解读趋势，发现价值，大家好欢迎来到极客说。今天我们来聊一聊人工智能方面的一些新动向。
近几年，中国信息产业是风起云涌，新技术、新模式、新应用层出不穷。云计算、大数据、物联网、区块链，等等等等。但是要说最热的，还是人工智能！
早在上个世纪六七十年代，人工智能的概念就已经被提出，但是受技术条件的限制，人工智能技术被没有得到广泛应用。直到2012年以后，人工智能才慢慢在大众市场得到普及，近三五年来，尤其是近一年以来，人工智能产品和应用集中爆发，几乎所有的科技、互联网企业都开始积极布局人工智能。在业界似乎已形成了共识：
人工智能将引领下一次科技革命，是继电脑、互联网、移动互联网之后，意义更重大的技术变革，它将深入到人们工作、生活的方方面面，甚至改变人们的生活习惯和社会形态。
在中国，凡是稍有远见的科技企业，都已开始积极地加码在人工智能领域的研发，要说闹得最热闹的，非阿里莫属！但今天我们要聊的不是阿里，而是另一家公司。
这家公司一向以低调著称，但这家公司不出手则已，一出手往往可以一鸣惊人，是当前中国最具创新力的科技公司之一。他的产品遍布全球170多个国家和地区，服务全球三分之一以上的人口，这家公司就是——华为。
10月10日，华为全链接大会在上海举办。会上，华为轮值董事长徐直军宣布，华为将全面拥抱人工智能，未来将在投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态、人才培养、解决方案增强五个方面持续深耕。
值得一提的是，华为在大会当天，还发布了两款人工智能芯片：昇腾910、昇腾310。随着这两款芯片的问世，被业界传得沸沸扬扬的“达芬奇”项目逐渐浮出水面。
作为中国，乃至全球领先的信息科技巨头，华为一的举一动都是业界关注的焦点，很多时候，华为的变化会可以直接反映出市场的变化。那么，华为在人工智能方面要如何卡位，就非常值得我们研究。
下面，我们就来画画重点。在全链接大会上，华为轮值董事长徐直军，不仅代表公司发布了一系列新产品、新战略，还详细讲解了华为在人工智能方面的十大变化。徐直军说，这十大变化，虽然不是人工智能技术、人才、产业发展的全部，但都是未来发展的重要基础。
华为人讲话，一向是收着说，华为能这样讲，又是轮值董事长亲自来讲，足以证明这十点的重要。那么，这十大变化到底是什么？我们来逐一说一说。
改变一：加大研发力度，解决训练模型时间长的问题
华为认为，训练模型时间长是制约人工智能创新和应用的重要因素。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，而成功的创新发展往往需要多次迭代，这种训练速度严重制约了应用的落地。华为认为，未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟之内。只有这样，才能让人工智能真正落地。所以，华为将逐步加大研发力度，解决训练模型时间长的问题。
改变二：着力实现充裕、经济的算力
华为认为，算力是人工智能的基础，但目前的算力非常昂贵，还是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下人工智能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人工智能全面发展的核心要素。所以，未来一段时间，华为将着力实现充裕、经济的算力。这是第二点改变。
改变三：要让人工智能适应任何部署场景
华为认为，未来人工智能将无处不在；人工智能要能够部署在任何场景，并确保用户隐私得到尊准和保护。当下，混合云已经成为企业采用云服务的主要模式，而人工智能主要在云，少量在边缘，与企业的业务环境的结合有待进一步深入。所以，华为会持续努力，争取早日让人工智能适应任何部署场景。
改变四：实现更高效更安全的算法
华为认为，算法是推动人工智能发展的另一个主要动力，但目前运用的主要算法，大多数都诞生于1980年代。随着人工智能的广泛普及，这些算法已经明显不能满足新的需要了。未来的人工智算法，要同时实现数据高效、能源高效和安全高效，三方面的高效。
数据高效是说要基于更少的数据；能源高效是说要能够基于更低的算力和能耗；安全高效是要解决自身的安全问题的同时，实现可解释；这三方面是人工智能全面发展的重要技术基础。所以，华为在人工智能方面的重点之一就是实现更高效更安全的算法。
改变五：实现更高的自动化水平
华为认为，现在的人工智能，还不够智能。因为今天的人工智能，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位叫“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”。所以，大大提升人工智能的自动化水平，是人工智能技术要解决的“当务之急”！华为自然也会在这方面加大研发力度。
改变六：让模型面向实际应用
华为认为，当前很多的模型是没用的理想化模型。因为，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。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上“考试”优秀。华为一向以务实著称，强调人工智能的实用性，自然也在情理之中。
改变七：强化模型更新
华为认为，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，要依赖于人工，是周期性的更新，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，保证企业人工智能应用始终处于最佳状态。这一点很好理解，模型是为应用服务的，只有处于最佳状态的人工智能，才能更好的服务应用。所以，强化模型的更新，也就是非常必要的了。
改变八：实现多技术协同的人工智能
华为认为，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，人工智能当然也不例外，但在目前业界在探讨人工智能时，更多的是仅仅聚焦人工智能本身。实际的情况是，人工智能需要与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库…等等技术充分协同，有人这样才能发挥更大价值。所以，华为的另一个重点方向是，实现多技术协同的人工智能。
改变九：让人工智能成为由一站式平台支持的基本技能
华为认为，今天的人工智能，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，获得一个人工智能模型还是一个非常复杂，耗时耗力的事情。但未来理想的人工智能，应该有一个一站式平台，提供必需的自动化工具，让人工智能应用开发更容易，更快捷。从而，使人工智能成为所有应用开发者甚至所有ICT技术从业人员都有的一项基本技能。这也是华为的研究方向。
改变十：以人工智能思维解决人工智能人才短缺难题
华为认为，人工智能领域人才的短缺，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。而且华为还认为，数据科学家将永远是稀缺的。这个问题的解决之道应该是，以人工智能的思维去解决人工智能人才短缺难题。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的人工智能平台和工具服务，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。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性结构，来解决AI人才稀缺问题。
以上十点是华为在人工智能方面的重要洞察，可以为相关从业者和相关企业提供重要参考，但诚如华为自己所说，这十点不是人工智能的全部，要想实现人工智能的全面落地，还需要更多方面的努力。一篇文章不能全部说请，后面我们将持续关注。对人工智能感兴趣的朋友了，也可以持续关注我们的节目。谢谢大家，我们今天就说到这。
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