在人工智能（AI）領域進行了一年多的摸索之后，華為決定全力打造自己的AI平臺。10月10日，華為在上海召開第三屆全聯接大會，宣布公司的AI戰略。華為輪值董事長徐直軍在會上宣布，華為將面向云、邊緣和端打造全棧全場景的解決方案，包括專用的AI芯片和自己的深度學習框架MindSpore。市場普遍認為，這將直接與英偉達、谷歌等AI領域先行者同臺競爭。

與此前外界猜測不同，華為不只發布了一款用在數據中心的AI芯片，而是計劃做五類AI芯片，其中Nano、Tiny、Lite和Mini四個系列用在從藍牙耳機到自動駕駛汽車等不同類型的終端，Max系列用在云端。

不過，當天華為只公布了Max系列的昇騰910和Mini系列的昇騰310兩款芯片的細節，分別用在數據中心和邊緣端兩個領域。其它系列的芯片要到2019年之后才會陸續亮相。

“人工智能觸發的產業變革，將涉及所有行業。”徐直軍表示，“我們認為，應該有一站式平臺，提供必需的自動化工具，讓AI應用開發更容易，更快捷，從而使AI成為所有應用開發者甚至所有ICT技術從業人員的一項基本技能。”

在當天宣布的華為AI戰略中，華為希望提供一個全棧全場景的一站式解決方案，從芯片到云，打造AI平臺。開發者可基于華為AI平臺開發交通、教育等各種各樣的應用。

華為的產品最初將自用，但也瞄準國內的各類AI初創企業和華為傳統客戶，希望以更低價格吸引他們到華為的平臺上。

“（華為提的）‘普惠AI’很簡單，就是要降價。”徐直軍表示，“門檻降低是我們努力的目標，我們將努力降成本。”

首提“全棧全場景”概念

谷歌、英偉達等科技企業布局AI已久。但華為并不認為其在AI領域處于“后發”位置。“比如AI在手機端側就是先發，云端在提供云服務上也沒有后發，包括人工智能服務器也沒有后發。當然，云上芯片可能稍晚一點。”徐直軍稱，華為此次提出的全棧全場景就是獨有的。

在華為的AI戰略中，全棧全場景是核心。全棧指的是華為希望打造一個一站式平臺，不僅做芯片，還要提供自己的深度學習框架MindSpore，提供各類API（應用程序編程接口）的PaaS層ModelArts（類似于操作系統），以及在芯片和軟件之間的開發工具CANN。

一位市場人士對記者表示，考慮到華為還有服務器、網絡等硬件產品和公有云服務，外部合作伙伴可能在交通、金融、教育等各類垂直的人工智能應用上更具空間。若以智能手機比喻，這類似于華為將做從硬件到操作系統的部分，而把應用App留給外部開發者。

全場景指的是，華為的芯片和軟件將覆蓋從最小的可穿戴設備，到智能手機、攝像頭、自動駕駛汽車，再到數據中心的所有場景。為此，華為將提供五類AI芯片。Nano、Tiny、Lite會用在智能穿戴、物聯網、智能手機等消費終端，主打低功耗。比如Nano主要針對藍牙耳機等設備，而Lite主要針對智能手機。

Max系列類似于谷歌的TPU，用在數據中心，首款產品昇騰910將于2019年二季度上市。Mini系列的功耗和性能間于Max（用在數據中心）和Lite（用于智能手機）之間，華為計劃將其用在安防攝像頭、自動駕駛等領域。

徐直軍在采訪中透露，他前一天曾拜訪上海的視覺識別獨角獸依圖科技，希望在這方面達成合作。他還稱，華為與微軟有過接觸，但由于昇騰910尚未上市，現在還沒有達成任何交易。

華為將AI芯片項目命名為“達芬奇項目”。徐直軍向記者表示，達芬奇項目是一個從下往上推動的項目，由基層推動，再獲得高層認可，最終于2017年6月左右拍板啟動。

華為首席戰略架構師黨文栓向記者表示，取達芬奇的名字是希望這個芯片架構可以在最寬范圍內支持全場景的應用。“達芬奇這個人就是最大的博學家，多才多藝，什么都懂，是畫家、發明家、醫學家、生物學家、地理學家、建筑工程師等，所以非常切合我們要做這個事情。”黨文栓表示。

AI市場激烈競爭

在商業模式上，徐直軍表示，華為不會出售單獨的AI芯片，而是以芯片為基礎開發AI加速模組、AI加速卡、AI服務器等方式出售硬件，或者以云計算的方式對外提供算力和服務。

在外界看來，華為試圖通過發力AI夯實業務、尋找新的增長點。隨著全球通信市場飽和，5G需求尚未爆發，華為業績增長放緩。2016年，華為實現銷售收入5216億元，同比增長32%，凈利潤371億元，僅同比增長0.4%。華為需要在運營商市場之外，大力開拓企業級和消費終端市場。2017年，華為成立專門負責公有云的Cloud BU，將公有云提到戰略位置。

