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| 本文作者： 張帥 | 2018-10-10 13:08 |
雷鋒網(wǎng)按：歷史上成功的頂級科技公司大都經(jīng)歷過相似的處境，在走向偉大的過程中小錯誤不斷，但是決定生死的關(guān)鍵節(jié)點卻都能走對路，比如微軟是第一家真正重視軟件的公司，谷歌確立“移動優(yōu)先”戰(zhàn)略抓住移動互聯(lián)網(wǎng)機(jī)遇，蘋果自己控制軟硬件和操作系統(tǒng)等等，這些不同頂級科技公司的獨特競爭力讓他們能經(jīng)久不衰，容錯率相當(dāng)高。而今，這些公司都轉(zhuǎn)向了同一個主題賽道——AI。
同為頂級科技公司，華為也投入到AI浪潮。盡管此前已有劇透，華為將在2018全聯(lián)接大會上首發(fā)AI戰(zhàn)略，但是華為如此徹底的轉(zhuǎn)向AI還是讓人始料未及，華為已經(jīng)是全球第一的電信設(shè)備商，全球前三的終端廠商，而從華為輪值董事長徐直軍的話語不難發(fā)現(xiàn)，華為已經(jīng)ALL in AI。
在全聯(lián)接大會上，徐直軍首先提到了華為的AI思考。他表示，人工智能是一種新的通用目的技術(shù)，如同公元前的輪子和鐵，19世紀(jì)的鐵路和電力，以及20世紀(jì)的汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣，華為認(rèn)同：人工智能是一組技術(shù)集合，是一種新的通用目的技術(shù)（GPT）。
他同時強(qiáng)調(diào)，是否具備真正的人工智能思維，是否以人工智能的理念和技術(shù)解決現(xiàn)在和未來的問題，是我們能否在未來構(gòu)筑領(lǐng)先競爭力的關(guān)鍵。華為在實踐中發(fā)現(xiàn)，人工智能不但可以替代人，還能夠自動降低生產(chǎn)成本。這是人工智能與信息化最大的不同，也是其最有價值的特點。
華為認(rèn)為，人工智能觸發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革，將涉及所有行業(yè)。行業(yè)是否會被人工智能技術(shù)改變，甚至被徹底顛覆，如何以一種全新的模式，重構(gòu)各自行業(yè)和企業(yè)，是我們在未來都要思考和實踐的。
“今天，我們可以清晰地預(yù)測到，人工智能將改變或顛覆如下行業(yè)：智慧交通將大大提升通行效率；個性化教育將顯著提升教師與學(xué)生的效率；精準(zhǔn)預(yù)防性治療有望延長人類的壽命；實時多語言翻譯交流再無障礙；精準(zhǔn)藥物試驗可以顯著降低新藥成本，縮短發(fā)現(xiàn)周期；基于AI的電信網(wǎng)絡(luò)的運維效率將大大提升；自動駕駛和電動汽車將顛覆汽車產(chǎn)業(yè)等”，徐直軍篤定的表示。
人工智能不僅能改變諸多行業(yè)，還將改變每一個組織。
18世紀(jì)以來的歷次技術(shù)革命，每一次都會對組織的結(jié)構(gòu)、作業(yè)流程和人員能力等產(chǎn)生巨大影響。從工作崗位和人員能力角度看，人工智能推動此次變革將有一個明顯的不同：以往的歷次變革總會產(chǎn)生大量的重復(fù)性日常工作需求，比如紡織廠的設(shè)備操作，汽車制造流水線和手機(jī)制造流水線等。
但是人工智能將在幾乎每個方面提升自動化水平，因此大量的重復(fù)性日常工作崗位需求將大幅度縮減。與此對應(yīng)的是，需要增加對數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位的需求，例如數(shù)據(jù)科學(xué)家、具備一般性數(shù)據(jù)科學(xué)能力的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師等。這些崗位的數(shù)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于當(dāng)前重復(fù)性日常工作崗位。
因此，華為認(rèn)為，未來的組織人員構(gòu)成可能是菱形的，其中大量處于底部的基礎(chǔ)性、重復(fù)性日常崗位會被AI所取代。
“從歷史上所有通用目的技術(shù)的發(fā)展歷程來看，這些都是正常現(xiàn)象。我們剛剛經(jīng)過了AI技術(shù)與應(yīng)用的局部探索階段，目前正處于第二個階段。在這個階段，從技術(shù)視角看，一方面AI技術(shù)日趨完善，同時又暴漏出越來越多的問題；從應(yīng)用視角看，一方面AI的應(yīng)用日漸廣泛，價值持續(xù)得以確認(rèn)，但同時政策環(huán)境、公司流程、組織人員等都是主要面向以往的技術(shù)的，比如信息化和互聯(lián)網(wǎng)時代的技術(shù)，還沒有為智能技術(shù)時代的到來做好準(zhǔn)備，因而時常產(chǎn)生碰撞，甚至沖突。”
“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”，徐直軍表明了華為AI解決問題的思路。
與其說是十大改變，不如說是AI發(fā)展的十個方向，雖然不一定能完全概括，但確實是AI目前面臨的通用問題，雷鋒網(wǎng)也觀測到，華為也循著同樣軌跡發(fā)展AI。
