華為終於全力自主研發“中國人自己的” AI 晶片了！
今天，傳聞已久的華為「達芬奇專案」終於得到官方證實！華為不僅正式釋出了 AI 發展戰略與全棧全場景 AI 解決方案，還帶來了兩款全新的 AI 晶片 —— 昇騰 910 和昇騰 310。任正非先生的「晶片急是急不來的」之語言猶在耳，便見華為終於全力自主研發“中國人自己的” AI 晶片了！
唐小引 發自華為全聯接大會現場
華為全聯接大會戰略合作伙伴 CSDN（ID：CSDNNews）榮譽出品
北京時間 10 月 10 日，主題為「+智慧，見未來」的第三屆 HUAWEI CONNECT 2018（華為全聯接大會）在上海世博展覽館和世博中心正式拉開帷幕。華為輪值董事長徐直軍先生率先登臺發表主題演講，重磅公佈了華為 AI 戰略及全棧全場景 AI 解決方案，並對之前“華為在做晶片”的傳聞進行了證實，現場釋出了兩款 AI 晶片 —— 昇騰 910 和昇騰 310。徐直軍表示，華為昇騰 910 是目前全球已釋出的單晶片計算密度最大的 AI 晶片，而昇騰 310 則是目前面向計算場景最強算力的 AI SoC。
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華為五大 AI 發展戰略
徐直軍表示，“AI 是 ICT 產業 60 年發展的總成果”。從 1956 年達特茅斯會議上 AI 緣起到今天，儘管人工智慧經歷了兩次“寒冬”，但其發展的腳步卻從未停止。而另一方面，1971 年 Intel 釋出了第一顆微處理器，50 多年來 ICT （資訊與通訊技術）產業亦在蓬勃發展中。徐直軍如此講道：“如果我們將 AI 與 ICT 產業這 60 年的發展軌跡畫在一起，我們可以看到人工智慧與 ICT 產業的總體發展水平密切相關，學術研究發現與工程技術發展相輔相成。”
作為 ICT 產業的領軍企業，華為認為人工智慧是一種新的通用目的技術，不僅可以替代人，還能夠自動降低生產成本。“這是人工智慧與資訊化最大的不同，也是其最有價值的特點。”徐直軍如是說道。
華為輪值董事長 徐直軍
徐直軍表示，人工智慧將改變每個行業、每個組織，首當其衝的便是交通、教育、醫療、語言等行業，譬如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生的效率，精準預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，精準藥物試驗可以顯著降低新藥成本，縮短髮現週期，基於 AI 的電信網路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業等。
除此之外，人工智慧將全力提升自動化水平，由此將促使大量的重複性日常工作崗位需求大幅縮減，處於底部基礎性、重複性的日常崗位將被 AI 取代。而與之相對應的，諸如資料科學家、具備一般性資料科學能力的資料科學工程師等工作崗位需求將大幅增加。
我們可以看到，現階段人工智慧在技術、人才及產業方面正在發生重要變革，徐直軍在大會現場提出了十大改變，也是華為對於 AI 產業發展的期望，分別為：
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縮短訓練模型的時間： 基於目前的技術水平，訓練某些複雜模型時往往需要數天甚至數月，這樣的訓練速度嚴重製約了應用創新。未來，模型的訓練要能在幾分鐘、甚至幾秒內完成。
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充裕經濟的算力： 算力是 AI 的基礎，但現下算力非常昂貴，可以說是一種稀缺資源。 如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。 未來，算力應該是充裕且經濟的，同時這種需求應該儘快實現。
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人工智慧要適應任何部署場景： 混合雲已經成為企業採用雲服務的主要模式，當前的 AI 主要在雲，少量在邊緣，與企業的業務環境的結合有待進一步深入。未來 AI 將無處不在，要能夠部署在任何場景，並確保使用者隱私得到尊準和保護。
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更高效更安全的演算法： 未來的演算法，要能夠基於更少的資料需求，即資料高效。也要能夠基於更低的算力和能耗，即能耗高效。同時要解決自身的安全問題，並實現可解釋等，這都是 AI 全面發展的重要技術基礎。
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更高的自動化水平： 今天的人工智慧，自身還需要大量的人工。我們應該大幅提升 AI 自身的自動化水平，比如在資料標註、資料獲取，特徵提取，模型設計和訓練等環節，要實現自動化或半自動化。
