瓦特在發明蒸汽機時，初衷只是想發明個新動力裝置，可結果卻是引發了第一次工業革命，成為人類社會進化和文明進步的關鍵推動力。如今我們已經進入了數字化、智能化社會，但是依然有很多傳統領域和行業，欠缺幫助他們進入到智能時代的高性價比一攬子解決方案。
9月23日，華為在HUAWEICONNECT 2020期間，華為與云化能源科技有限公司聯合發布了加油站AI無感支付解決方案，為智慧算力賦能傳統行業轉型提供了全新的模板。
為什么加油行業智慧化勢在必行？
相信大家都有過開車去加油的經歷，盡管如今的加油站已經基本完成信息化建設，站內的也豎起了各類屏幕，但實際體驗還是有很多改進空間。為了保證消防安全，加油站明令禁止在車內使用手機掃碼支付，如果想手機支付需要專門下車去指定地點。
加油行業在數字化轉型的過程中，由于缺失系統的智慧化解決方案，所以目前僅實現了業務層面的數字化，對消費者的體驗提升并不明顯。不僅車主開車到站時，無法主動得知車主是誰，也沒有利用交易形成數據池，無法支撐用戶服務的優化和提升，更別提利用數據進行個性化服務和營銷了。天然擁有龐大潛在客流的加油站，在當前的模式和體系下，無法實現油品與非油品銷售的數據互促，難以形成互相支撐、互相促進的態勢。
加油行業在燃油業務和緩發展的趨勢下，非油業務要成為主力增長引擎，就必須實現數據的靈活運用，從而形成靈活、個性化的推廣策略，實現千人千面的精準營銷，增加用戶留存率。可以說，加油站要持續發展，必須開足馬力進行技術創新，提升效率，挖掘非油業務盈利點。
全場景AI：加油行業進化有了“新動力”
華為昇騰計算智能邊緣解決方案總監吳浩在現場演講中表示：“華為與云化能源發布的加油站AI無感支付解決方案，為加油支付業務提供了極大的便利。華為Atlas 500智能小站支持-40至70攝氏度環境溫度穩定運行，可方便地部署在像加油站這樣的邊緣AI計算場景中，并提供強大的AI算力和實時視頻分析能力，為邊緣AI應用的穩定、高效運行提供了保障。”
華為聯合云化能源科技共同推出的智慧加油解決方案，實現了真正的“AI無感加油”。用戶只需一次注冊，綁定車牌并開通免密授權，之后再開車進入加油站，系統將自動識別車輛信息，當車輛停靠到油機旁時，屏幕會自動展示車主預設的加油信息，即使油工忙碌，車主也可實現自助提槍加油，無需等待。即加即走，免密支付，大大縮減加油時間，提高效率。
這套系統基于華為Atlas500智能小站進行實現，可對所有入站車輛進行準確采集和分析，對進場車輛的車牌、車標、車型、顏色等特征信息進行識別，并智能化分析，可以把“車輛—車道—油槍”三者準確關聯，從而實現加油、支付的自動化。同時，系統還可以對加油操作本身進行監控，出現油槍操作違規，或者疑似打電話、抽煙等危險行為，都可以分析預警和識別風險。
這種邊緣AI計算場景，需要不間斷的超強算力和易部署易維護特性。華為Atlas 500智能小站具有較小的體積，采用無風扇設計，就能提供超強的AI算力，實現車輛檢測、行人檢測、場景檢測及行為分析等智能計算，具有強計算、易部署、小體積、低功耗、云協同等優點，可幫助傳統業務實現全場景AI。
完善的信息采集和智能分析，不僅能改善加油體驗，還能在營銷等層面實現更多。比如，系統可以對進展車流情況進行統計，可以形成車輛數據熱力分布，預測油站業務的波峰和波谷，從而可以預測排隊時間，并可調整營銷策略，讓業務壓力更為均衡。
同時，該系統的數據是全業務打通的，核心數據可共享，在掌握用戶精確的畫像和行為習慣后，在非油業務上也可以有更多創新，比如利用加油大屏，有針對性地推送符合用戶個性和需求的非油業務產品，實現精準營銷，提高到達率和銷售轉化率，從而實現業務之間的互相促進。
賦能更多傳統行業，推動智慧化社會全面到來
在數字化轉型的大潮中，有很多傳統行業雖然“起個大早”，但至今依然在突破的邊緣掙扎，皆因遭遇了諸多現實難點。比如智慧算力的稀缺和昂貴，智慧解決方案難以覆蓋全場景，和傳統業務結合較難，不易部署，難以協同和管理等。這些現實原因，導致巨大的生產力提升空間被壓抑，市場潛力難以釋放，甚至可能會讓行業錯失轉型良機。
華為打造昇騰生態體系，專為AI普惠應用而生，讓全棧全場景的AI應用有了堅實的算力基礎。華為重視AI技術的普惠性，讓先進技術和解決方案能以企業可以負擔的成本去大規模部署。智慧加油站的實現，采用的是Atlas人工智能計算解決方案，該方案基于華為的昇騰AI生態構建，具備模塊、板卡、小站、服務器、集群等豐富產品形態，是強大、靈活的AI基礎設施，可覆蓋云邊端全場景。
AI在出現之初，純粹只是用“計算機模擬人”的技術流，極少有能產生商業價值的案例，其初始推動者可能遠未料到，AI發展至今，在眾多行業應用落地后，有望成為引發新一輪技術革命的關鍵推動力。AI應用在加油站，賦能智慧加油，讓傳統加油業務重拾增速是例子之一。類似的傳統行業，如金融、醫療、交通、制造等傳統行業，同樣擁有龐大的產業規模基數和亟待推動的智慧化需求，同樣需要AI來獲得新的動能。