华为的人工智能战略的背后,隐藏了什么样的未来构想?

来源:快报
责任编辑:李志喜
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10月10日,在没有太多预兆的情况下,华为在其年度HC大会上,发布了其“人工智能发展战略”,这种意外甚至表现在连华为的公关部门也只是前一天才知道相关会议的核心信息。

而华为对其AI发展战略的表述异常平和,在华为轮值董事长徐直军的表述里,仅仅只表达了在投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强以及内部效率提升等五个发展方向。在解决方案方向,华为提出了全栈全场景的AI解决方案,具体包括了芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案

不知是有意还是无意,在徐直军的演讲中,大量使用了技术性语言甚至学术性语言,尽管如此,中国的媒体仍然从中找到了华为新发布的昇腾910这款处理性能是英伟达最强TeslaV100两倍的传播爆点。

确实,算力作为人工智能领域的核心基础支撑,代表着一个企业在产业中的地位,但对华为“人工智能发展战略”而言,远远不止这些。

一、从计算力到算法框架,华为具备了与国际AI巨头比肩的技术实力

近两年,无论是投资领域还是应用领域,中国科技行业对人工智能的关注和热情超越了任何时候,无论是BAT还是创业公司,不搞点人工智能的话题,仿佛就无法标榜自己是科技企业了,甚至有些舆论开始喊出了在人工智能领域中国开始超越欧美发达国家。

确实近两年人工智能的发展,正在渗入到了我们生活的各个方面,但如果我们从技术结构或者说人工智能的技术支撑力量来看,中国绝大多数人工智能方面的研究或开发,都基本停留在应用层面,并不具备引导产业方向的能力。

业界公认的人工智能技术的基础支撑是计算力、算法和大数据,中国除了在用户数据方面拥有量的优势之外,在算力和算法方面,特别是支撑算法的算法框架方面基本为零。无论是BAT还是人工智能领域的独角兽们,他们大多是应用谷歌的TensorFlow、微软的CNTK、伯克利大学的Caffe 2、Facebook的Torchnet等开源算法框架进行应用的优化算法,所以在人工智能的底层支撑技术方面,中国与欧美发达国家的水平相差甚远。

同样在计算力方面,受芯片影响,目前只有英伟达的Tesla成为了人工智能数据计算中心的主要力量,谷歌为了训练TensorFlow开发了TPU芯片,目前已经发展到了第三代,处理能力有了很大幅度的提高。谷歌的TPU是专为机器学习而设计的芯片,它的优势是可以提高深度学习方面的训练能力。除此之外,英特尔也推出了Movidius VPU视觉处理单元,这是全球第一个配备专用神经网络计算引擎的系统芯片,主要应用于无人机、智能摄像头等领域,至于中科院系推出的寒武纪AI芯片,虽然推出了应用于移动终端的1A(华为的麒麟980就是使用寒武纪的IP设计)和MLU100智能处理卡,但除了在华为手机上使用之外,目前仍然未见到有规模的应用场景。事实上,国内机构的大型AI超算中心使用的神经网络处理单元,基本上还是在使用英伟达的Tesla系列芯片。

由此来看,中国的人工智能技术的发展,在缺少了算法框架和算力核心——芯片的前提下,中国企业很难和国际性技术巨头谷歌、微软、Facebook、亚马逊等企业相提并论。

了解了人工智能领域的这些技术背景,我们再来看华为的AI发展战略中到底还隐藏了什么样的战略构想。

徐直军在解释华为全栈解决方案时说,这一方案包括了基于统一、可扩展架构的系列化AI IP 和芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五个系列;也包括了支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架——MindSpore,这是一种非常技术化的表述,普通读者很难理解其真正的含义。通俗地来说,华为的全栈方案,一次性解决了人工智能基础支撑方面的两种最核心的能力,一是计算力——昇腾系列AI芯片,二是推出了华为自己的算法框架(MindSpore)。虽然徐直军在说明算法框架时轻描淡写,但在华为全栈方案的系统结构图中,华为将MindSpore与谷歌的TensorFlow并列在了一起。在刀客与展台的技术人员讨论的过程中,MindSpore确实是可以与TensorFlow等同的算法框架。在10月11日华为副董事长徐文伟召开的媒体沟通会上,刀客也就MindSpore的问题询问了徐文伟,徐文伟表示,由于华为的人工智能涉及到了从云到边缘计算的全过程,需要一种统一架构下的算法框架,所以华为开发了自己的算法框架,至于MindSpore对开发者是否开源的问题,华为方面表示未来将视开发进度和生态再做决定。这是一个非常公关化的表述,事实上华为将人工智能融入到其各项业务之中,也就意味着未来AI将成为华为所有业务的驱动力,如果不解决算力和算法框架问题,华为就没有可能与世界级的人工智能公司一起影响到产业的发展方向。

