“外界一直在傳華為在研發(fā)AI芯片，今天我要告訴大家：這是事實!”華為輪值董事長徐直軍如是說。

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為期三天的2018華為全聯(lián)接大會上，徐直軍用一種別開生面的方式正式公布了華為的人工智能戰(zhàn)略，并在三天的會議中圍繞華為“有什么”、“做什么”、“怎么做”的邏輯全面梳理了華為切入人工智能的思路。

為什么要做人工智能，華為的答案很直接：“AI太重要了”。除了一場以AI為核心的全聯(lián)接大會，華為在2017年底就為人工智能改變了集團的使命愿景。只是相比于互聯(lián)網(wǎng)玩家和創(chuàng)業(yè)者，華為人工智能戰(zhàn)略的出爐似乎晚了一些，卻也不乏謀定而后動的野心。

不同于BAT們的轉(zhuǎn)型計劃，華為有著一套自己的AI方法論。

逆向思維

早在1956年的時候，達特茅斯會議上就提出了“人工智能”的說法，并在此后的60年終引爆了兩輪AI熱。但遺憾的是，社會對人工智能的期望往往超越了ICT產(chǎn)業(yè)的實際水平，以至于2016年AI重新熱起來的時候，仍有人憂慮擔心是否會重復前兩次的悲劇。

這種悲觀情緒并非沒有基礎(chǔ)，距離人們想象中的人工智能仍有很長的路要走，而在人工智能成為全民話題的同事，又暴露出了一起起“造假”事件，乃至有人感嘆：有多少人工，就有多少智能。

徐直軍提出了一個有趣的觀點，“我們應(yīng)充分聚焦人工智能能解決的問題、聚焦其創(chuàng)造價值的領(lǐng)域，而不是把精力花在人工智能不能解決的問題或不能創(chuàng)造價值的領(lǐng)域。因為選擇正確的問題比尋找新奇的方案更重要。”

經(jīng)濟學家們認為，人類發(fā)展到今天離不開通用技術(shù)，而在維基百科給出的26種通用技術(shù)中，人工智能恰恰是其中之一。然而不少人對通用技術(shù)抱有過高的預期，篤定可以在短期內(nèi)迅速提高生產(chǎn)效率，習慣性的忽視了通用技術(shù)普及與生產(chǎn)率增長之間的“滯后效應(yīng)”。

一個直接的例子：1890-1920的30年間，相繼發(fā)明了電動引擎和燈泡，但大多數(shù)人并沒有意識到電力作為通用技術(shù)的價值，畢竟到了上世紀70年代，工廠里的蒸汽動力機器才逐漸被電動引擎存在，電動汽車取代內(nèi)燃機的革命至今還沒有完成。

麻省理工學院的ErikBrynjolfsson教授，嘗試作出下面幾種解釋：

一，通用技術(shù)從發(fā)展到成熟，再到提高國民經(jīng)濟生產(chǎn)率增長，會經(jīng)歷比較長的時間周期;

二，要發(fā)揮通用技術(shù)的潛力，必須依賴與其相關(guān)的創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展，以組合式創(chuàng)新推動生產(chǎn)率的大幅度提升;

三，通用技術(shù)的發(fā)展需要極為耗時的額外創(chuàng)新和投資。

華為選擇在人工智能戰(zhàn)略上不“冒進”，并非沒有道理。大多數(shù)人仍在思考人工智能能否創(chuàng)造價值，亟不可待地尋找新奇的解決方案。如此也決定了行為方式上的不同，其他人先畫一張餅，然后逐漸把餅變成真的。華為的逆向思維考慮的是：當前階段的人工智能技術(shù)能夠解決哪些問題。

見招拆招

華為并不是今天才開始發(fā)力AI。

2017年9月的時候，華為發(fā)布了面向企業(yè)、政府的人工智能服務(wù)平臺華為云EI;在今年4月份，華為又發(fā)布了面向智能終端的人工智能引擎HiAI;Ascend910和310兩款行業(yè)領(lǐng)先的AI芯片，無疑也折射了華為籌謀已久。

這在華為人工智能的發(fā)展節(jié)奏中可以看出端倪，先是面向華為內(nèi)部，持續(xù)探索支持內(nèi)部管理優(yōu)化和效率提升，然后才是電信運營商、消費者、企業(yè)和政府、普惠AI。

華為資深管理顧問黃衛(wèi)偉在與媒體溝通時講述了任正非對人工智能戰(zhàn)略的“內(nèi)訓”：華為AI聚焦內(nèi)部兩個方向，一是產(chǎn)品智能化;二是不斷改進內(nèi)部的管理和效率。華為不做AI大的架構(gòu)規(guī)劃，先單點突破、橫向拉通再建立起產(chǎn)業(yè)的平臺，把平臺開放給客戶甚至競爭對手。

