随着人工智能 (AI) 技术的不断发展，AI 应用在各个行业的应用越来越广泛。这些应用程序要求进行大量复杂计算，需要强大的计算能力。云服务器可以提供这种必要的算力，使 AI 应用能够快速高效地运行。
云服务器的好处
使用云服务器为 AI 应用提供算力具有许多好处，包括：
- 可扩展性：云服务器可以根据需求进行轻松扩展，以满足 AI 应用不断增长的计算需求。
- 弹性：云服务器可以自动处理突发负载，确保 AI 应用始终可用。
- 成本效益：云服务器按使用付费，这意味着只为实际使用的资源付费。
- 易于管理：云服务器由云提供商管理，这使得管理 AI 应用变得更加容易。
云服务器在 AI 应用中的应用
云服务器用于支持各种 AI 应用，包括：
- 自然语言处理 (NLP)：云服务器可以为 NLP 应用提供强大的计算能力，使它们能够快速有效地处理大量文本数据。
- 计算机视觉：云服务器可以为计算机视觉应用提供必要的算力，使它们能够识别和解释图像和视频。
- 机器学习：云服务器可以为机器学习模型训练和部署提供高性能计算，从而加速 AI 应用的开发和部署。
云服务器如何加速智能决策和自动化
云服务器通过以下方式加速智能决策和自动化：
- 快速处理数据：云服务器可以快速处理大量数据，使 AI 应用能够实时做出准确的决策。
- 自动化任务：云服务器可以自动化 AI 应用中的重复性任务，从而提高效率和减少人工错误。
- 提供洞察力：云服务器可以帮助 AI 应用从数据中提取有价值的洞察力，从而为决策提供信息。
案例研究
以下是一些使用云服务器加速智能决策和自动化的案例研究：
- 零售：一家零售商使用云服务器为其推荐引擎提供算力，该引擎根据客户的浏览和购买历史提供个性化推荐。这导致了销售额的显着增加。
- 金融服务：一家金融服务公司使用云服务器为其欺诈检测系统提供算力，该系统可以实时识别和防止欺诈交易。这有助于该公司避免了巨额损失。
- 医疗保健：一家医疗保健提供者使用云服务器为其医疗成像系统提供算力，该系统可以快速准确地诊断疾病。这导致了患者治疗的改善和医疗保健成本的降低。
结论
云服务器为 AI 应用提供了强大的计算能力，可以加速智能决策和自动化。通过利用云服务器的优势，企业可以提高运营效率、减少成本并改善客户体验。随着 AI 技术的不断发展，云服务器将继续在 AI 应用的成功中发挥着关键作用。
华为张平安：中国SaaS产业黄金十年刚刚开启
云计算正在给很多企业开启新的行业周期。
除了提供像水和电一样的基础资源，在云上，各行各业的共性技术，正被快速提炼为各种软件即服务（SaaS），被企业直接使用，SaaS软件服务开始扮演关键角色。
日前，在第八届全球深商大会上，华为高级副总裁、华为云CEO张平安表示，未来优秀的企业一定是数字化，并且是数据驱动的企业。
云恰恰解决了数据共享的问题。
基于云的技术，将来各个企业应该是数据驱动的，而且是基于AI人工智能的。
在现场演讲中，张平安从千行百业的数字化趋势、数据上云驱动企业智慧决策、云上软件产业创新未来等方面分享了洞察观点。
同时，华为与深圳企业服务集团签署全面合作协议，双方将共同 探索 面向深圳20+8产业集群中重点产业（如高端制造等）、企业的数字化创新服务模式，加快推动深圳产业集群和未来产业发展进程。
01 云服务是数字化升级的 必然选择 当下，上云已成千行百业数字化的必经之路，是行业发展的未来所在。
绝大多数企业未来都不会再自建数据中心，甚至不会再投资通用的技术领域，云服务已经是数字化升级的必然选择。
企业自建数据中心会存在诸多问题，如建设周期长、硬件更新维护费用昂贵、服务器CPU使用率低等，导致自建数据中心的成本和能耗居高不下，而云技术非常好地解决了这些问题。
华为在整体上云之后，服务器CPU使用率大幅提升，资源可随取随用，每年可为公司节省各类成本1亿美元。
在应用方面，云技术也可以帮助企业降本增效。
以人工智能技术为例，人工智能工程师的人才缺口和人力成本为企业设置了较高的门槛。
华为云提供技术即服务，将AI技术变成云服务提供给企业，AI相关的机器学习算法、框架、算力等都可以在云上按需获取，极大地节省了企业的成本。
02 云计算助力企业 以数据驱动业务决策 在数字时代，数据是新的生产资料。
未来优秀的数字化企业都将形成由数据驱动的决策链，不仅在企业内部，也包括企业的上下游。
只要上了云，数据就可以在企业内外实现高效共享、流转，支撑数据驱动的业务决策。
过去，华为内部数据都由各部门私有，数据也存放在不同的地方，数据的流动都是靠“人拉肩扛”、大量的收集报表来实现，很难做到基于数据的集中决策。
华为在IT整体上云后，将各个体系的业务抽象为1400多种业务领域、定义了3万多个数据实体，构建了统一的大数据湖。
“在数据上云后，哪些数据归部门私有、哪些数据可用来共享，都可以实现清晰的定义。
”张平安介绍说，华为借此实现了公司数据的统一治理和智能决策。
目前，华为将相关技术打造为可供广大企业使用的云服务，即企业数据交换空间 EDS（Enterprise Data Space），并明确了21项数据保护规则。
基于这一服务，华为与伙伴开通了20多个跨企业的数据空间，实现了超过1.1万次有效数据交换，促进了上下游数据高效共享。
03 中国SaaS产业 黄金十年刚刚开启 在业务、数据上云之后，未来数字化的蓝海在于SaaS生态，中国SaaS发展的黄金十年才刚刚开启。
在发达国家市场，SaaS已经是现代企业提供数字化服务的主要形式，SaaS产业的价值和发展空间已被长期证明。
而中国的SaaS发展相对滞后，但预计未来数年将保持30%以上的高增速，未来十年将是中国SaaS发展的黄金十年。
深圳作为数字经济发展的先行者，拥有大量优秀的创新企业和研发资源，深圳软件产业的产值、企业数量和收入都处于全国前列，在SaaS生态建设上有着成熟基础。
华为云提出“一切皆服务”，希望将华为及合作伙伴的数字化经验，以云服务的方式开放给 社会 各界，致力为SaaS伙伴打造云上创新的最佳平台。