虽然华为是首次推出AI芯片,但昇腾910的性能已经是英伟达最强AI芯片V100的性能的两倍,半精度处理能力达到了256T FLOPS。昇腾的两款处理器发布后,业内有媒体认为,即使是华为设计出了AI处理芯片,但基于半导体产业的现状和华为刚刚进入芯片领域等原因,并不看好昇腾系列芯片的未来。但事实上,从麒麟系列芯片的历程来看,华为进入芯片的研发和设计,至少也有近十年时间,只是不为外界所知而已。

同样的疑问也在于华为此次推出的算法框架——MindSpore,开发算法框架的难度远比算法研究要困难得多,但华为可以推出自己的算法框架却并非是一时之功。早在十多年前,华为就在俄罗斯成立了数学研究所,后来又在法国巴黎设立了数学研究所,众多顶级的数学家在默默地进行了数十年的基础研究,现在终于到了开花结果的时候。

所以说,无论是华为芯片还是算法框架面市,既在意料之外,却又在情理之中。

虽然华为在AI发展战略发布上表明其昇腾系列AI芯片并不会单独出售,MindSpore算法框架目前也不会开源,但华为的人工智能发展战略的发布,应该会有像英伟达这样的公司开始睡不好觉了。

二、从通用技术到全栈方案,华为的AI战略找到了一条更务实道路

在拥有了自己的芯片和算法框架之后,华为从人工智能的核心技术出发,全面进入人工智能领域就不足为怪了。

与中国科技公司把人工智能看成一个全新技术领域不同的是,华为把人工智能定义为“通用目的技术”,事实上很多人都忽略了华为对人工智能的定位。徐直军在HC大会上表示,“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:人工智能是一组技术集合,是一种新的通用目的技术(GPT)。”

这实质上是对人工智能最本质性的认知,而基于这种接近本质的认知,就很容易理解华为的人工智能发展战略为什么会推出“全栈全场景AI解决方案”,正如徐直军所言,“人类发展到今天,总共有26种通用技术,人工智能就是其中一种。我之所以强调人工智能是一种通用技术,是期望大家重视人工智能对未来的巨大影响和价值。人工智能作为一种通用技术,不仅可以使我们以更高的效率解决已解决的问题,也可以解决很多没有解决的问题。”

在此之前,微软可能是第一家将AI融入其所有产品和服务的公司,从而诞生Azure的智能云服务、Office365云服务等一系列业务的升级,将微软的商业模式从卖产品转换为卖服务,奠定微软在人工智能时代领导者的地位。今天的华为多少有些像微软的影子,在华为全栈全场景的AI解决方案里,还有一个核心要点就是“解决方案增强”,指的就是把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。

相对于把人工智能看成一种新技术方向或新的产业模式,把人工智能看成是通用技术,广泛适配到各领域,不仅是最容易见到技术带来的价值,也是一条务实的技术体现价值的路径。

尽管华为AI发展战略刚刚发布,但从HC大会的各种论坛、展厅以及合作伙伴的技术案例里,充溢着技术带来的价值。在智能驾驶领域,华为和宝马合作的自动驾驶的原型车已经开始进行路测,更令人惊讶的是这台基于华为车联网技术的原型车一上来就是L4级的水平,这让许多做自动驾驶技术的专业公司折腾了好几年才能做到L3的水平公司心绪很难平衡。事实上,在本次华为HC大会上,类似宝马自动驾驶技术的这种案例很多。

显然从华为的运营商业务、企业业务到消费者业务,华为经过前几年的技术试探,已经确定了下一个十年的技术突破口,而目前华为的人工智能发展战略,显然是一种华为式的饱和攻击的方式,从底层核心原创技术出发,将优势延伸到各业务线,并在攻击的同时希望新的业务和商业模式诞生。

下一个十年,也许将是华为在人工智能领域开始引领产业方向的十年。

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