華為雲端AI戰略揭秘，普惠AI讓技術走下神壇

機器之心原創

作者：李澤南

今年 7 月，海外媒體 The Information 曝光了華為神秘的「達芬奇計劃」，其中包括人工智慧應用和 AI 雲端晶元。華為的 AI 戰略會是怎樣的？對於現在已經競爭激烈的 AI 市場又會產生怎樣的影響？這一消息引起了人們的議論和猜測。

近日，我們從一名接近華為的消息人士處獲知：華為的「達芬奇計劃」確實存在，並且很可能在 10 月的全聯接大會上發布該計劃的詳情，包括 AI 雲晶元、跨平台深度學習框架的實例都可能出現在下個月舉辦的大會上。看來，華為即將發布的產品非常重磅。

在 2018 中國國際大數據產業博覽會上，華為雲 BU 總裁鄭葉來提出了華為「普惠」AI 概念，為 AI 技術的發展提出了更加實用的發展方向：讓 AI 高而不貴、讓所有企業用戶用得起、用得好、用得放心。這些新產品也將成為華為全新雲端戰略的重要組成部分。

「達芬奇計劃」的重要一步

在這一波 AI 浪潮中，BAT、京東、今日頭條等公司在人工智慧領域都發出了較大聲音：不論是人才投入、技術研究，還是產業應用，它們的行動都廣為所知。而華為的人工智慧研究一直以來都處於較為低調的狀態，以至於每次有關華為 AI 動態的消息放出，都會引起業內極大的關注。

首先，是達芬奇計劃。

據了解，「達芬奇」是華為內部的 AI 項目代號，但並非是最終正式發布的產品或方案名字。該項目是由華為輪值董事長徐直軍帶隊執行。作為華為目前規模最大的新項目，這家公司已在「達芬奇」計划上投入了非常大的精力。

有跡象表明，華為即將推出的解決方案不僅是單純的晶元，而且還將包含面向開發者的開發板、基於公有雲的 AI 加速器服務，以及私有雲伺服器上搭載的硬體能力。所有這些產品都會配以相應的軟體開發工具並同時發布。據稱，屆時發布的產品將非常有「震撼力」。

面向開發者打造全平台深度學習框架

在 AI 雲服務領域，華為並沒有先發優勢。而作為後來者，華為如何能夠在競爭激烈的 AI 領域站穩腳跟？據透露，華為很可能會面向開發者發布全套的人工智慧軟體、硬體開發平台，並在展會上向所有參會者開放。在 AI 晶元之外，深度學習框架將可能成為華為區別於其他 AI 廠商的殺手鐧。

在人工智慧應用的開發過程中，人們經常會遇到不同客戶端移植的問題。開發者需要使用神經網路框架（如 TensorFlow、PyTorch）進行建模，在雲平台中進行訓練。但在實際應用部署中，深度學習模型卻很難利用到谷歌 TPU 等深度學習晶元的加速。

另一方面，人工智慧演算法的訓練、部署和推理需要不同的硬體需求。對於開發者來說，將模型從雲端遷移到手機上，總會面臨大量繁雜的工作。統一的深度學習框架可以讓人們從這些工作中解放出來。基於此，華為的深度學習框架將為廣大 AI 開發者的工作帶來更多便利。

在今年六月的全球夥伴開發者大會上，余承東提出了全面開放華為「芯-端-雲」能力的願景。華為的深度學習框架將佔據其中什麼樣的位置？

如同谷歌、百度等科技公司一樣，我們可以看到，華為正希望通過 AI 戰略聚集更多開發者，並逐漸形成活躍的社區，發力打造以晶元為載體的人工智慧解決方案完整開發者生態。

在未來，華為旗下全系列的產品將有可能具備統一的人工智慧能力，讓人們在做開發時能夠實現一次開發、一次調優、一次部署，大大提升開發效率。

不過，眾所周知，在深度學習的神經網路框架中，谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch 已經成為主流。華為提出的框架要想在開發者社區中佔據一席之地，或許還需要很多努力。

普惠 AI 戰略

在 2018 中國數博會上，華為雲 BU 總裁鄭葉來首次提出了「普惠 AI」概念。華為認為，AI 將在未來成為一種基本生產力，AI 並不是一個簡單的獨立產品，更不是一個封閉系統。在華為看來，AI 技術適用於大部分的經濟活動。基於這種思考，華為提出了讓普通人「用得好、用得起、用得安心」的普惠 AI 概念。

