解构华为AI技术布局：构建无所不及的智能
编辑 | 吴斯
视频 | 二叉树团队
AI：我是谁？
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。
华为入局，大势所趋
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。
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。
AI：我要做什么？
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？
算力与新技术齐飞
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。
平台共生态一色
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。
周延青以医疗行业宫颈癌病发检测为例进一步做了解释，据相关的医疗机构统计，全国大约仅有 5000 名合格的医生可以进行宫颈癌检测，在检测的过程中需要看片子、查数据资料，这就导致宫颈癌的诊断和检测工作需要花费医生大量的时间。如果全国所有的适龄妇女都要做一遍宫颈癌筛查，靠 5000 名医生的人工工作至少要花费 20 年时间。如果使用 AI 辅助医生诊断，可以快速地帮助医生排除 90% 的病例，使得医生诊断效率提升 10 倍。这样，在两年内就可以将全国所有的适龄妇女排查一遍。
第三类场景是真正的复杂场景。这种场景是 AI 面临的最大挑战。例如，如何利用 AI 技术来提升城市的交通的效率，是非常有挑战的课题。交通治理牵涉到非常多因素，比如道路情况、车流、天气以及突发事件等，所有这些都需要综合考量和安排，仅仅依靠人工很难完成如此复杂的计算。但是如果利用 AI 将这些信息输入到系统里，使用机器学习技术就能让机器自己学习、自己训练、自己提升。在华为与深圳交警合作的案例中，以八个路口为试点，经过 AI 优化平均每辆车大概能节省两到三分钟，路口加总起来大概能节省平均十分钟的上班时间。接下来，华为还将把这套系统扩展到更多的区域和城市。
三年时间内培养百万名开发者
入局 AI 之后的华为，深知 AI 在所有行业的普及是一项巨大的工程，生态圈的建设非常重要。为此，从合作伙伴到开发者，再到产业组织和联盟，华为都有不同的策略和解决方案。AI 跟传统 IT 产品不一样， 买回去之后不能直接使用，而是需要建模、训练、部署，这个过程需要开发者全程投入。如果做出来的模型达不到要求，不能给客户带来真正的价值，华为的 AI 解决方案就会无人问津。
华为敏锐地嗅到了这一点。
在开发者生态的打造上，华为计划用三年时间培养一百万个 AI 领域的开发者，希望通过给开发者提供良好的开发平台，让 AI 开发不再困难重重。这就需要有相应的培训课程、培训计划来共同打造 AI 开发者生态。
比如面向一个高水平的开发者，可以用 AI 技术承包他们工作中的脏活累活，使专家的开发效率大幅度提升；针对入门级的开发者，他们不需要懂复杂的算法和模型，只需要提供一个非常简易的开发平台，让他们可以在这个平台上实现无代码开发，解决一些初级的 AI 应用开发。
此外，华为还将推出高校合作计划。当前国内真正比较合格的 AI 开发者可能只有几万人，而整个产业的需求可能需要几百万人，中间的差距非常大。造成如此大差距的一个原因，就是现在 AI 人才的培养非常困难。据周延青介绍，华为将给高校提供相应的资源、课程等信息，组织相应的实习活动，让更多的学生在学校就有机会使用这些技术，做真正的 AI 项目。通过这些方式培训更多适应技术发展的 AI 人才。
AI：我将去哪儿？
回过头去看历史上所有革命性技术的诞生，必定会带来某些传统工作的消失，但同时也必定会产生一些新的工作岗位。不管是个人还是企业，不拥抱变化，难免会被淘汰。
当前，AI 发展也遇到了一些质疑，比如一些企业会被颠覆，某些劳动岗位会被取代；有人也开始疑惑现在加入 AI 浪潮是否太晚。
对此，周延青表示，回过头去看历史上所有革命性技术的诞生，必定会带来某些传统工作的消失，但同时也会产生一些新的工作岗位。比如汽车的发明让所有的马车夫都失业，但是汽车驾驶员出现了。AI 也是如此，AI 的引入确实会让一些低端的、重复性的劳动力被取代，但同时也会诞生出一系列与 AI 相关的新岗位，比如说数据工程师、数据分析专家等等。其实在徐直军发言中也提到了未来组织结构的可能形态，即有可能由原先的三角形结构（上面管理层、中间技术专家、底部是普通员工）转变成菱形架构，这也意味着，未来基层岗位工作会一定程度地减少，该架构的中间部分会扩大。
而对每个人来说，最重要的就是拥抱时代的变化，不能够拥抱时代变化的人总是会被淘汰，不管个人还是企业都是如此。企业自身如果不能够在 AI 的浪潮中抓住机会实现智能化转型，也会被新的企业取代。
而针对所谓的红蓝海问题，周延青认为，未来 AI 这片海是无限大的，所有人、整个世界都将会在这个海里面。
“所以我认为无所谓什么红海蓝海，空间太大了，大到你无法想象。现阶段在这片海中，能实现的场景仍然十分有限。现在任何企业、任何公司都应当拥抱 AI，进场都不算晚，都可以去实现各个行业的智能化。简单说，AI 无所不及”。
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