本文摘要：为轮值董事长徐直军今年4月在华为2018分析师大会剧透，将在全相连大会公布AI战略，允诺如期而至。

为轮值董事长徐直军今年4月在华为2018分析师大会剧透，将在全相连大会公布AI战略，允诺如期而至。刚第三届HUAWEICONNECT2018（华为仅有连接起来大会）上，徐直军发布了华为AI发展战略，以及华为AI全栈全场景解决方案，还包括华为自研统一达芬奇架构的两款AI芯片——昇腾910和昇腾310。徐直军谈及，AI时代，十大转变接踵而来：延长训练模型的时间、充足经济的算力、人工智能要适应环境任何部署场景、更加高效更加安全性的算法、更高的自动化水平、模型要面向实际应用于、模型改版、人工智能要多技术协同、人工智能要沦为由一站式平台反对的基本技能、以AI的思维解决问题AI的人才紧缺。徐直军讲话要点如下：AI是ICT产业60年发展的总成果1956年，时任达特矛斯学院助理教授的约翰？麦卡锡的组织开会了达特矛斯辩论，正是在这次会议上，第一次月明确提出了“人工智能”的定义。

从那以后的60年里，人工智能经历了两次发展的低谷，即所谓的“冬天”，但其发展的脚步未早已暂停。1971年，英特尔公布了第一颗微处理器。50多年来，摩尔定律亲眼了ICT产业的蓬勃发展。

如果我们把AI产业和ICT产业这六十年的发展轨迹所画到一起，那么大体应当是图中的样子。总结来说，人工智能与ICT产业的总体发展水平密切相关，学术研究找到和工程技术发展相辅相成。而AI产业两次“冬天”的经常出现，都是因为社会对AI的应用于希望大大超越了ICT产业工程水平的发展现实。

所幸的是，“冬天”并不是完结，而是每一次“春天”的开始。今天，我们再度转入了“进账”的季节。

这是60年来全球ICT学术界和工业界长年深耕，相互合作的成果。面向未来，我们应当充份用好人工智能技术，抓住进账，希望不断扩大进账成果，同时要让进账的季节持续的更长一些，把人工智能（AI）辟在赤道上，总有一天生机勃勃。

人工智能是一种新的标准化目的技术任何技术只有精确的定位，才不会充分发挥其价值。给人工智能技术展开合理的定位，是我们解读和应用于此技术的基础。如同公元前的轮子和铁，19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，华为尊重：人工智能是一组技术子集，是一种新的标准化目的技术（GPT）。

加拿大学者RichardGLipsey在其著作《经济转型：标准化技术和长年经济快速增长》一书中明确提出：社会经济的持续发展是靠标准化技术的大大经常出现而持续推展的。所谓标准化技术，非常简单解读就是要有多种用途，应用于到经济的完全所有地方，并且有极大的技术互补性和阻塞效应。

经济学家们指出，人类发展到今天，总共有26种标准化技术，人工智能就是其中一种。我之所以特别强调人工智能是一种标准化技术，是希望大家推崇人工智能对未来的极大影响和价值。

人工智能作为一种标准化技术，不仅可以使我们以更高的效率解决问题已解决问题的问题，也可以解决问题很多没解决问题的问题。否不具备确实的人工智能思维，否以人工智能的理念和技术解决问题现在和未来的问题，是我们能否在未来构筑领先竞争力的关键。华为在实践中找到，人工智能不但可以替代人，还需要自动降低生产成本。

这是人工智能与信息化仅次于的有所不同，也是其最有价值的特点。人工智能将转变每个行业，每个的组织人工智能启动时的产业变革，将牵涉到所有行业。我们都说的每一位都要思维，我所处的行业否不会被人工智能技术转变，甚至被完全政治宣传。

