華為面向未來智慧戰略全發布

摘要：積極面向未來智慧產品，勇於創新，率先應用前沿技術突破，如人工智慧、AR、5G等。持續為消費者打造良好的全場景智能生活體驗，逐步構建引領未來的核心競爭力。

華為作為中國最具研發實力的公司，其戰略眼光往往可以作為科技行業發展的一個風向標!筆者從剛剛發布的華為面向未來智慧戰略白皮書中，摘取重點核心內容回饋大家，希望大家能夠從中感受到未來科技的脈搏!

戰略目標：

積極面向未來智慧產品，勇於創新，率先應用前沿技術突破，如人工智慧、AR、5G等。持續為消費者打造良好的全場景智能生活體驗，逐步構建引領未來的核心競爭力。

整體布局：

華為看到未來爆髮式變革的機遇，並擁抱機會和轉型，下一個時代，華為將以滿足人的需求為核心，做人性與科技結合的產品。

華為目前部署了端、聯接、雲、芯四個方面的能力來構建智慧手機。它們分別對應人的身體、語言、智慧和心臟的機能，通過實現類似人類的行為方式來與人類溝通、產生交互，最終服務於人類。

在端側，我們通過計算機視覺、海量感測器、AI、VR/AR等技術全面複製人類感知現實世界的能力;

在聯接側，通過更自然的交互方式，在人、家庭、車輛、辦公這些主要的活動場景下，打通人們與現實世界的交流障礙;

在雲側，基於大數據和機器深度學習，實現以用戶為中心的輔助決策，以及跨平台一致體驗的遷移;

在芯側，華為希望基於差異化的麒麟晶元技術、通信技術和先進工藝，加速深度學習的演算法，支持異構計算 ，同時保護用戶的核心數據。

研發布局：加強投入，攜手全球夥伴，加速智慧終端時代的變革

華為公司每年至少投入銷售收入的10%用於研發，其中華為的諾亞方舟實驗室成立約4年，圍繞人工智慧和數據挖掘技術研究，抓住大數據時代歷史機遇;

2016年10月，華為諾亞方舟實驗室和加州大學伯克利分校展開人工智慧基礎研究的戰略合作，華為將資助伯克利100萬美元初始資金，重點聚焦深度學習、強化學習、機器學習基礎理論、自然語言處理、計算機視覺等人工智慧熱點課題的研究。

生態布局：

在智慧手機、智能車載、運動健康、智能家居、VR/AR/AI的智能生活場景中，華為已經實現了全聯接技術的布局，並與供應鏈上下游共享合作的發展理念，促進全面自由地溝通分享與思想交流，推動科技、產業及人類互動方式持續演進，構建更美好的全聯接世界。

已經有第三方廠家開始接入華為的全聯接方案，像智能車載里已經與奧迪等汽車廠商合作，照明領域的巨頭歐普接入智能家居的HiLink協議。同時，華為正在與電信運營商合作，通過智能感知學習增加用戶粘性並優化網路體驗。

目標：藉助人工智慧與VR/AR 致力智能終端體驗再突破

面對未來人工智慧的必然趨勢，華為消費者業務將依靠自身的「端、雲、芯」協同優勢，積極布局未來智慧產品和為消費者構建完美的全場景智能生活體驗。

基於全場景的智能生活布局：華為面向消費者打造智能手機、智能穿戴、VR及AR等各種移動終端設備，匯聚海量感測器，無縫覆蓋各種生活場景，滿足未來全場智能生活體驗;

打造以消費者為核心的雲服務體系：以領先業界的雲技術支撐智能終端布局，依靠消費者雲服務不斷提升當前智能手機用戶的應用體驗。未來將深入部署雲戰略，基於大數據及機器深度學習等技術，實現以用戶為中心的輔助決策;

以優化本地用戶體驗為導向的差異化晶元優勢：華為依靠自主研發智能手機晶元為其帶來差異化的競爭優勢，華為智能手機晶元技術厚積薄發，不僅具備先進的製程工藝技術，更融合深度學習演算法、異構計算，安全保護等領先科技，為終端用戶帶來便捷可靠的應用體驗。

人工智慧：帶來終端全新的信息管理架構，實現主動認知

AI技術激發智慧終端潛力，具備主動感知能力的終端設備由工具進化為個人「分身」。華為消費者業務面向未來智慧產品積極創新，在人工智慧領域全面布局感知智能、認知智能、計算智能，實現軟硬協同、端雲協同的人工智慧系統。

面向消費者，華為積極部署三大引擎，構建跨終端智能化平台;

情景智能引擎，智能識別不同的應用場景，提供有針對性的服務支持;

搜索推薦引擎，具備智能搜索能力，幫助用戶在海量數據時代實現信息精準定位;

智能助理引擎，智能手機輔助用戶完成更多操作。

領先的VR/AR布局，引領未來圖像時代

從模擬信號技術支撐的「語音通訊時代」到移動互聯網普及的「數據通訊時代」，互聯通訊正在逐步邁向一個以圖像技術為核心的全新圖像時代，在圖像時代里，機器不再與人進行交互，而具備直接感知世界的能力，圖像成為機器感知世界的主要方式。華為搶先布局圖像時代，在圖像領域展開深度探索，將憑藉軟硬體一體化布局及關鍵技術突破，在圖像時代到來之前搶佔先機。

深度學習技術，集合領先業界的晶元技術及深度學習演算法，華為智能終端設備將具備深度學習能力，在圖像時代中展現優勢;

計算機感知技術，彙集人工智慧技術的智慧終端設備將具備感知能力，不僅可以識別語言，進行語義分析，更具備圖像感知能力;

感測器演算法，領先的演算法令海量感測器發揮最大效用，連同大數據等技術，為未來VR、AR、智能穿戴等應用提供基礎支持;

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！