解构华为AI技术布局:构建无所不及的智能

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以 AI 为驱动的第四次技术革命已经到来,人工智能作为一种通用目的技术,其触发的产业变革,将涉及所有行业、所有组织和个人。到 2025 年,全球个人智能助理普及率将达到 90%,智能服务机器人将步入 12% 的家庭,企业对 AI 的采用率将达 86%。

华为首席营销专家周延青在接受 InfoQ 的专访中提到,“+AI ” 和“互联网 +”的本质区别在于,互联网时代是信息化的大集成,能给大家带来快捷和便利。但是互联网 + 从来没有根本上改变过生产流程,而 AI 是逐渐在成长和学习的,在运作的时候带来的最大变化是,AI 能够持续地提升企业的效率。这种效率的提高是自动的,自动地降低企业生产成本,提升企业运作效率,同时还会提升企业产品质量。

一时间,AI 技术惊涛拍岸,卷起千堆雪。 从刷脸解锁到无人驾驶车辆上路,从智能家居的应用到智能交通、安防等的布控,AI 已经覆盖到了生活的方方面面。我国也相继出台一系列政策支持人工智能发展,推动中国人工智能步入新阶段。这也意味着,人工智能已经上升到了国家战略层面。

2018 年10 月 10 日,华为副董事长、轮值董事长徐直军在 2018 华为全联接大会(以下简称“HC”)上,发布了华为 AI 战略及全栈全场景的解决方案。这一重磅消息颠覆了外界的认知 ,有媒体评价道,华为在 AI 领域是三年不鸣,一鸣惊人。

但在周延青看来,更准确的表述应该是“厚积薄发”。

当外界都在对 AI 议论纷纷时,华为内部在若干年前,就开始研究 AI 到底能够给社会、产业、华为带来怎样的价值。“基于一个简单的逻辑:如果 AI 确实有用,华为如此庞大的企业一定能找到好的应用”,周延青解释说,“华为一开始对 AI 的态度就非常清楚,那就是要在我们的业务领域里去尝试一下”。在产品制造、在内部运营包括财务运作、在面向客户的服务和交付过程中去尝试,华为发现 ,AI 技术已进入产业化阶段,很多领域可以用 AI 来替代原本低效的工作。
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此外,AI 技术可以用在华为自身的 To C 端产品中,最典型的是华为手机。从两年前开始,华为手机就引入了 AI 相关的算法和技术,Mate 10 手机在 AI 芯片麒麟 970 处理器的加持下变得更加智能——比如在拍照时,摄像头能够智能识别 13 种场景,自动调试到该场景下适合的参数。2018 年华为发布了麒麟 980,成功在指甲盖大小的尺寸上塞进 69 亿个晶体管。Mate 20 系列成为首款搭载麒麟 980 芯片的智慧手机,双 NPU 使 AI 算力大幅飙升,能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等 AI 场景,每分钟图像识别 4500 张,识别速度相比上一代提升 120%,远高于业界同期水平。

通过实际落地的技术实践,华为进一步触碰到兴奋的脉搏。因为在华为的认知中,AI 技术能真真正正地给整个行业带来巨大的变化。

有心的人早就能看出,华为是有备而来。

早在 2014 年,华为提出了“共建更美好的全联接世界”这一愿景;而在 2017 年 12 月份,华为对外发布了新的愿景和使命——把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。不难发现,两种表达背后的最大区别,是引入了“智能”的概念。这个概念不只是一项普通技术,而是未来整个世界的基本要素,智能是无所不及的,能够给每个人、每个家庭、每个组织带来很多创新的体验和价值。“这是华为刷新愿景使命的一个最基本的动因,也是华为通过过去几年的实践对 AI 认识的一个总结。”周延青认为。

愿景很美好,但是在实现愿景的路上也存在很多挑战。华为在实践中发现,当前 AI 要真正应用并产生价值,还有很多工作要做。从数据到算力、算法都需要解决很多问题。为此,华为也在思考能够做点什么,来帮助 AI 产业化。

华为发布全栈全场景解决方案后,如何与云、IoT 、边缘计算等技术充分协同,发挥最大价值?如何布局平台打造生态,让更多的人和企业都融入 AI 的浪潮中?

