HC大會解讀｜人工智慧將如何發展？什麼是全棧全場景解決方案？

2018年10月10日，第三屆華為全聯接大會在上海世博展覽館和世博中心召開，會上華為提出了AI戰略和全棧解決方案，並發布了全球首個覆蓋全場景的Ascend系列人工智慧晶片。

自從60年前「人工智慧」的定義被提出，AI技術發展雖然曾面臨過低谷，但其發展的腳步卻從未停止，此次華為在HC大會發布闡述了全新的人工智慧發展方向，並推出低能耗與高能效比的大算力AI晶片，再次將AI發展由「深冬」帶入「收穫」的季節。

人工智慧戰略的布局方向轉變：由局部到多價值領域

隨著人工智慧的發展，AI涉及的行業、產業也越來越豐富，很多行業因為AI技術而產生了顛覆性的變化。

比如一些機械性重複的工作逐漸被人工智慧替代，將人力從重複的日常工作中解放出來。

但事實上AI的未來遠不止於此。

會上華為輪值董事長徐直軍表示：人工智慧不只是代替機械工作，未來將會把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，直至構建成一個萬物互聯的智能世界。

並且徐直軍預測，人工智慧或將陸續顛覆更多行業：智慧交通將大大提升通行效率、個性化教育將顯著提升教師與學生的效率、精準預防性治療有望延長人類的壽命、實時多語言翻譯交流再無障礙、精準藥物試驗可以顯著降低新藥成本，縮短發現周期、基於AI的電信網絡的運維效率將大大提升、自動駕駛和電動汽車將顛覆汽車產業等。

另外，在AI這個沒有硝煙的戰場中，選擇正確的方向比發現新的方案更重要。

以往業內人士常常會因為實現某個AI新功能而激動，如今AI度過了AI技術與應用的局部探索階段，行業聚焦點逐漸轉向人工智慧可以創造實際價值的領域。

因此，選擇正確的發展方向比解決局部問題更為重要。

未來人工智慧發展需要哪些轉變？

浮沉於「火熱」與「冷靜」之間，未來人工智慧在技術、人才、產業方面會有哪些改變呢？首先是模型訓練時間，目前某些複雜的模型訓練需要數天甚至數月，在未來應該要縮短至幾分鐘、幾秒鐘內完成。

另外如今的AI算力仍然是一種昂貴的稀缺資源，已經成為制約AI發展的核心因素，在未來，算力應該是充裕經濟的。

除此之外，AI在適應場景的豐富性、安全性、自動化、多功能協同方面均需要改變與提升。

華為的AI發展戰略：投資基礎研究，打造全棧全場景解決方案

華為的AI發展戰略主要有五個方向：

首先華為將投資基礎研究，在計算視覺、自然語言、決策推理等領域構築數據高效、能耗高效、安全可信、自動自治的機器學習基礎能力；

打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協同的、全棧解決方案，提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平台；

投資開放生態和人才培養：面向全球，持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作，打造人工智慧開放生態，培養人工智慧人才；

解決方案增強：把AI思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力；

內部效率提升：應用AI優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。

另外在發展戰略中，華為提出了全棧全場景解決方案，其中全棧是技術功能視角，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。

全場景則包括公有雲、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。

華為的全棧方案具體包括：

Ascend： 基於統一、可擴展架構的系列化AI IP 和 晶片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。

華為共發布了兩款晶片Ascend 910和Ascend 310，其中Ascend 910是目前全球已發布的單晶片計算密度最大的AI晶片；而Ascend 310，是目前面向計算場景最強算力的AI SoC，並且突破了人工智慧晶片設計的功耗、算力等約束，實現能效比的大幅提升，助力AI從中心側向邊緣側與端側延伸。

CANN： 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。

應用使能：提供全流程服務（ModelArts）,分層API和預集成方案。

此次華為全聯接（HC）大會為我們全面介紹了人工智慧的發展狀況並介紹了華為的未來AI發展戰略，同時發布了兩款兼具低功耗與高能效的AI晶片Ascend 910和Ascend 310，其中Ascend 910是目前單晶片計算密度最大的晶片，計算力遠超谷歌及英偉達，而Ascend 310晶片的最大功耗僅8W，是極致高效計算低功耗AI晶片。

AI研發領域的諸多成就讓我們看到AI技術正在不斷向陽發展，我們應該相信人類終究能夠引領未來，成就萬物智能。