如何以一种全新的模式，重构各自行业和企业，是我们在未来都要思维和实践中的。今天，我们可以明晰地预测到，人工智能将转变或政治宣传如下行业：·智慧交通将大大提高通行效率·个性化教育将明显提高教师与学生的效率·精准预防性化疗未来将会缩短人类的寿命·动态多语言翻译成交流再行无障碍·精准药物试验可以明显减少新药成本，延长找到周期·基于AI的电信网络的运维效率将大大提高·自动驾驶和电动汽车将政治宣传汽车产业等从华为云EI和HiAI公布以来的短短1年间，我们沉痛感受到了前所未有的热潮。除了对行业带给的转变，人工智能还将转变每一个的组织。

18世纪以来的历次技术革命，每一次都会对的组织的结构、作业流程和人员能力等产生极大影响。从工作岗位和人员能力看作，人工智能推展此次变革将有一个显著的有所不同：以往的历次变革总会产生大量的重复性日常工作市场需求，比如纺织厂的设备操作者，汽车生产流水线和手机生产流水线等。但是人工智能将在完全每个方面提高自动化水平，因此大量的重复性日常工作岗位市场需求将大幅削减。与此对应的是，必须减少对数据科学工作岗位的市场需求，例如数据科学家、不具备一般性数据科学能力的数据科学工程师等。

这些岗位的数量将相比之下多于当前重复性日常工作岗位。因此，我们指出，未来的的组织人员构成有可能是菱形的，其中大量正处于底部的基础性、重复性日常岗位不会被AI所代替。

＊转变刚刚开始，自由选择准确的问题比找寻新奇的方案更加最重要只不过，人工智能启动时的各种转变，才刚刚开始。转变历年来都是几家有缘几家愁，尤其是转变刚开始的时候。我们可能会因为亲眼了AI构建了以前想要都不敢想的某个功能而激动，从而产生加快普遍使用AI的冲动。也可能会因为，某个AI项目进展不如预期、或者忧虑AI的应用于安全可靠而情绪，从而对未来的如何运用AI产生疑惑。

从历史上所有标准化目的技术的发展历程来看，这些都是长时间现象。我们刚经过了AI技术与应用于的局部探寻阶段，目前正处于第二个阶段。

在这个阶段，从技术视角看，一方面AI技术日趋完善，同时又恐泄漏更加多的问题；从应用于视角看，一方面AI的应用于日益普遍，价值持续以求证实，但同时政策环境、公司流程、的组织人员等都是主要面向以往的技术的，比如信息化和互联网时代的技术，还没为智能技术时代的来临作好打算，因而经常产生撞击，甚至冲突。AI技术必将夺得属于自己的社会环境，那时我们将迈进AI应用于与生产力提高全面较慢发展的第三个阶段。在步入新的GPT技术之前，我们将持续亲眼和享用这一黄金发展期，即第四阶段。

但我们也要精神状态的认识到，人工智能不是万能的，人工智能有它能解决问题的问题，也有它无法解决问题的问题。我们不应充份探讨人工智能能解决问题的问题、探讨其建构价值的领域，而不是把精力花上在人工智能无法解决问题的问题或无法建构价值的领域。因为自由选择准确的问题比找寻新奇的方案更加最重要。

＊今天，令人兴奋的高差千里之行始于足下，让我们想到人工智能今天的状况：一方面，下面一系列大数字让我们感受到了人工智能产业发展的“巅峰”：＊2017年公开发表的机器学习论文数是2万篇＊全球有多达22个国家公布了AI计划＊2017年新的问世了1100多家AIstartup公司＊2017年与AI涉及的吞并并购金额超过240亿美元＊2017年与AI涉及的VC投资约140亿美元另一方面，下面的一系列小数字又让我们感受到了人工智能初级阶段的“耐心”：＊只有4％的企业早已投资或部署了AI＊只有大约2％零售商早已投资或部署了AI＊只有大约5％部署的智慧城市中正在用于AI＊2017年只有大约10％的智能手机内置了AI＊全球AI人才的供需比仅有1％“巅峰”与“耐心”之间的差距，正在汇聚产业发展的极大动力。所谓“山雨欲来风满楼”，这种高差令人兴奋。十大转变首创未来要解决问题人工智能“火热巅峰”与“耐心”之间的极大高差，首创未来，我们要从技术、人才、产业这三个方面展开主动的变革。