此外，深圳是创新的沃土，孕育了众多生机勃勃的创业公司。
华为云也提出了助力 科技 创新的“初创计划”，帮助初创企业低成本甚至零成本敏捷上云，让诞生在大学宿舍、共享办公空间的小型创业团队，也能够像大企业一样拥有稳定、弹性和最优成本的数字基础设施。
如今，华为云的“全球一张网”已在全球布局了27个云服务Region、65个可用区、2500多个CDN节点，覆盖了170多个国家和地区，还开放了全球生态资源网络，帮助初创企业发现更多全球商业机会，让独角兽更快地破茧成蝶。
本文根据张平安现场演讲整理。
ai的驱动力是什么
AI（人工智能）的驱动力主要源自多个方面的技术进步与需求增长。
首先，是计算能力的提升，特别是随着摩尔定律的持续影响，处理器性能不断飞跃，加之云计算、边缘计算等技术的普及，为AI算法提供了强大的算力支持，使得复杂模型得以高效训练和运行。
其次，大数据的积累与应用是关键，海量、高质量的数据集为AI模型提供了学习的基础，通过深度学习等算法，AI能够从数据中自动发现规律、提取特征，进而实现智能决策与预测。
再者，算法的创新与优化也是重要驱动力，包括神经网络、强化学习、迁移学习等新型算法的不断涌现与改进，极大地拓宽了AI的应用场景和性能边界。
此外，行业需求的增长也是不可忽视的因素，随着数字化转型的深入，各行各业对智能化解决方案的需求日益迫切，推动了AI技术的研发与应用落地。
综上所述，AI的驱动力是技术进步与需求增长的双重作用结果。
萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率打破增长桎梏
人工智能（AI）席卷全球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个巧妙的自动控制系统——调速器，从而为现代控制理论奠定了基础；时间的指针拨向1956年，几位计算机科学家相聚达特茅斯会议，激情宣告：让机器能够使用语言，形成抽象概念，解决人类现存的各种问题；之后的几十年，AI一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。
直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的提升和深度学习的出现，AI从概念走向繁荣。
现在，AI进入生活的速度，已超过我们的想象。
在农村，AI无人机帮农民播种、施肥、打药；在城市，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。
在实验室，AI算法助力科学家研发新药。
不难想象，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 发展最重要的推动力量，它爆发出的能量或将超越工业革命。
AI极大提升智能决策效率和水平
无论是学术界还是工业界，对于人工智能（AI）目前还并没有统一的定义。
但大体上形成了这样的共识：人工智能是计算机科学的一个广泛分支，试图让机器模拟人类的智能，应用领域主要包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。
美国麻省理工学院温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据，然后根据数据分析和研究作出决策。
举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。
这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出其中你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。
这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。
这就是基于机器学习作出的个性化推荐。
深度学习是机器学习的子领域，通过人造神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有分析学习能力，可以自动处理特征变量，从而使整个决策系统更加智能。
当下，深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使几乎所有的机器辅助功能都变为可能。
翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。
而基于深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需要，灵活便捷地进行AI应用开发，不再需要从0到1地搭建地基，这极大提升了产业智能决策效率和水平。
智能决策驱动产业降本增效
人工智能的发展突飞猛进，从技术层面来看，业界广泛认为，AI核心能力包含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。
认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。
智能决策身处AI赛道最前沿领域被誉为“皇冠上的明珠”，目前部分商业化的智能决策产品已初步进入完全决策智能阶段，系统可以自我驱动并直接做出决策和行动，实现了决策智能的“半人格化”。
其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就已经开始通过数据分析来做出商业决策和判断，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。
沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品经常出现在同一个购物篮中，管理人员经过调查发现，这种现象经常出现在年轻的父亲身上。
