华为云数字人（华为的智能云）

本文目录一览：

• 1、数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解
• 2、华为云普惠AI：把人工智能变成“水电煤气”
• 3、华为手机的华为云服务，能备份微信聊天记录吗？
• 4、华为云空间有什么用
• 5、专访华为云业务总裁郑叶来：数字化转型是产业经济稳定的关键

数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动计划，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？

2018到2021年间全球8300家标杆企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。

根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：

l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；

l 质量差 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；

l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；

l 不放心 ：数据安全、交互风险高。

早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：

l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。

l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新，构筑差异化竞争力。

华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。

4层保障包括：

l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。

l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。

l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。

l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。

2个抓手是指：

l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。

l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。

上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。

作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：

l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖

非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集中共享。

数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入

DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑客户数据湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。

l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障

企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理

企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。

平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量

结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。

l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费

数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。

数据服务：服务化方式供应数据

通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。

数据地图：从查询到分析到使用一站式自助

以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。

l 用的安：从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系

安全能力模型评估：系统化安全管理抓手

数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。

从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地

数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。

企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。

l 智能数据资产编目

基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。

l 智能数据标准推荐/去重

通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。

l 智能重复/异常数据检测

智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。

l 智能主外键识别

通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。

数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力，构建数据智能新世界。

华为云普惠AI：把人工智能变成“水电煤气”

我们对AI是如何认知的？是曾经被封神的Alpha Go？是幻想中的无人驾驶技术？还是一串串密密麻麻的代码？总之，AI曾经是遥不可及、高冷且昂贵的。不过，2018年5月华为云提出了这样一个畅想：让AI走下神坛，同时也勾勒出了一个叫做“普惠AI”的愿景。

让人工智能技术变成像水、电、煤气一样的存在，有没有可能？华为云给出的答案是肯定的。

华为公司预计，到2025年智能终端数将达到400亿，届时全球企业对AI的采用率将达到86%，企业数据利用率将剧增至80%左右。很快，一个AI会渗透进生活的方方面面和各行各业各个角落的现实即将达成。

当AI从实验室走到城市、走进企业、走到街头巷尾、走进每个人的家里，就需要它变得“高而不贵”。华为云认为，所谓“普惠AI”，最重要的就是让普通的行业从业人员也能利用AI人工智能技术，自助式把数字技术与本行业的流程结合起来，形成新的智能联接。而智能联接将驱动前所未有的大规模创新，基于智能联接的全新商业模式和应用将改变企业的运作模式以及产品和服务的消费模式，推动数字经济实现规模发展，最终走向智能经济。

2018年5月，在中国国际大数据产业博览会上华为云首次提出了“普惠AI”的概念。在华为云眼中，AI应该是一组技术集合，是一种新的通用技术，并不简单的是一个独立产品，更不是一个封闭的系统。AI同时也应该成为像电力、互联网一样的基本生产力，通过智能联接使得众多行业效率实现指数级提升，这既是华为云做“普惠AI”的出发点，也是未来AI应该有的模样。

随着华为云“普惠AI”概念的提出和实践，AI 技术已经开始向它应该有的模样慢慢靠近。

一个照进现实的例子，是华为云EI的展开。今年，华为云与北京市交管局合作，在海淀上地三街开展了利用AI技术实现信号配时优化试点应用。在部署了EI交通智能体解决方案之后，据第三方公司（北京世纪高通 科技 有限公司）评估报告显示，这条东西方向的京城最堵道路之一，如今平均延误下降了15.2%，平均车速提升了15%。或许每天往返于上地三街的白领们不懂AI究竟是什么，但他们对这条变得没那么拥堵的路产生了好奇。

同样，另一条没那么拥堵的路也落地深圳。深圳交警将华为云的EI智能体运用于城市交通管理中，在坂田9个路口采用人工智能技术，平均车速提升了17%，通勤时间节省了10分钟，一杯早茶的时间就这样，在不知不觉间被节省了出来。

2018年华为云的“普惠AI”，不仅照进了城市，也落地工业和医疗领域。在工业领域中，如北京三联虹普通过EI工业智能体进行生产数据的智能分析，成功释放了产线柔性化能力，从而让企业更好的应对下游的个性化需求，有效提升下游需求匹配率28.5%；在医疗领域，华为云EI与金域医学合作，在宫颈癌病理监测领域取得阶段性突破，敏感度（真阳性率）超过99%，特异度（真阴性率）超过80%。

过去一年中，华为云EI尝试超过200个项目，6-10月先后发布了交通、工业、城市三大EI智能体，这是“普惠AI”的方案之一。而这，也仅仅是“普惠AI”萌芽期的产物，2018年的它“才露尖尖角”而已。