今天，我和大家共享十个有关人工智能技术、人才和产业的最重要变革方向。转变之一：延长训练模型的时间按照目前的技术水平，训练某些简单模型时往往必须数天甚至数月，而顺利的创意找到往往必须多次递归，这种训练速度相当严重制约了应用于创意。我们指出，未来模型的训练必需在几分钟、甚至几秒钟内已完成。

转变之二：充足经济的算力算力是AI的基础，但目前的算力十分便宜，是一种稀缺资源。如果说算力的变革是当下AI大发展的主要驱动因素，那么，算力的匮乏和便宜正在沦为制约AI全面发展的核心因素。我们指出，算力应当是充足且经济的，并且这种市场需求应当尽早构建。

转变之三：人工智能要适应环境任何部署场景混合云早已沦为企业使用云服务的主要模式，当前的AI主要在云，少量在边缘，与企业的业务环境的融合尚待更进一步了解。我们指出，未来AI将无处不在，要需要部署在任何场景，并保证用户隐私获得尊准和维护。转变之四：更加高效更加安全性的算法算法是推展AI发展的另一个主要动力，但目前运用的主要算法多问世于1980年代。随着AI的普遍普及，这些算法的严重不足越发显著。

我们指出，未来的算法，要需要基于较少的数据市场需求，即数据高效。也要需要基于更加较低的算力和能耗，即能耗高效。同时要解决问题自身的安全性问题，并构建可说明…等等，这都是AI全面发展的最重要技术基础。转变之五：更高的自动化水平今天的人工智能，自身还必须大量的人工，特别是在数据标示环节，今天甚至还问世了一个新的职业叫“数据标示师”。

有人嘲讽说道，今天的人工智能，是没“人工”就没“智能”。我们指出，应当大大提高AI自身的自动化水平，比如在数据标示、数据提供，特征提取，模型设计和训练等环节，要构建自动化或半自动化。

转变之六：模型要面向实际应用于2018年6月，伯克利大学的助理教授Benjamin等公开发表了一篇题目怪异的论文－－《CIFAR－10分类器能否一般化到CIFAR－10？》该论文认为，在CIFAR－10分类器上测试准确度出众的模型算法，却在作者创立的与CIFAR－10十分相似的另一测试集上经常出现了偏差，分类辨识准确率上升了5－15个百分点平均。这也就意味著，这个模型算法的能用度大幅上升。

由此，可见当前很多杰出的模型算法，更好的是“考试”杰出，还并未超过“工作”杰出。我们指出，未来的模型必需构建工业级的杰出，即符合工业生产的必须，而某种程度符合于测试集上“考试”杰出。转变之七：模型改版模型的准确率并非是一成不变的，而是不会随着数据分布、应用环境和硬件环境的变化而变化，始终保持准确率在希望的范围内对于企业应用是必需的。

但目前的模型改版所谓动态的，倚赖人工周期性的改版，因此是一个半开环的系统。我们指出，未来的模型要能及时适应环境各种变化，动态改版，构建闭环系统，确保企业AI应用于一直正处于最佳状态。

转变之八：人工智能要多技术协同每一个标准化目的技术，只有与其它技术充份协同因应，才能充分发挥到淋漓尽致，建构极大的经济价值。AI也不值得注意，但在目前我们探究AI时，更好的是意味着探讨AI本身。我们指出，AI必须与云、物联网、边缘计算出来、区块链、大数据、数据库…等技术充份协同，如此才能充分发挥更大价值。

转变之九：人工智能要沦为由一站式平台反对的基本技能今天，AI还是一项只有不具备高级技能的专家才能已完成的工作，成熟期、平稳、完备的自动化工具还较为缺少，取得一个AI模型还是一个非常复杂，耗时耗力的事情。我们指出，应当有一站式平台，获取必须的自动化工具，让AI应用于研发更容易，更加快捷。从而，使AI沦为所有应用于开发者甚至所有ICT技术从业人员的一项基本技能。

