我貼在地面步行，不在雲端跳舞

「+智能，見未來！」——胖頭陀

撰文 | 康翔 編輯 | 阿由

篤信鍊金術者的字典里，一定不會有「普惠」這樣的字眼——儘管這一匪夷所思的幻術延續了2500年之久，並且它的產物足以改變鍊金術師及其家庭的命運，但是也僅此而已——他們絕不會希望出現遍地是黃金的景象。

人工智慧的擁躉們則不同。

從早期的文學作品，到後來的影視節目，它們描繪的場景大都是被人工智慧滿滿填充的明日家園。

雖然多數人知道願望與現實之間橫亘著高山大川，但是沒有誰會希望人工智慧永遠端坐在神壇上。

不過現在看起來，在華為等科技公司的矢力推動下，我們與未來世界的距離，或許並沒有想像中那樣遙遠……

產業面臨變革與井噴

10月10日，在2018華為全聯接大會（HUAWEI CONNECT）上，華為公司輪值董事長徐直軍發表開場演講，詳細闡述了華為的AI發展戰略。

本屆大會以「+智能，見未來」為主題，因此每個人都知道人工智慧將成為本次大會的絕對核心，然而任誰也沒有想到徐直軍的主題演講里，貫穿始終的其實只有四個字：人工智慧。

徐直軍認為，在歷經兩次AI產業的冬天之後，學術研究發現和工程技術發展的相輔相成，終於使得我們進入到「收穫」的季節，而其中的核心因素是ICT產業的總體發展水平。

加拿大學者理察·李普塞在《經濟轉型：通用技術和長期經濟增長》一書中曾經明確指出：社會經濟的持續發展是靠通用技術的不斷出現而持續推動的。

何為通用技術？簡單說就是那種有多種用途，可以應用到經濟的幾乎所有領域，並且擁有巨大的互補性和溢出效應的技術。

譬如公元前的輪子和鐵，19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車、電腦、網際網路。

華為相信，人工智慧是一組技術集合，更是一種新型的通用技術，必將改變每個行業、每個組織，乃至每個家庭。

在改變的初始階段，選擇正確的問題將比尋找新奇的方案更加重要，業界更應該充分聚焦人工智慧可以解決問題、創造價值的領域，而不是讓精力無謂地旁落，徐直軍表示。

「人工智慧不是萬能的，人工智慧有它能解決的問題，也有它不能解決的問題。

」

保持這種清醒的認知，在當前火熱的人工智慧發展大潮中，顯然尤其必要。

2017年的數據顯示：當年全球發表的機器學習論文數超過2萬篇；22個國家發布了AI計劃；誕生了1100多家AI創業公司；與AI相關的兼并收購和VC投資多達240億美元和140億美元。

與之對應的，則是只有4%的企業已經投資或部署AI；具體到零售領域，前面數字更會滑落到2%；部署的智慧城市中只有5%使用了AI；10%的智慧型手機內置了AI；全球的AI人才供需比僅有1%。

巨大的落差，實際上正是「山雨欲來風滿樓」的前兆。

徐直軍表示，開創AI的未來格局，需要從技術、人才、產業三個方面進行主動的變革，這也是華為AI發展戰略的源動力。

基於此，華為將以投資基礎研究、打造全棧方案、投資開放生態和人才培養、解決方案增強、內部效率提升等五個方面，作為華為AI發展戰略的基石與準則。

全棧全場景，應用無極限

當然，再好的戰略也需要產品和解決方案的強力支撐，否則就成了空中樓閣。

畢竟在產業界的發展歷程中，「只聽樓梯響，不見人下來」的情況，我們早已是屢見不鮮。

華為的殺手鐧是全棧全場景AI解決方案。

其中，全場景是包括公有雲、私有雲、邊緣計算、物聯網行業終端，以及消費類終端等部署環境；全棧則是技術功能的視角，晶片、晶片使能、訓練和推理框架，以及應用使能等均包括在其中，這些本就是華為的看家本領。

藉由華為的全棧方案，徐直軍帶來了當天大會的Highlight，我們甚至可以說是中國人工智慧領域的最大亮點。

他平靜地表示：「外界一直盛傳華為在研發AI晶片，今天我要告訴大家：這是事實！」

實錘了！傳說中的華為Ascend系列化AI晶片終於成真！其中包括Max、Mini、Lite、Tiny和Nano等五個系列，面向各種AI應用需求，Ascend以其創新性的「達文西架構」，可以說是不同場景、一網打盡，市場上現在沒有任何架構可以做到這一點。