目前人工智能存在理論和現(xiàn)實之間的鴻溝，徐直軍用“輝煌”和“冷靜”來概括，他表示，一方面人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展“輝煌”——2017年發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)論文數(shù)是2萬篇 / 全球有超過22個國家發(fā)布了AI計劃 / 2017年新誕生了1100多家AI startup公司 / 2017年與AI相關(guān)的兼并收購金額達(dá)到240億美元 / 2017年與AI相關(guān)的VC投資達(dá)140億美元。
另一方面，人工智能初級階段的“冷靜”同樣引人關(guān)注——只有4%的企業(yè)已經(jīng)投資或部署了AI / 只有約2%零售商已經(jīng)投資或部署了AI / 只有約5%部署的智慧城市中正在使用AI / 2017年只有約10%的智能手機(jī)內(nèi)置了AI / 全球AI人才的供需比僅有1%。
徐直軍表示，要解決人工智能“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差，要從技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)這三個方面進(jìn)行主動的變革。
改變之一：縮短訓(xùn)練模型的時間——按照目前的技術(shù)水平，訓(xùn)練某些復(fù)雜模型時往往需要數(shù)天甚至數(shù)月，而成功的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)往往需要多次迭代，這種訓(xùn)練速度嚴(yán)重制約了應(yīng)用創(chuàng)新。我們認(rèn)為，未來模型的訓(xùn)練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。
改變之二：充裕經(jīng)濟(jì)的算力——算力是AI的基礎(chǔ)，但目前的算力非常昂貴，是一種稀缺資源。如果說算力的進(jìn)步是當(dāng)下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素，那么，算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。算力應(yīng)該是充裕且經(jīng)濟(jì)的，并且這種需求應(yīng)該盡快實現(xiàn)。
改變之三：人工智能要適應(yīng)任何部署場景——混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務(wù)的主要模式，當(dāng)前的AI主要在云，少量在邊緣，與企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)境的結(jié)合有待進(jìn)一步深入。未來AI將無處不在，要能夠部署在任何場景，并確保用戶隱私得到尊準(zhǔn)和保護(hù)。
改變之四：更高效更安全的算法——算法是推動AI發(fā)展的另一個主要動力，但目前運用的主要算法多誕生于1980年代。隨著AI的廣泛普及，這些算法的不足愈發(fā)明顯。未來的算法，要能夠基于更少的數(shù)據(jù)需求，即數(shù)據(jù)高效。也要能夠基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同時要解決自身的安全問題，并實現(xiàn)可解釋等等，這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎(chǔ)。
改變之五：更高的自動化水平——今天的人工智能，自身還需要大量的人工，特別是在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)，今天甚至還誕生了一個新的職業(yè)叫“數(shù)據(jù)標(biāo)注師”。有人調(diào)侃說，今天的人工智能，是沒有“人工”就沒有“智能”。華為認(rèn)為，應(yīng)該大大提升AI自身的自動化水平，比如在數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)獲取，特征提取，模型設(shè)計和訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，要實現(xiàn)自動化或半自動化。
改變之六：模型要面向?qū)嶋H應(yīng)用——2018年6月，伯克利大學(xué)的助理教授 Benjamin 等發(fā)表了一篇題目奇怪的論文《CIFAR-10分類器能否泛化到CIFAR-10》。該論文指出，在CIFAR-10分類器上測試準(zhǔn)確度出色的模型算法，卻在作者創(chuàng)建的與CIFAR-10非常接近的另一測試集上出現(xiàn)了偏差，分類識別準(zhǔn)確率下降了5-15個百分點不等。這也就意味著，這個模型算法的可用度大幅度下降。由此，可見當(dāng)前很多優(yōu)秀的模型算法，更多的是“考試”優(yōu)秀，還未達(dá)到“工作”優(yōu)秀。未來的模型必須實現(xiàn)工業(yè)級的優(yōu)秀，即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，而不僅僅滿足于測試集上“考試”優(yōu)秀。
