江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

行业互联网|【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？


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 。
【行业互联网|【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？】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 。

行业互联网|【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？
本文插图

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 。

行业互联网|【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？
本文插图

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 。
行业互联网|【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？
本文插图

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）


    推荐阅读


    上一篇：喝小酒坊白酒要注意甄别！重庆这两家都被查出问题，当心被坑

    下一篇：5G|发布不到三个月下跌300元，国产5G游戏旗舰处境尴尬