從火種到能源的擺渡者：華為做AI的邏輯鏈

當(dāng)燧人氏第一次鉆木取火的時(shí)候，他看見了什么？房屋取暖？照明？冶煉？?jī)?nèi)燃機(jī)？顯然這些都不在他的視線之內(nèi)。三皇五帝到如今，為了把取火這東西變成人類共享的能源，地球經(jīng)過了幾千年的前赴后繼。

一個(gè)技術(shù)念頭的出現(xiàn)當(dāng)然不易，但從技術(shù)原點(diǎn)到普遍應(yīng)用，要跨過的千山萬水往往無聲而悲壯。取火、蒸汽機(jī)、石油、電子計(jì)算，莫不如是。

AI也是一樣，當(dāng)圖靈提出人工智能假想的時(shí)候，他沒有也不必去思考這東西如何作用于世界經(jīng)濟(jì)。但把AI從技術(shù)理論拓展到現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用，這是浩渺時(shí)空交給21世紀(jì)的任務(wù)：AI很有用，但AI到底怎么用？

對(duì)這個(gè)問題的解答，正在中國(guó)的土地上此起彼伏地上演。

在2018年10月舉辦的全聯(lián)接大會(huì)期間，華為輪值董事長(zhǎng)徐直軍首次發(fā)布了華為的AI戰(zhàn)略，以及全棧全場(chǎng)景AI解決方案。由此出發(fā)，華為將在2019年提供公有云、私有云、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)終端的全場(chǎng)景AI部署能力。

據(jù)目前了解，還沒有其他哪家公司打造了如此全面的AI全棧方案。為什么華為一定要一出手就“大費(fèi)周章”打造全系統(tǒng)的AI架構(gòu)？全棧全場(chǎng)景到底有什么用？為什么不是 其他公司率先搶到全棧全場(chǎng)景這個(gè)“頭籌”？

這里面，包含著AI產(chǎn)業(yè)自身，以及華為AI戰(zhàn)略里一條環(huán)環(huán)相扣的邏輯鏈。

這個(gè)邏輯來自華為，但這個(gè)故事卻不僅關(guān)于華為。AI一如鉆木取火，從看見火種，到打造系統(tǒng)的能源產(chǎn)業(yè)，這其中要有無數(shù)“擺渡人”輪番上陣。他們要做的工作只有一個(gè)：發(fā)現(xiàn)，然后解決下一個(gè)問題。

今天AI的問題：有多美好，就有多困難

我們先來解釋這樣一個(gè)問題：為什么AI需要全棧解決方案？

首先我們都知道，AI是非常有用的，說得肯定一些，我們甚至無法找到哪個(gè)行業(yè)不能應(yīng)用AI。畢竟AI是一種機(jī)器與現(xiàn)實(shí)世界間的交互邏輯。機(jī)器能看能聽能想，對(duì)于任何行業(yè)都是重要的——這是AI之所以美好。

那么各個(gè)行業(yè)都用上機(jī)器的“看聽想”了嗎？顯然并沒有。

這里可以分享幾個(gè)實(shí)際發(fā)生的故事：

有一家橡膠廠，想要開發(fā)一個(gè)自動(dòng)檢測(cè)配料剩余情況的AI系統(tǒng)，設(shè)計(jì)中是利用機(jī)器視覺和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提醒工人添加配料。工廠找了某算法公司做供應(yīng)商，在框架上跑出來的模型效果很好，結(jié)果安裝到廠房里一用，發(fā)現(xiàn)該報(bào)警的時(shí)候不報(bào)警，白白浪費(fèi)了不少原料。

這種情況并不少見，今天的機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往屬于“應(yīng)試考生”，跑分問題不大。但在實(shí)際環(huán)境中部署，要貼合帶寬、算力、設(shè)備、延遲容錯(cuò)度等多個(gè)因素，往往剛上陣就原形畢露。而真正融入生產(chǎn)流水線里的AI系統(tǒng)，更是可能跑出來天花亂墜的錯(cuò)誤。

再說一個(gè)工業(yè)園區(qū)，他們想要把園區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)換成智能監(jiān)控。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，首先要把園區(qū)的攝像頭都換掉，然后還必須把園區(qū)里所有電線桿都換成可給攝像頭供電供網(wǎng)的專用電線桿。

在某工廠，管理層號(hào)召要進(jìn)行AI轉(zhuǎn)型。于是技術(shù)人員開始構(gòu)思AI轉(zhuǎn)型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)非常復(fù)雜，根本沒法找到一套適應(yīng)龐大IT體系的AI方案。最后解決辦法是全廠更換了智能飲水機(jī)，成為一個(gè)笑柄。

