今10月10日上午消息，在今日舉行的華為全鏈接2018大會上，華為輪值董事長徐直軍首次闡述了AI戰(zhàn)略。徐直軍談到，AI從1956年開始到現(xiàn)在的出現(xiàn)兩次發(fā)展高峰，如果把兩個發(fā)展軌跡放到一起，人工智能與ICT產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)。

早在今年（2018年）4月分析師大會上，華為就預(yù)告了人工智能全棧全場景人工智能解決方案。此次，徐直軍正式發(fā)布了其方案。

華為全棧方案包括人工智能芯片、基于芯片賦予技術(shù)框架的CANN和訓(xùn)練框架MindSpore、以及ModelArts。

之前一直傳會要做AI芯片，徐直軍表示確實(shí)是。徐直軍宣布，一直以來華為都在研發(fā)AI芯片，在此正式發(fā)布兩款A(yù)I芯片：昇騰910和昇騰310。

華為正式提出兩款A(yù)I芯片：昇騰910和昇騰310

徐直軍表示，昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片，計算力遠(yuǎn)超谷歌及英偉達(dá)，而昇騰310芯片的最大功耗僅8W，是極致高效計算低功耗AI芯片。此外，在2019年華為還將發(fā)布3款A(yù)I芯片，均屬昇騰系列。

資料顯示，華為昇騰910基于7nm工藝，側(cè)重高效計算，將在2019年2季度上市；華為昇騰310則基于12nm工藝，側(cè)重低功耗，該芯片發(fā)布時間就是現(xiàn)在。據(jù)了解，華為還將會基于人工智能芯片昇騰系列提供AI云服務(wù)。

昇騰910：計算密度最大的單芯片

昇騰910，被徐直軍稱為是“計算密度最大的單芯片”，采用7nm工藝制程，最大功耗為350W。

昇騰910具體的性能數(shù)據(jù)很強(qiáng)，半精度為（FP 16）：256 Tera FLOPS，整數(shù)精度（INT 8）：512 Tera FLOPS，128通道 全高清 視頻解碼器- H.264/265。

“可以達(dá)到256個T，比英偉達(dá) V100還要高出1倍！”

若是集齊1024個昇騰910，會發(fā)生什么場景呢？徐直軍表示，會出現(xiàn)“迄今為止全球最大的AI計算集群，性能達(dá)到256個P，不管多么復(fù)雜的模型都能輕松訓(xùn)練。”

這個大規(guī)模分布式訓(xùn)練系統(tǒng)，名為“Ascend Cluster”。

昇騰310：高效計算低功耗AI SoC

“昇騰310，這是一款極致高效計算低功耗的AI SoC?！毙熘避娬f。

邊緣端的昇騰系列成員不少，按照功耗由小到大排列，這四款芯片型號分別為Nano、Tiny、Lite和Mini。

其中，Nano、Tiny、Lite三款型號徐直軍表示它們2019年才能出來亮相。到場的Mini這一款仍然采用了達(dá)芬奇架構(gòu)，半精度為8 TeraFLOPS，整數(shù)精度為16TeraFLOPS，擁有16通道全高清視頻解碼器，最大功耗為8W。

相比昇騰910，邊緣系列的昇騰310芯片用武之地要親民得多，智能手機(jī)、智能附件、智能手表等邊緣設(shè)備，都是邊緣系列的昇騰芯片的容身之所。后續(xù)，華為還將推出一系列AI產(chǎn)品。

AI戰(zhàn)略：涉人才等五項(xiàng)內(nèi)容

除了重磅發(fā)布兩款A(yù)I芯片外，徐直軍還宣布了AI發(fā)展戰(zhàn)略，包括投資基礎(chǔ)研究、打造全棧方案、投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)，解決方案增強(qiáng)和內(nèi)部效率提升。

其中，全棧方案是指要打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨(dú)立的以及協(xié)同的方案，提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算例資源，并且要打造簡單易用、高效率和全流程的AI平臺；內(nèi)部效率提升包括應(yīng)用AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準(zhǔn)海量作業(yè)場景，從而大幅度提升內(nèi)部運(yùn)營效率和質(zhì)量等。

10方向改變：數(shù)據(jù)科學(xué)家最稀缺

“唯有主動改變才能期待變革”，徐直軍指出，一直以來華為都在觀察AI所帶來的改變。他認(rèn)為，未來AI將有10個改變方向：

第一，模型訓(xùn)練：以往訓(xùn)練需要數(shù)日數(shù)月，未來要在幾分鐘幾秒鐘完成。

第二，算力：目前算力稀缺且昂貴，未來的算力充裕且經(jīng)濟(jì)。

第三，AI部署：未來AI將無處不在，在任何場景，且隱私得到保護(hù)。

第四，算法：目前的算法多半誕生在1980年代。未來要有更少的數(shù)據(jù)需求和耕地的算力和能耗，且具備安全性。

第五，AI自動化：其他環(huán)節(jié)的自動化程度要提升，例如數(shù)據(jù)標(biāo)注和獲取等。

第六，面向?qū)嶋H應(yīng)用：目前很多的算法都是“考試”優(yōu)秀，不是“模式”優(yōu)秀，未來要改變這一現(xiàn)狀。

第七，模型更新：未來的模型要進(jìn)行實(shí)時更新，且是閉環(huán)系統(tǒng)。

第八，多技術(shù)協(xié)同：未來將協(xié)同云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等。

第九，平臺支持：以往AI是一項(xiàng)專家才能做的工作，未來將有一站式平臺，使AI成為ICT產(chǎn)業(yè)成員的基本技能。

第十，人才獲得：數(shù)據(jù)科學(xué)家永遠(yuǎn)稀缺，未來要培養(yǎng)大量數(shù)據(jù)科學(xué)工程師。

徐直軍指出，AI還將改變每一個組織，日后大量重復(fù)的日常崗位需求將被縮減。而數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)工程師將會增加，“AI不是萬能的，任何技術(shù)不是萬能的。我們將聚焦AI可以解決的問題和領(lǐng)域。選擇正確的問題比尋找新奇的方案更重要”。