华为AI 三十而立

成立于1987年的华为，31岁了。

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通信届的老将，在今年为自己做了一个重要的转身。虽然华为不认可这是一种“转型”，并且将人工智能定义为“通用技术”，但是以外界来看，本月全联接大会上发布的“达芬奇项目”以及两款AI芯片，都扎扎实实地透露着而立之年的华为：AI立身，意气风发。

对于华为不喜欢“转型”这个说法，可以从此次AI全栈布局中窥见一二。以华为的角度而言，全栈方案是打通既有的云端和终端，从而形成的全场景AI解决方案。这样一来，AI自然可以被视作是通用技术工具，叠加在既有的业务上，就像华为不单独售卖芯片，而是将它作为赋能工具，增加产品的竞争力而已。

摸爬滚打三十年的华为，在攻占AI这件事上，做到了“曲线救国、锦上添花”。

党全栓说，对华为而言，“全栈全场景”的提出是一件自然而然的事情。但事实上，这确确实实水到渠成的事，其实暗含了华为迈入而立之年的多年谋划。

端倪初见，华为的AI战略

在华为内部，全栈全场景的项目名称为“达芬奇项目”，也是外界传闻中信息最少、最神秘的项目。尽管徐直军强调达芬奇只是华为众多项目中的一个，但其实它整合了华为体系中诸多耀眼的、有价值的部分，这称得上是一种技术派的浪漫主义情怀。

徐直军在接受采访时解释：“达芬奇这个人就是博学家，多才多艺，什么都懂，是画家、发明家、 医学家、 生物学家、地理学家 、建筑工程师等等，所以非常切合我们要做这个事情。一开始，这个项目是自下而上驱动的，由开发人员发起，最终，我们想要做的就是一个芯片支持全场景，可以在最宽范围支持架构。”

在这样的初衷下，华为提出了全栈全场景。按照华为的构想，全栈支持的就是全场景，而“全场景”的含义就是云、边缘到端的场景需求。

这样的限定不是没有道理的。不止华为如此理解，对于技术本身的发展，行业人士多认为AI能力已经尽显，在很长的一段时间内，因人工智能催生的云-边缘-端这样一种形态都不会有所变动。因此，基于这一认知，华为为解决方案的提出找到了立论点。

通常，ICT领域的产品公司或者运营商，都是不敢贸然提出这一构想，但华为不一样。它出身华强北，从市场的跌打滚爬中起步，做过通信设备，卖过产品，自研过芯片。在ICT领域，华为的触及面可以说十分广泛，也正因为有这样的经历和认知，华为才敢提出全栈。

所谓全栈，就是华为从底层芯片到顶层应用端做了全套，目前主要有四层：1.基于可统一、可扩展架构的系列化AI 芯片和IP：Ascend芯片层，除了发布的升腾910和310，还包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等系列;2.芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN;3.支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架的MindSpore;4.提供全流程服务(ModelArts)，分层API和预集成方案的应用使能层。

简单来说，即是同时拥抱基础建设和开源平台，物质精神两手抓。

第一层芯片层，华为用各种IP把适用于物联网、智能手机、智能穿戴等应用场景的各类芯片统一起来。这里的亮点很大程度上就是贯穿各类芯片并配合上层调用算力的IP与芯片的密切配合。在现场，党全栓就格外强调了：面对一个复杂场景，其实单颗芯片的能力不是最重要的，这一系统更注重如何根据需求高效调用不同的芯片。

第二层则更像是AI时代催生的产物。早先，算子多见于通信算法上，即信号处理常用的卷积运算。但事实上，随着人工智能对数据处理能力的要求加大，将各种经典的算法存储为工具库来调用是一种必要，也是华为的先见。就像是芯片设计所需的EDA工具一样，华为利用自己在ICT领域的算法积累，搭建了这样一个可自动调用的算子库。这是为开发者提供便利，也是为自己的芯片架构推广谋动力。

前两层是华为架构的基础，第三层则是这套方案的核心所在：全场景支持。开发出一个可以根据场景来调动底层芯片算力的架构，是很多致力于开发AI芯片平台公司所希望做成的事情。如果华为此次真能达到反复强调的“高效”，确实也是一次大进步。

最后一层，其实是为调动开发者在华为平台上开发积极性的一种服务，一如卖产品，华为选择在最后一层融合人工智能技术，让开发服务体验更优，以此争取更多的开发者来使用。

不得不说，华为深谙“分享即收获”的道理，这是技术信条，也是商业手法。

因此，华为全联接大会的第三天设定的是专属开发者的主题日。走出了通信的桎梏，华为首先拥抱的就是开发者。在这方面，华为确实下了大工夫，它提供的服务几乎遍及人工智能各个细分领域。除了全流程ModelArts外，它还发布了视觉开发破平台Hilens，量子计算模拟器HiQ，线下开发套件Atlas 200，服务堪比谷歌。

徐直军非常接地气的给出结论，“我们就是致力于打造用得起、用得好、用得放心的普惠AI生态。”

但作为开发领域的后来者，凭价格便宜和算力充足，华为是否能和有着数十年开发平台服务经验的谷歌们比拼，甚至把开发者们吸引过来，这还值得商榷。

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