據The Information爆料，華為內部已經制定了代號“達芬奇”（Project Da Vinci）的項目，也被一些華為高管稱為“D計劃”。
“D計劃”包括為大數據中心開發AI微電路，能夠支持雲中語音和圖像識別應用。
目前，華為智能手機等產品中也添加了AI功能。如果說“D計劃”是華為全面擁抱AI的第一關，那麼華為已經在移動端上進行了小型實驗。
達芬奇計劃：將AI添加到一切產品和服務中
The Information報道，每個月，華為公司高管都會與同事們一起討論，如何將人工智能引入公司一切產品和服務中，包括電信基站和雲數據中心、智能手機和監控攝像頭等設備。
華為通過“安全城市”業務幫助地方政府收集和分析監控攝像機的數據。華為曾表示，它在歐洲、拉美、非洲和亞洲的90多個國家提供了部分這類解決方案。
華為已經生產了連接的監控攝像機，可以捕獲圖像並將其發送到遠程數據中心。未來，大數據的蒐集將由智能微電路驅動，可以分析大量信息，並做出智能的決策。
例如，這個由AI驅動的監控系統可以自動識別交通事故、盜竊事件和街頭鬥毆，並向警方發出警報。據一名在“平安城市”業務部門工作的員工爆料，除了提供設備和雲計算平臺外，華為還可能為攝像機開發自己的計算機視覺算法。
華為表示，正計劃將更多的AI能力引入全球電信網絡，華為的運營商客戶正在升級基礎設施，為即將推出的更快的5G網絡做準備。華為不斷開發新的硬件和軟件，利用電信基站創建更智能、支持AI的網絡，這些基站可以自行檢測和修復問題，同時通過預測無線數據流量的波動，自動調整其運營。
此外，華為的雲計算業務規模雖小，但發展迅速。
華為雲業務為企業客戶提供服務器和其他數據中心設備，也可以從華為新的AI技術（包括微電路）中獲益。這給英偉達帶來了挑戰。就在兩年前，華為高管之一郭平表示，公司每年至少拿出10億美元的研發預算，用於與數據中心相關的投入。
知情人士表示，華為執行領導為徐直軍，負責監督華為公司的AI戰略和研發。在華為總部設在深圳的月度會議上，負責研發的高管們通常會討論他們與AI相關的具體工作，並報告各自的進展情況。
“使用人工智能使我們的產品和解決方案更具競爭力是我的重中之重，”徐直軍在4月份深圳舉行的公司行業分析師會議上說。
華為內部人員拒絕對達芬奇計劃發表任何評論。
研發數據中心AI微電路，挑戰英偉達
目前，達芬奇計劃還從未被公開披露，鑑於華為在全球無線運營商中具有的廣泛影響力和產品及服務，“達芬奇”項目的影響潛力將是巨大的。
它首先可能對英偉達構成挑戰。
開發AI微電路是“達芬奇”項目的關鍵組成部分。華為一位知情人士表示，華為半導體部門海思（HiSilicon）自己的AI微電路，用於數據中心的服務器。華為經理表示，雖然華為目前仍然使用英偉達的微電路來增加AI功能，但華為希望逐步減少對美國公司的依賴。
這位經理表示，當華為為客戶建立網絡和數據中心時，“如果我們也能提供人工智能，那將是一個差異化因素。”
不過，創建英偉達的替代品將是一場艱苦的戰鬥。 這家美國公司在加速深度學習算法微電路的市場上享有幾乎壟斷的地位。許多公司都嚴重依賴英偉達將AI帶入自己的產品中。
在微電路產業，行業實力前20%的企業拿走了80%的利潤。
包括華為在內，很多中國公司搶佔市場的方式是提供低價產品，佔據低端市場，積累資本，然後再逐漸往上爬升。但是，這樣的方法在微電路行業行不通，因為大家都會購買技術最好的產品。而過去幾十年來，在摩爾定律的推動下，技術最好的產品更新換代的速度也是飛快的。
如果製作出一款技術或者性能沒有那麼好的微電路，就佔據不了市場，自然也無法迭代。
