華為徐直軍談AI對華為的意義

• 2018年10月10日 ZhangHongYuan來源：全天候科技 1255 82
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10月10日，華為在全鏈接2018大會上，華為輪值董事長徐直軍首次系統闡釋了華為五大AI發展戰略，以及全棧全場景AI解決方案，同時發布了算力遠超全球同類產品的兩款AI芯片：昇騰910和昇騰310。

10月10日，華為在全鏈接2018大會上，華為輪值董事長徐直軍首次系統闡釋了華為五大AI發展戰略，以及全棧全場景AI解決方案，同時發布了算力遠超全球同類產品的兩款AI芯片：昇騰910和昇騰310。

在會后的對話環節，華為輪值董事長徐直軍向全天候科技等媒體表示，華為兩款AI芯片均不會單獨對外銷售，而是以AI加速模塊、AI服務器、云服務的形式面向第三方銷售。

徐直軍直言，華為不直接面向第三方提供芯片，“我們和單純的芯片廠商沒有競爭，我們提供硬件和云服務的廠商會有競爭。”

對于外界十分關注的華為與微軟的合作一事，徐直軍透露，與微軟有接觸，但不存在大規模采購一說，“這都是謠言，都是你們說的。今天我們正式發布，可以為友好客戶提供測試卡，明年二月份才會為合作伙伴提供加速模塊、服務器。這才是事實。”

在徐直軍看來，AI可能改變很多企業、顛覆很多行業，華為每天都在應對AI的沖擊，“見招拆招”。反過來，AI對于華為也具有三點意義：

一是在于開創了新的機會，基于AI的加速模組、加速卡、AI云服務，這是我們開創的新機會，能夠帶來新的增長;

第二，AI能保持和增強現有服務的競爭力，更好的面向未來，這一點上從智能手機上我們已經享受了價值;

第三，對于華為內部來說，改進管理、提升效率，更好地提升整個組織的競爭力，以面對未來的挑戰。

據悉，華為這次發布的昇騰910算力可以達到256T，是目前全球已發布的單芯片計算密度最大的AI芯片，計算力遠超谷歌，比排名第二的NvidiaV100要高出一倍。而昇騰310芯片的最大功耗僅8W，整數精度的算力達到了16T，同時還集成了16個通道的全高清視頻解碼器，是目前針對低功耗計算場景最強算力的AI芯片。

另外，華為還計劃從技術、人才、產業這三個方面進行主動變革。具體來看，華為將在縮短訓練模型時間、充裕經濟算力、適應部署場景、推出高效安全算法、提升自動化水平、打造實際應用類模型、實時更新模型、協同新技術、聯動一站式平臺、以AI思維解決AI人才短缺等十個方面做出調整。

同時，基于這十大改變，華為還制定了五大AI發展戰略，以及一套全棧全場景AI解決方案。

華為輪值董事長徐直軍、華為首席戰略架構師黨文栓、Hang Ten System創始人Vishal Sikka接受了全天候科技在內的媒體群訪，以下為主要內容(經全天候科技整理)：

問：今天發布的兩款AI芯片具體適用于什么產品?是自家的還是也會賣給其他公司?

徐直軍：這兩顆芯片都不會以芯片對外銷售，(而是用在)以芯片為基礎開發的AI加速服務器等，以及適用于自動駕駛的應用。這兩個芯片，310主要用在邊緣計算，也可以用在云上;910更多是用在云上，用來提供強大的算力。

沒有詳細介紹的三款主要是用于物聯網的消費終端，是以IP方式和其他芯片結合在一起。為什么要有一個Nano?因為需要非常低的功耗，干啥呢?你們每天睡覺的時候、醒來的時候一定很希望知道到底幾點了，很多人習慣把手機拿過來按一下看一下時間，有很多朋友講，華為做手機為什么不能喊一下就告訴我時間，這應該是個很簡單的功能，但是很難實現，需要有一個處理器24小時都在運行，Nano就可以做到always on，你說一聲就可以做語音識別。Lite、Tiny和Nano未來運用的場景，我們明年會詳細發布。

問：華為為什么此時宣布AI戰略?