 

在华为发布的 AI 全栈全场景解决方案中,有两个“全”字。据华为副董事长、轮值董事长徐直军介绍,所谓的全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。所谓的全栈,是指从技术功能视角出发,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。

周延青表示,整个全栈全场景 AI 解决方案,并不是设计出来的,而是在解决实际的问题中一点点构建起来的。

最开始做研究的时候,大家首先需要的是大规模训练,所以都考虑在大型服务器或者在公有云上租用算力来支撑。但是真正走入到行业应用场景时,我们发现很多时候,AI 需要部署在边缘或端侧,例如“人脸识别”,我们最终会把它用在园区的出入口闸机上,也会把它用在手机上。如果摄像头上收集进来的信息全部传到云端处理,云端的数据存储和计算压力会非常大,也会对网络带来巨大的压力。由于网络时延的因素,识别处理会比较慢,导致用户体验不好。同时还要考虑安全因素,很多用户数据,并不都适合传到云端处理。这时候就需要端侧的摄像头具备一定的 AI 处理能力,提供相应的算力支持,使之能够在端侧初步处理数据,把一些关键的要素、特征提取出来。华为发现,要真正把行业应用做好,需要各种场景下的 AI 算力支持。基于这样的诉求,一个能够覆盖各种场景的系列化算力解决方案就显得很有必要。周延青表示,这也是全场景理念提出的最基本来源,“所以它不是设计出来的,而是根据自然的业务需求提出的,也就是我们所强调的原生的全场景”。

为了实现全场景,华为设计了专门用于 AI 算法的达芬奇架构,并基于此架构,推出了昇腾系列的 AI 芯片和 IP。本次 HC 大会上,基于“达芬奇架构”的芯片昇腾 910 和昇腾 310 问世,徐直军在 Keynote 上手握芯片的照片也占据了当天各大科技媒体的头条。

但,有了全场景的昇腾系列之后,华为的 AI 事业就可以高枕无忧了吗?

周延青给出的答案是,“AI 要真正大规模发挥作用,一定要和其他技术互相连接,互相协作,不仅仅是 5G 或 IoT,还包括云、大数据、数据库、车联网等”。华为在 5G 和 IoT 上一直都有较大的投入,如何将这些技术和 AI 更好地连接,产生更大的价值,才是真正需要思考的内容。

比如,自动驾驶需要整合诸如各种传感器、信息获取和 AI 运算等多项技术,这些都只是自动驾驶的一部分,未来真正的自动驾驶还应该是车和路,及其和整个环境之间的互动,这就需要与整体的城市网络、智能化系统、后台的交通监控系统互联互通,才能提升整个城市的交通运输效率。

华为当前要做的,是将系列化芯片能力做强,将全栈开发平台和应用平台做好。在此基础上,要想赋能行业和领域落地,还需要打造更好的平台和生态。

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 三类场景适合 AI 发挥价值

同样也是在 HC 大会上,华为战略 Marketing 总裁徐文伟发布了一组数据 —— 全球 AI 市场空间将达到 3800 亿美金;其中 90% 来自于企业市场,“所以说,未来十年,AI 的主场在行业”。

也就意味着,AI 技术一定会渗透到各行各业,所有行业都会被人工智能所改变。现阶段,AI 技术已重点在交通、制造、金融、园区管理等领域得到了初步应用。经过长期的探讨和实践,华为总结了三类特别适合现阶段 AI 技术发挥价值的典型场景:

第一类场景是简单重复型。现在很多园区已经开始使用人脸识别验证身份,停车场车辆的进出也已实现了自动识别、自动记录和自动进出。在这类场景的应用中,AI 可以替代人类安保工作,极大地提升效率、节约成本。

第二类场景是专家辅助型。国内现阶段非常稀缺的是技术专家资源,他们的能力和经验都极其宝贵。使用 AI 技术辅助专家决策,未来甚至可以将专家经验固化下来,形成一套辅助专家进行决策的系统。
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