徐直军：人工智能“辉煌”与“冷静”之间的巨大落差令人兴奋

游吟诗人莱昂纳德·科恩在歌曲《Anthem》中曾写道：“万物皆有裂痕，那是光照进来的地方。”这句话温暖并鼓励着一代人的心灵，也包含着对世界总是处于动态变化的认知哲理。

2018年10月10日，在第三届HUAWEI CONNECT2018（华为全联接大会）做主题演讲时，华为轮值董事长徐直军在演讲中表示，人工智能是ICT产业60年发展的总成果，但（人工智能产业）“辉煌”与“冷静”之间的差距，正在凝聚产业发展的巨大动力。所谓“山雨欲来风满楼”，这种落差令人兴奋。华为将用全栈全场景的AI解决方案，包括全球首个全场景覆盖人工智能的Ascend系列IP和芯片，来打造无所不及的智能，构建万物互联的智能世界。

AI将成为改变世界的动力

人类自工业革命以来数次生产力的巨大提升，都是由新技术、新设备的发明和普及所推动的。而生产力的巨大提升，也会重塑生产关系，改变每一个人的生活和命运。徐直军在做主题演讲时回顾了人工智能产业发展的数轮高峰与低谷，总结了人工智能产业发展的周期性规律：人工智能与ICT产业的总体发展水平密切相关，学术研究发现和工程技术发展相辅相成。而AI产业两次“冬天”的出现，都是因为社会对AI的应用期望大大超越了ICT产业工程水平的发展现实。所幸的是，“冬天”并不是结束，而是每一次“春天”的开始。今天，我们再次进入了“收获”的季节。这是60年来全球ICT学术界和工业界长期耕耘，相互合作的成果。

徐直军在展望人工智能未来前景时表示，我们应该充分用好人工智能技术，抓紧收获，努力扩大收获成果，同时要让收获的季节持续的更长一些，把人工智能（AI）建在赤道上，永远生机勃勃。

在谈及人工智能对于行业和组织的影响时，徐直军表示，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。在徐直军看来，人工智能将改变每一个行业、每一个组织，并举例说明了人工智能或将改变和颠覆的具体行业：智慧交通将大大提升通行效率；个性化教育将显著提升教师与学生的效率；精准预防性治疗有望延长人类的寿命；实时多语言翻译交流再无障碍；精准药物试验可以显著降低新药成本，缩短发现周期；基于AI的电信网络的运维效率将大大提升；自动驾驶和电动汽车将颠覆汽车产业等。

在深蓝在与国际象棋大师的比赛中获胜，AlphaGo围棋程序战胜人类顶尖围棋棋手后，都引发了在未来AI能否取代人类的激烈讨论。徐直军在谈到人工智能对未来组织和人力资源的影响时表示，人工智能将在几乎每个方面提升自动化水平，因此大量的重复性日常工作岗位需求将大幅度缩减。与此对应的是，需要增加对数据科学工作岗位的需求，例如数据科学家、具备一般性数据科学能力的数据科学工程师等。这些岗位的数量将远远少于当前重复性日常工作岗位。因此，我们认为，未来的组织人员构成可能是菱形的，其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。

AI“辉煌”与“冷静”之间的落差，正在汇聚产业动力

钱钟书先生在《围城》一书中，描绘了成年人在面对感情和婚姻问题时，处于城内与城外时，在心态和选择上都会有截然不同的选择。而在人工智能产业中，也同样存在冷热两极的情况存在，人工智能概念热到你在北京随意打个出租车，司机师傅多半都能跟你高谈许久，但如果细数身边的AI应用落地，却发现与预期还存在巨大的差异。

数字冰冷，但却能够白描出客观的世界。徐直军在演讲中用两组鲜明的数据，让我们感受到了人工智能产业发展的“辉煌”与“冷静”之间的巨大落差。

佐证人工智能“辉煌”的数字随处可见：2017年发表的机器学习论文数是2万篇，全球有超过22个国家发布了AI计划，2017年新诞生了1100多家AI startup公司，2017年与AI相关的兼并收购金额达到240亿美元，2017年与AI相关的VC投资达140亿美元。

但另一方面，下面的一系列小数字又让我们感受到了人工智能初级阶段的“冷静”：只有4% 的企业已经投资或部署了AI，只有约2%零售商已经投资或部署了AI ，只有约5% 部署的智慧城市中正在使用AI，2017年只有约10%的智能手机内置了AI，全球AI人才的供需比仅有1% ……

徐直军把“辉煌”与“冷静”之间的差距，视作凝聚产业发展的巨大动力，并表示“山雨欲来风满楼”，这种落差令人兴奋。

其实无论从目前全球人工智能的市场总体规模，再到人工智能的应用落地，都依然处于初级阶段，人们对人工智能技术普惠性、经济性的要求与期待，与目前极为昂贵的人工智能设备和解决方案还有巨大的落差，这也在客观上给人工智能的发展提供了广袤的发展空间，现在人工智能产业还有很多短板和问题亟待解决，而这种产业的不成熟，对很多后进入人工智能的参与者提供了全新的赛道和超越机会。

