华为徐直军：两款自研AI芯片与芯片厂商没有竞争

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10月10日，华为在上海举办新一年的全联接大会，这届大会主题是人工智能（AI）。

华为轮值董事长徐直军在会上发表主题演讲，系统阐述了华为的人工智能AI发展战略，以及全栈全场景AI解决方案，其中包括全球首个覆盖全场景人工智能的Ascend 系列IP和系列芯片。

华为轮值董事长 徐直军　　

徐直军称，人工智能技术是IT和通信产业60年发展的总成果，它是一种新的通用目的技术，它将横跨整个经济的的多种用途，具有巨大的技术互补和溢出效应。

据悉，华为CEO任正非对华为人工智能的部署有两点要求：首先是华为各系列产品智能化；其次是AI首先在华为内部先使用，持续探索支持内部管理优化和效率提升，形成经验总结后向外推广。

“华为在实践中发现，人工智能不但可以替代人，还能够自动降低生产成本，这是人工智能与信息化最大的不同，也是其最有价值的特点。”徐直军称，AI不仅可以帮助人们以更高的效率解决已经解决的问题，也可以解决很多没有解决的问题。

华为在会上公布了该公司的AI发展战略。主要包括五个方面：

投资基础研究：在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自动自治的机器学习基础能力

打造全栈方案：打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台。

投资开放生态和人才培养：面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才。

解决方案增强：把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力。

内部效率提升：应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。

根据华为的AI战略，华为提出了全栈全场景AI解决方案。包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。

所谓的全栈是指技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。

华为在会上发布了两款人工智能芯片，昇腾910和昇腾310，采用自家的达芬奇架构。据介绍，昇腾910支持全场景人工智能应用，而昇腾310主要用在边缘计算等低功耗的领域。

徐直军解释称，华为自己开创了一个新的架构，要有极致功耗和散热，可以全场景覆盖。“寒武纪无法支持全场景，我们的架构一开始就是全场景是不二选择。”华为在人工智能芯片上与寒武纪进行合作采用过后者的架构。

徐直军也重申，华为AI芯片也不会单独对第三方销售，通过AI加速模块、AI加速卡、AI服务器等形式对第三方销售。

徐直军称，人工智能触发的产业变革，将涉及所有行业。今天可以清晰预测到人工智能将改变或颠覆如下行业：

智慧交通将大大提升通行效率；　　

个性化教育将显著提升教师与学生的效率；

精准预防性治疗有望延长人类的寿命；　　

实时多语言翻译交流再无障碍；　　

精准药物试验可以显著降低新药成本，缩短发现周期；　　

基于AI的电信网络的运维效率将大大提升；　　

自动驾驶和电动汽车将颠覆汽车产业等。

除了对行业带来的改变，人工智能还将改变每一个组织。徐直军称：“我们认为，未来的组织人员构成可能是菱形的，其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。”

外界一直担忧AI广泛使用将导致诸多工作岗位将被取代，但很显然有些岗位确实要被AI取代。

徐直军称：“我们认为，未来的组织人员构成可能是菱形的，其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。与此对应的是，需要增加对数据科学工作岗位的需求，例如数据科学家、具备一般性数据科学能力的数据科学工程师等。这些岗位的数量将远远少于当前重复性日常工作岗位。”

徐直军表示，人工智能才刚刚开始，需要从技术、人才、产业这三个方面进行主动的变革，需要在十个方面进行改变。

改变之一：缩短训练模型的时间

按照目前的技术水平，训练某些复杂模型时往往需要数天甚至数月，而成功的创新发现往往需要多次迭代，这种训练速度严重制约了应用创新。我们认为，未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内完成。

改变之二：充裕经济的算力

算力是AI的基础，但目前的算力非常昂贵，是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下AI大发展的主要驱动因素，那么，算力的稀缺和昂贵正在成为制约AI全面发展的核心因素。华为认为，算力应该是充裕且经济的，并且这种需求应该尽快实现。

