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華為正在步步推進AI的佈局，謀劃著一盤大棋。
來源/CV智識 張雪
編輯/ jenny
近日，當華為創始人任正非面被問及“隨著摩爾定律趨近極限，華為要研究的下一個前沿領域是什麼？”時，
他的回答簡單幹脆：“人工智能。”甚至於在任正非看來，5G本身的價值就是為人工智能服務的。
此前，在華為2019開發者大會上，華為消費者業務CEO、華為技術有限公司常務董事餘承東也稱，AI全場景智能時代正在到來。
兩三年前，人們對人工智能的關注還僅僅是阿爾法狗擊敗了人類世界最頂尖的棋手。而現在，喧囂退去，人工智能市場巨頭的身影也在資本泡沫裡逐漸變清晰。這其中，除了幾家互聯網大廠外，華為也在步步推進AI的佈局，並憑藉其在多方面的積累，謀劃著一盤大棋。
01 逐漸清晰的華為AI版圖
在2019年全聯接大會上華為又發佈Atlas系列產品，完成了在一年內對AI戰略的迅速落地。
而早在2018年全聯接大會上，華為首次公開對外發布了AI戰略以及全棧全場景AI解決方案。
所謂“全棧”指的是技術功能視角，包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案；“全場景”指的是包括公有云、私有云、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。
華為是業界第一家提出做全棧和全場景AI解決方案的公司，這也意味著在AI時代，華為決定要“通吃”AI產業鏈。
華為如此高調地發佈AI戰略，外界曾一度理解成華為向AI領域進行戰略轉型，但華為卻把AI理解成通用的技術工具，疊加在公司既有的業務上，賦能原有業務以提升效率降低成本。
“在華為內部，最討厭的兩個字就是’轉型’，所以我們所有的文字上我們從來沒有說過這兩個字。什麼是轉型，轉是從原來的轉到另外一個，華為沒有這樣做。所以華為沒有轉型！只是在前進！”華為副董事長、輪值董事長徐直軍稱，首先把人工智能定位為是通用的技術，它可以應用到所有地方。
徐直軍稱，AI對華為有三個方面價值，一個是開創新機會，比如基於AI加速模塊，加速卡，AI服務器，AI-MDC（Mobile-DC）等，包括AI雲服務也能因此更快發展。
第二，用AI增強現有業務，所有產品、解決方案和服務的競爭力，使得華為在市場競爭中保持領先，更好面向未來。這一點上華為手機已經享受到了價值。
第三，用於內部改進管理，提升效率，這樣更好來提升組織能力和競爭力，更好面對未來挑戰。
關於AI佈局，華為採用“兩條腿”走路的方式，同時推進軟硬件層面進度，並將兩者融合。
一方面，昇騰芯片是 AI 產品拓展的主線。華為還將其成功與鯤鵬、麒麟等芯片產品配合或搭載，進一步打造出泰山服務器、Atlas AI 計算平臺、Mate 手機終端和 MDC 智能駕駛平臺等集成化硬件產品。
另一方面，華為雲是 AI 業務的重要依託。針對昇騰芯片的達芬奇架構特點，華為推出了 MindSporeAI 開發框架，並在此基礎上構建了 ModelArts、HiLens、HiAI 三款面向雲和端的 AI 平臺，進一步拓展了涵蓋交通、醫療、製造等多個應用場景的 EI 企業智能解決方案。
按照華為的理解，未來AI將無處不在，每個行業、每個組織、每個家庭、每個人都將享受到AI的價值，實現“普惠AI”。
而現在，基於自身現有的業務架構，從B端到C端，華為已經在原有的業務上搭載AI，通過合作伙伴構建起生態。
02 華為AI底座
自研達芬奇架構
如果說算力的進步是當下AI發展的主要驅動因素，那麼算力的稀缺和昂貴正成為AI全面發展的核心制約因素。
《昇騰AI處理器架構與編程——深入理解CANN技術原理及應用》中寫道，以現有的算力水平，訓練某些複雜模型往往需要數天甚至數月的時間，而一次成功的發現與創新往往需要多次反覆迭代，這種算力水平嚴重製約了理論的創新和應用的落地。
因此，AI算力必須要在處理器架構上尋求突破，要用新的AI處理器架構來匹配算力的增速。
華為預計，5年之後AI計算所消耗的算力將佔到全社會算力消耗總量的80%以上，全球計算產業將進入新的智能時代。而Gartner的預測顯示，到2023年，全球計算產業的規模將超過2萬億美元。
為了實現普惠AI，也為了提供充足的AI算力，華為圖靈團隊自2017年初開始探索新的AI處理器體系結構，並創建了達芬奇架構AI處理器，這是華為試水AI的第一步也是關鍵一步。
徐直軍稱：“為什麼要構建新的架構來支持我們人工智能芯片，這是基於我們對人工智能理解和我們瞭解的人工智能需求自然產生出來的。我們需要是雲到邊緣、到端、還有不同物聯網終端，全場景支持人工智能，因此必須要開創一個新的架構，而且這個架構要在技術上行得通，可實現。”