這些企業(yè)想要運(yùn)用AI，但卻被AI的“紙上談兵”給擋在了門外。想要破解這個(gè)難題，不僅需要依靠基礎(chǔ)科技的創(chuàng)新和創(chuàng)意性解決方案，更重要的是要有一套適合產(chǎn)業(yè)AI應(yīng)用的技術(shù)體系，讓大大小小各種企業(yè)都能找到自己的AI入場(chǎng)券。

于是，“全棧全場(chǎng)景”就成了關(guān)鍵詞。

從結(jié)果逆推：AI需要什么，華為就做什么

假如有能滿足工業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的算力與訓(xùn)練環(huán)境，橡膠廠就可以順利以AI提高生產(chǎn)效率；假如能夠構(gòu)建邊緣計(jì)算AI處理矩陣，園區(qū)就不用痛苦地更換電線桿；假如能夠基于一個(gè)大型企業(yè)需求，打造體系化的私有云AI方案，工廠也就不至于把換飲水機(jī)充作AI項(xiàng)目。

今天AI在產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用中的問題，是需求太復(fù)雜，但能獲取的B端解決方案往往單一。有的用戶需要跑通從開發(fā)到訓(xùn)練的全流程；有的用戶需要大規(guī)模部署的算力；有的用戶需要邊緣計(jì)算的AI能力，千變?nèi)f化的企業(yè)和行業(yè)需求，逆推出一個(gè)結(jié)論：AI供應(yīng)，必須全棧。

于是我們看到，華為打造了從芯片到框架，再到邊緣、終端的全棧AI架構(gòu)。用戶可以根據(jù)自己需求，以不同的產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)體系調(diào)用華為的AI服務(wù)，自由選擇所需技術(shù)組合，達(dá)成一體化自動(dòng)化，多層次精確部署AI模型。

這就好比一個(gè)管家，必須掌握所有的鑰匙才算稱職。當(dāng)你能打開每一扇門，才能讓你的客人看到所有風(fēng)景：無論是配合復(fù)雜的用戶環(huán)境、跨技術(shù)層次的模型協(xié)同優(yōu)化、還是基于云邊端協(xié)同部署AI，都可以基于全棧架構(gòu)實(shí)行靈活拆分和再組合，從而實(shí)現(xiàn)使用者的不同需求，這也就是華為AI體系強(qiáng)調(diào)的全場(chǎng)景能力。

AI想從論文和框架里走出來，走到田間地頭工廠學(xué)校，今天看來必須要有全棧全場(chǎng)景AI解決方案作為連接橋梁。于是這個(gè)邏輯很簡(jiǎn)單，AI面對(duì)最顯眼的問題是什么，華為就針對(duì)性攻克了什么。

而接下來我們會(huì)問：全棧全場(chǎng)景AI很重要，別家就不知道嗎？為什么只有華為“狠心”搞了一個(gè)全套？

道法自然：為什么全棧AI只有華為

可以用一句繞口令來解釋，為什么是華為發(fā)布了目前業(yè)界唯一的全棧AI解決方案：華為打造AI，是基于華為體系，面向華為需求。

說白了，只有華為可以不那么用力地去擁抱AI，也無需過度擔(dān)心未來AI市場(chǎng)。華為首席戰(zhàn)略架構(gòu)師黨文栓就提到過，對(duì)華為而言，每一層AI架構(gòu)都是自然而然的。

就拿外界看起來最困難的AI芯片來說，在華為看來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片本身并沒有太復(fù)雜，核心是芯片設(shè)計(jì)和工藝的挑戰(zhàn)，而這恰恰是華為在多年各種芯片設(shè)計(jì)中已經(jīng)具備或一直在積累的能力。

再比如，算法公司打造全棧AI的一個(gè)痛點(diǎn)，往往在于云端一體化領(lǐng)域，邊緣計(jì)算設(shè)備、小站、物聯(lián)網(wǎng)終端硬件等等的AI部署會(huì)成為命門。而華為恰好有云邊端多種IT產(chǎn)品的布局優(yōu)勢(shì)。

事實(shí)上，在全棧AI這個(gè)高技術(shù)密度和產(chǎn)業(yè)協(xié)同度要求的命題下，華為長(zhǎng)久以來布局的ICT產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，會(huì)像山泉匯聚為江河一樣滾滾而來，合作產(chǎn)生AI技術(shù)解決能力與產(chǎn)品化通道。這個(gè)道理基本與圍棋里的布局相一致，前面布的子多，后面就怎么下都有利。