改變之七：模型更新——模型的準(zhǔn)確率并非是一成不變的，而是會隨著數(shù)據(jù)分布、應(yīng)用環(huán)境和硬件環(huán)境的變化而變化，始終保持準(zhǔn)確率在期望的范圍內(nèi)對于企業(yè)應(yīng)用是必須的。但目前的模型更新是非實時的，依賴人工周期性的更新，因此是一個半開環(huán)的系統(tǒng)。未來的模型要能及時適應(yīng)各種變化，實時更新，實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)，保證企業(yè)AI應(yīng)用始終處于最佳狀態(tài)。
改變之八：人工智能要多技術(shù)協(xié)同——每一個通用目的技術(shù)，只有與其它技術(shù)充分協(xié)同配合，才能發(fā)揮到極致，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價值。AI也不例外，但在目前我們探討AI時，更多的是僅僅聚焦AI本身。AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫…等技術(shù)充分協(xié)同，如此才能發(fā)揮更大價值。
改變之九：人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能——今天，AI還是一項只有具備高級技能的專家才能完成的工作，成熟、穩(wěn)定、完善的自動化工具還比較缺乏，獲得一個AI模型還是一個非常復(fù)雜，耗時耗力的事情。華為認(rèn)為，應(yīng)該有一站式平臺，提供必需的自動化工具，讓AI應(yīng)用開發(fā)更容易，更快捷。從而，使AI成為所有應(yīng)用開發(fā)者甚至所有ICT技術(shù)從業(yè)人員的一項基本技能。
改變之十：以AI的思維解決AI的人才短缺——AI人才的短缺，特別是數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺乏，一直是業(yè)界顧慮較多的一個制約因素。而且我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家將永遠(yuǎn)是稀缺的。解決之道應(yīng)該是，以AI的思維解決AI的人才短缺。通過著力發(fā)展智能化、自動化、簡單易用的AI平臺和工具服務(wù)，以及提供培訓(xùn)教育，培養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師，使他們能完成大量基本的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作。通過這些大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家和各領(lǐng)域?qū)＜蚁嗷ヅ浜系奶菪谓Y(jié)構(gòu)，來解決AI人才稀缺問題。
十大改變既是華為對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的期望，也是華為制定AI發(fā)展戰(zhàn)略的源動力，徐直軍系統(tǒng)闡述了華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略以及華為全棧全場景AI解決方案。
基于十大改變，華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略包括五個方面：
投資基礎(chǔ)研究：在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效（更少的數(shù)據(jù)需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動自治的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力
打造全棧方案：打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協(xié)同的、全棧解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺
投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)：面向全球，持續(xù)與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作，打造人工智能開放生態(tài)，培養(yǎng)人工智能人才
解決方案增強(qiáng)：把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，實現(xiàn)更大價值、更強(qiáng)競爭力
內(nèi)部效率提升：應(yīng)用AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準(zhǔn)海量作業(yè)場景，大幅度提升內(nèi)部運營效率和質(zhì)量
