10月10日，在沒有太多預兆的情況下，華為在其年度HC大會上，發布了其“人工智能發展戰略”，這種意外甚至表現在連華為的公關部門也只是前一天才知道相關會議的核心信息。

而華為對其AI發展戰略的表述異常平和，在華為輪值董事長徐直軍的表述里，僅僅只表達了在投資基礎研究、打造全棧方案、投資開放生態和人才培養、解決方案增強以及內部效率提升等五個發展方向。在解決方案方向，華為提出了全棧全場景的AI解決方案，具體包括了芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案

不知是有意還是無意，在徐直軍的演講中，大量使用了技術性語言甚至學術性語言，盡管如此，中國的媒體仍然從中找到了華為新發布的昇騰910這款處理性能是英偉達最強TeslaV100兩倍的傳播爆點。

確實，算力作為人工智能領域的核心基礎支撐，代表著一個企業在產業中的地位，但對華為“人工智能發展戰略”而言，遠遠不止這些。

一、從計算力到算法框架，華為具備了與國際AI巨頭比肩的技術實力

近兩年，無論是投資領域還是應用領域，中國科技行業對人工智能的關注和熱情超越了任何時候，無論是BAT還是創業公司，不搞點人工智能的話題，仿佛就無法標榜自己是科技企業了，甚至有些輿論開始喊出了在人工智能領域中國開始超越歐美發達國家。

確實近兩年人工智能的發展，正在滲入到了我們生活的各個方面，但如果我們從技術結構或者說人工智能的技術支撐力量來看，中國絕大多數人工智能方面的研究或開發，都基本停留在應用層面，并不具備引導產業方向的能力。

業界公認的人工智能技術的基礎支撐是計算力、算法和大數據，中國除了在用戶數據方面擁有量的優勢之外，在算力和算法方面，特別是支撐算法的算法框架方面基本為零。無論是BAT還是人工智能領域的獨角獸們，他們大多是應用谷歌的TensorFlow、微軟的CNTK、伯克利大學的Caffe 2、Facebook的Torchnet等開源算法框架進行應用的優化算法，所以在人工智能的底層支撐技術方面，中國與歐美發達國家的水平相差甚遠。

同樣在計算力方面，受芯片影響，目前只有英偉達的Tesla成為了人工智能數據計算中心的主要力量，谷歌為了訓練TensorFlow開發了TPU芯片，目前已經發展到了第三代，處理能力有了很大幅度的提高。谷歌的TPU是專為機器學習而設計的芯片，它的優勢是可以提高深度學習方面的訓練能力。除此之外，英特爾也推出了Movidius VPU視覺處理單元，這是全球第一個配備專用神經網絡計算引擎的系統芯片，主要應用于無人機、智能攝像頭等領域，至于中科院系推出的寒武紀AI芯片，雖然推出了應用于移動終端的1A(華為的麒麟980就是使用寒武紀的IP設計)和MLU100智能處理卡，但除了在華為手機上使用之外，目前仍然未見到有規模的應用場景。事實上，國內機構的大型AI超算中心使用的神經網絡處理單元，基本上還是在使用英偉達的Tesla系列芯片。

由此來看，中國的人工智能技術的發展，在缺少了算法框架和算力核心——芯片的前提下，中國企業很難和國際性技術巨頭谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜等企業相提并論。

了解了人工智能領域的這些技術背景，我們再來看華為的AI發展戰略中到底還隱藏了什么樣的戰略構想。

徐直軍在解釋華為全棧解決方案時說，這一方案包括了基于統一、可擴展架構的系列化AI IP 和芯片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列;也包括了支持端、邊、云獨立的和協同的統一訓練和推理框架——MindSpore，這是一種非常技術化的表述，普通讀者很難理解其真正的含義。通俗地來說，華為的全棧方案，一次性解決了人工智能基礎支撐方面的兩種最核心的能力，一是計算力——昇騰系列AI芯片，二是推出了華為自己的算法框架(MindSpore)。雖然徐直軍在說明算法框架時輕描淡寫，但在華為全棧方案的系統結構圖中，華為將MindSpore與谷歌的TensorFlow并列在了一起。在刀客與展臺的技術人員討論的過程中，MindSpore確實是可以與TensorFlow等同的算法框架。在10月11日華為副董事長徐文偉召開的媒體溝通會上，刀客也就MindSpore的問題詢問了徐文偉，徐文偉表示，由于華為的人工智能涉及到了從云到邊緣計算的全過程，需要一種統一架構下的算法框架，所以華為開發了自己的算法框架，至于MindSpore對開發者是否開源的問題，華為方面表示未來將視開發進度和生態再做決定。這是一個非常公關化的表述，事實上華為將人工智能融入到其各項業務之中，也就意味著未來AI將成為華為所有業務的驅動力，如果不解決算力和算法框架問題，華為就沒有可能與世界級的人工智能公司一起影響到產業的發展方向。

