華為開出AI第一槍

華為如何做AI？據說任正非在內部強調，「在方向大致正確的情況下，先開一槍，不能等，要大膽地往前走」。

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作者 | 舒虹 編輯 | 安心

兩年前，有華為海思開發人員自告奮勇，要在華為內部研發人工智慧晶片，且許諾一定做得出來。

華為已有多年的晶片設計經驗，不管是晶片之上的CANN（神經網絡定製的計算架構）層還是框架、應用層，也都有相應的技術儲備。

因此，決策的過程並不複雜。

「我們就是蓋了個印，說，去做吧。

」華為輪值董事長、華為海思董事長徐直軍說。

2017年6月，在上海的一次內部交流中，該項目正式敲定，開發人員為其起了一個頗具想像力的代號——達文西。

達文西，這位歐洲文藝復興時期的天才科學家、畫家、發明家、地理學家、建築工程師，多才多藝，是個全方位的人才。

這和華為起初設定的AI理念一致：華為需要的是從晶片、到雲、到邊緣、到不同物聯網終端的全場景支持。

「因此，必須開創一個全新的架構，這是華為的不二選擇」，華為首席戰略架構師黨文栓指出。

在2018年10月10日「達文西」項目正式浮出水面的數月前，外界已難掩對它的好奇與猜測。

據The Information報導，「達文西」項目被華為高管在內部稱之為「D計劃」，是華為十年內最大的研發項目，其主要內容是將AI引入華為的所有產品和服務當中——包括電信基站、雲數據中心、智慧型手機、監控攝像頭等，並為數據中心開發新的AI晶片，使得語音識別、圖像識別等應用可以在雲端使用。

換言之，「D計劃」背後承載的是一個甚為龐大的華為AI布局。

10月10日，在2018華為全聯接大會上，徐直軍終於正式揭開「達文西」的面紗，並將其中一枚已研發成功的AI晶片握在手中、對外展示。

「華為有一個『達文西項目』是事實，但是沒有『達文西計劃』。

華為內部項目眾多，例如無線的5G、網絡產品線的400G、終端的Mate 20，每個業務線可能有自己的排序。

我關心每一個項目，達文西只是其中之一」，徐直軍說，「外界一直在傳華為在研發AI晶片，今天我要告訴大家，這是事實！」

然而，AI晶片並不是華為AI戰局的全部。

那麼，華為AI究竟做什麼、怎麼做呢？

首次曝光的AI戰略

「先隨便開一槍，打中了就換炮集中火力攻城，如果打不中也沒事，就讓子彈飛一會兒。

」今年4月，華為創始人、總裁任正非罕見接受媒體採訪，並透露了華為的研發策略。

據多位華為人士對全天候科技表示，任正非在內部強調：華為不做公共的人工智慧產品，不做小商品，始終要保持在主航道上。

人工智慧雖然有泡沫，但是大的趨勢和方向不會變。

在方向大致正確的情況下，先開一槍，不能等，要大膽地往前走。

過去，外界對於華為AI的第一印象來自於AI晶片在手機終端的應用：它讓手機的各項應用更加具有主動性，例如能夠讓手機自動識別被拍攝物體的類型、給出更優化的拍照解決方案。

AI晶片在智慧型手機上的應用，已在榮耀Magic、華為Mate 10等搭載麒麟系列新品的手機身上得到驗證。

「華為手機增加了AI能力以後，帶動了全球智能終端AI領域的創新，也帶動了華為智慧型手機成長，預計今年銷量能夠超過2億台。

」徐直軍說。

麒麟系列晶片的核心之一在基於寒武紀架構的NPU（神經網絡處理器）。

現在，華為決定另闢新路，自創全新的「達文西架構」。

10月10日，在華為全聯接大會上，華為發布了兩款昇騰系列的AI晶片——昇騰910（Ascend 910）和昇騰310（Ascend 310）。

其中，昇騰910是目前全球已發布的單晶片計算密度最大的AI晶片，昇騰 310則是目前面向計算場景最強算力的AI晶片。

這兩款晶片都是華為在全新的「達文西架構」基礎上研發的。

與英偉達、英特爾、高通等晶片巨頭聚焦在雲端或終端不同，華為昇騰系列AI晶片基於統一的架構，支持從雲端、到邊緣計算、到終端的全場景，「目前還沒有看到市場上有其他架構能夠做到這一點」，徐直軍說。

