去年講“愛誰誰”的華為，今年專攻愛AI
+智慧，見未來
圖片來源 | 網路
撰文 | 先聲會
出品 | 先聲會
華為每年主辦兩場集團級別的高規格大會，一個是全球分析師大會，另一個就是全聯接大會。
華為全球分析師大會是由華為主辦的一年一度行業交流盛會，華為全聯接大會則是華為面向ICT產業的全球性年度旗艦大會。
今年的華為全聯接大會於10月10日-12日在上海舉行，以“+智慧，見未來”為主題，與合作伙伴一起探討如何把握新機遇，構建“萬物互聯”的智慧世界。
先聲會為沒時間去現場的朋友，總結了華為全聯接大會首日主題演講的精彩內容。
徐直軍|華為副董事長、輪值主席
演講主題：華為人工智慧發展戰略
大會上，徐直軍釋出了華為五大人工智慧發展戰略，同時還專門針對全棧全場景解決方案發布了兩款晶片產品。
01
準確定位AI，才能發揮最佳價值
對人工智慧的價值，徐直軍總結為以下三點：
1、人工智慧能解決已經能解決的問題，也能解決未來要解決的問題。
2、人工智慧自動降低生產成本，這一點是最有價值的地方。
3、人工智慧將改變甚至顛覆包括交通、教育、醫療和金融等在內的所有行業。
華為AI發展戰略涉及的五個方面：
1、投資基礎研究：在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築資料高效（更少的資料需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。
2、打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協同的、全棧解決方案，提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的 AI 平臺。
3、投資開放生態和人才培養：面向全球，持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作，打造人工智慧開放生態，培養人工智慧人才。
4、解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5、內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
02
全棧全場景AI解決方案
1.Ascend： 基於統一、可擴充套件架構的系列化AI IP 和 晶片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。包括髮布的華為昇騰910(Ascend 910)，已是目前全球釋出的單晶片計算密度中最大的AI晶片，還有Ascend 310，是目前面向計算場景最強算力的AI SoC。
2.CANN：晶片運算元庫和高度自動化運算元開發工具。
3.MindSpore，支援端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架。
4.應用使能：提供全流程服務(ModelArts),分層API和預整合方案。
針對打造全棧全場景解決方案，徐直軍還發布了兩款AI晶片產品，分別是華為昇騰910和華為昇騰310。
其中華為昇騰910是當前單晶片計算密度最大的晶片產品，其運用達芬奇架構，最大功耗達到350W，其採用7nm工藝，Flops達到了256T，這款產品將會在明年二季度正式上市。
華為昇騰310將實現極致高效計算低功耗的AI SoC,其同樣採用達芬奇架構，最大功耗達到8W，此款晶片產品將會運用智慧手機、智慧附件以及智慧手錶。
最後，徐直軍表示：“華為的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。而全棧是技術功能視角，是指包括晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆疊方案。”
黨文栓|華為首席戰略架構師
演講主題：華為AI全棧解決方案詳解
01
晶片：首先思考開發什麼樣的晶片
黨文栓指出：“不同的客戶，有不同的需求。而不同的應用場景，在不同的組織中卻同樣重要。”所以他希望能設計出最優晶片，來實現任何場景下都以最低成本獲得最優效能。
提到一系列的IP和晶片時，黨文栓表示：“我們並不需要非常多的架構設計，但是是否要走一個統一的架構之路卻是一個關鍵決策，因為統一架構的優勢非常明顯。”
而建構統一的架構卻是史無前例的一次嘗試，首先必須要有非常高的計算擴充套件力，即為小型計算場景設計使用，同時也能夠依賴堆疊來滿足大型計算場景的需求。
在此期間，則需面臨一些芯片面積等挑戰。此外，他還提出另一維度的解決方案，針對大計算場景下的小計算場景應用的方案。
VishalSikka博士|Hang Ten Systems創始人
演講主題：AI發展趨勢和挑戰
01
AI浪潮來臨，挑戰仍在
我們看到各行各業對於AI技術的熱情和興趣，但是我們還應該瞭解到AI仍然面臨著一些嚴峻的、結構性的侷限和挑戰。
1.我們需要更多專業人才。我認為AI目前在行業和企業的智慧轉型方面投入較低，有許多難以落地的應用，而且缺乏專業的人才和有效的人才培訓。全球現在大概有30萬個AI工程師，未來需要更多的AI工程師加入。
2.我們還需要更多的AI服務。目前投入較高的是開發平臺和核心演算法，這有利於構建企業級應用並擁有優秀的開發體驗AI平臺。當然，其差距在於工具的易用性不足，缺乏全棧優化，開發體驗和互動操作性差。
3.我們要關注軟體效能和彈性。當前投入最高的AI雲系統以及AI晶片是整合、開放、高效能且無處不在的高彈性基礎設施。我們做硬體決策時，要有很多的選擇方向，我們需要彈性來實現AI系統互動的拓展性。此外，我們還要關注效能。效能取決於我們所做的硬體選擇。在這之後我們要根據不同的場景選擇相應的軟體和專家，使用合適的工具進行生命週期的管理。
4.我們需要優秀的合作伙伴。我們需要合作伙伴深刻理解業務、情境和企業的複雜性。我們也需要夥伴能夠理解AI，明白AI對企業意味著什麼。當然我們還需要合作伙伴理解人工智慧的快速發展、侷限和其展現的機會，然後把它轉化成解決方案。我們追求的是全棧優化、高性價比的企業應用建設智慧企業。
