做AI芯片，华为一鸣惊人！

这次内部谈话，任正非谈到了华为的人工智能服务方向、研发重点。其中，关键词之一就是基于华为现有的网络存量，将AI聚焦在改善服务上。即“人工智能要瞄准服务主航道。”

值得注意的是，此处提及的诺亚方舟实验室则是华为于2012年成立的，专注于人工智能、机器学习、数据挖掘等前沿科技领域，也是华为正式投入AI基础研究的先导信号。

诺亚方舟上面还有更加神秘的“2012实验室”，这是华为的总研究院，包括中央硬件工程学院、海思、研发能力中心、中央软件院等。

早期的华为的AI研究主要还是聚焦在企业内部的服务当中，其对外的动作和谷歌、微软以及国内的BAT相比，低调很多。

以和云计算息息相关的云端AI芯片市场为例，作为 AI 云服务的重要部分，为深度神经网络任务专门加速的云端芯片，成了当前云服务厂商的兵家必争之地。英伟达凭借其CUDA方案，一时风头无两。谷歌在2016年推出了专为机器学习定制的专用芯片TPU，已经被其应用在了AlphaGo、搜索、翻译、相册等背后的机器学习模型中。今年2月，谷歌云TPU 宣布向外部用户开放。

国内的情势也是刻不容缓，百度在7月份的开发者大会，推出了云端全功能AI芯片“昆仑”，其在训练和推理上的能力不容小觑，并且与百度的AI大脑构成协同作用。阿里巴巴则是在刚刚过去的云栖大会上，宣布成立独立的半导体公司平头哥，其首款自研深度神经网络芯片将于明年4月正式流片。

面对国内外的多面夹击，华为的步伐不得不加快了。

这次昇腾系列芯片的发布可以看出华为的野心非常大，不仅仅要超越已有的竞争对手，还要做的更全更大，不过最终的应用成绩如何还要等待时间考验。

华为的AI之心可期

据了解，有业内人士将华为的人工智能研究被分为三个部分：做基础理论研究；做使能器来改造华为的流程管理，“这个使能工程不对外，只全对内”；第三部分就是做人工智能相关的产品，对外赋能。

在外界的认知中，华为和AI的连接点更多的体现在移动处理器上。从2017年搭载NPU的麒麟970横空问世，引领了AI芯片在手机端的热潮。再到今年的麒麟980继续改进其神经网络推理加速架构，并推出全新双核NPU，华为表示麒麟980相比麒麟970可获得75%的性能提升，能耗比则比麒麟970提高58％。

同时，在AI方面，华为的布局看似不显山露水，其实已经在tob以及toc两端上一步步稳扎稳打了。

今年4月份，华为轮值董事长徐直军提到，“华为要把AI的技术引入我们的智能终端、云和网络。”

网络运营商方面，华为在原有的全云化网络构架基础上引入了机器学习，开发了SoftCOM AI解决方案架构，SoftCOM AI整个构架有两个核心：一个核心是AI训练平台，用以训练数据，输出模型或算法；另一个核心是智能管控中心，用以收集数据，根据训练平台输出的模型和算法，推理出网络动作指令并执行。最终去实现电信网络的自动、自治、自愈等。

云方面的布局更是不遑多论，此次全联接大会上，昇腾系列芯片的推出可见华为对于云的高度重视。今年3月，华为在公有云领域加大投入并成立了云BU，其与目前华为的三大业务BU属于并列地位；7月，华为全面升级云品牌“华为云”。

这次全联接大会上的“+智能”的口号，也是华为云“+AI”的延续，“+AI”而不是“AI+”华为也深知人工智能当前的技术趋势更多还是处在早期，是为原有的一些产品应用赋能，而不是凭空去推出一个完全“AI”的东西。

华为先将AI应用于内部的制造、物流、零售等场景，比如华为使用图像处理技术和深度学习智能判定，将设备成品率提升到了 99.55%，然后再开始向外输出自己的AI能力。去年9月，华为推出了基于华为云的企业智能EI平台，通过EI平台，可以让所有的企业和政府用户使用AI打造的各种各样的产品和服务。

总而言之，华为一直想做的是构建从芯片、终端到云端的协同发展人工智能。

结语：

华为此次的全联接大会可谓是干货满满，徐直军也提到后面几天的会议会陆续详细介绍华为的几大AI发展战略。

在AI方面，华为是不鸣则已，一鸣惊人，其推出的全场景、全终端的AI芯片覆盖了云端、边缘端以及终端。确实，从昇腾到麒麟系列，华为的AI芯片布局算的上是目前国内外布局最为全面的科技公司。无论是对标英伟达，还是谷歌，华为的技术实力都让其人工智能野心十分可期。