「達文西」架構揭開面紗背後，是華為正式面向AI開出的第一槍。

除了發布兩款AI晶片之外，10月10日，華為還正式發布「全棧、全場景」的AI解決方案。

徐直軍解釋稱，華為提出的「全場景」，是指包括公有雲、私有雲、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境；「全棧」，指的是技術功能視角，是指包括晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

具體而言，華為的全棧方案包括這樣幾個部分：

基於達文西架構的昇騰（Ascend）AI IP和晶片。

其中晶片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano，目前已公布了昇騰910（Max）和昇騰310（Mini）；

其次是CANN，即神經網絡定製的計算架構，它是高度自動化的算子開發工具，可以三倍提升開發效率，也兼顧算子性能。

還有MindSpore框架，它友好地將訓練和推理統一起來，並全面適應端、邊、雲等全場景；這是華為AI與市面上已有框架，包括谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle、Facebook的PyTorch、亞馬遜的MXNet等的最大不同。

應用使能也是其中一個部分，它是一個機器學習PaaS（平台即服務），包括由ModleArts服務提供全流程服務，分層、分級API，以及預集成方案，用於滿足不同開發者的需求，促進AI應用。

一位華為海思研發人員告訴全天候科技，目前業界公認的人工智慧技術的基礎支撐是計算力、算法和大數據。

華為的全棧方案，一次性解決了人工智慧兩種最核心的能力：計算力和算法框架（MindSpore）。

目前在AI算力層面，國內頂級玩家較少。

今年9月，阿里達摩院剛剛成立「平頭哥」半導體公司，專注晶片研發，垂直領域則有寒武紀、地平線等。

而頂級的人工智慧框架幾乎均來自美國，最著名的有谷歌的TensorFlow，Facebook的Pytorch，亞馬遜的Mxnet。

在華為全棧方案的系統結構圖中，華為將MindSpore與谷歌開發的人工智慧學習系統TensorFlow並列在一起。

但二者並不相同。

徐直軍對全天候科技等媒體稱：「我們分析過，現在所有框架很難適應全場景。

比如谷歌主要推的是雲上的人工智慧，它是在雲端訓練、推理，但這個框架不能用在手機這樣的端側。

你要在端側做訓練、推理，框架就要小，架構要靈活，現在的Tensorflow就放不進去。

邊緣，未來網絡裡面是邊學習、邊推理，也需要有框架。

我們會出一個部署在端上的學習框架，這個之前是沒有的。

我們找不到一個框架真正能夠實現全場景，所以就自己做了一個，這樣可以滿足自己的需求。

」

手握雲、邊、端等不同場景，並具備不同場景的技術能力，也被認為是華為AI戰略的堅實基礎。

今年，華為智慧型手機出貨量將超過2億台，同時，華為公有雲和私有雲也將成為華為AI晶片最大的種子用戶，擁有自主AI晶片將令華為雲服務更具性價比。

華為從運營商業務起家，到消費者業務、企業級業務，是全球第一的電信設備商、全球前三的終端廠商。

據華為官方數據，華為2017年度凈利潤增長28%至475億元人民幣，對比2008年的78.48億相比，10年翻了近6倍。

一位就職於高通的人士對全天候科技分析，在晶片側，華為AI晶片的算力雖號稱超過英偉達，但英偉達所構築的AI生態全球範圍內仍無人能及，其GPU是目前應用最廣的通用AI硬體計算平台；在AI框架上，谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch已經成為主流。