“英偉達佔據主導地位，不僅因為它的微電路，還因為它們在軟件框架和工具領域佔據主導地位 。”依圖科技的人工智能研究員吳雙說：“現在英偉達的市場地位相當不錯。”依圖是一家總部位於上海的圖像識別創業公司，已經籌集了超過2億美元的資金。
不過，華為擁有龐大的研發資源，在開拓新業務方面也保持著良好的記錄。這家公司已經超越了許多全球電信設備和智能手機的競爭對手，最初是提供更便宜的替代品，後來加強技術在價值鏈上攀升。
在華為的18萬名員工中，有超過8萬人參與研發。華為在中國，美國，加拿大，德國，瑞典，俄羅斯和印度都設有研究中心。去年，華為在研發上花費了130多億美元。
歐盟最新發布的《2017歐盟產業研發投入排行榜》，華為的科研投入在全球排在第六位。
光榮的業績與略顯尷尬的美國境遇
儘管取代英偉達的可能性不大。華為曾在幾乎所有的華為手機中使用高通的微電路。然而，在過去的七年中，它通過開發自己的移動微電路，同時積累了越來越多與無線技術相關的重要專利，將自己變成了高通的一個強勁的競爭對手。華為去年發佈的旗艦智能手機，就搭載了自己的微電路組，其中具備AI能力。
為數據中心開發新的AI微電路是一項艱苦的戰役，跟英偉達一樣，除了單純造芯之外，更重要的是構建龐大的軟硬件和開發者生態系統，目前華為在消費者端已經開始走出第一步去“練兵”。
HiAI包括“芯-端-雲”三層，微電路層包括NPU的加速、豐富的算子和微電路級的安全保護；端層包括端側的全場景用戶感知和交互體驗，賦予APP更強大的人工智能的能力。雲層則是通過華為移動服務（HMS）、AppGallery等滿足消費者個性化的使用。
這是華為以NPU為基礎，在移動端構建生態圈的一次嘗試，現在這個生態圈上已經聚集了45萬開發者，可以看做是微型的“達芬奇項目”。
在美國，華為推廣人工智能技術的雄心可能面臨著最大的阻力。2012年，美國眾議院情報委員會發布了一份報告，指責華為和中興可能對美國構成國家安全威脅。其結果導致華為的電信部門實際上被禁止進入美國。
華為的手機業務在今年早些時候也遇到了類似的障礙。華為和（AT&T）達成協議在美國銷售華為智能手機，但由於立法者的反對，該協議在最後時刻破裂。
數據中心之爭仍在初期，最終鹿死誰手？
今年，“中興事件”給國內企業敲響了警鐘，華為的造芯計劃在這個時間節點顯得愈發必要，也成為整個中國產業發展的關鍵。
市場觀察家The Linley Group的首席分析師Linley Gwennap在Linley處理器大會發表專題演講之前接受《EE Times》的訪問時表示，目前微電路產業競爭態勢顯示機器學習微電路的許多舉動正開始轉向低功耗的客戶端，然而，
在高性能的數據中心微電路之間，競爭仍處於初期階段。Gwennap說：“Arm已經主宰了CPU的IP領域，也接管了GPU，但AI引擎為核心微電路創造了一個全新的市場，讓其他公司也能取得一個好的開始。”Gwennap表示，目前根據其統計數據顯示，有多達40家公司都在設計客制的AI微電路，其中許多都鎖定了數據中心應用。但在這個領域，英偉達的Volta GPU目前地位穩固，併成為亞馬遜等巨頭所選擇的訓練引擎。
英特爾旗下的Nervana最近明確表示，要到2019年才會投產微電路。深度學習新創公司Graphcore聲稱將在今年稍晚發佈新微電路，而比特幣ASIC製造商比特大陸則在去年底宣佈研發用於數據中心的AI微電路的計劃。
最終，能在這場仍算是新戰場中獲勝的微電路將是集性能、功耗和微電路尺寸等優勢於一的最佳組合。
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