觸摸屏取代了按鍵和旋鈕。一部手機加上應用，可以輕鬆控制從洗衣機到電飯煲在內的各種家電——但對於僅能通過聽覺和觸覺感受世界的視障者來説，這種操作，讓他們無所適從。
讀屏App，確實可以解決一部分問題，但對於想要努力適應信息化生活的視障人羣來説，無異於杯水車薪——如果能夠識別的僅僅是手機上的文字，方寸屏幕之外的世界依舊是一片漆黑，那麼這種畫地為牢的“信息化”，又有多少實際意義呢？
在中國，如今有超過1750萬視障人士，正在陷入與“智能化”和“信息化”脱節的困境。另一方面，儘管市面上不乏提供相關輔助功能的App和硬件，但真正從實際需求角度出發、真正滿足“便捷”和“實用”的設備，寥寥無幾。
數字時代的失明者，
如何收穫平等與尊嚴？
“以前我們總會同情視障人羣，認為他們做什麼事情都有很大的困難，但經過幾個月的朝夕相處，我發現他們和明眼人一樣，可以正常生活和工作”。
2017年，在與深圳信息無障礙研究會的7位盲人工程師生活了3個月之後，周江南得出了這個觀點。
對於這位從大學時期就開始積極參與服務殘障活動的志願者來説，這無疑是個刷新印象的結論。在他看來，現如今視障人羣最大的困擾，就在於智能手機的使用效率非常低，總結成產品需求，就是“能和無視障人羣一樣平等、方便、快捷地使用智能手機和無障礙出行”。
確認了基本目標，2018年1月，周江南聯合幾位好友創立了武漢網明無障礙科技有限公司，並在同年3月開始研發啓明系列無障礙產品，“要打造適合他們需要的信息技術軟件，得深入到他們的生活中去”。
理念是美好的，但研發壁壘並不會因此鬆懈。憑藉深入瞭解視障人羣生活的經驗，在互動界面設計方面的進展還算順利；但在更關鍵的內容識別方面，周江南的團隊很快就遭遇了技術瓶頸：
按照一開始的願景，除了最基礎的文字符號，規劃中的啓明系列產品更要對圖像內容進行實時識別。但憑藉當時的讀屏軟件技術，非常容易出現卡頓、中斷一類嚴重影響體驗的現象；同時，如果採用PC本地算力進行圖像識別AI訓練，哪怕是很簡單的小模型，動輒也要持續3~4天左右，就算提升配置來提高效率，高昂的硬件成本，依舊讓這支創業團隊吃不消——所謂“技術跟不上理念”，就是啓明產品研發當時面臨的困局。
不過，周江南的團隊並沒有氣餒，在嘗試引入華為雲之後，事態很快迎來了轉機：
利用華為面向移動終端的AI能力開放平台HiAI，依靠華為提供的人工智能計算庫及其API，啓明瞳App開發進度大幅提升；不僅如此，藉助華為雲一站式AI開發管理平台ModelArts，團隊有效加快了圖像識別AI模型的訓練和部署速度，不僅提升了產品研發和迭代的效率，更為啓明系列產品後續的AI識別技術模塊留下了充足的拓展餘地。
突破了軟件研發的瓶頸期之後，周江南團隊很快呈現出了真正的產品實力——手機端的App，滿足了視障人羣使用智能手機接觸網絡的需求；不僅如此，將圖像識別技術引入帶有攝像頭的智能眼鏡之後，利用AR定位導航和AR底層技術，配合20%的客服人工輔助，初步滿足了一個長久以來困擾視障人羣的核心生活需求——陌生環境下的無障礙出行。
被視作“最後一塊屏幕”，理論上能夠重塑我們日常生活的智能眼鏡，居然直接在視覺障礙人羣中找到了應用市場，現實就是如此充滿意外和驚喜，而在這份驚喜背後，華為雲的貢獻功不可沒。
那麼，為什麼是華為雲？
後來居上的華為雲
在過去很長的一段時間中，我們對華為雲的印象基本只有兩個答案：
其一是技術實力；
其二就是“大廠青睞”。
作為國內最典型的技術驅動企業，雲計算在華為的整體戰略佈局中，明顯佔據着舉足輕重的地位。
硬件基礎搭建成功之後，憑藉出色的算力表現，華為雲很快得到了眾多政企客户和互聯網大廠的青睞——僅在2019年當中，我們就在電力、交通、金融、生產製造、氣象預報和天文觀測等領域見識到了華為雲的實力，“數字化生存”的願景，已經在華為雲的推動下，潤物細無聲地進一步滲入了我們的現實生活。
與此同時，在意識到“後來居上”的華為雲擁有不容小覷的技術實力之後，眾多互聯網企業紛紛拋來橄欖枝，達成了一系列引人矚目的合作：
德邦快遞引入華為雲EI智能分析服務，通過對監控視頻進行實時行為分析，大量減少了人工監控成本，有效降低了暴力分揀行為的發生；同時，華為雲OCR技術在德邦快遞的全面應用，面單識別準確率提升至99%，管理成本則降低了25%左右。