但要論從雲到端的全場景，全球可能找不出一家公司能與華為在產業鏈與商業形態上形成對標。

對於未來的市場競爭，徐直軍坦言：「華為不直接向第三方提供晶片，跟晶片廠商沒有直接競爭；華為提供硬體和雲服務，因此跟硬體和雲服務廠商應該會有競爭。

但是，沒有競爭不叫市場，華為在市場上能不能競爭過對手，關鍵看華為做得怎麼樣。

」

生態與邊界

華為的AI布局帶有明顯的「企業級」和「技術底層」印記。

據市場研究機構Gartner預測，到2022年，由人工智慧驅動的商業價值，將高達3.9萬億美元。

而華為認為，到2025年，整個AI產業的市場空間有90%在企業級市場。

徐直軍指出，在華為整個AI戰略中，Mindspore作為計算和推理框架，未來能不能構建一個生態，大家會不會用，這是最大的、也是唯一的挑戰。

華為常務董事、戰略和市場總裁徐文偉對全天候科技表示：「（企業級市場）華為能做得好，前提條件是技術好，平台有足夠的先進性。

華為2017年研發投入近900億元，占銷售收入的15%，公司強力投資研發，必須保證技術上是領先的；二是保證平台的開放性，三是公平、公正。

這幾點保證我們平台的夥伴會越來越多。

」

徐文偉稱：「華為的戰略是平台+AI+生態。

」據他介紹，華為AI生態中包含了產業聯盟、商業聯盟、標準及開源以及開發者的四類生態夥伴，計劃3年發展100萬AI開發者和合作夥伴。

從全棧方案需要涉及的晶片、庫、框架、工具、平台，到全場景需要覆蓋的雲、邊、端各種應用場景，華為都拿出了實際的產品方案和演示案例。

例如，在應用案例上，深圳機場、招商銀行、奧迪等都應用了華為的AI技術。

在2018華為全聯接大會上，除了技術和應用上的生態，華為還布道「普惠AI」的概念，旨在不斷降低通用技術的應用門檻，並宣布將投入10億元用於AI人才培養。

不過，建立生態對於華為來說並非易事，爭議隨之而至。

在生態理念上，華為有著名的三句話：上不碰數據、下不做應用、不做股權投資，並一貫堅持「技術優先」、「有所為有所不為」。

有合作夥伴認為，AI可能會動搖華為的基本商業立場，人工智慧做算力和算法，怎麼可能不碰數據？

「有時候外界把『上不碰數據』誤解了，說什麼都不碰，其實說的是公有雲的策略。

有一些數據我們是要分析的，是幫助客戶分析數據、處理數據然後還給客戶，包括我們和金融企業合作的一些項目，如反欺詐等等，為什麼招行信用卡安全做得非常好，就是我們兩家聯合起來做了很多，華為幫助招行分析數據，這個數據資產是招行的，華為不會試圖擁有。

」徐文偉告訴全天候科技。

和華為雲一樣，華為AI只想做「黑土地」——不碰數據和應用，只為行業夥伴和開發者提供創新的「沃土」。

「解決各行各業的各種用途，不是華為做的，華為做不過具體的行業企業，所以只負責提供平台，提供框架等技術支持」，徐直軍稱，比如，依圖的的醫療影像識別，華為不會去做，但是過程中需要的算力、框架，這個華為要做。

