毫无疑问，今天人工智能的大幕已经开启。
全球有超过22个国家发布了AI计划，2017年新诞生了1100多家AI Startup公司，2017年与AI相关的兼并收购金额达到240亿美元。无论是学术界过去一年2万篇的机器学习论文发表数量，还是产业界投资布局的狂欢，这无不证明着人工智能的“炙热”程度。
然而，人工智能从炙热到落地还有不小的差距，这就不得不说到AI的两大痛点：算法和算力。算力、算法、数据是人工智能的“三驾马车”，数据是前提、算力是支撑、算法是核心。有人说，计算力的提升为人工智能发展奠定了基础，这句话对也不对。今天，算力的确在呈跨越式增长，然而离人工智能的要求还有很大差距。
就像OpenAI的一项报告所说，自2012年以来，AI训练运行使用的计算量呈指数增长，为3.5个月的倍增时间，这与摩尔定律相比，显然大大超出了后者所定义的18个月性能翻倍的时间周期。
在日前召开的2018南通新一代信息技术博览会上，华为中国智能计算业务部总裁万志指出，“人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命，然而现有的行业计算架构将无法提供应用需要的计算量，整个行业都需要在计算架构上不断地突破和创新。”
华为中国智能计算业务部总裁万志
除了算力，人工智能还有算法的制约。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。在华为看来，未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内就可以完成。
所以，华为的人工智能发展战略也就选择了围绕算力、算法等基础性研究，并且在此之上打造全栈AI方案，以及投资开放生态和人才培养等。
华为的AI“芯”速度
实际上，投入基础研究深深刻在了华为的成长基因里，众所周知，华为是一家尤其重视研发的公司，其每年会将销售收入的10%以上投入在研发。过去10年，华为累计研发投入达到3900亿元，在全球研发投入排行榜上，华为排名第六。
对研发的高投入，使华为在基础研究上有了扎实的积累和功底。这其中，最耀眼的成绩之一当属芯片，这也是华为在AI上全力投入的重点。
当然，说到芯片，最近的焦点逃不过华为最新发布的人工智能芯片Ascend 910(华为昇腾910)和Ascend 310(华为昇腾310)。它们是华为面向智能时代提供强大智能计算算力的底座，昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片，算力远超谷歌及英伟达，而昇腾310芯片的最大功耗仅8W，是目前面向边缘计算场景最强算力的AI SoC。
之所以先在人工智能芯片上“费尽功夫”，就像上面所说，是因为华为看到算力的稀缺。
华为提供了AI的超强算力，以面向边缘AI计算场景的Ascend 310来说，一颗Ascend 310芯片可以实现高达16TOPS的现场算力，支持同时识别包括人、车、障碍物、交通标示在内的200个不同的物体；一秒钟内可处理上千张图片。可以说，它将为AI时代的各行各业提供触手可及的高效算力。
Ascend系列芯片包括Max、Mini、Lite、Tiny和Nano五个系列，它的另外一个独特优势是采用了开创性的统一、可扩展的架构，即“达芬奇架构”，它实现了从极致的低功耗到极致的大算力场景的全覆盖，市场上还没有其它架构能做到。“达芬奇架构”能一次开发适用于所有场景的部署、迁移和协同，大大提升了软件开发的效率，加速AI在各行业的应用。
当然，华为在自研芯片上取得的成绩还有很多，例如在端侧，华为发布的明星人工智能芯片——华为麒麟980，华为消费者业务CEO余承东曾用六个世界第一来形容麒麟980的与众不同。
在数据中心，华为还披露了其新一代的ARM服务器芯片Hi 1620。这是业界第一颗支持PCIE4.0的7纳米ARM服务器芯片，据悉，Hi 1620的48核版本CPU和英特尔Skylake 8180的SPECint性能相当。这意味着在英特尔x86架构领域之外，华为将有可能引领一个新的服务器市场。
此外，在数据中心包括华为的服务器NC互联芯片、网络I/O芯片、存储控制芯片等也为人所熟知。
人工智能时代的华为打造全栈式AI
华为投入在AI领域，还有一方面也是目前市场上其他厂商无法企及的。这就是华为打造了面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案。除了华为在AI底层芯片级实现了业界领先外，华为的全栈全场景AI解决方案还包括：芯片算子库和高度自动化算子开发工具——CANN；支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架——MindSpore；以及提供全流程服务（ModelArts）,分层API和预集成方案的应用使能。
以此为基础，华为智能计算打造了面向“端、边、云”优化设计的全场景AI基础设施方案，这包括面向端侧的Atlas 200 AI加速模块、面向数据中心侧的Atlas 300 AI加速卡、面向边缘侧的Atlas 500智能小站，以及定位于企业领域一站式AI平台的Atlas 800 AI一体机等丰富的产品形态。
万志表示，华为希望凭借在计算领域16年的积累和创新，通过自研Ascend AI芯片，为计算注入强劲的智能因子；通过智能计算的全栈AI方案，从边缘计算小站到核心昆仑小机，为全行业提供全产品的解决方案，加速行业智能化迈进。
如果要问，华为的智能计算到底如何赋能业务智能和变革？这里举一个例子，某电商现存30亿商品图片，希望在客户搜索商品时，根据客户的喜好和历史数据，实时生成搜索结果第二屏。这项技术基于海量图片的大数据应用和基于关系搜索的人工智能应用，能够在30亿商品图片和海量的客户浏览记录中，生成关系网络，实时展现当前浏览客户最关心的内容。这类业务需要AI处理器进行加速才能满足实时或准实时需求。华为Atlas智能计算平台采用昇腾系列AI处理器，提供领先业界的AI算力，帮助消费者能够最快找到需要的商品。
另外再以城市治理举例来说，从2017年开始，深圳市交警与华为合作，利用领先的云计算、大数据、人工智能等技术打造交通智能体。在计算智能方面，采用华为Atlas人工智能服务器，每天可处理上亿张图片，是业界水平的30倍。结合基于交通场景的人工智能算法，让深圳的平均车速提升了15%，深圳逐步退出“堵城”之列。
总之来说，华为正在为企业和开发者提供强大的算力和应用开发平台，有能力提供大家用得起、用得好、用的放心的AI，让人工智能不再是高高在上，实现普惠AI。
打造人工智能开放生态，培养AI人才
除了投入在AI基础研究和完善的产品方案外，华为还在与学术界、产业界和行业伙伴展开广泛合作，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才。因为，人工智能在产品上的突破，需要一个开放的平台；AI的发展同样需要有经验的专业人才。
在此方面，面向合作伙伴，华为提供了重点支持，包括：围绕华为的AI计算平台和开发平台，打造联合解决方案，推进人工智能在各行各业的应用；成立人工智能加速联盟，共建联合创新实验室等。
在AI人才培养计划方面，华为宣布投入10亿元使能AI人才培养，包括提供华为云AI资源与AI套件支持；联合高校与科研机构开发AI课程，帮助出版图书和教材，支持人才培养及科研探索等。
此外，万志指出，华为在全球建设了16个OpenLab，它们也将帮助企业和合作伙伴进行AI的开发和联合创新，从而加速行业向智能化时代迈进。
总之，无论是投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养等，华为已经掀开了人工智能的大幕。华为智能计算有一个愿景叫突破计算边界，现在，华为正在以打造强大的算力为基础，突破迈向智能时代的边界。