华为云的“普惠AI”与业界其它厂商所不同的是，它弥补了在迈向智能经济的过程中，AI技术的发展与行业落地之间的巨大落差。如何让AI高而不贵、让各行各业“用得起，用得好、用得放心”，如何与各行业的各种场景相连接，让AI成为智能经济的底座？这就要求“普惠AI”不仅是软件的普惠，也必须是硬件的普惠，以及工程化的普惠。那么，在这一过程中，人才和技术这块基石必然是绕不开的。

2018年10月华为全联接大会上，华为发布“全栈全场景”AI解决方案，对外展示了华为云“普惠AI”的另一种落地方式，即AI开发成本和门槛的降低，这意味着行业的开发者和从业者们可以站在华为云的平台上，跨过曾经的高门槛与AI对视。从前我们仰望AI，未来AI可以俯拾皆是。

华为云的“全栈”是从技术功能角度，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈技术方案；所谓“全场景”则包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。其中，华为云全场景AI是软硬一体化方案，这也是华为云“普惠AI”的独特之处：包括基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片Ascend 910（华为升腾9100）和Ascend 310（华为升腾310）；芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN；支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore；以及提供全流程开发服务（ModelArts）,分层API和预集成方案的应用使能。

具体来说，比如华为自研的AI芯片Ascend系列基于统一的“达芬奇”架构，其好处是可以一次性开发算子、算力可扩展、一致的开发和调试体验、开发一次可跨各场景平滑迁移、超高带宽和极低时延以及可扩展的片上互联等。基于统一的达芬奇架构的Ascend系列芯片，可实现任何场景下，以最低成本获得最优性能。而在工程化方面，相对业界其它开发平台，ModelArts是更快的普惠AI开发平台，覆盖数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI开发全流程，为AI应用开发提供一站式服务。

依托华为30年的技术积累，在华为云看来，AI并不高。依托华为云的“全栈全场景”AI解决方案，华为云想让行业从业者也能拥有同样的平台、站在同样的高度，让AI在开发、应用、调试等场景下变得不再繁琐。截止2018年9月华为云已经提供了45种人工智能服务、涵盖142种功能，再加上AI开发平台ModelArts、AI应用开发平台HiLens、量子计算模拟器与编程框架HiQ，以及与线上体验一致的离线开发套件Atlas200等，形成了端到端工程化落地AI的普惠能力。

诚然，每一次工业革命都是技术转化为生产力的过程，也是先进技术不断扩展到普通人的过程，智能时代也不例外。随着AI的发展，所有的行业都将触及人工智能技术，华为云“普惠AI”的落地无疑将缩短这一进程。至少，2018年的华为云让我们看到，AI可以是街头巷尾的。（文/宁川）

华为手机的华为云服务，能备份微信聊天记录吗？

不可以，如有需要请使用微信自身的备份工具。

微信自带的备份功能可以导入图片和视频记录，导入方法：微信界面， 我 设置 聊天 聊天记录迁移。选择需要迁移的聊天记录点击 完成，根据界面提示使用另一台手机登录此微信帐号后扫描此手机上的二维码完成迁移。

注意：

市面上下载的备份软件都无法备份微信聊天记录中的图片和视频信息。

微信聊天记录中，超过7天以上的图片和视频无法迁移，请在平时注意保存、收藏。

华为云空间有什么用

华为云空间为广大华为手机用户提供了一个易用、安全的个人数据同步服务。通过华为设备成功注册华为帐号，即可免费获得华为云空间5GB基础空间。

华为云空间可以自动同步照片、联系人(本地)、短信、通话记录、备忘录、录音（不包含通话录音）、日历、骚扰拦截、WLAN数据（WIFI名称及密码）至云端，也可以把云端数据同步/下载到手机本地。

查找我的手机助定位您手机所在位置，并能远程控制手机（擦除数据、发送短信、锁定设备、播放铃声）。

购买云空间套餐。

云备份：一键备份手机本地数据。

注：EMUI5.0以下版本无云备份功能。

专访华为云业务总裁郑叶来：数字化转型是产业经济稳定的关键

“通过600多个项目实践，我们发现已经有30%的项目进入企业核心生产系统，人工智能正在加速进入行业核心业务系统，AI正由‘人工’智能走向真正的人工智能。”11月24日，在世界互联网大会人工智能论坛上，华为公司副总裁、华为云计算技术有限公司董事长郑叶来在演讲中透露，经过测算，AI进入企业核心生产系统会带来超过18%的盈利和效率提升。