先從內(nèi)部入手，見招拆招式的打法對華為的人工智能戰(zhàn)略有很大的影響。

比如當前AI開發(fā)最大的挑戰(zhàn)是什么?華為云BU總裁鄭葉來回答了兩點：“第一，開發(fā)效率低，標注、訓練、部署整個過程非常耗時;第二，AI基礎(chǔ)資源尤其是算力稀缺且昂貴。”與之對應(yīng)的，華為云發(fā)布的ModelArts開發(fā)平臺，涉及了數(shù)據(jù)標注與準備、模型訓練、模型調(diào)優(yōu)、模型部署等AI開發(fā)全流程，和華為內(nèi)部在AI實踐中的踩坑不無關(guān)系。

再比如AI有哪些落地場景?華為戰(zhàn)略Marketing總裁徐文偉有著自己的思考：

場景1是海量重復型場景，比如圖片/圖像鑒定，單據(jù)審核等，重復的，目標明確，但是海量任務(wù)。AI應(yīng)用在該類場景的核心價值是提升效率;

場景2是專家經(jīng)驗型場景;很多行業(yè)因為關(guān)鍵專家稀缺，比如醫(yī)療行業(yè)，全國只有不到5000名達標的宮頸癌篩選專家，需要20年才能把全國適齡女性篩查一遍;

場景3是多域協(xié)同的場景;比如城市智慧交通系統(tǒng)，現(xiàn)代化制造等等。一個交通信號燈的控制，與時間、天氣，車道、路網(wǎng)、以及重大活動等等多個維度變量有關(guān)，靠人腦顯然無法做出分析和判斷。

由此就不難理解華為為何拿出了全棧全場景AI解決方案，當然也透露著華為的野心。

道法自然

人工智能還處于初級階段，這個前提的規(guī)則就是：技術(shù)形態(tài)是第一位的，商業(yè)形態(tài)是第二位的。不管是華為還是其他廠商，目的都很明顯，打造自己的技術(shù)生態(tài)，不斷提高在AI領(lǐng)域的聲量，吸引更多的開發(fā)者，進而構(gòu)建AI生態(tài)圈。

就這個角度出發(fā)，華為的全棧全場景AI可以歸納為5個數(shù)字：1、2、4、5。

1指的是達芬奇項目。此前就有消息稱華為內(nèi)部存在代號為“達芬奇”的人工智能項目，也終于在華為全聯(lián)接大會上浮出水面，不僅僅是芯片本身，還涵蓋了一系列軟硬件結(jié)合的解決方案，最終為用戶提供全場景的服務(wù)。

2指代兩款人工智能芯片。芯片是人工智能的血液，框架是人工智能的大腦和靈魂，華為哪一個都沒有放過。

4代表了華為全棧AI的四個部分，也是值得展開說明的內(nèi)容：

一是Ascend (升騰)AI IP和芯片，皆是基于達芬奇架構(gòu)。芯片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano，目前已經(jīng)公布了升騰910(max)和升騰310(mini);

二是CANN，中文翻譯為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定制的計算架構(gòu)，是高度自動化的算子開發(fā)工具，可以3倍提升開發(fā)效率，也兼顧算子性能;

三是MindSpore框架，友好地將訓練和推理統(tǒng)一起來，并全面適應(yīng)端、邊、云等全場景。這是與各類已有框架，比如谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle、Facebook的PyTorch、亞馬遜的MXNet等的最大不同;

四是應(yīng)用使能，是一個機器學習PaaS (平臺即服務(wù)) ，包括由ModleArts服務(wù)提供全流程服務(wù)，分層分級API，以及預集成方案。用于滿足不同開發(fā)者的不同需求，促進AI的應(yīng)用。

5有兩種解釋，包括消費終端、公有云、私有云、邊緣計算、IoT行業(yè)終端 5大類場景，也指華為AI戰(zhàn)略的五個方面，投資基礎(chǔ)研究、打造全棧方案、投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)、解決方案增強、內(nèi)部效率提升等。

可以看到，華為人工智能全棧戰(zhàn)略的縱向戰(zhàn)線布局很深。原因在于，人工智能的應(yīng)用才剛剛開始，開發(fā)者面臨著這樣和那樣的痛點，抓住生態(tài)鏈的每一個環(huán)節(jié)，讓用戶和開發(fā)者留在自己的生態(tài)圈內(nèi)，畢竟沒有縱深，沒有粘性，就沒有壁壘。

而在橫向戰(zhàn)線上，當縱向框架完善后，便可以適用這樣的乘數(shù)效應(yīng)：收益=深度x廣度。華為的人工智能戰(zhàn)略覆蓋了全場景，既是內(nèi)部應(yīng)用的經(jīng)驗總結(jié)，也順應(yīng)了華為本身在端(手機、IoT等)和云方面的布局。可以說是道法自然，水到渠成。

當然，除了技術(shù)和應(yīng)用上的生態(tài)，華為一直在倡導“普惠AI”的概念，不斷降低通用技術(shù)的應(yīng)用門檻，并宣布將投入10億元用于AI人才培養(yǎng)，計劃三年培養(yǎng)100萬開發(fā)者。一整套的組合拳背后，生態(tài)圈開始漸自成型。