今10月10日上午消息，在今日舉行的華為全鏈接2018大會上，華為輪值董事長徐直軍首次闡述了AI戰略。徐直軍談到，AI從1956年開始到現在的出現兩次發展高峰，如果把兩個發展軌跡放到一起，人工智能與ICT產業發展密切相關。

早在今年（2018年）4月分析師大會上，華為就預告了人工智能全棧全場景人工智能解決方案。此次，徐直軍正式發布了其方案。

華為全棧方案包括人工智能芯片、基于芯片賦予技術框架的CANN和訓練框架MindSpore、以及ModelArts。

之前一直傳會要做AI芯片，徐直軍表示確實是。徐直軍宣布，一直以來華為都在研發AI芯片，在此正式發布兩款AI芯片：昇騰910和昇騰310。

華為正式提出兩款AI芯片：昇騰910和昇騰310

徐直軍表示，昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片，計算力遠超谷歌及英偉達，而昇騰310芯片的最大功耗僅8W，是極致高效計算低功耗AI芯片。此外，在2019年華為還將發布3款AI芯片，均屬昇騰系列。

資料顯示，華為昇騰910基于7nm工藝，側重高效計算，將在2019年2季度上市；華為昇騰310則基于12nm工藝，側重低功耗，該芯片發布時間就是現在。據了解，華為還將會基于人工智能芯片昇騰系列提供AI云服務。

昇騰910：計算密度最大的單芯片

昇騰910，被徐直軍稱為是“計算密度最大的單芯片”，采用7nm工藝制程，最大功耗為350W。

昇騰910具體的性能數據很強，半精度為（FP 16）：256 Tera FLOPS，整數精度（INT 8）：512 Tera FLOPS，128通道 全高清 視頻解碼器- H.264/265。

“可以達到256個T，比英偉達 V100還要高出1倍！”

若是集齊1024個昇騰910，會發生什么場景呢？徐直軍表示，會出現“迄今為止全球最大的AI計算集群，性能達到256個P，不管多么復雜的模型都能輕松訓練。”

這個大規模分布式訓練系統，名為“Ascend Cluster”。

昇騰310：高效計算低功耗AI SoC

“昇騰310，這是一款極致高效計算低功耗的AI SoC。”徐直軍說。

邊緣端的昇騰系列成員不少，按照功耗由小到大排列，這四款芯片型號分別為Nano、Tiny、Lite和Mini。

其中，Nano、Tiny、Lite三款型號徐直軍表示它們2019年才能出來亮相。到場的Mini這一款仍然采用了達芬奇架構，半精度為8 TeraFLOPS，整數精度為16TeraFLOPS，擁有16通道全高清視頻解碼器，最大功耗為8W。

相比昇騰910，邊緣系列的昇騰310芯片用武之地要親民得多，智能手機、智能附件、智能手表等邊緣設備，都是邊緣系列的昇騰芯片的容身之所。后續，華為還將推出一系列AI產品。

AI戰略：涉人才等五項內容

除了重磅發布兩款AI芯片外，徐直軍還宣布了AI發展戰略，包括投資基礎研究、打造全棧方案、投資開放生態和人才培養，解決方案增強和內部效率提升。

其中，全棧方案是指要打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協同的方案，提供充裕的、經濟的算例資源，并且要打造簡單易用、高效率和全流程的AI平臺；內部效率提升包括應用AI優化內部管理，對準海量作業場景，從而大幅度提升內部運營效率和質量等。

10方向改變：數據科學家最稀缺

“唯有主動改變才能期待變革”，徐直軍指出，一直以來華為都在觀察AI所帶來的改變。他認為，未來AI將有10個改變方向：

第一，模型訓練：以往訓練需要數日數月，未來要在幾分鐘幾秒鐘完成。

第二，算力：目前算力稀缺且昂貴，未來的算力充裕且經濟。

第三，AI部署：未來AI將無處不在，在任何場景，且隱私得到保護。

第四，算法：目前的算法多半誕生在1980年代。未來要有更少的數據需求和耕地的算力和能耗，且具備安全性。

第五，AI自動化：其他環節的自動化程度要提升，例如數據標注和獲取等。

第六，面向實際應用：目前很多的算法都是“考試”優秀，不是“模式”優秀，未來要改變這一現狀。

第七，模型更新：未來的模型要進行實時更新，且是閉環系統。

第八，多技術協同：未來將協同云、物聯網、邊緣計算、區塊鏈、大數據等。

第九，平臺支持：以往AI是一項專家才能做的工作，未來將有一站式平臺，使AI成為ICT產業成員的基本技能。

第十，人才獲得：數據科學家永遠稀缺，未來要培養大量數據科學工程師。

徐直軍指出，AI還將改變每一個組織，日后大量重復的日常崗位需求將被縮減。而數據科學家和數據科學工程師將會增加，“AI不是萬能的，任何技術不是萬能的。我們將聚焦AI可以解決的問題和領域。選擇正確的問題比尋找新奇的方案更重要”。