與此同時，谷歌開發的人工智能應用AlphaGo在2016年擊敗了圍棋世界冠軍李世石，加速了本輪人工智能大潮在全球的興起。各家企業深度學習的需求暴增，使它們大量購買英偉達的GPU（圖形處理器），幫助英偉達的股價在兩年間上漲了近8倍。

英偉達之外，谷歌、百度、阿里等科技公司紛紛研發專用AI芯片。2016年，谷歌針對深度學習專門開發了自己的專用芯片TPU（張量處理器），并通過谷歌云對外提供服務。自那以后，百度、阿里等各家中國科技企業都開始設計自己的人工智能芯片。

華為在人工智能領域入局較晚，首先在消費者端進行嘗試。2017年9月，華為率先在Mate 10手機上使用了人工智能芯片，希望在高端市場與蘋果手機搶份額。在企業級領域，華為首先在內部應用人工智能技術，比如對數百萬張發票進行視覺識別，進行機器自動處理。華為還與微軟合作，進行內部文檔的文字翻譯等。

這一年多的實踐最終使華為意識到，人工智能是一種與輪子和鐵一樣的通用技術，將應用在經濟的幾乎所有地方，市場潛力巨大。

“如同公元前的輪子和鐵，19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車、電腦、互聯網一樣，華為認同人工智能是一組技術集合，是一種新的通用目的技術（GPT），將推動社會經濟的持續發展。”徐直軍表示。

中金電子與通信行業分析師黃樂平認為，目前行業處于英偉達一家獨大的情況。在國內芯片國產化、全球云計算公司支持替代方案平衡英偉達的大背景下，華為AI芯片存在很大發展空間。對寒武紀、地平線等其他國內AI芯片初創公司來說，華為入局對它們提出更高的要求。

寒武紀成立于2016年，脫胎于中科院計算所，迄今共完成3輪融資，公布的投資者均為中資背景，包括多只“國字號”基金。過去一年，華為手機的AI芯片采用的是寒武紀的架構，此次華為公布的Lite系列芯片主打智能手機市場，采用的是華為自己的達芬奇架構。

徐直軍向記者表示，華為之所以要用達芬奇架構重新做芯片，是因為目前還沒有在市場上看到這樣的產品，滿足華為支持全場景的需求。“我們需要從云到邊緣、到端、還有不同物聯網終端，全場景支持人工智能，因此必須要開創一個新的架構。”

華為的挑戰

華為做AI平臺，將會遇到不少挑戰。在硬件層面，日本軟銀集團旗下的芯片架構企業Arm已經意識到，自己在AI芯片方面的缺失，在今年2月發布了代號為Project Trillium的機器學習計算平臺，預計將在今年年末推出機器學習處理器、第二代目標檢測處理器和神經網絡軟件庫，與自家的CPU和GPU互補，主要針對終端。

與華為打造全棧解決方案不同，Arm尋求的是產業聯盟。在云端方面，Arm在今年3月與英偉達達成合作，將英偉達開源的深度學習加速器DLA架構集成到Arm知識產權（IP）庫中，使所有Arm客戶能據此打造AI芯片。

Arm機器學習部門商業與市場副總裁丹尼斯·勞迪克（Dennis Laudick）在6月接受財新記者采訪時表示，Arm的優勢在于有整個生態的支持，包括在軟件上與谷歌有深度合作。

不過，Arm的機器學習處理器尚未推出，與華為總體處在一條起跑線上。

有華為內部人士對財新記者表示，要打造自己的AI平臺，最難推廣的還是深度學習框架MindSpore。由谷歌主導的深度學習框架TensorFlow和Facebook主導的PyTorch已經在全球形成開發者生態，百度2016年開始推的框架PaddlePaddle也未能趕上。在落后兩年的情況下，華為要想追上更加困難。

徐直軍表示，目前大量的AI框架主要是面向云端的，市場上還是缺少MindSpore這樣既可以用在云端，也可以用在終端的統一架構。“我們找不到一個框架真正能夠實現全場景，所以我們就自己做了一個，這樣可以滿足我自己的需求。”他表示。

徐直軍表示，華為也會有措施去激勵開發者使用自己的架構，比如他們正在考慮，用MindSpore的開發者在使用華為AI產品時可以有更低的價格。

至于AI芯片，盡管從參數上看，華為昇騰系列大幅超過了英偉達GPU等市面上現有的AI芯片，但是一名AI芯片初創企業人士向財新記者表示，變數是在上市時間。華為AI芯片預計2019年第二季度上市，用明年的產品來比較市場上現有的產品并不公平。等到昇騰系列上市，英偉達和初創企業寒武紀科技等也都會發布新產品。昇騰系列采用了最新的7納米工藝，而英偉達現有產品尚在12納米，有提升空間。不過，對華為來說更大的挑戰仍在于如何拉攏開發者和用戶。