“我們提出的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部署環(huán)境。我們說的全棧是技術(shù)功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的全堆棧方案”，徐直軍表示。
華為的全棧方案具體包括：
Ascend： 基于統(tǒng)一、可擴(kuò)展架構(gòu)的系列化AI IP 和 芯片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。包括我們今天發(fā)布的華為昇騰910（Ascend 910），是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的AI芯片，還有Ascend 310，是目前面向邊緣計算場景最強(qiáng)算力的AI SoC。
CANN： 芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具
MindSpore，支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架
應(yīng)用使能：提供全流程服務(wù)（ModelArts）,分層API和預(yù)集成方案
2018年4月，華為發(fā)布了面向智能終端的人工智能引擎HiAI；2017年9月，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。華為發(fā)布的全棧全場景解決方案是對華為云EI和HiAI的強(qiáng)有力支撐。基于該解決方案，華為云EI能為企業(yè)、政府提供全棧人工智能解決方案；HiAI能為智能終端提供全棧解決方案，且HiAI service是基于華為云EI部署的。
總體來說，華為人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略，是以持續(xù)投資基礎(chǔ)研究和AI人才培養(yǎng)，打造全棧全場景AI解決方案和開放全球生態(tài)為基礎(chǔ)。
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；
面向電信運營商，通過SoftCOM AI 促進(jìn)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(yè)和政府，通過華為云EI公有云服務(wù)和FusionMind私有云方案為所有組織提供充裕經(jīng)濟(jì)的算力并使能其用好AI；
同時華為也面向全社會開放提供AI加速卡和AI服務(wù)器、一體機(jī)等產(chǎn)品；
“我們提出的全場景意味著華為有能力實現(xiàn)智能無所不及，構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界。全棧意味著華為有能力為AI應(yīng)用開發(fā)者提供強(qiáng)大的算力和應(yīng)用開發(fā)平臺；有能力提供大家用得起，用得好，用的放心的AI，實現(xiàn)普惠AI”，徐直軍表示。
對于外界傳言華為神秘的AI芯片“達(dá)芬奇計劃”，徐直軍終于在會上作出了回應(yīng)：“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！”
華為本次發(fā)布兩款A(yù)I芯片，均基于“達(dá)芬奇”架構(gòu)，昇騰910是一款服務(wù)器芯片，具體參數(shù)為：半精度為（FP 16）：256 TeraFLOPS，整數(shù)精度（INT8）：512 TeraOPS，128通道 全高清 視頻解碼器- H.264/265；最大功耗350W，采用7nm工藝，2019年第二季度商用
另外，據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，昇騰910每秒浮點運算次數(shù)（FLOPS）達(dá)到256T，實現(xiàn)單芯片計算密度最大，比英偉達(dá)V100還快一倍。
昇騰310是一款極致高效計算低功耗Soc，具體參數(shù)為：半精度（FP16）：8TeraFLOPS，整數(shù)精度（INT8）：16TeraOPS，16通道 全高清 視頻解碼器 -H.264/265，1通道 全高清 視頻解碼器 -H.264/265，最大功耗8W，采用12nm工藝，Soc目前已經(jīng)商用，但針對智能手機(jī)、智能附件和智能手表等設(shè)備的Acsend-Lite、Acsend-Tiny、Acsend-Nano也要等到2019年第二季度商用。
在隨后的媒體采訪中，徐直軍多次強(qiáng)調(diào)，華為昇騰910和310芯片將不會對外單獨銷售，而是以AI加速卡、加速模塊、服務(wù)器和一體機(jī)等模式對外銷售。另外他還表示，華為確實和微軟有接觸，但是并不存在微軟已經(jīng)大規(guī)模采購華為服務(wù)器芯片的情況。由此看來，華為與微軟和合作也將以更進(jìn)一步的產(chǎn)品形式達(dá)成。
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