改变才刚刚开始，将从10处发生变革

再重的石头，也抵挡一粒种子顽强生长的力量。尽管现在人工智能在应用层面还处于春寒料峭的初春期，但AI应用在人们抱怨最多的领域和行业落地生根已经没有悬念。徐直军表示，要解决人工智能“辉煌”与“冷静”之间的巨大落差，开创未来，要从技术、人才、产业这三个方面进行主动的变革，人工智能会在技术、人才和产业等十个维度发生重要变革。

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。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。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。

改变之四：更高效更安全的算法

随着AI的广泛普及，很多存在已久的算法不足愈发明显。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。

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，有人调侃说，今天的人工智能，是没有“人工”就没有“智能”。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

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集上“考试”优秀。

改变之七：模型更新

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。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。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。未来应该有一站式平台，提供必需的自动化工具，让AI应用开发更容易，更快捷。

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。数据科学家将永远是稀缺的，有效的缓解之道是从人才培养的做起。

首发华为AI芯片，构建全栈全场景AI解决方案

AI是打开未来世界的一把钥匙，但目前对渴盼AI技术普惠的应用者和开发者而言，要获得这把钥匙的代价不菲，可以用于深度学习的算力稀缺而昂贵，算法模型训练的周期漫长而低效，在AI领域各种技术标准林立，彼此兼容性不好，很多应用都需要针对特定平台做特定开发，而一旦换一个架构或者平台，那么之前的投资和努力都化为了乌有……

徐直军强调，华为的AI发展战略与华为预判的AI行业出现的10个方向变革是同步同频的：华为将投资基础研究，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；将打造全栈方案，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；将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，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才；将解决方案增强，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；并计划提升内部效率,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。

徐直军强调，华为提出的全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境；而全栈则是技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。

现在提全栈概念的厂商很多，但真正能在AI产业链实现全栈解决方案的，目前来看，唯有华为一家。此次华为首次发布的两款AI芯片——华为昇腾910（Ascend 910）和华为昇腾310（Ascend 310），其中华为昇腾910还创下了全球已发布单芯片计算密度的世界纪录，华为发芯片成为了超重量级深水炸弹，顿时吸引了全球媒体的关注。但其实在我来看，华为造AI芯片确实是一个重要突破，但更为重要的是，华为构建了一个完整的AI世界。

除了芯片之外，CANN是一套芯片算子库和高度自动化算子开发工具，而MindSpore支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架应用使能，再加上一个“加强版Tensorflow”的AI开发者平台ModelArts，一个全新的、独立的、开放的AI生态世界雏形已经基本成型。

HC2018印象：选择了最难走的AI之路，华为开启创智纪

通往智能世界有很多途径，但华为I走了一条最难走的路，不管是做独立做针对全场景应用的AI芯片，还是创造新的AI开发套件和AI开发平台，随便哪一个拿出来都是一项“不可能完成”的任务，但华为依然选择这样做，因为依靠产业协同创新风险和成本都会更低，但这相当于把麻烦留给了应用开发者和行业用户，现在AI开发和使用的技术门槛和成本门槛还都非常高，如果依靠现有的AI产业格局和生态环境，AI应用只能应用在一些“不差钱”的个别行业，距离大规模普惠万众将非常遥远。另外从全球AI产业发展现状来看，目前AI应用其实只是处于萌芽阶段，已经存在的AI应用程序也存在算法老旧、亟待升级的问题，所以应用迁移的成本和历史包袱其实并不沉重。从AI供求两端来综合考量，客观上需要新的竞争力量来打破AI既有的产业格局，将AI应用落地带入到一个新的快车道上。

没有人天生就强，成功往往只是好强。现在广受好评的海思麒麟芯片，在最初几代也存在发热巨大、性能不足的巨大缺陷，但可贵的是华为能在批评和口水中，不断去迭代和改善，最终达到了与高通芯片旗鼓相当的战果。华为做智能手机，也是凭借顽强的迭代，才在4G时代后来居上。而华为构筑的全栈全场景AI解决方案，也不可能一出生就非常完美，芯片迭代、工具调优、应用适配，依然需要按照既有规划徐徐为之，可能要等数年时间今日徐直军勾勒的全栈全场景AI解决方案才会日臻完善，所以无论是媒体还是公众，都应该保持耐心和理性，既不要被美好的愿景乱花迷人眼，也不要被现实中的一个接一个现实困难和挫折动摇了前行的信念。

华为的普惠AI之路注定坎坷而漫长，但这种负重前行却值得万众期待，因为这是能让每一个普通人享有到AI技术红利的时代机遇。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。