【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？

作者：李梅

2020-10-03

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集微网报道（文/木棉），华为的每一次跨越行业之举，都会让新同行们感到心慌。

除了传统的通信和手机业务外，2018年华为宣布入局AI，外界对这个“新入局者”的到来既有恐慌也有质疑。两年后，随着华为AI业务的逐步落地，华为用实力把竞争者的恐慌变成了更加恐慌，同时也削减了观望者的质疑。

在AI突飞猛进的背后，是华为云的强力支持。9月底，华为全联接2020大会上，华为云业务总裁郑叶来透露，当前华为云Marketplace年交易额超过10亿，订单数量超过10万，有30家伙伴的销售额已经超过1000万；多样性计算合作伙伴超过1000家，完成兼容性认证的解决方案超过3000。在此支持之下，华为AI的发展并不差，甚至可以用出色来形容。

落子AI

时间回到两年前，2018年全联接大会上，华为首次公开对外发布了AI战略以及全栈全场景AI解决方案。彼时，据华为轮值董事长徐直军介绍，华为的AI战略包括五大方面。

1、投资AI基础研究，在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自动自治的机器学习基础能力；

2、打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台；

3、投资开放生态和人才培养，面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作；

4、把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力；

5、应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。

至于全栈全场景的AI解决方案，华为是这样定义的：“全栈”指的是技术功能视角，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案；“全场景”指的是包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。

提出做全栈和全场景AI解决方案的，华为是业界首家。这也意味着在AI时代，华为决定要“通吃”AI产业链。

但是，与“All in AI”的企业不同，华为并不是要转型做AI，而只是把AI当做一个重要的技术。徐直军曾如此描述华为的AI战略：“如同公元前的轮子和铁、19世纪的铁路和电力、以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，华为认同AI是一组技术集合，是一种新的通用目的技术。”

在华为看来，人工智能的定位是通用的技术，它可以应用到所有地方。因此，AI对华为的价值在于：一是开创新机会，比如基于AI加速模块，加速卡，AI服务器，AI-MDC（Mobile-DC）等，包括AI云服务也能因此更快发展；二是用AI增强现有业务。所有产品、解决方案和服务的竞争力，使得华为在市场竞争中保持领先，更好面向未来。这一点上华为手机已经享受到了价值；三是用于内部改进管理，提升效率，这样更好来提升组织能力和竞争力，更好面对未来挑战。

这样就解释了AI为何在华为的企业战略上占据如此重要的地位。

底色：达芬奇架构

华为不打没有把握的仗，在AI领域同样如此。

虽然其AI解决方案在2018年才推出，但实际上，从2014年起，华为就启动了AI处理器统一架构的技术论证，历时两年完成了架构设计，取名“达芬奇”。2017年初，华为图灵团队创建达芬奇架构AI处理器，这是华为试水AI的第一步也是关键一步。

达芬奇架构，是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构，具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性，是实现万物智能的重要基础。具体来说，达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。

与其它AI架构相比，达芬奇架构的优势在于，“达芬奇架构可大可小，从穿戴设备一直到云，可以全场景覆盖；也就是说，在端、边缘、云都可以训练和推理，还可以进行相互协同，这是现在其他的计算框架所做不到的。” 徐直军表示。

NPU的自主化，使得华为可以打造独立自主麒麟芯。而在此前，麒麟芯片的AI功能从寒武纪获得技术支持。自麒麟810芯片起，麒麟芯片开始搭载基于自研达芬奇架构的NPU。

软硬件“两条腿”走路

达芬奇架构只是华为布局AI打的“地基”。在AI布局上，华为采用“两条腿”走路的方式，同时推进软硬件层面进度，并将两者融合。

2018年10月，华为正式发布了昇腾310和昇腾910两款AI芯片，并作为华为全面进军AI业务的第一枪。在发布昇腾910芯片时，华为方面表示未来还计划推出昇腾610，主要面向自动驾驶场景。同时，昇腾920、昇腾320也将在2021年后逐步推出。

在华为的战略里，一方面，昇腾芯片是AI产品拓展的主线。华为还将其成功与鲲鹏、麒麟等芯片产品配合或搭载，进一步打造出泰山服务器、Atlas AI计算平台、Mate手机终端和MDC智能驾驶平台等集成化硬件产品。

另一方面，华为云是AI业务的重要依托。针对昇腾芯片的达芬奇架构特点，华为推出了 MindSporeAI开发框架，并在此基础上构建了ModelArts、HiLens、HiAI三款面向云和端的AI平台，进一步拓展了涵盖交通、医疗、制造等多个应用场景的EI企业智能解决方案。

按照华为的理解，未来AI将无处不在，每个行业、每个组织、每个家庭、每个人都将享受到AI的价值，实现“普惠AI”。

生态布局

普华永道数据预测，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。AI是未来科技产业的大趋势，这一点已逐步成为各大科技巨头的共识。由此，AI这个“大蛋糕”引得众多科技企业纷纷抢食，包括IT、CT、互联网在内的所有科技公司都希望向传统产业赋能，其中，巨头与巨头之间的竞赛尤为激烈。

谷歌是进入AI领域最早的玩家之一，其最大优势在于算法积累和自研芯片、框架。亚马逊同样是最早制定AIoT发展路线的公司之一，亚马逊AWS最大的优势是IoT终端和海量应用场景。同时，为抢占AIoT入口，亚马逊在2014就推出了智能音箱Echo。微软最大的优势是对AI领域的算法积累及对前沿AR终端设备的掌控。而阿里云和谷歌类似，希望尽可能将业务规划留在云端范畴，虽然它近年来开始涉足底层芯片及服务器等硬件领域，但才刚起步。

以上竞争者各有优势，作为后来者，华为如何才能赢？鉴于华为此前三十年在芯片、终端、云、网络多方面的积淀，华为的AI战线既全又深：AI芯片、AI算法研究、开源AI框架、AI应用开发平台、云边端AI服务及落地成果、开发者社区……围绕AI的生态布局，华为交出的答卷底气十足。

除了全面的生态布局之外，从应用角度来说，华为有着良好的用户属性。华为手机始终保持较高的市场占有率，建立了很好的用户基础。在AIoT时代，手机是天然的AI平台导流工具。因而，华为不需要像谷歌即便拥有Android也还是需要依托其他硬件产品，或像亚马逊一样通过Echo去培养用户习惯。

另一方面，自宣布进军AI领域以来，华为并没有仅仅局限在推荐系统、安防、语音识别等传统的AI业务，而是始终着眼于未来。2019年上海国际车展上，华为正式宣布进军智能网联汽车，并公开了与四维图新等车联网优势企业的合作。目前，华为已推出MDC智能驾驶计算平台，并将进一步改进昇腾芯片适配智能汽车应用场景。

徐直军曾称，华为AI最大的挑战在于生态到底能够做到多大。目前能做的是把有利于生态发展的条件搭建起来，但是能不能做起来，还取决于未来能吸引多少合作伙伴和开发者。

话虽如此，我们可以期望的是，目前AI市场刚刚起步，AI行业尚未有一个开发生态形成绝对主导之势，而这正是华为的机会所在。

结语：智能手机的AI功能、智能网联汽车、5G应用……与AI有无处不在的关联，单从这方面来看，华为在AI的布局是在下一盘大棋。而这盘棋最终能否走“活”，华为并没有过于乐观，而是将寄望于未来的积累与竞争，或许，这还需要一段时间的进一步验证。

（校对/零叁）

责编：刘燚

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