改变之三：人工智能要适应任何部署场景

混合云已经成为企业采用云服务的主要模式，当前的AI主要在云，少量在边缘，与企业的业务环境的结合有待进一步深入。

华为认为，未来AI将无处不在，要能够部署在任何场景，并确保用户隐私得到尊准和保护。

改变之四：更高效更安全的算法

算法是推动AI发展的另一个主要动力，但目前运用的主要算法多诞生于1980年代。随着AI的广泛普及，这些算法的不足愈发明显。

华为认为，未来的算法，要能够基于更少的数据需求，即数据高效。也要能够基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同时要解决自身的安全问题，并实现可解释…等等，这都是AI全面发展的重要技术基础。

改变之五：更高的自动化水平

今天的人工智能，自身还需要大量的人工，特别是在数据标注环节，今天甚至还诞生了一个新的职业叫“数据标注师”。有人调侃说，今天的人工智能，是没有“人工”就没有“智能”。

华为认为，应该大大提升AI自身的自动化水平，比如在数据标注、数据获取，特征提取，模型设计和训练等环节，要实现自动化或半自动化。

改变之六：模型要面向实际应用

2018年6月，伯克利大学的助理教授 Benjamin 等发表了一篇题目奇怪的论文——《CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10？》

该论文指出，在CIFAR-10分类器上测试准确度出色的模型算法，却在作者创建的与CIFAR-10非常接近的另一测试集上出现了偏差，分类识别准确率下降了5-15个百分点不等。这也就意味着，这个模型算法的可用度大幅度下降。

由此，可见当前很多优秀的模型算法，更多的是“考试”优秀，还未达到“工作”优秀。

华为认为，未来的模型必须实现工业级的优秀，即满足工业生产的需要，而不仅仅满足于测试集上“考试”优秀。

改变之七：模型更新

模型的准确率并非是一成不变的，而是会随着数据分布、应用环境和硬件环境的变化而变化，始终保持准确率在期望的范围内对于企业应用是必须的。但目前的模型更新是非实时的，依赖人工周期性的更新，因此是一个半开环的系统。

华为认为，未来的模型要能及时适应各种变化，实时更新，实现闭环系统，保证企业AI应用始终处于最佳状态。

改变之八：人工智能要多技术协同

每一个通用目的技术，只有与其它技术充分协同配合，才能发挥到极致，创造巨大的经济价值。AI也不例外，但在目前探讨AI时，更多的是仅仅聚焦AI本身。

华为认为，AI需要与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库…等技术充分协同，如此才能发挥更大价值。

改变之九：人工智能要成为由一站式平台支持的基本技能

今天，AI还是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作，成熟、稳定、完善的自动化工具还比较缺乏，获得一个AI模型还是一个非常复杂，耗时耗力的事情。

华为认为，应该有一站式平台，提供必需的自动化工具，让AI应用开发更容易，更快捷。从而，使AI成为所有应用开发者甚至所有ICT技术从业人员的一项基本技能。

改变之十：以AI的思维解决AI的人才短缺

AI人才的短缺，特别是数据科学家的缺乏，一直是业界顾虑较多的一个制约因素。

华为认为，数据科学家将永远是稀缺的。解决之道应该是，以AI的思维解决AI的人才短缺。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的AI平台和工具服务，以及提供培训教育，培养大量的数据科学工程师，使他们能完成大量基本的数据科学相关工作。通过这些大量的数据科学工程师与数据科学家和各领域专家相互配合的梯形结构，来解决AI人才稀缺问题。这十个改变，一定不是AI技术、人才、产业发展的全部，但都是未来发展的重要基础。

在会后的对话环节，华为轮值董事长徐直军向媒体表示，华为两款AI芯片均不会单独对外销售，而是以AI加速模块、AI服务器、云服务的形式面向第三方销售。徐直军直言，华为不直接面向第三方提供芯片，“我们和单纯的芯片厂商没有竞争，我们提供硬件和云服务的厂商会有竞争。”

以下是华为轮值董事长徐直军、华为首席战略架构师党文栓、Hang Ten System创始人Vishal Sikka接受了媒体群访，主要内容：

问：今天发布的两款AI芯片具体适用于什么产品？是自家的还是也会卖给其他公司？　

徐直军：这两颗芯片都不会以芯片对外销售，（而是用在）以芯片为基础开发的AI加速服务器等，以及适用于自动驾驶的应用。这两个芯片，310主要用在边缘计算，也可以用在云上；910更多是用在云上，用来提供强大的算力。