雖然華為是首次推出AI芯片，但昇騰910的性能已經是英偉達最強AI芯片V100的性能的兩倍，半精度處理能力達到了256T FLOPS。昇騰的兩款處理器發布后，業內有媒體認為，即使是華為設計出了AI處理芯片，但基于半導體產業的現狀和華為剛剛進入芯片領域等原因，并不看好昇騰系列芯片的未來。但事實上，從麒麟系列芯片的歷程來看，華為進入芯片的研發和設計，至少也有近十年時間，只是不為外界所知而已。

同樣的疑問也在于華為此次推出的算法框架——MindSpore，開發算法框架的難度遠比算法研究要困難得多，但華為可以推出自己的算法框架卻并非是一時之功。早在十多年前，華為就在俄羅斯成立了數學研究所，后來又在法國巴黎設立了數學研究所，眾多頂級的數學家在默默地進行了數十年的基礎研究，現在終于到了開花結果的時候。

所以說，無論是華為芯片還是算法框架面市，既在意料之外，卻又在情理之中。

雖然華為在AI發展戰略發布上表明其昇騰系列AI芯片并不會單獨出售，MindSpore算法框架目前也不會開源，但華為的人工智能發展戰略的發布，應該會有像英偉達這樣的公司開始睡不好覺了。

二、從通用技術到全棧方案，華為的AI戰略找到了一條更務實道路

在擁有了自己的芯片和算法框架之后，華為從人工智能的核心技術出發，全面進入人工智能領域就不足為怪了。

與中國科技公司把人工智能看成一個全新技術領域不同的是，華為把人工智能定義為“通用目的技術”，事實上很多人都忽略了華為對人工智能的定位。徐直軍在HC大會上表示，“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)。”

這實質上是對人工智能最本質性的認知，而基于這種接近本質的認知，就很容易理解華為的人工智能發展戰略為什么會推出“全棧全場景AI解決方案”，正如徐直軍所言，“人類發展到今天，總共有26種通用技術，人工智能就是其中一種。我之所以強調人工智能是一種通用技術，是期望大家重視人工智能對未來的巨大影響和價值。人工智能作為一種通用技術，不僅可以使我們以更高的效率解決已解決的問題，也可以解決很多沒有解決的問題。”

在此之前，微軟可能是第一家將AI融入其所有產品和服務的公司，從而誕生Azure的智能云服務、Office365云服務等一系列業務的升級，將微軟的商業模式從賣產品轉換為賣服務，奠定微軟在人工智能時代領導者的地位。今天的華為多少有些像微軟的影子，在華為全棧全場景的AI解決方案里，還有一個核心要點就是“解決方案增強”，指的就是把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。

相對于把人工智能看成一種新技術方向或新的產業模式，把人工智能看成是通用技術，廣泛適配到各領域，不僅是最容易見到技術帶來的價值，也是一條務實的技術體現價值的路徑。

盡管華為AI發展戰略剛剛發布，但從HC大會的各種論壇、展廳以及合作伙伴的技術案例里，充溢著技術帶來的價值。在智能駕駛領域，華為和奧迪合作的自動駕駛的原型車已經開始進行路測，更令人驚訝的是這臺基于華為車聯網技術的原型車一上來就是L4級的水平，這讓許多做自動駕駛技術的專業公司折騰了好幾年才能做到L3的水平公司心緒很難平衡。事實上，在本次華為HC大會上，類似奧迪自動駕駛技術的這種案例很多。

顯然從華為的運營商業務、企業業務到消費者業務，華為經過前幾年的技術試探，已經確定了下一個十年的技術突破口，而目前華為的人工智能發展戰略，顯然是一種華為式的飽和攻擊的方式，從底層核心原創技術出發，將優勢延伸到各業務線，并在攻擊的同時希望新的業務和商業模式誕生。

下一個十年，也許將是華為在人工智能領域開始引領產業方向的十年。