2018年10月10日上午9點，華為輪值CEO徐直軍在上海的華為全連接大會上，對AI產業的趨勢進行了詳細的提示，并發布了華為AI戰略和全棧全場景AI解決方案，同時發布2顆全新的AI芯片：昇騰910和昇騰310。

圖1：華為輪值CEO徐直軍

他強調指出：“2014年，我代表華為分享全連接的創意和主張，ICT產業快速變化，人類邁入智能社會。2017年，華為確立新的愿景和戰略，誓言把數字世界帶入每個家庭。未來世界，智能無處不在。人工智能與ICT的相關發展水平密切相關，冬天并非停止，而是每一次春天的開始。”

華為輪值董事長徐直軍表示，人工智能的合理定位是使用其技術的前提，華為發現人工智能不僅能替代人，還可以降低生產成本，人工智能觸發的產業變革將給每個行業帶來變革。如何以全新的模式重構各自的行業和企業？是大家需要思考的，人工智能會顛覆行業，個性化教育可以提升老師和學生效率，自動駕駛電動汽車將會顛覆整個產業，人工智能觸發的產業變革涉及每個組織。

語音識別達到人類水平，翻譯逼近人類水平。22個國家發布AI計劃，2017年新誕生了AI公司，AI兼并達到140億美金。應用視角，在初級階段的冷靜。只有4%企業投資了AI，2%的零售商部署了AI，只有4%的B2B企業采用了AI，只有10%的智能手機內置了AI。AI人才目前只有需求量的十分之一。

徐直軍在現場發布了華為AI的發展戰略，并發布相關產品和方案。

1、投資基礎研究：實現安全可信、自動自制的機器學習基礎能力

2、打造全棧方案：打造面向云、邊緣和端等全場景、獨立及協同的全棧解決方案、提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用，高效率，全流程的AI平臺

3、投資開放生態和人才培養，面向全球伙伴合作，打造開放生態，培養人才

4、解決方案增強：把AI思維和技術引入現有產品和服務

5、內部效率提升：利用AI優化整個內部管理

華為AI戰略的十大關鍵點，徐直軍給予了詳細說明：

1、目前AI訓練需要數日、數月，未來模型訓練只需要幾分鐘、幾秒鐘。

2、AI目前算力稀缺且昂貴，未來算力充裕且經濟。

3、AI主要在云，少量在邊緣，未來AI無處不在，任何場景，尊重和保護用戶隱私。

4、AI算法主要誕生在1980年代，未來數據高效（更少的數據需求）、能耗高效（更低的算力和能耗）

5、AI自動化，沒有人工就沒有只能，未來自動化/半自動化，特征提取，模型設計和訓練。

6、模型性能考試優秀，未來華為推出工業級AI，工作優秀。

7、AI模型更新，現在非實時更新，未來將實現閉環系統。

8、AI與其它技術集成不充分，未來AI技術協同云、物聯網、邊緣計算、區塊鏈、大數據和數據庫。

9、AI需要平臺支持，這是一項需要高級技能、專家的工作，未來AI將成為由一站式平臺支持的基本技能。

10、AI領域數據科學家稀缺，未來數據專家、領域專家和數據科學工作更加專業。

昇騰910和昇騰310：計算密度最大的單芯片和高效計算低能耗的單芯片

在“達芬奇計劃”中預熱已久的華為自研云端芯片，現在終于暴露在聚光燈之下了。

徐直軍直接披露：“外界一直在傳華為在研發AI芯片，今天我要告訴大家：這是事實！”

在現場，徐直軍發布了華為最新研發的2顆全新AI芯片：昇騰910和昇騰310，單芯片計算密度最大昇騰910和高效計算低能耗的華為昇騰310，兩款芯片預計2019年第二季度正式上市。

這款屬于Max系列的昇騰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具體的性能數據很強，半精度為（FP 16）：256 Tera FLOPS，整數精度（INT 8）：512 Tera FLOPS，128通道 全高清 視頻解碼器- H.264/265。

芯片的性能怎么樣？與其它競爭對手包括谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英偉達 V100和華為的昇騰910對比，“可以達到256個T，比英偉達 V100還要高出1倍！”

徐直軍表示，集齊1024個昇騰910，會出現“迄今為止全球最大的AI計算集群，性能達到256個P，不管多么復雜的模型都能輕松訓練。

華為發布全棧、全場景AI解決方案

徐直軍發布了華為全棧全場景AI解決方案，這一方案將數據獲取、訓練、部署等各個環節囊括在自己的框架之內，主要目的是提升效率，讓AI應用開發更加容易和便捷。

全場景包括：消費終端 （Consumer Device）、公有云 （Public Cloud） 、私有云 （Private Cloud）、邊緣計算 （Edge Computing）、IoT行業終端 （Industrial IoT Device） 這5大類場景。

重點在于全棧，包含四個部分：

一是Ascend （昇騰） ，AI IP和芯片，皆是基于達芬奇架構。芯片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全稱為Compute Architecture for Neural Networks （為神經網絡定制的計算架構） ，是高度自動化的算子開發工具。

根據官方數據，CANN可以3倍提升開發效率。除了效率之外，也兼顧算子性能，以適應學術和行業應用的迅猛發展。

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時間：2018年12月4日

地點：中國深圳

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