没有详细介绍的三款主要是用于物联网的消费终端，是以IP方式和其他芯片结合在一起。为什么要有一个Nano？因为需要非常低的功耗，干啥呢？你们每天睡觉的时候、醒来的时候一定很希望知道到底几点了，很多人习惯把手机拿过来按一下看一下时间，有很多朋友讲，华为做手机为什么不能喊一下就告诉我时间，这应该是个很简单的功能，但是很难实现，需要有一个处理器24小时都在运行，Nano就可以做到always on，你说一声就可以做语音识别。Lite、Tiny和Nano未来运用的场景，我们明年会详细发布。

问：华为为什么此时宣布AI战略？

徐直军：任何企业战略的形成是需要一个过程的，战略就是在有限资源情况下的选择，华为做什么、不做什么肯定是有一个思考、讨论，基于客户的需求、华为的能力、科技的发展。任何企业的生态没有一个天然的优势和劣势，都是靠自己努力发展起来的。华为有端、有网络、有云，具备一个构筑全方位生态的条件，但是能不能做得好，取决于做的咋样，是不是真正为合作伙伴着想。

问：为什么不用麒麟？

徐直军：麒麟是智能手机的品牌，不能应用于面向边缘、智能终端、数据终端等等。

问：华为AI全栈战略怎么样实现端到端的连接，与英特尔、谷歌相比有什么优势？

党文栓：对于华为而言，每一层都是相当自然的。你看芯片这一层，我们已经有多年芯片制造的经验，虽然人工智能芯片已经有多年发展，但人工智能的神经网络还是比较单一的。神经网络的挑战也是华为多年来一直在努力的。芯片以上的工具是我们早就有的技术，只不过现在拿来发布。到框架这一侧，需要端、边缘协同和部署，这里面的技术我们是已经有的，对于需求的理解和技术的掌握对我们不是困难的事情。最上面的一层，你们会看到很多方案，如何产生、部署一个模型，实际上这上面有一系列服务，大数据、IOT服务，这些服务我们有了，也是一个自然的延伸。这是一个基于开放架构的全栈方案，而不是一个封闭的方案，我们的客户可以选择其中任何一层。很重要的是，从客户视角来看，有两点：一是从一开始就要考虑全场景；另一个是在发展的早期阶段就要考虑不同场景、多框架的技术手段。

问：如何提升AI的投资回报率，鼓励AI的基础设施建设和AI的落地？

Vishal Sikka：我们讲的是AI的企业应用，衡量投资回报也要从这个角度，要看看企业级的AI应用上线速度能有多快，对企业的价值能有多大。一是企业前端的企业管理；二是企业后端有很多流程，现在还是非常依赖人工手段，人工的成本还是很高的，资产管理、资产使用的效率。关于投资回报，全栈解决方案更能加速投资回报周期，具备开放性、互通性，能够更好服务企业的未来。

问：在班加罗尔这样的印度城市，有两个重要的问题：交通和教育。华为的技术如何支持这样的国家的基础设施建设？

徐直军：详细的计划现在还没有。正如我在演讲中讲到的，在AI的应用领域，交通和教育是首当其冲的。我们在中国的好几个城市在做智慧交通。中国肯定是一个交通问题就严重的国家，如果能解决得好，解决班加罗尔也没有问题。AI教育，学会了的不要重复学，教会了的不要重复教，现在中国学生最大的痛苦是老师布置的作业是一样的，做了还要重复做，如果老师能根据每个学生掌握的相关情况施教，学生的负担会小很多，老师的教课效率会明显提升，如果AI技术能做到这一点，是每一个老师、家长、学生所期待的。印度也是如此。

问：关于达芬奇架构，达芬奇计划是华为十年内最大的计划？是否准确？是什么时候开始的，动用了多大的团队？为什么要重新推一个架构出来？

徐直军：我们有一个达芬奇项目，但是没有达芬奇计划，除此之外其他都是谣言。我肯定关心所有项目，达芬奇项目是其中之一。为什么要构建一个新的架构？是基于我们对人工智能的理解和我们的需求自然而然产生的。寒武纪的也很好，但是没法支持我们所需要的全场景。我们需要从云到边缘、到端、到各种物联网终端，全场景的支持，必须要开创一个全新的架构，很幸运的是我们找到了这个架构。