據瞭解，達芬奇架構，鎖定 AI 算子級別優化。針對 AI 計算場景，達芬奇架構具備高算力、高能效、靈活可裁剪的特性。
“達芬奇架構可大可小，從穿戴設備一直到雲，可以全場景覆蓋；也就是說，在端、邊緣、雲都可以訓練和推理，還可以進行相互協同，這是現在其他的計算框架所做不到的。” 徐直軍在此前的媒體採訪中表示。
華為首席架構師黨文栓解釋：“我們已經有多年芯片設計經驗，比較而言，雖然人工智能芯片有這麼多要求，坦率講人工智能，特別是目前神經網絡芯片所面臨的工程領域的挑戰，也是多年來華為一直在致力於解決的問題，所以這個時候推出芯片其實是一個很自然的行為。總的來講，這是我們現有業務的自然延伸。”
03 AI 業務根基
昇騰芯片
“AI芯片是人工智能的核心，未來各巨頭在人工智能領域的爭奪，也就是AI芯片的爭奪。” 移動互聯網資深人士陳劍鋒如此說道。
2018 年 10 月 10 日，華為正式發佈了昇騰 310 和昇騰 910 兩款 AI 芯片，並作為了華為全面進軍AI業務的第一槍。
“AI芯片可以分兩個範疇，一是訓練，一是推理。”半導體技術專家表示。而昇騰 310 定位於邊緣側及端側 AI 芯片，著重 AI 推理能力。昇騰 910 定位於雲端 AI 芯片，著重 AI 訓練能力。
目前，華為已經把“昇騰910”用於實際AI訓練任務。而且昇騰 910 的性能指標已在一定程度上超過了谷歌和英偉達推出的主流 AI 芯片。同時昇騰 310+910，在雲端兩極體系已然成型。
在發佈昇騰 910 芯片時，華為方面表示未來還計劃推出昇騰 610，主要面向自動駕駛場景。同時，昇騰 920、昇騰 320 也將在 2021 年後逐步推出。
徐直軍在介紹昇騰芯片商業模式時曾經指出，“我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。”
與全球市場中的各類AI芯片做法相同，華為也是以板卡、服務器或雲服務的方式將芯片提供給客戶和合作夥伴的。
華為公司智能計算產品線相關負責人介紹說：“華為昇騰系列AI處理器將搭載於Atlas系列AI產品和雲服務上，並隨之推向市場。”
值得一提的是，華為鯤鵬與昇騰有著密切聯繫。鯤鵬主要包括服務器和 PC 機芯片，它能夠完美搭配昇騰芯片，進行雙引擎驅動智能計算。
在大規模數據中心中，服務器成本佔比持續提升。根據華為雲數據中心統計，服務器成本佔比已超過 60%。預計到 2025 年，AI 算力將會佔據數據中心算力的 80%以上。
而鯤鵬不僅僅是一款單一的芯片，更通過集成硬件進行了大量的產品拓展。
04 Atlas系列產品矩陣
在全聯接2019大會，華為首次發佈計算戰略，並推出了基於鯤鵬芯片和昇騰芯片的一系列產品。包括目前全球最快AI訓練集群Atlas900。
業內人士分析稱，這些產品集中在底層計算上，可以看出，華為的AI能力輸出已經聚焦到了AI算力層面。
據介紹，Atlas 900 AI集群主要為大型數據集神經網絡訓練提供超強算力，可廣泛應用於科學研究與商業創新。
整體來看，華為效仿谷歌等公司的思路，並不將昇騰芯片作為一款獨立的產品，而是集成板卡銷售一體化產品。
目前，華為已推出一些系列 Atlas 人工智能計算平臺產品，應用領域遍及雲側至端側全棧。Atlas 人工智能計算平臺產品包括：定位於大規模問題 AI 訓練集群服務器——Atlas 900 訓練集群，深度學習系統Atlas 800，智能小站Atlas 500，AI 加速卡Atlas 300，AI 加速模塊Atlas 200以及AI 開發者套件Atlas 200 DK 。
值得關注的是，華為AI戰略發佈以來，基於昇騰310 AI處理器的Atlas和MDC產品已經實現了全面商用。
具體來看，MDC和國內外主流車廠在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景進行了合作；Atlas系列板卡、服務器在智慧交通、智慧電力等行業落地了AI行業解決方案。
ModelArts全流程模型生產，日均訓練作業任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業佔85%，語音類作業佔10%，機器學習5%。
不過對於華為的AI業務能力網上也有一些質疑的聲音。
知乎網友@看看錶示，現在在AI上能賺錢的估計只有華為和英偉達，前者靠AI加成賣手機賺錢，後者靠各種研究機構跑模型賺錢。
知乎網友@冰凝也表示，不是在手機上加塊運算卡就能叫AI芯片，越是硬件方面的問題越是硬實力的差距，華為，做通訊可以，但是在計算芯片上的實力並不高。
05 手機 AI 戰場先鋒戰士
麒麟
對於普通大眾來說，麒麟芯片應該是華為芯片系列中最為熟知的。麒麟芯片由華為海思自主研製，已經歷了超過 12 代產品迭代。