「對於華為公司來說，應用我們做不過別人，但是我做晶片，做平台，不斷在裡面夯實，儘管傻一點，笨一點，但是可以持續。

」徐直軍表示。

在生態理念上，徐文偉強調華為堅持合作共贏，以做大整個產業蛋糕為首要目標，「人工智慧的邊界，要麼不說，只要說了就要堅定不移地做到」，他說。

AI組織方法論

華為AI戰略的宣布，是繼手機和5G業務之後，華為為數不多的一次高調動作。

但相比於BATJ等的爭相布局，華為進軍AI的步伐似乎晚了一些。

媒體會上，徐直軍坦言：「沒有先發後發，是合適發就發。

」例如，把AI應用到手機上，華為就是絕對的世界先發；在提供雲服務和人工智慧伺服器上，其實華為也沒有後發。

」不過，雲上晶片華為可能比友商稍微晚了一些。

不過，徐直軍強調，這次提出的「全棧、全場景」兩個詞是華為獨有的，不是後發。

事實上，華為早在十年前就研發了交通信號燈智能控制系統，堪稱早期的「AI自覺」。

2012年，華為成立的2012實驗室就開始投入AI基礎和算法研究，但其進展和成果對外幾乎隔絕，外界並不知曉其研究動向。

2017年9月，華為發布了面向企業、政府的人工智慧服務平台華為雲EI；今年4月，華為又發布了面向智能終端的人工智慧引擎HiAI。

不過，對於華為在AI方面的低調，徐直軍稱，華為不是上市公司，不讓股民掏錢，他們做事的風格是——沒有做出來的事情不能說，不能吹泡泡。

華為資深管理顧問黃衛偉在與媒體溝通時講述了任正非對人工智慧戰略的「內訓」：華為AI聚焦內部兩個方向，一是產品智能化；二是不斷改進內部的管理和效率。

華為的AI布局很多是基於自身業務，試圖通過從自用到賦能，來完成AI從人才到技術再到平台和產品的布局。

也即，先面向華為內部，持續探索支持內部管理優化和效率提升，然後才是電信運營商、消費者、企業和政府、普惠AI。

從雲端的企業級服務就能看出，EI是針對企業級市場，基礎為華為雲，目標是將各類AI單點技術與企業生產系統產生化學反應，讓企業更智能。

這些單點技術很多都是從華為自用開始的。

例如，在製造方面，雲邊協調的圖像處理及深度學習智能判定技術，讓華為檢測員的工作量下降了48%；在物流方面，華為通過引入AI技術，實現提貨路徑以及裝箱方案的最優化，裝車率提升15%。

黃衛偉指出，華為和網際網路公司有很大區別，網際網路公司是追求股東價值最大化，但這種思維模式想走到前面去不容易。

華為在自己所處的領域，要做到領先就要聚焦，就要做產業門檻，沒有門檻的產業是不值得做的，門檻方面技術是關鍵，還包括規模、經濟、品牌等。

有熟悉華為的人士對全天候科技稱，華為的AI戰略是下一個十年的重要部署，華為AI戰略里包括生態構建計劃，這對華為來說，並不那麼容易。

另一項挑戰在於組織生態。

在華為內部，華為雲BU已升級為一級部門，可以超越現有主業做很多統籌，但云計算並不是一個完整的AI戰略，後者的落地需要組織架構、業務架構、企業文化以及人力的匹配。

與BAT們打法不同的是，華為在關鍵業務的戰略部署上，有著一套自己的方法論。

2017年年中，任正非在公司戰略會中提出公司發展的基本邏輯：方向要大致正確，組織必須充滿活力。

華為不做AI大的架構規劃，而是先單點突破、橫向拉通，再建立起產業的平台，把平台開放給客戶甚至競爭對手。

在組織架構上，與谷歌DeepMind、谷歌大腦、微軟研究院AI、百度研究院等不同，華為暫無計劃設立專門的AI研究院或設立新的BU。

據徐文偉介紹，華為AI涉及多個產品，包括晶片、軟體平台、雲等等，團隊很多是在協同工作。

華為內部不提AI智庫，也很少將某位科學家視為「英雄」，徐文偉認為，把人工智慧的專家集中在一起，這個模式不一定是最佳。

「我們沒有把所有人工智慧『壟斷』起來在一個部門，原來GE把所有做數字化轉型的集中在一起，最後實際上也在調整，其他公司對應各自的業務特徵，也在調整。

」徐文偉說。

有華為研發人員告訴全天候科技：「華為的管理層相對開放，錢沒管得很死。

華為的創新模式從基礎開始，方向大概正確的情況下，先開一槍再打一炮。

開一槍，先給錢做，感覺有機會再投入大量的資源進去。

」

據了解，成立「達文西」項目時，公司也未對團隊設立KPI的要求。

「他們想做，就做出來就可以了。

戰略方向確定後，戰術就是：執行、執行，執行！」徐直軍說。

在華為，AI被定位為通用的技術，它可以應用到所有地方。

首先是增強華為所有產品和解決方案以及服務，讓它更具有競爭力，具體能增長多少還沒有分析，只要能繼續向前就可以了。

有人將AI視為華為近年最大的轉型，這遭到了徐直軍的公開反駁。

「華為內部最討厭談『轉型』兩個字，什麼是轉型？就是從原來的轉到另外一個（方向），但是，華為沒有這樣做，所以，華為沒有轉型，只是在前進」。