徐直軍：任何企業戰略的形成是需要一個過程的，戰略就是在有限資源情況下的選擇，華為做什么、不做什么肯定是有一個思考、討論，基于客戶的需求、華為的能力、科技的發展。任何企業的生態沒有一個天然的優勢和劣勢，都是靠自己努力發展起來的。華為有端、有網絡、有云，具備一個構筑全方位生態的條件，但是能不能做得好，取決于做的咋樣，是不是真正為合作伙伴著想。

問：為什么不用麒麟?

徐直軍：麒麟是智能手機的品牌，不能應用于面向邊緣、智能終端、數據終端等等。

問：華為AI全棧戰略怎么樣實現端到端的連接，與英特爾、谷歌相比有什么優勢?

黨文栓：對于華為而言，每一層都是相當自然的。你看芯片這一層，我們已經有多年芯片制造的經驗，雖然人工智能芯片已經有多年發展，但人工智能的神經網絡還是比較單一的。神經網絡的挑戰也是華為多年來一直在努力的。芯片以上的工具是我們早就有的技術，只不過現在拿來發布。到框架這一側，需要端、邊緣協同和部署，這里面的技術我們是已經有的，對于需求的理解和技術的掌握對我們不是困難的事情。最上面的一層，你們會看到很多方案，如何產生、部署一個模型，實際上這上面有一系列服務，大數據、IOT服務，這些服務我們有了，也是一個自然的延伸。這是一個基于開放架構的全棧方案，而不是一個封閉的方案，我們的客戶可以選擇其中任何一層。很重要的是，從客戶視角來看，有兩點：一是從一開始就要考慮全場景;另一個是在發展的早期階段就要考慮不同場景、多框架的技術手段。

問：如何提升AI的投資回報率，鼓勵AI的基礎設施建設和AI的落地?

Vishal Sikka：我們講的是AI的企業應用，衡量投資回報也要從這個角度，要看看企業級的AI應用上線速度能有多快，對企業的價值能有多大。一是企業前端的企業管理;二是企業后端有很多流程，現在還是非常依賴人工手段，人工的成本還是很高的，資產管理、資產使用的效率。關于投資回報，全棧解決方案更能加速投資回報周期，具備開放性、互通性，能夠更好服務企業的未來。

問：在班加羅爾這樣的印度城市，有兩個重要的問題：交通和教育。華為的技術如何支持這樣的國家的基礎設施建設?

徐直軍：詳細的計劃現在還沒有。正如我在演講中講到的，在AI的應用領域，交通和教育是首當其沖的。我們在中國的好幾個城市在做智慧交通。中國肯定是一個交通問題就嚴重的國家，如果能解決得好，解決班加羅爾也沒有問題。AI教育，學會了的不要重復學，教會了的不要重復教，現在中國學生最大的痛苦是老師布置的作業是一樣的，做了還要重復做，如果老師能根據每個學生掌握的相關情況施教，學生的負擔會小很多，老師的教課效率會明顯提升，如果AI技術能做到這一點，是每一個老師、家長、學生所期待的。印度也是如此。

問：關于達芬奇架構，達芬奇計劃是華為十年內最大的計劃?是否準確?是什么時候開始的，動用了多大的團隊?為什么要重新推一個架構出來?

徐直軍：我們有一個達芬奇項目，但是沒有達芬奇計劃，除此之外其他都是謠言。我肯定關心所有項目，達芬奇項目是其中之一。為什么要構建一個新的架構?是基于我們對人工智能的理解和我們的需求自然而然產生的。寒武紀的也很好，但是沒法支持我們所需要的全場景。我們需要從云到邊緣、到端、到各種物聯網終端，全場景的支持，必須要開創一個全新的架構，很幸運的是我們找到了這個架構。

我們開創性的架構，就能實現極致的功耗需求、極致的算力需求全覆蓋，目前市場上我們沒有看到已有的架構可以實現這個。

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