鬥魚與華為雲的合作，引入了基於BigData Pro大數據方案DLI智能數據湖構建的數據分析平台，有效降低了運營成本，提升了直播業務的分析效率。同時，雙方在AI、視頻雲服務、5G＋Cloud＋直播等領域，也簽下了面向未來的戰略協議。
華為雲協助遠盟健康科技打造的緊急救援平台信息管理服務，顯著提升了急救呼叫的響應和運送效率，患者的個人信息和病史等資料，可以在到達急救中心之前實現調用呈現，大幅縮短急救空窗期的長度，有效提升急救成功率。
除了以上這些企業，諸如B站、快手、網易雲音樂和新浪新聞等等，都有華為雲技術直接應用的範例。一言以蔽之，這就是“千行百業，皆可上華為雲”。
不過，雖然在華為雲上如魚得水的多數都是互聯網大廠，但這並不意味着創業團隊毫無機會——恰恰相反，從一開始佈局雲端的時候，華為就為廣大創業者敞開了大門：ModelArts和HiAI僅僅是見面禮，一系列面向開發者、高校與社會的賽事活動，更讓我們清晰無誤地看到了華為雲的佈局全貌。
最直接的例子，無疑就是今年剛剛舉辦的2020華為雲全球初創企業大賽秋季賽。
和許多名不副實的“圈內圖一樂”創業大賽截然不同，華為雲初創企業大賽2020秋季賽，確實有不少獨一無二的含金量：
首先，這是一場與華為雲強相關的賽事。
所有參賽選手提交的方案，必須使用華為官方指定賽道的至少一項技術——當然有能力的選手完全可以多多益善；參賽方案如果使用雲資源進行開發部署，必需基於華為雲構建，並且確保運行在華為雲上——換句話來説，從最開始起，這些參賽的項目就有資格成為華為雲生態建設的深度參與者。
其次，也是更重要的一點在於，和很多僅僅具備技術原型、甚至停留在PPT階段就能提交參賽的創業賽事不同，華為雲這場比賽的入圍項目不僅多數屬於技術導向，已經正式走向實用化階段的產品，同樣不在少數：
例如説，EI賽道上的熵智科技，帶來了應用於智能物流領域的3D相機產品，可以給自動化分揀機器人賜予完整的3D視覺識別能力，不僅精度達到0.1~0.5微米，對於影響光學成像的反光材質同樣也具備可靠的識別算法，並且在部署效率方面也有極佳表現。
從技術特性來看，熵智科技不僅立足於圖像識別AI領域，在5G網絡方面同樣具備很高的需求；對於華為雲來説，這無疑是個很成功的參賽項目。
再例如説，雲視頻賽道的視翼VR，帶來了一整套面向機械生產領域的工業仿真軟件解決方案，利用基於最底層的自主可控仿真技術，通過雲端的一系列圖形算法，幫助企業用户在設計階段直觀驗證機械設備的各種組裝性能，大幅降低研發驗證的時間成本。
很明顯，可靠的雲端算力，對於視翼VR的產品來説，無疑是不可替代的重要一環。雖然和民間認知中的“VR”概念有一定差異，但依舊屬於合格的參賽項目代表。
還有鯤鵬雲服務賽道的上工醫信，帶來了可以模擬眼科專家對病患眼底進行無創檢查的影像智能分析系統，通過自主研發、基於眼底影像識別的深度學習算法RetinalNET，能夠對眼底多病種多病變同時進行數據分析；經過規模性大範圍代表性樣本的訓練，目前已經在全國超過600家醫院得到了臨牀應用。
作為有效緩解醫療資源與病患數量落差的檢測技術，上工醫信的產品部署在雲端，與華為雲和開發者平台具備深厚的合作關係；在本次賽事中，這家企業收穫了銀獎。
綜上所述，我們不難發現，即便在完成度方面和互聯網大廠已經落地的項目存在差距，但在多樣性方面，2020華為雲全球初創企業大賽秋季賽上亮相的產品，確實讓我們看到了存在無限潛力的可能性——由此一來，華為雲官方提出的“賦能應用，使能數據，做智能世界的黑土地”的使命責任，前景一目瞭然：
“自2017年華為成立Cloud BU，經過三年的發展，華為雲業務發展駛入快車道，營收規模、付費用户數、基礎設施規模迅速增長，產品競爭力不斷提升，華為雲市場份額在Top分析師機構的排名中均已列入中國前三。創新是華為雲的主旋律，通過全棧技術創新，踐行技術普惠。”
如果説互聯網大廠選擇華為雲，代表了華為在雲技術領域當下的技術實力，那麼創業公司在華為雲上的活躍，代表的無疑就是華為面向未來的追求——做智能世界的黑土地。
很明顯，華為非常清楚憑藉一己之力去完成拓荒是完全不可能的，正因如此，華為雲的定位是成為智能世界的黑土地——讓這片黑土地上長出更多的“土豆”“玉米”乃至“參天大樹”。
對於華為來説，這無疑是一條充滿挑戰的奮鬥之路；但對於廣大技術驅動的創業者來説，這未嘗不是一條值得嘗試的希望之路。
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