華為的每一次跨越行業之舉，都會讓新同行們感到心慌。

除了傳統的通信和手機業務外，2018年華為宣布入局AI，外界對這個“新入局者”的到來既有恐慌也有質疑。兩年后，隨著華為AI業務的逐步落地，華為用實力把競爭者的恐慌變成了更加恐慌，同時也削減了觀望者的質疑。

在AI突飛猛進的背后，是華為云的強力支持。9月底，華為全聯接2020大會上，華為云業務總裁鄭葉來透露，當前華為云Marketplace年交易額超過10億，訂單數量超過10萬，有30家伙伴的銷售額已經超過1000萬；多樣性計算合作伙伴超過1000家，完成兼容性認證的解決方案超過3000。在此支持之下，華為AI的發展并不差，甚至可以用出色來形容。

落子AI

時間回到兩年前，2018年全聯接大會上，華為首次公開對外發布了AI戰略以及全棧全場景AI解決方案。彼時，據華為輪值董事長徐直軍介紹，華為的AI戰略包括五大方面。

1、投資AI基礎研究，在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構筑數據高效（更少的數據需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自動自治的機器學習基礎能力；

2、打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協同的、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，持續與學術界、產業界和行業伙伴廣泛合作；

4、把AI思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力；

5、應用AI優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。

至于全棧全場景的AI解決方案，華為是這樣定義的：“全棧”指的是技術功能視角，包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案；“全場景”指的是包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等全場景的部署環境。

提出做全棧和全場景AI解決方案的，華為是業界首家。這也意味著在AI時代，華為決定要“通吃”AI產業鏈。

但是，與“All in AI”的企業不同，華為并不是要轉型做AI，而只是把AI當做一個重要的技術。徐直軍曾如此描述華為的AI戰略：“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AI是一組技術集合，是一種新的通用目的技術。”

在華為看來，人工智能的定位是通用的技術，它可以應用到所有地方。因此，AI對華為的價值在于：一是開創新機會，比如基于AI加速模塊，加速卡，AI服務器，AI-MDC（Mobile-DC）等，包括AI云服務也能因此更快發展；二是用AI增強現有業務。所有產品、解決方案和服務的競爭力，使得華為在市場競爭中保持領先，更好面向未來。這一點上華為手機已經享受到了價值；三是用于內部改進管理，提升效率，這樣更好來提升組織能力和競爭力，更好面對未來挑戰。

這樣就解釋了AI為何在華為的企業戰略上占據如此重要的地位。

底色：達芬奇架構

華為不打沒有把握的仗，在AI領域同樣如此。

雖然其AI解決方案在2018年才推出，但實際上，從2014年起，華為就啟動了AI處理器統一架構的技術論證，歷時兩年完成了架構設計，取名“達芬奇”。2017年初，華為圖靈團隊創建達芬奇架構AI處理器，這是華為試水AI的第一步也是關鍵一步。

達芬奇架構，是華為自研的面向AI計算特征的全新計算架構，具備高算力、高能效、靈活可裁剪的特性，是實現萬物智能的重要基礎。具體來說，達芬奇架構采用3D Cube針對矩陣運算做加速，大幅提升單位功耗下的AI算力，每個AI Core可以在一個時鐘周期內實現4096個MAC操作，相比傳統的CPU和GPU實現數量級的提升。

與其它AI架構相比，達芬奇架構的優勢在于，“達芬奇架構可大可小，從穿戴設備一直到云，可以全場景覆蓋；也就是說，在端、邊緣、云都可以訓練和推理，還可以進行相互協同，這是現在其他的計算框架所做不到的。” 徐直軍表示。

NPU的自主化，使得華為可以打造獨立自主麒麟芯。而在此前，麒麟芯片的AI功能從寒武紀獲得技術支持。自麒麟810芯片起，麒麟芯片開始搭載基于自研達芬奇架構的NPU。