转变之十：以AI的思维解决问题AI的人才紧缺AI人才的紧缺，尤其是数据科学家的缺少，仍然是业界疑虑较多的一个制约因素。而且我们指出，数据科学家将总有一天是匮乏的。初衷应当是，以AI的思维解决问题AI的人才紧缺。通过着力发展智能化、自动化、非常简单易懂的AI平台和工具服务，以及获取培训教育，培育大量的数据科学工程师，使他们能已完成大量基本的数据科学涉及工作。

通过这些大量的数据科学工程师与数据科学家和各领域专家相互配合的梯形结构，来解决问题AI人才匮乏问题。这十个转变，一定不是AI技术、人才、产业发展的全部，但都是未来发展的最重要基础。华为的AI发展战略这十大转变既是华为对AI产业发展的希望，也是华为制订AI发展战略的源动力。

基于这十大转变，华为的AI发展战略还包括五个方面：·投资基础研究：在计算出来视觉、自然语言处置、决策推理小说等领域构筑数据高效（较少的数据市场需求）、能耗高效（更加较低的算力和能耗），安全性可靠、自动自治权的机器学习基础能力·打造出全栈方案：打造出面向云、边缘和端等全场景的、独立国家的以及协同的、全栈解决方案，获取充足的、经济的算力资源，非常简单易懂、高效率、仅有流程的AI平台·投资对外开放生态和人才培养：面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴普遍合作，打造出人工智能对外开放生态，培育人工智能人才·解决方案强化：把AI思维和技术引进现有产品和服务，构建更大价值、更加强劲竞争力·内部效率提高：应用于AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅提高内部运营效率和质量华为的AI解决方案这张图就是华为的全栈全场景AI解决方案。我们明确提出的全场景，是指还包括公有云、私有云、各种边缘计算出来、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。

我们说道的全栈是技术功能视角，是指还包括芯片、芯片使能、训练和推理小说框架和应用于使能在内的全堆栈方案。华为的全栈方案明确还包括：＊Ascend：基于统一、可拓展架构的系列化AIIP和芯片，还包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五个系列。还包括我们今天公布的华为昇腾910（Ascend910），是目前全球已公布的单芯片计算出来密度仅次于的AI芯片，还有Ascend310，是目前边缘计算出来场景最弱算力的AISoC。

华为昇腾910华为昇腾310＊CANN：芯片算子库和高度自动化算子开发工具＊MindSpore，反对末端、边、云独立国家的和协同的统一训练和推理小说框架＊应用于使能：获取仅有流程服务（ModelArts），分层API和实构建方案2018年4月，华为公布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI；2017年9月，华为公布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI。今天，我们公布的全栈全场景解决方案是对华为云EI和HiAI的强有力承托。基于这个解决方案，华为云EI能为企业、政府获取全栈人工智能解决方案；HiAI能为智能终端获取全栈解决方案，且HiAIservice是基于华为云EI部署的。

总体来说，华为人工智能的发展战略，是以持续投资基础研究和AI人才培养，打造出全栈全场景AI解决方案和对外开放全球生态为基础。＊面向华为内部，持续探寻反对内部管理优化和效率提高＊面向电信运营商，通过SoftCOMAI增进运维效率提高＊面向消费者，通过HiAI，让终端从智能南北智慧＊面向企业和政府，通过华为云EI公有云服务和FusionMind私有云方案为所有的组织获取充足经济的算力并使能其用好AI＊同时我们也面向全社会对外开放获取AI加速卡和AI服务器、一体机等产品我们明确提出的全场景意味著华为有能力构建智能无所不及，建构万物网络的智能世界。

全栈意味著华为有能力为AI应用于开发者获取强劲的算力和应用于研发平台；有能力获取大家用得起，用得好，用的安心的AI，构建普惠AI。

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