其中，Max主要用於雲上，為AI應用提供強大的訓練算力，而其他系列晶片則主要用於物聯網、行業終端、智慧型手機、智能穿戴，在部分場景下，它們的用途會有少許的交叉。

徐直軍當天發布的兩款產品，是華為基於「達文西架構」研發的Ascend 910——當前全球已發布的單晶片計算密度最大的AI晶片，以及Ascend 310——目前面向邊緣計算場景的最強算力AI SoC。

對了，Ascend的中文名字是昇騰，即便是字面上，我們都能感受到華為的勃勃雄心和十足信心。

此時的台下，掌聲雷動！

與華為的麒麟系列晶片一樣，昇騰不會對外銷售，而是會以晶片為基礎開發AI加速模組、AI加速卡、AI伺服器、AI一體機，以及面向自動駕駛和智能駕駛的MDC，繼而進行銷售。

華為的全棧方案中，還包括了CANN（包括晶片算子庫和高度自動化算子開發工具）、MindSpore（支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架），以及應用使能（提供全流程服務——ModelArts、分層API和預集成方案）。

徐直軍表示，全棧意味著華為有能力為AI應用開發者提供強大的算力和應用開發平台，有能力提供大家用得起、用得好、用得放心的AI，實現AI的真正普惠。

行業AI應用，落地是關鍵

至此，華為AI的願景、戰略和方案已經一應俱全，只差落地了。

那麼，華為將會如何具體去做呢？

大會第二天，華為公司董事、戰略Marketing總裁徐文偉走上講壇，帶來了華為對AI落地的具體闡釋。

陪同上場的，還有他的數字化分身——一個3D智能建模的卡通形象，不僅外表酷似徐文偉，而且操著幾乎同樣的腔調，與他一起進入到徐徐道來話AI的過程中。

徐文偉表示，未來十年的AI應用場景主要在行業。

根據預測，到2025年，全球AI市場空間將達到3800億美金，其中90%來自於企業市場。

關於行業AI如何落地，徐文偉認為主要是三個關鍵點：

其一，場景是起點。

與其像過去那樣經常問AI能做什麼，不如問我們自己究竟想要什麼？亟需解決哪些問題？如何用AI加以實現。

其二，行業智慧是突破點。

俗話說老馬識途，專家智慧就是行業老馬，我們要把這些行業老馬的經驗變成AI的技能。

其三，使用AI的目的是實現價值。

AI應用帶來商業價值、產業價值和社會價值。

同時，基於價值的實現又能回饋補充數據，讓AI更聰明。

具體到AI的落地，徐文偉認為也同樣包括三種場景。

第一種是海量重複型場景，比如圖片/圖像鑑定、單據審核等工作，在此類場景中，AI應用的核心價值是提升效率，完成這些目標明確、重複海量的簡單任務。

第二種是專家經驗型場景，在國內很多行業專家稀缺是常態。

比如在醫療行業，全國只有不到5000名達標的宮頸癌篩選專家，如果要把全國適齡女性篩查一遍需要20年之久，而採用AI輔助則可以提升5-10倍的效率。

第三種是多域協同的場景，這也是最為複雜的應用場景，比如城市智慧交通系統、現代化製造等，由於維度、變量等因素，單單靠人腦顯然已經無法做出及時的分析、判斷和響應。

事實上，無論簡單場景，抑或是複雜場景，華為AI均已有諸多成功的應用案例。

以深圳機場為例，目前該機場每天起降航班超過1000架次，靠橋率約為70%，每天客流量12萬人。

通過「+AI」以及基礎設施的智能化改造，靠橋率將提升10%，這意味著每年將有400萬人不用坐擺渡車去遠機位。

同樣是深圳，作為國內目前車輛密度最高的城市，深圳交通壓力巨大。

深圳交警選擇了華為雲，在坂田9個路口採用人工智慧技術，結果是平均車速提升了15%，車主和乘客們每天上班可以節約10分鐘。

作為一家平台公司，圍繞AI落地，華為將以技術領先、保持開放性和公平性的平台，與生態夥伴一起，使能各行各業的數字化和智能化轉型，共同打造包括產業聯盟、商業聯盟、標準及開源以及開發者等在內的生態。

徐文偉表示，華為計劃在3年內發展100萬AI開發者和合作夥伴。

他認為，100萬的數字其實並不大，AI的落地仍有大量基礎和重要的工作，需要層層推進與落實。

維根斯坦曾經說過：我貼在地面步行，不在雲端跳舞。

華為的選擇也是一樣，誓將人工智慧的「通用」進行到底，讓人工智慧不再是高高在上，而是走向普惠大眾；讓每個人、每個家庭、每個組織、每個行業沐浴其中，盡享人工智慧紅利。