軟硬件“兩條腿”走路

達芬奇架構只是華為布局AI打的“地基”。在AI布局上，華為采用“兩條腿”走路的方式，同時推進軟硬件層面進度，并將兩者融合。

2018年10月，華為正式發布了昇騰310和昇騰910兩款AI芯片，并作為華為全面進軍AI業務的第一槍。在發布昇騰910芯片時，華為方面表示未來還計劃推出昇騰610，主要面向自動駕駛場景。同時，昇騰920、昇騰320也將在2021年后逐步推出。

在華為的戰略里，一方面，昇騰芯片是AI產品拓展的主線。華為還將其成功與鯤鵬、麒麟等芯片產品配合或搭載，進一步打造出泰山服務器、Atlas AI計算平臺、Mate手機終端和MDC智能駕駛平臺等集成化硬件產品。

另一方面，華為云是AI業務的重要依托。針對昇騰芯片的達芬奇架構特點，華為推出了 MindSporeAI開發框架，并在此基礎上構建了ModelArts、HiLens、HiAI三款面向云和端的AI平臺，進一步拓展了涵蓋交通、醫療、制造等多個應用場景的EI企業智能解決方案。

按照華為的理解，未來AI將無處不在，每個行業、每個組織、每個家庭、每個人都將享受到AI的價值，實現“普惠AI”。

生態布局

普華永道數據預測，2020年全球人工智能市場規模將達到2萬億美元，預計未來幾年市場將繼續保持高速增長，到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模，約合人民幣104萬億元。AI是未來科技產業的大趨勢，這一點已逐步成為各大科技巨頭的共識。由此，AI這個“大蛋糕”引得眾多科技企業紛紛搶食，包括IT、CT、互聯網在內的所有科技公司都希望向傳統產業賦能，其中，巨頭與巨頭之間的競賽尤為激烈。

谷歌是進入AI領域最早的玩家之一，其最大優勢在于算法積累和自研芯片、框架。亞馬遜同樣是最早制定AIoT發展路線的公司之一，亞馬遜AWS最大的優勢是IoT終端和海量應用場景。同時，為搶占AIoT入口，亞馬遜在2014就推出了智能音箱Echo。微軟最大的優勢是對AI領域的算法積累及對前沿AR終端設備的掌控。而阿里云和谷歌類似，希望盡可能將業務規劃留在云端范疇，雖然它近年來開始涉足底層芯片及服務器等硬件領域，但才剛起步。

以上競爭者各有優勢，作為后來者，華為如何才能贏？鑒于華為此前三十年在芯片、終端、云、網絡多方面的積淀，華為的AI戰線既全又深：AI芯片、AI算法研究、開源AI框架、AI應用開發平臺、云邊端AI服務及落地成果、開發者社區……圍繞AI的生態布局，華為交出的答卷底氣十足。

除了全面的生態布局之外，從應用角度來說，華為有著良好的用戶屬性。華為手機始終保持較高的市場占有率，建立了很好的用戶基礎。在AIoT時代，手機是天然的AI平臺導流工具。因而，華為不需要像谷歌即便擁有Android也還是需要依托其他硬件產品，或像亞馬遜一樣通過Echo去培養用戶習慣。

另一方面，自宣布進軍AI領域以來，華為并沒有僅僅局限在推薦系統、安防、語音識別等傳統的AI業務，而是始終著眼于未來。2019年上海國際車展上，華為正式宣布進軍智能網聯汽車，并公開了與四維圖新等車聯網優勢企業的合作。目前，華為已推出MDC智能駕駛計算平臺，并將進一步改進昇騰芯片適配智能汽車應用場景。

徐直軍曾稱，華為AI最大的挑戰在于生態到底能夠做到多大。目前能做的是把有利于生態發展的條件搭建起來，但是能不能做起來，還取決于未來能吸引多少合作伙伴和開發者。

話雖如此，我們可以期望的是，目前AI市場剛剛起步，AI行業尚未有一個開發生態形成絕對主導之勢，而這正是華為的機會所在。

結語：智能手機的AI功能、智能網聯汽車、5G應用……與AI有無處不在的關聯，單從這方面來看，華為在AI的布局是在下一盤大棋。而這盤棋最終能否走“活”，華為并沒有過于樂觀，而是將寄望于未來的積累與競爭，或許，這還需要一段時間的進一步驗證。
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