè)計從勞動密集型轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑⒃苹墓ぷ髂Ｊ?，大幅提升工作效率?/p>

　　華為設(shè)計了六類業(yè)務(wù)場景算法,，分別是：主設(shè)備新建場景方案推薦、主設(shè)備擴容改造場景方案推薦,、天饋設(shè)備新建場景設(shè)計,、主設(shè)備現(xiàn)網(wǎng)規(guī)則學(xué)習(xí)、主設(shè)備方案概率圖譜和推薦度學(xué)習(xí),、主設(shè)備演進路徑計算算法,。這六類業(yè)務(wù)場景涉及AI機器學(xué)習(xí)中的分類,、頻繁項挖掘、推薦排序,、圖計算,、知識圖譜等算法領(lǐng)域。在實際的應(yīng)用中,，基于AI技術(shù)的基站智能化設(shè)計,，設(shè)計精度達70%，設(shè)計效率提升了33%,，縮短了設(shè)計周期,，有效保障了項目整體進度。

　　場景二：圖像處理助力“基站交付質(zhì)量審核”,，實現(xiàn)高效驗收

　　質(zhì)量審核在基站項目交付中是非常重要的一環(huán),。由于分包商水平參差不齊，為保證質(zhì)量,，華為需要投入大量的人力對項目交付進行監(jiān)管和審核,。人工審核一是耗費大量人力成本，二是存在延遲,，導(dǎo)致重復(fù)上站,，影響作業(yè)工序正常進行，增加項目成本,。

　　智能審核通過深度學(xué)習(xí)的圖像分類,、物體檢測、物體分割等技術(shù),，識別出審核要素,，對作業(yè)圖像做出標檢查，判斷作業(yè)是否合乎標準,，由機器審核來代替人工審核,。機器優(yōu)勢在于能夠快速、24小時全天候作業(yè),，可以顯著提升審核效率,，減少延遲。

　　在泰國和印尼的無線硬裝項目的應(yīng)用中,，單站點質(zhì)檢效率提升近10倍,，報告生成周期縮減至原來的1/3,，驗收成本降低40%,。

三、華為終端應(yīng)用AI提升用戶體驗

　　華為的業(yè)務(wù)除了運營商,、企業(yè)業(yè)務(wù)以外，還包括終端業(yè)務(wù),。目前,，華為已成為全球第三大手機廠商， 2017年手機出貨量達1.53億部,。華為終端業(yè)務(wù)涉及移動互聯(lián)網(wǎng),、電商等領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用讓推薦更精準,，用戶體驗更順暢,。

　　場景一：AI在線推薦讓應(yīng)用推薦更精準

　　華為終端應(yīng)用市場注冊用戶接近3億，日平均分發(fā)量超過1億,，峰值超過2億,。應(yīng)用市場有超過10種推薦場景需要個性化的推薦算法,，涉及APP,、游戲、廣告,、新聞等推薦場景,，精準、高效,、穩(wěn)定的個性化推薦服務(wù)是應(yīng)用市場的關(guān)鍵技術(shù)能力,。

　　華為研發(fā)的實時在線推薦技術(shù)，實現(xiàn)先進的并行,、增量,、實時推薦算法及實時流系統(tǒng)。支持百億維度特征,、個性化推薦服務(wù),、推薦引擎水平擴展、基于行業(yè)領(lǐng)域?qū)嵺`模板定制,、支持新推薦業(yè)務(wù)快速接入（從3個月縮短到3周）,、支持分鐘級模型更新及秒級特征更新。目前,，已經(jīng)覆蓋40%的業(yè)務(wù)流量,，提升APP下載轉(zhuǎn)化率20%左右。同時,，在游戲,、廣告、新聞等場景推薦也取得了良好的應(yīng)用效果,。

　　華為AI在線推薦在終端的應(yīng)用,，除了云端推薦外，在手機端也有成功應(yīng)用，如：EMUI智能助手,，可以推薦各種適合用戶的應(yīng)用和內(nèi)容服務(wù),，提供豐富的服務(wù)入口（支付、美食,、酒店,、景點、銀行,、電影,、出行等10個服務(wù)領(lǐng)域)，以及千人千面的內(nèi)容服務(wù)（新聞/音樂/視頻卡片）,。

　　場景二：風(fēng)控引擎保障網(wǎng)上商城安全交易

　　華為商城（Vmall）每天面臨數(shù)千萬次的網(wǎng)絡(luò)攻擊,，這還僅僅是日常的被攻擊量，如果發(fā)布新手機,，以Mate10系列手機為例,，Vmall被攻擊量會擴大至平時的2-3倍，包含賬號攻擊,、交易攻擊,，攻擊的規(guī)律無法確定。

　　華為商城通過使用AI的智能風(fēng)控,，實現(xiàn)風(fēng)控規(guī)則由開發(fā)人員自己定義,。所有的規(guī)則可以支持使用標準SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）存儲過程定義，讓所有的開發(fā)人員以“零”學(xué)習(xí)成本上手開發(fā)規(guī)則,，而且支持動態(tài)寫規(guī)則,。新的規(guī)則一秒鐘之內(nèi)生效，這在以前是不可想象的,。

　　同時,，對任何一個欺詐交易行為的檢測，后臺要有數(shù)千條(至少一千條)規(guī)則運行,。需要關(guān)聯(lián)歷史一個月時間窗口的數(shù)據(jù)進行運算,，如此大量的運算，此前全球沒有哪一個平臺能夠?qū)崿F(xiàn)在50毫秒內(nèi)運行完,，但是華為應(yīng)用AI智能風(fēng)控實現(xiàn)了事中風(fēng)控,。在金融領(lǐng)域，交易的過程中嵌入一個50毫秒響應(yīng)的檢測過程,，能夠?qū)崟r判別這個交易,，如果有欺詐，就停止交易,，或者給予預(yù)警,，這樣能夠有效預(yù)防信用卡盜刷等支付風(fēng)險出現(xiàn),。

　　除了上述幾大業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用之外，在內(nèi)部流程IT客服系統(tǒng),，智能問答系統(tǒng)大大節(jié)省了人力成本,，實現(xiàn)機器自動閉環(huán)率達65%?；跈C器學(xué)習(xí)的精準營銷,、用戶挽留等應(yīng)用在傳統(tǒng)運營商領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。

　　華為總裁任正非曾在講話中指出,，人工智能的發(fā)展是為了使用,。他指出，人工智能的研究在華為分三部分：研究基礎(chǔ)理論,、做產(chǎn)品,、做使能器來改造公司的流程管理。華為云EI企業(yè)智能就是將華為多年來在人工智能,、云計算等領(lǐng)域的技術(shù)積累和經(jīng)驗,，將世界500強高科技公司的成功實踐，通過云服務(wù)的方式開放出來給政企客戶使用,，讓企業(yè)更智能,，共同邁向萬物互聯(lián)的智能世界,。

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