AI 是基礎生產力，這個觀點是華為通過自身的實踐總結出的經驗。AI 技術已深刻地改變了華為的製造、物流和零售過程。

在鄭葉來的介紹中，我們可以得知：在製造方面，華為使用雲邊協調的圖像處理技術和深度學習智能判定，將設備成品率提升到了 99.55%，與此對應的 AOI 檢測員工作量則下降了 48%；在物流方面，AI 使得例外費用下降 30%，裝箱率提升 15%，運作效率提升 10%；在零售方面，AI 使得線下實現智能防衝量，線上實現智能風控，助力 CBG（華為消費者業務）手機銷量幾何智能變革，大大提升了零售安全。

可以看到，華為能夠在近兩年取得高速發展，設備銷售價格越來越有競爭力，經營情況越來越好，除了注重科技研發外，在內部大力應用 AI 技術也是至關重要的因素。

現在，華為希望這些 AI 技術能夠幫助所有企業提高生產效率。

AI 雲晶元：眾星雲集的戰場

作為 AI 雲服務的重要部分，為深度神經網路任務專門加速的雲端晶元，一直被認為是未來晶元領域的重要發展方向。隨著人工智慧技術的發展，各家科技公司都在加緊研發自己的 AI 雲晶元。

谷歌是首個將專用雲晶元大規模應用的公司，其自行研發的張量處理器（Tensor Processing Unit，TPU）於 2016 年 5 月首次面世，今天已發展至第三代，據稱已在服務全球超過 10 億用戶。谷歌稱，TPU 使深度神經網路（DNN）的計算速度提高了 15-30 倍，而其能耗效率比現有類似技術的 CPU 和 GPU 提高了 30-80 倍。

谷歌 TPU

雖然 TPU 是一種專用集成電路，但它適用於神經網路框架 TensorFlow 下的大量程序，驅動了谷歌數據中心的許多重要應用，其中包括圖像識別、翻譯、搜索和遊戲。

2018 年 2 月，谷歌雲 TPU 宣布向外部用戶開放，其價格約為每雲 TPU 每小時 6.50 美元。此舉意味著這種曾支持圍棋程序 AlphaGo 的強大晶元將很快成為各家科技公司開展人工智慧業務的強大資源。

今年 7 月 4 日的百度 Create 開發者大會上，李彥宏也發布了屬於百度的雲端 AI 晶元「崑崙」系列。百度的雲晶元分為兩個型號：訓練晶元崑崙 818-300 和推理晶元 818-100。「崑崙」採用了三星 14nm 工藝，算力可達 260Tops、內存帶寬 512 GB/s；功耗則為 100 瓦特，由幾萬個小核心構成。百度稱，這是中國第一款雲端全功能 AI 晶元，也是目前為止業內設計算力最高的 AI 晶元。

除了常用深度學習演算法等雲端需求，百度的雲晶元還能適配諸如自然語言處理、大規模語音識別、自動駕駛、大規模推薦等具體終端場景的計算需求。

與其他科技巨頭相比，著力發展通信產品的華為在 AI 硬體上首先推出的是移動端晶元。2017 年 9 月，華為發布了世界首款手機 AI 晶元麒麟 970，其中搭載了來自寒武紀的神經網路處理單元 NPU。華為稱，麒麟 970 在機器學習任務上與 CPU 相比，計算速度可提升 25 倍，能耗效率提高 50 倍。華為的多款手機，包括 Mate 10/Pro、榮耀 V10 都搭載了麒麟 970 晶元。

今年 8 月 31 日，華為發布了麒麟 980，成為了全球首款採用 7 納米工藝的手機 AI 晶元，同時也引入了雙核 NPU 設計。新款新品讓手機的 AI 計算能力翻了一倍。

而據消息人士稱，華為 10 月份即將發布的雲端 AI 晶元，性能絕對不會比目前業界已有的其他晶元遜色。

華為在晶元和人工智慧領域有著深厚的積累，目前已經發展了自己的公有雲、產品平台，更有著大量搭載了 AI 晶元的終端設備。未來的雲服務競爭可能會成為人工智慧實力的比拼，華為希望通過 AI 建立自身雲服務的核心優勢。

目前看來，有關「達芬奇計劃」的更多細節會在 10 月的全聯接大會上公布，讓我們拭目以待。

本文為機器之心原創，轉載請聯繫本公眾號獲得授權。

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