華為發布AI發展戰略和全場景全棧AI解決方案 力推普惠AI

10月10日，第三屆華為全聯接大會（HUAWEI CONNECT 2018）在上海世博展覽館和世博中心隆重開幕。華為輪值董事長徐直軍在大會上發表主題演講，系統闡述了華為的AI發展戰略，以及發布了華為全棧全場景AI解決方案，其中包括全球首個覆蓋全場景人工智慧的Ascend（昇騰）系列IP和晶元。

徐直軍指出，華為的AI發展戰略包括五個方面：投資基礎研究，打造全棧方案，投資開放生態及人才培養，解決方案增強，內部效率提升。每一方面的大致內容如下：

· 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

· 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

· 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

· 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

· 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

基於以上戰略，徐直軍發布了華為的AI解決方案：全場景、全棧AI解決方案。總體來說，全場景指包括公有雲、私有雲、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。全棧是技術功能視角，是指包括晶元、晶元使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

具體看，華為的AI全棧方案包括：

· Ascend：基於統一、可擴展架構的系列化AI IP 和 晶元，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。包括今天發布的華為昇騰910（Ascend 910），是目前全球已發布的單晶元計算密度最大的AI晶元，還有Ascend 310，是目前面向邊緣計算場景最強算力的AI SoC。

· CANN：晶元運算元庫和高度自動化運算元開發工具

· MindSpore，支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架

· 應用使能：提供全流程服務（ModelArts）,分層API和預集成方案

值得注意的是，這次雖然是華為首次公布AI戰略，但該公司在AI領域的布局和發展由來已久。極客網了解到，早在2012年6月，華為諾亞方舟就正式投入AI基礎研究、演算法研究。今年4月，華為發布了面向智能終端的人工智慧引擎HiAI；而在那之前，其率先於手機終端發起的AI變革已經席捲全行業。而在更早的2017年9月，華為發布了面向企業、政府的人工智慧服務平台華為雲EI。這也是一個經歷內部「錘鍊」之後的面向企業及組織的AI平台。

徐直軍表示，此次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；HiAI能為智能終端提供全棧解決方案，且HiAI service是基於華為雲EI部署的。

當然，極客網現場發現，華為此次發布的AI戰略及全棧全場景解決方案不僅僅是對華為雲EI和HiAI的支撐，更突出了針對開發者和生態、人才的打造及培養的一整套完善體系。總體來說，華為人工智慧的發展戰略，是以持續投資基礎研究和AI人才培養，打造全棧全場景AI解決方案和開放全球生態為基礎。具體來看：

· 面向華為內部，持續探索支持內部管理優化和效率提升

· 面向電信運營商，通過SoftCOM AI 促進運維效率提升

· 面向消費者，通過HiAI，讓終端從智能走向智慧

· 面向企業和政府，通過華為雲EI公有雲服務和FusionMind私有雲方案為所有組織提供充裕經濟的算力並使能其用好AI

· 同時也面向全社會開放提供AI加速卡和AI伺服器、一體機等產品

這意味著，華為AI將不僅僅是to C或to B，也將重視to D（Developer，開發者）。這一思維更接近互聯網公司的邏輯——集結廣大開發者/程序員的智慧去改變世界。

熟悉AI應用開發過程的都知道，一個AI應用的開發一般包括獲取數據、建立模型、訓練、推理、部署等幾個步驟。全棧的解決方案要求平台方在庫、框架、工具、平台等不同層級都要有布局。

從上面華為的AI全場景全棧解決方案來看，華為從「賬面上」已然覆蓋了從訓練到推理、從數據中心到邊緣，這有助於開發人員能夠使用最佳的平台和最有效的方式解決問題。當然，這僅僅是一個開始，如今程序員也面臨多平台的選擇，最終華為AI平台能否打動他們，還得看具體的服務及體驗。

徐直軍對此信心十足，他指出，「我們提出的全場景意味著華為有能力實現智能無所不及，構建萬物互聯的智能世界。全棧意味著華為有能力為AI應用開發者提供強大的算力和應用開發平台；有能力提供大家用得起，用得好，用的放心的AI，實現普惠AI。」

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