10月10日，第三届HUAWEI CONNECT 2018（华为全联接大会）在上海世博展览馆和世博中心开幕。早在两年前的全联接大会上华为就提出了云服务2.0的概念，即越来越多的传统行业将更多地采用云服务，深入生产系统的云服务这样一个大跨度部署基础设施环境将是未来传统企业必须面对的场景。今天，华为轮值董事长徐直军在大会上提到：“人工智能不但可以替代人，还能够自动降低生产成本。这是人工智能与信息化最大的不同，也是其最有价值的特点。这意味着人工智能应用将超越信息化，也意味着人工智能需要深度进入生产系统，与线下的、本土化的各种场景相结合。”
本次大会上，华为轮值董事长徐直军首次发布华为AI战略与全栈全场景AI解决方案，其中包括全球首个覆盖全场景人工智能的华为Ascend(昇腾)系列芯片以及基于华为Ascend（昇腾）系列芯片的产品和云服务。这是华为考虑到全行业超大动态、超宽范围的需求所做出的技术乃至整个生态层面的应答。
十大变革，驱动华为的五大AI战略
数字化升维，智能纪降临。华为预测，到2025年全球智能终端将达到400亿，智能助理普及率将达到90%，企业数据使用率将达到86%，智能将像空气一样无处不在。AI作为一种新的通用目的技术，人工智能将改变每个行业和每个组织。
要想开创未来，唯有主动的改变才能实现期待的变革。华为轮值董事长徐直军在大会上分享了十个有关人工智能技术、人才和产业的重要变革方向。
改变之一：缩短训练模型的时间
按照目前的技术水平，训练某些复杂模型时往往需要数天甚至数月，而成功的创新发现往往需要多次迭代，这种训练速度严重制约了应用创新。
华为认为，未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内完成。
改变之二：充裕经济的算力
算力是AI的基础，但目前的算力非常昂贵，是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下AI大发展的主要驱动因素，那么，算力的稀缺和昂贵正在成为制约AI全面发展的核心因素。
华为认为，算力应该是充裕且经济的，并且这种需求应该尽快实现。
改变之三：人工智能要适应任何部署场景
混合云已经成为企业采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结合有待进一步深入。
华为认为，未来AI将无处不在，要能够部署在任何场景，并确保用户隐私得到尊准和保护。
改变之四：更高效更安全的算法
算法是推动AI发展的另一个主要动力，但目前运用的主要算法多诞生于1980年代。随着AI的广泛普及，这些算法的不足愈发明显。
华为认为，未来的算法，要能够基于更少的数据需求，即数据高效。也要能够基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同时要解决自身的安全问题，并实现可解释等等，这都是AI全面发展的重要技术基础。
改变之五：更高的自动化水平
今天的人工智能，自身还需要大量的人工，特别是在数据标注环节，今天甚至还诞生了一个新的职业叫“数据标注师”。有人调侃说，今天的人工智能，是没有“人工”就没有“智能”。
华为认为，应该大大提升AI自身的自动化水平，比如在数据标注、数据获取，特征提取，模型设计和训练等环节，要实现自动化或半自动化。
改变之六：模型要面向实际应用
2018年6月，伯克利大学的助理教授 Benjamin 等发表了一篇题目奇怪的论文--《CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10？》
该论文指出，在CIFAR-10分类器上测试准确度出色的模型算法，却在作者创建的与CIFAR-10非常接近的另一测试集上出现了偏差，分类识别准确率下降了5-15个百分点不等。这也就意味着，这个模型算法的可用度大幅度下降。
由此，可见当前很多优秀的模型算法，更多的是“考试”优秀，还未达到“工作”优秀。
华为认为，未来的模型必须实现工业级的优秀，即满足工业生产的需要，而不仅仅满足于测试集上“考试”优秀。
改变之七：模型更新
模型的准确率并非是一成不变的，而是会随着数据分布、应用环境和硬件环境的变化而变化，始终保持准确率在期望的范围内对于企业应用是必须的。但目前的模型更新是非实时的，依赖人工周期性的更新，因此是一个半开环的系统。
华为认为，未来的模型要能及时适应各种变化，实时更新，实现闭环系统，保证企业AI应用始终处于最佳状态。
改变之八：人工智能要多技术协同
每一个通用目的技术，只有与其它技术充分协同配合，才能发挥到极致，创造巨大的经济价值。AI也不例外，但在目前我们探讨AI时，更多的是仅仅聚焦AI本身。
华为认为，AI需要与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库等技术充分协同，如此才能发挥更大价值。
改变之九：人工智能要成为由一站式平台支持的基本技能
今天，AI还是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作，成熟、稳定、完善的自动化工具还比较缺乏，获得一个AI模型还是一个非常复杂，耗时耗力的事情。
华为认为，应该有一站式平台，提供必需的自动化工具，让AI应用开发更容易，更快捷。从而，使AI成为所有应用开发者甚至所有ICT技术从业人员的一项基本技能。
改变之十：以AI的思维解决AI的人才短缺
AI人才的短缺，特别是数据科学家的缺乏，一直是业界顾虑较多的一个制约因素。
解决之道应该是，以AI的思维解决AI的人才短缺。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的AI平台和工具服务，以及提供培训教育，培养大量的数据科学工程师，使他们能完成大量基本的数据科学相关工作。
徐直军表示：“这十个改变，一定不是AI技术、人才、产业发展的全部，但都是未来发展的重要基础。同样，这十大改变，既是华为对AI产业发展的期望，也是华为制定AI发展战略的源动力。”
基于这十大改变，华为的AI战略具体包括五大方面：
投资基础研究：在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自动自治的机器学习基础能力。
打造全栈方案：打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台。
投资开放生态和人才培养：面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作。
解决方案增强：把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力。
内部效率提升：应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。
以全栈的能力、全场景的产品/服务，实现智能无所不及，实现普惠AI
在本次大会上，华为发布了全球第一个覆盖全场景的人工智能 IP和芯片系列：Ascend（昇腾）系列芯片。该芯片具备横跨云、边缘、端全场景的最优能效比（Tops/W ），无论在极致低功耗的场景，还是极致算力的数据中心场景，Ascend系列都将提供出色的性能和能效比。同时，Ascend基于统一架构的全场景覆盖能力，将大大便利AI应用在不同场景的部署、迁移、协同。
华为本次发布的Ascend（昇腾）系列芯片包含Ascend 910(华为昇腾910)和Ascend 310(华为昇腾310)两款芯片，能够大大加速AI在各行业的切实应用，也标志着华为的AI解决方案在底层芯片级实现了业界领先。
华为的全栈全场景AI解决方案还包括：芯片算子库和高度自动化算子开发工具——CANN；支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架——MindSpore；以及提供全流程服务（ModelArts）,分层API和预集成方案的应用使能。
华为在业界率先实现全栈和全场景AI解决方案。所谓全栈，是技术功能视角，是包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案；所谓全场景，是包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。
徐直军表示：“全场景意味着华为有能力实现智能无所不及，构建万物互联的智能世界。全栈意味着华为有能力为AI应用开发者提供强大的算力和应用开发平台；有能力提供大家用得起，用得好，用的放心的AI，实现普惠AI。”
