華為全棧AI戰略：一場與時間的賽跑

在華為HC2018的現場，忽然自發地響起了一陣持續又熱烈的掌聲。

這是華為輪值董事長徐直軍宣布，華為正式推出具備橫跨雲、邊緣、端全場景的最優能效比的人工智慧晶片Ascend（昇騰）時發生的情景。

在華為本次發布的AI戰略中，最大的特點就是：全棧全場景AI解決方案。

晶片技術作為「全棧」的底層支撐，是華為做到真正「全棧」的關鍵，而它所代表的意義其實更加深刻。

我們知道，這幾年圍繞人工智慧，最熱門的話題莫過於中國和美國在人工智慧領域的競速。

儘管中國在人工智慧的應用創新速度超過了美國，但是在人工智慧的底層，尤其是晶片技術，以及基礎人才培養體系上差距明顯。

所以，聚焦於全棧技術的華為AI戰略，本身就是與全球最頂級的AI公司在同一個賽道上競速，要做到後發先制，這必然是一場與時間的賽跑。

「全棧」是華為選擇的全新賽道

正如徐直軍所說，過去的60年里，AI產業出現過兩次「冬天」，所幸的是，「冬天」並不是結束，而是每一次「春天」的開始。

的確，今天的AI正與產業結合得越來越緊密，從AI手機到無人駕駛，智慧醫療，智慧金融，城市大腦，人工智慧已經開始滲透到我們生活的方方面面。

可以預見，AI是未來十年最大的產業機會，我們看到來自傳統行業用戶的AI轉型需求尚未完全激活爆發，這就像冰山還未浮出海面的90%，行業AI將是萬億級別的超級市場機遇。

但遺憾的是，儘管AI的熱度持續不減，AI的創業激情澎湃，AI的算法突飛猛進，AI的應用層出不窮，但AI真正在行業落地的進度卻並不快。

誰能率先幫助客戶打開通向AI的路徑，誰就在未來AI市場的爭奪中占據先機。

這就是為什麼華為會將AI戰略作為貫穿整個HC 2018的主線的原因。

因為「全棧」意味著華為能夠基於AI的全鏈條能力對客戶進行使能，客觀的說，對於AI這樣還沒有形成標準的新技術來說，採用多家供應商的技術風險顯然要比選擇一家公司提供的一站式方案大得多。

實際上，華為對全棧AI解決方案的布局早就做出了鋪墊。

一年前的HC大會上，華為發布了面向企業、政府的人工智慧服務平台華為雲EI。

在今年4月，華為又發布了面向智能終端的人工智慧引擎HiAI，並在年初的分析師大會上對AI戰略做出了預告。

很明顯，無論是華為雲EI還是HiAI都為華為發布全棧全場景的解決方案埋下了伏筆。

如徐直軍所說，「今天，我們發布的全棧全場景解決方案是對華為雲EI和HiAI的強有力支撐。

基於這個解決方案,華為雲EI能為企業、政府提供全棧人工智慧解決方案，而HiAI能為智能終端提供全棧解決方案」

「全棧」能力，更利於華為提供普惠的AI

在2018年，在雲計算的世界裡「全棧」成為了一個熱詞。

「全棧」之所以變得如此「時髦」，因為它代表了一種能力和一種視角和一種全場景的理解。

首先，「全棧」能力，就象是一艘航空母艦，企業可以在這艘航母上找到所需的所有服務，而不在局限於硬體、軟體、算法和數據，它可以將技術化為無形，讓AI真正意義上成為服務。

其次，所謂的「全棧」視角是一種全面的技術視角。

包括了晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

比如，華為本次發布的Ascend（昇騰）系列晶片包含Ascend 910(華為昇騰910)和Ascend 310(華為昇騰310)兩款晶片，能夠大大加速AI在各行業的切實應用，也標誌著華為的AI解決方案在底層晶片級實現了業界領先。

最後，全場景是包括公有雲、私有雲、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等全場景的部署環境。

華為的全棧全場景AI解決方案包括了：晶片算子庫和高度自動化算子開發工具——CANN；支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架——MindSpore；以及提供全流程服務（ModelArts）,分層API和預集成方案的應用使能等等。

那麼，從客戶的角度來看，今天的科技公司和網際網路公司已經將人工智慧當作未來的戰略，但AI的能力在現階段依然是大公司的專利，只有讓百行百業都能獲得AI的能力，才能構建起完整的智能世界。

這就是華為之所以不斷強調普惠AI的原因。

有沒有發現，在華為之前，整個全球科技界都沒有能夠在能力、視角或是全場景上提供全面解決方案的公司。

事實上，這就是華為為了踐行普惠AI必然要邁出的一步。

成為AI基礎設施的提供者，成為普惠AI的使能者，成為智能世界的締造者，華為要跑出獨一無二的速度，就必須打通完整的產業鏈，自己控制自己的節奏，掌握自己的命運。

華為一直是客戶的華為，當各種不同的客戶表現出在AI不同層面需求時，華為就必須要變成無所不能的那個華為。

以華為發布的Ascend系列晶片為例，它就是基於統一架構的全場景覆蓋能力，將大大便利AI應用在不同場景的部署、遷移、協同。

擁有「全棧」的AI能力，華為顯然更能夠為整個社會帶來AI的普惠。

自成體系的AI發展戰略

徐直軍坦言，今天在全球AI的行業中，同時存在著「輝煌」與「冷靜」。

所謂「輝煌」是指AI產業的蓬勃的發展速度，2017年發表的機器學習論文數是2萬篇；全球有超過22個國家發布了AI計劃；2017年新誕生了1100多家AIstartup公司；2017年與AI相關的兼并收購金額達到240億美元；2017年與AI相關的VC投資達140億美元。

可遺憾的是，在「輝煌」背後，有另外一組數字則滲透著「冷靜」：只有4% 的企業已經投資或部署了AI；只有約2%零售商已經投資或部署了AI；只有約5% 部署的智慧城市中正在使用AI；2017年只有約10%的智慧型手機內置了AI；全球AI人才的供需比僅有1%。

這種落差既讓人感到無奈，又令人感到興奮。

所以，徐直軍表示，「開創未來，我們要從技術、人才、產業這三個方面進行主動的變革。

」並由此提出了十個有關人工智慧技術、人才和產業的重要變革方向。

正是基於對這十個發展方向的研究，華為進一步制定了AI發展戰略。

第一，投資基礎研究：在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效（更少的數據需求）、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。

第二，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。

第三，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。

第四，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。

第五，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。

而且最核心的就是打造全棧方案，某種程度上，投資基礎研究是為了打造全棧解決方案提供的技術保障，解決方案增強和內部效率提升本質上也是以華為自身為試驗田，推動全棧技術能力的疊代和升級。

最後是開放的生態和人才培養體系，在更高的層面上釋放了華為對全棧AI的理解，並為智能世界的達成奠定了基礎。