郑叶来强调，站在政企智能化升级的重要关口，华为云的目标是要构建智能世界的“黑土地”,通过技术创新助力政企行业伙伴轻松跨越技术鸿沟，帮助政企客户更好地聚焦在业务创新上。

疫情进一步放大政企上云紧迫性，华为云受国际环境变化影响较小

新京报贝壳 财经 ：十四五规划建议提出，要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，云计算在赋能千行百业中能起到什么作用？

郑叶来：今年突如其来的疫情，给生产生活方式带来了十分巨大的变化，更进一步放大了政企上云的紧迫性。因此，通过推动各行业企业“上云用数赋智”的数字化转型，促进产业经济稳定和高质量发展，是破解当前难题的关键举措。

在此背景下，华为云在“赋能应用、使能数据、加速AI落地”三个方面也做了进一步的技术创新，提高行业数字化高效创新能力，使能数据治理和运营，释放海量数据价值，推动跨行业的可信数据融合和协同，通过为政企提供完整的云数智融合服务，进一步加速政企智能化升级。

新京报贝壳 财经 ：现在华为整体上处于非常特殊的时期，华为云的业务有没有受到什么影响？

郑叶来：从华为来讲，我们知道，云本身是一个软件为主的产品，云的软件就是我们自己一个个代码敲出来的。云本质是一个软件产品，不是硬件产品，当然硬件强会发挥更好的性能。

从这个角度讲，华为云受到的影响相对较小。我们一直讲多样性算力，既是客户选择的结果，也是技术发展的选择。原来做服务器做存储的时候，那是一个一体机，是一个盒子，需要追求极致的性价比，拼命追求制程。到云的时候我们发现，云的前端服务化，就实现了算力的重新定位。因为服务的对象不关心后面用的是什么制程，感受到的只是服务。云的本质练的是什么？练的是团队软件能力。从这个角度来讲，我们未来应对更加复杂的外部环境，更重要的是把软件能力踏踏实实打造好，真正体现出架构的能力。

新一代AI将结合知识驱动和数据驱动，混合云要实现真正的云化服务

新京报贝壳 财经 ：展望未来，人工智能技术演进迭代的趋势是什么？

郑叶来：AI在发展过程中，经历了知识驱动和数据驱动两个阶段。知识驱动的人工智能包括知识、算法、算力三要素，数据驱动的人工智能包括数据、算法、算力三要素，两者都有一定的局限性，很难深入行业生产系统，解决行业的实际问题。

新一代人工智能则是要把知识驱动和数据驱动结合起来，通过同时利用知识、数据、算法和算力四个要素，构造更强大的“四位一体”AI。由“三体”走向“四体”，这是AI未来发展的必然方向。

新京报贝壳 财经 ：很多云计算厂商都在强调混合云，华为如何看待混合云这个新趋势面临的机遇与挑战？

第二是真正要实现云化的服务，而不是传统的服务。今天我们讲企业数字化、进入智能时代，政企就需要AI、区块链、IoT、大数据等新技术。这种情况下技术更新迭代非常快。如果再像以前一样一年交付一个版本、两个版本，就根本玩不下去。

我们今年发布的华为云Stack，就是要重新定义混合云，全新混合云可以持续同步公有云能力，可本地化部署，从资源混合到能力融合，匹配政企组织架构和业务流程，实现用户视角一朵云。目前，华为云Stack已经在全球交付了4000多个项目。面向未来，华为云还将进一步完善混合云的解决方案，满足政企转型的复杂需求。

云市场年交易额超10亿元，华为云要构建智能世界的“黑土地”

新京报贝壳 财经 ：华为进入云市场已经三年了，你如何评价过去三年华为云取得的进展？

郑叶来：三年前，我们正式发布华为云。我们有三点初心：第一，把华为在ICT领域的研发投资以云服务的形式变现。第二，把华为30多年积累的各种能力，通过云服务的方式提供给客户。第三，为华为自身，包括华为终端云服务、内部IT，提供云底座支撑全球业务发展。

经过3年的持续努力，我们取得了巨大的进步，华为云已上线210多个云服务，有210多个解决方案服务全球客户，汇聚了150万全球开发者，携手伙伴在全球23个地理区域运营45个可用区。云市场上架应用3500+个，云市场年交易额超过10亿元。

新京报贝壳 财经 ：当前的云计算竞争很激烈，你对华为云的市场份额和排名有什么样的期待？

站在政企智能化升级的重要关口，华为云的目标是要构建智能世界的“黑土地”,通过技术创新助力政企行业伙伴轻松跨越技术鸿沟，帮助政企客户更好地聚焦在业务创新上，无需在基础设施的选择、升级上浪费时间。而这也正是在新基建时代，华为云之于政企智能转型升级的价值和意义所在。