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模型要面向實際應用： 當前很多優秀的模型演算法，更多的是“考試”優秀，還未達到“工作”優秀。未來的模型必須實現工業級的優秀，即滿足工業生產的需要，而不僅僅滿足於測試集上“考試”優秀。
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模型更新： 目前的模型更新是非實時的，非常依賴於人工週期性的更新，是一個半開環的系統。未來的模型要能及時適應各種變化，實時更新，實現閉環系統，保證企業 AI 應用始終處於最佳狀態。
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人工智慧要多技術協同： 目前我們探討 AI 時，更多的是僅僅聚焦 AI 本身。AI 需要與雲、物聯網、邊緣計算、區塊鏈、大資料、資料庫等技術充分協同，如此才能發揮更大價值。
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人工智慧要成為由一站式平臺支援的基本技能： 今天，AI 還是一項只有具備高階技能的專家才能完成的工作，成熟、穩定、完善的自動化工具還比較缺乏，獲得一個 AI 模型還是一個非常複雜，耗時耗力的事情。我們需要一站式平臺提供必需的自動化工具，讓 AI 應用開發更容易，更快捷。從而，使 AI 成為所有應用開發者甚至所有 ICT 技術從業人員的一項基本技能。
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以 AI 的思維解決 AI 的人才短缺： AI 人才的短缺，特別是資料科學家的缺乏，一直是業界顧慮較多的一個制約因素。而且資料科學家將永遠是稀缺的。解決之道應該是，以 AI 的思維解決 AI 的人才短缺。通過著力發展智慧化、自動化、簡單易用的 AI 平臺和工具服務，以及提供培訓教育，培養大量的資料科學工程師，使他們能完成大量基本的資料科學相關工作。通過這些大量的資料科學工程師與資料科學家和各領域專家相互配合的梯形結構，來解決 AI 人才稀缺問題。
徐直軍表示，這十大改變是華為制定 AI 發展戰略的源動力。基於此，徐直軍正式宣佈了華為五大 AI 發展戰略：
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
華為全棧全場景 AI 解決方案正式釋出！
與華為 AI 戰略一同釋出的便是其中的全棧方案 —— 全棧全場景 AI 解決方案。徐直軍表示，“我們提出的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境，而全棧則是技術功能視角，是包括晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆疊方案。”
具體為：
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Ascend 系列 IP 及晶片： 基於統一、可擴充套件架構的系列化 AI IP 和 晶片，涵蓋 Max、Mini、Lite、Tiny 和 Nano 等 5 個系列。包括今天釋出的華為昇騰 910（Ascend 910），是目前全球已釋出的單晶片計算密度最大的 AI 晶片，以及目前面向邊緣計算場景最強算力的AI SoC —— Ascend 310。不過需要注意的是，最新發布的晶片是華為全棧解決方案中的一部分，並不單獨對外。
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CANN： 晶片運算元庫和高度自動化運算元開發工具。
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MindSpore： 支援端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架。
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應用使能： 提供全流程服務（ModelArts），分層 API 和預整合方案。
在演講的最後，徐直軍如此說道：“我們提出的全場景意味著華為有能力實現智慧無所不及，構建萬物互聯的智慧世界。而全棧則意味著華為有能力為 AI 應用開發者提供強大的算力和應用開發平臺，有能力提供大家用得起、用得好、用得放心的 AI，從而實現真正意義上的普惠 AI。”
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