原来，美国家庭中，一般去超市购买尿布的多是年轻的父亲。
这些父亲们在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。
此后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，方便消费者快速找到商品的同时，销量明显提升。
现在，以用户画像、知识管理、自然语言处理、机器学习为基础的人工智能不仅仅为企业带来业务模式、业务流程、组织结构、产品应用等方面上的巨大变化。
更为企业的领导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。
企业如何在短时间内做出大量决策？减少试错成本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。
在国内AI决策领先企业萨摩耶云首席科学家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、知识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准匹配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和规律，本质是为带来效率的提升。
这种创新化的决策方法，正是依靠发挥AI巨大的“算法”优势和“计算”能力，让企业的经营决策从经验和流程驱动转向数据驱动、自动化决策，达到降本增效的目的。
如今，智能决策应用的身影早已深入实体领域，例如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在 汽车 汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立竿见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值。
IDC预测，到2025年，超过60％的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25％。
知识图谱拓展决策能力边界
人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具备模仿人的视觉、听觉、触觉等感知能力之外，还需要具备认知能力，模拟人的思维方式和知识结构进行“思考”，因此需要一个强大的底层知识网络作为支撑，知识图谱正是支撑机器实现认知智能的重要基石。
当你在搜索信息、看新闻、刷短视频、购物时，所看到的每条打动你的内容，背后就可能有知识图谱的作用。
简单而言知识图谱就是把大量不同种类的信息连接在一起而得到一个可视化关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力，已被广泛应用于如智能搜索、决策分析、金融反欺诈等领域。
知识图谱广泛应用目的就是让机器和软件获得“理解”和“解释”两种能力。
使用知识图谱，可以让人工智能“理解”人类的自然语言，不断整合现有数据、外部数据，让机器形成认知能力，降低人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验知识的利用效率，从而做出最优的决策结果。
多年商业和技术积淀，萨摩耶云集齐数据、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”构建AI知识图谱，尤其是利用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能高级应用“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品形式提供标准化服务体系。
为最大程度地降低技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和领域提供知识驱动的复杂应用分析及决策支持，将大量知识模块化封装，自动以最优的方式训练模型，自适应生成方案。
企业可以根据自己的需求，自定义适合业务场景的图谱应用轻松实现二次开发，快速得到立体的图谱型结果，提升决策智能水平。
以服务金融产业为例，知识图谱技术从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。
萨摩耶云运用知识图谱技术通过对用户数据分析，以可视化的呈现、交互式的查询，并进行关联指标和标签的输出，从而为有效识别、预防团伙欺诈的发生提供及时决策研判。
此外，萨摩耶云知识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户建立社交网络知识图谱，在获取用户授权后，对用户社交关系网（如亲属、朋友、同事、同学、陌生人等）进行全方位地挖掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制定针对性营销策略，帮助企业实现精准获客。
截止目前，萨摩耶云积淀的客户覆盖了从通信运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的领域。
已经积累了数千万客户的长周期、多维度样本量，全部衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度已经达到较高水平，平滑应对特定场景下的特殊风险状况，形成较高的竞争壁垒。
科技 日新月异，但如同商业管理的本质一般，决策管理的本质诉求并没有太大的变化：让对的人，在对的时间，以对的方式做出决定。
“真正的 科技 ，是让你感受不到 科技 的存在”，未来的人工智能不仅能提高我们的效率，更是无感的。
AI虽不完美，但我们仍要感谢人工智能领域的那些创新者们，正是他们在寻求真理的路上坚持“虽千万人，吾往矣”，才更新了我们对世界和自身的认知。
本文源自金融界