更自然的，是華為AI架構(gòu)的去處。徐直軍就坦言，即使沒人用華為的AI也沒什么，自己用總歸可以。實(shí)質(zhì)上，華為已經(jīng)在公有云業(yè)務(wù)和消費(fèi)者終端中應(yīng)用了AI。這兩者的根基，已經(jīng)讓華為可以不必過分擔(dān)心全棧AI的商業(yè)問題。重度投入AI也就變成了符合華為根本利益的一件事。

來得自然，去得坦然。全棧AI可以說是從華為產(chǎn)業(yè)體系中孵化出來，又可以借助華為產(chǎn)業(yè)體系獲得最大價(jià)值。這就解釋了為什么華為能做，并且要做全?；腁I架構(gòu)。

當(dāng)然，全棧AI對(duì)于華為來說，絕不僅僅是“有了更好”那么簡(jiǎn)單。

未來的紅色預(yù)警：為什么華為無法在AI上“偷懶”？

反過來，我們可以再思考這樣一個(gè)問題：如果華為今天沒有制定AI戰(zhàn)略，推出全棧AI架構(gòu)，或者在技術(shù)投入上稍微“偷懶”，那么接下來會(huì)怎樣？

這或許是今天泛企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域都必須向自己提的問題：面對(duì)充滿不確定性的未來，我們敢放走AI嗎？

首先，對(duì)于華為這樣的公司來說，失去AI就等于失去了未來龐大的業(yè)務(wù)需求。

今天的產(chǎn)業(yè)AI需求，是一個(gè)橫貫政府、社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)營(yíng)商、企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)的龐大命題，且與消費(fèi)終端息息相關(guān)。當(dāng)客戶對(duì)AI的需求不斷旺盛的時(shí)候，不做AI就等于和未來的市場(chǎng)增長(zhǎng)說再見，更是加大了被企業(yè)市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。抵御未來風(fēng)險(xiǎn)的最好方式，就是先一步開拓AI戰(zhàn)略。

那么既然要做AI，華為越早全棧化，也就是對(duì)客戶體系的最好交代。

全棧全場(chǎng)景AI體系的潛臺(tái)詞，是服務(wù)企業(yè)掌握了足夠的技術(shù)靈活性與開放性，可以滿足客戶未來持續(xù)的技術(shù)發(fā)展需求。在智能化這條路上，企業(yè)非常懼怕服務(wù)商技術(shù)難以升級(jí)，導(dǎo)致使用技術(shù)服務(wù)等于變相套牢自己的尷尬。所以AI架構(gòu)的完善性，就成了華為必須一次性找到完整答案的問題。

更重要的，或許是如果坐看AI落地問題擴(kuò)大，那么最壞結(jié)果就是AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展整體受阻。歷史上兩次AI寒冬都由落地問題而來。面對(duì)人類經(jīng)濟(jì)體可能普遍受益的通用 技術(shù)機(jī)遇，當(dāng)然沒有人希望再來一次技術(shù)寒冬。那么必須有人扛上去的時(shí)候，華為并不是一個(gè)壞的選擇。

我們可以這樣總結(jié)華為做AI的邏輯關(guān)系：

過去AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，積累了待解決問題與市場(chǎng)機(jī)遇，也留給華為必須做全棧AI的啟示；現(xiàn)在，由于華為的產(chǎn)業(yè)布局和技術(shù)投入，從芯片到框架，再到云邊端的全棧AI體系得到了自然生長(zhǎng)；而未來，面對(duì)未知中的壓力與責(zé)任，華為又必須選擇AI作為戰(zhàn)略中軸——也就是說在華為拿出的技術(shù)體系背后，是基于問題意識(shí)和戰(zhàn)略預(yù)判做出的最優(yōu)解。

面對(duì)AI時(shí)，可能每一家企業(yè)都需要類似的邏輯做出選擇。

AI作為面向未來產(chǎn)業(yè)的核心契機(jī)，小到華為，大到國(guó)家經(jīng)濟(jì)體，延伸到每一個(gè)個(gè)人和組織，都無法放棄通用技術(shù)帶來普遍生產(chǎn)力升級(jí)的渴望。

畢竟我們已經(jīng)看到火了。進(jìn)一步，得到的也許是人類沿用萬年的能源；撤一步，留下的是一捧灰燼。于是總有人不能后退。

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本文轉(zhuǎn)自期刊《華為技術(shù)》

AI 綜合能源服務(wù)

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