餘承東曾在公開場合表示，移動AI概念是華為提出的，華為首先提出了AI處理器。
麒麟芯片的前身是 2012 年推出的華為手機芯片 K3V2。通過兩年的技術完善，第一款正式的麒麟芯片產品麒麟 910 於 2014 年初推出。
其後，麒麟芯片針對高端應用和低端應用手機產品分別推出了一系列產品，大幅提高了各方面性能。
至麒麟 970，AI 技術已成為麒麟芯片標配，首次在移動芯片中搭載了人工智能移動計算平臺，採用了HiAI移動計算架構，並持續迭代至今。麒麟芯片的最新產品是麒麟 990，其首款 7nm EUV 工藝芯片，進一步強化了 AI功能。
據瞭解，麒麟芯片的 AI 功能最早從寒武紀獲得技術支持。通過IP 核授權方式，麒麟 970 和麒麟 980 分別搭載了採用寒武紀 1A 和寒武紀 1H 兩款架構設計的 NPU。
自麒麟 810 芯片起，麒麟芯片開始搭載基於自研達芬奇架構的 NPU。
最新的麒麟 990 搭載了 NPU 大核+NPU 微核架構設計，相比業界其他 AI 芯片性能，在主力網絡模型、多模式調校，浮點性能和硬件算力等多個維度上的測評中，麒麟 990 5G 綜合表現業界最佳，與此同時，麒麟 810 也展現出強勁的 AI 能力。
華為在麒麟 810、麒麟 990 兩款芯片的轉變說明了華為已打通手機 AI 芯片的底層技術，同時華為的昇騰架構也將逐步由服務器等雲側高性能計算場景逐步向端側終端設備拓展。
作為麒麟990的載體，華為MATE30 上新發布的AI功能刷新了人們的現有認知。
傳統的智能手機都需要手觸屏來操作系統，包括點開 APP，拍照，截屏等功能均需要觸屏的支持，而MATE30可以讓使用者在沒有觸碰屏幕的情形下，就直接操作系統。例如，利用雙手握拳，達到截屏的效果。
另外，傳統智能手機在使用期間，屏幕上的圖片或者視頻會跟隨用戶姿勢轉變方向。Mate30 可以智能跟蹤眼睛視角，以最適合觀賞的角度來呈現，從而解放用戶雙手。
06 雲+端的 AI 開發平臺
在發佈昇騰系列 AI 芯片的同時，華為同樣發佈了配套昇騰芯片的 AI 開發框架 MindSpore，打通了全場景開發途徑，從而使華為成為繼谷歌、Facebook 後另一家擁有自有 AI 開發框架的科技巨頭。
MindSpore 大幅降低用戶在處理大規模問題時所遇到的技術門檻。
同時，華為在此基礎上構建了 ModelArts、HiLens、HiAI 三款面向雲和端的 AI 平臺。
首先，ModelArts是面向開發者開發AI 應用的一站式開發平臺，加快了AI落地。
其次，HiLens定位於視覺的 AI 開發平臺 ，提供了五大應用場景，分別是 AI 技能開發、園區場景、家庭場景、車載場景、商超場景，已基本覆蓋了主流的 AI 視覺類相關需求。
最後，HiAI是華為推出的針對麒麟芯片，面向以手機為主的終端領域的端側 AI 的輕量級平臺。
如今HiAI 已完成兩代產品迭代，HiAI 1.0 於 2017 年發佈，並在搭載麒麟 970 的華為手機 P20 系列上首發兼容；HiAI 2.0 於 2018 年末發佈，用於匹配麒麟 980，同時增添了一系列新功能。
目前，HiAI 已公開的商業落地項目達 11 項，其中包含蘇寧、快手、WPS 等大型企業。
07 One more thing
9月23日，華為全資子公司哈勃科技投資有限公司（下稱哈勃科技）已於近日完成了對語義理解企業深思考人工智能機器人科技有限公司的投資，認繳了深思考3.67%的註冊資本。
在華為公開投資事件表中，自2006年以來華為僅有過14次較大規模的投資，且主要集中在物聯網、芯片、雲存儲等關鍵技術領域。
哈勃科技成立後，先後投資了兩家半導體企業，而此次對深思考的投資則成了華為在人工智能領域投資的“處女秀”。
細究之後便可發現，華為的AI戰略包括投資基礎研究，主要是在計算視覺、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。
可見，華為投資人工智能企業，只是其AI大棋中的一步，也是新嘗試的開始。
在AI計算上，華為正在猛攻。
在任正非看來，華為要建設支撐人工智能的平臺，要做未來AI世界中的水和電。
時隔一年，3W產業媒體中心重磅啟動「2019ToB行業影響力價值榜單」系列評選。
此次榜單評選將聚焦ToB領域，對雲計算、大數據、安全服務等數十個細分領域進行全面梳理，分別從企業綜合實力、產品應用價值、企業創新力、行業影響力四個維度評選出相應榜單。
旨在尋找和發現，在ToB領域持續創新、創造增量、深具潛力的卓越企業和領軍者。
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