我们开创性的架构，就能实现极致的功耗需求、极致的算力需求全覆盖，目前市场上我们没有看到已有的架构可以实现这个。

党文栓：补充一下，我们设计芯片的时候就考虑到要实现全场景的需求，是我们不二的选择。徐总提到，与以往的信息化不同，人工智能将超越信息化，深入的进入到生产系统，一旦进入到生产系统，就需要和线下场景结合。与此同时采用云服务也是必然的，两年前我们发布了云2.0，意思是更多的传统行业将越来越多采用云服务，这将是未来企业应用索要面对的环境，我们技术的研发从一开始就要考虑到这样超宽范围的诉求。大家可以一起观察未来，如果有一天云服务的发展受阻、AI的发展受阻，达不到预期，那一定是和生产系统的结合不够。

问：华为如何应对AI的冲击？

徐直军：华为每天都在应对，应对的措施是见招拆招，如果说未来没有应对了就不需要我们了，所以我们还是需要工作。确确实实AI可能改变很多企业、颠覆很多行业，也有很多企业会因为AI发展起来，也会有很多企业因为AI不复存在。AI的最高境界就是实现无人的自动驾驶，一说到自动驾驶不要只想到汽车，一旦有人工自动驾驶就会有自动体，如果真有那么一天，我们身边很多事情都会改变。司机的职业就会消失，汽车保险就不要再买了，汽车保险业就消失了，会消失很多又会产生很多。我一再强调，每个人都要思考，我们所在的行业，人工智能未来的改变，如果有我们要去拥抱，如果你拒绝就有可能走向灭亡。

问：芯片是否会向第三方销售？AI供应链多少是华为自研？

徐直军：芯片不会对第三方销售，会以AI加速模块、AI服务器、云服务的形式面向第三方销售。任何一个企业都不可能拥有一个完整的供应链，华为AI芯片也不可能是完全自己研发的，也不可能不依赖于第三方和合作伙伴。比例我没有统计过，不知道。

问：外界比较关注华为和微软的合作？微软会不会采用华为芯片？如何看待AI中美竞争环境？

徐直军：我们和微软是有接触，最初的报道也是这样，说芯片已经买了，这就是你们媒体写的。我们的芯片才刚刚出来，我也不卖芯片，怎么会说大规模采购？这都是谣言，都是你们说的。今天我们正式发布，可以为友好客户提供测试卡，明年二月份才会为合作伙伴提供加速模块、服务器。这才是事实。

问：对于高通、AMD这样的国际芯片公司来说，华为的AI战略是一个很大的挑战。华为怎么看未来的国际竞争？

徐直军：啥叫市场？市场就是要有竞争，没有竞争就不叫市场，市场是欢迎竞争的，至于华为能不能竞争过对手，要看我们做的咋样。所有在市场里游泳的人来说，大家是欢迎竞争的，华为不直接面向第三方提供芯片，我们和单纯的芯片厂商没有竞争，我们提供硬件和云服务的厂商会有竞争。

问：今天消息发布会，很多人说这是华为有史以来最大的转型？从ICT到云到AI，怎么评价AI、云和运营商业务、企业业务之间的关系？

徐直军：在华为内部，最讨厌两个字，就是转型。我们从来没说过这两个字，这是你说的。啥叫转型？就是从原来的转到另外的，华为没有这样做，所以华为没有转型，只是在前进。

你要认真看我们的五条战略以及我上午的演讲，我把人工智能界定为一个通用的目的，可以应用在不同地方，AI首先是强化华为所有的产品和解决方案，但是说AI一来就能增长多少，没有这样的分析，我们只要继续前进就行了。至少我们在麒麟970增加了AI的能力，带动了全球在智能终端的创新、带动了智能手机的销售，今年能卖2亿台。余承东也没想到他做了一个AI就能卖2亿台。

所以AI对于华为来说，意义有三点：一是在于开创了新的机会，基于AI的加速模组、加速卡、AI云服务，这是我们开创的新机会，能够带来新的增长；第二，AI能保持和增强现有服务的竞争力，更好的面向未来，这一点上从智能手机上我们已经享受了价值；第三，对于华为内部来说，改进管理、提升效率，更好地提升整个组织的竞争力，以面对未来的挑战。

来源：网络内容综合整理

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