在今日舉行的華為全連接大會上，華為重磅發布了全球最快的AI訓練集群「Atlas 900」，加速科學研究與商業創新的智能化進程。華為副董事長胡厚崑透露，Atlas 900匯聚了華為幾十年技術積累，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆昇騰處理器組成。
事實上，人工智慧已成華為發展的核心戰略之一。華為創始人任正非此前在內部講話時稱，5G只是一個工具，支撐的是人工智慧，人工智慧才是大產業，才是華為發展的戰略要地。
華為在AI領域的野心和魄力由此可見一斑。那麼，華為的AI戰略是怎樣的？它在AI領域又是如何布局的呢？本文將做相關分析。
1.華為如何看AI？
華為高度重視AI的研究與發展。華為創始人任正非在一次講話中指出，人工智慧的發展，無論人們接受不接受，社會都會客觀前進。如果華為不做人工智慧，別人做，華為就死掉了。而華為在AI領域的研究是從內部應用開始的。華為擁有十幾萬員工，業務遍及100多個國家和地區，服務數十億人口，業務量龐大、複雜且相互關聯，在內部管理和流程優化方面存在大量自動化、智能化需求。
任正非在多個場合中均指出，華為的AI研究首先應服務於公司的主航道，著眼於簡化內部管理、降低運行成本，使大量重複的確定性工作自動化，為部分不確定的模糊工作增加智能分析能力，從而提升華為全流程的工作效率、增加華為產品的競爭力。同時，圍繞「管理體系簡單化」和「產品競爭力提升」這兩個目標，華為可集聚起數千AI人才，這些人才也將作為其智能產品的戰略後備軍。
表1 任正非關於AI的部分講話
資料來源：公開信息，零壹智庫
華為在2018年年報中也對人工智慧產業著墨頗多。華為指出，AI驅動的第四次技術革命已經到來，AI作為一種通用目的技術將無所不及，智能將注入各行各業以及各種產品解決方案，深刻改變業務運作過程和價值創造模式，並通過構築網絡韌性，保障關鍵業務及數據安全。據華為預測，到2025年，全球AI市場空間將達3800億美元，其中90%來自企業市場。
華為認為，行業的數據資產將與業務需求結合，轉化為行業生產力並應用到更豐富的場景中。比如，汽車不僅是一個交通工具，更成為智能終端，通過視頻、語音、IoT等感知外部場景，實現無人駕駛；製造行業進一步貼近消費者需求，通過新的製造智能體，比如柔性製造機器人，突破規模與範圍、價格與品質的矛盾；更多家庭護理機器人將出現在普通家庭中，釋放年輕人的雙手，緩解老齡化社會帶來的矛盾。相比傳統設備資產，這些智能體資產不會折舊，其價值還會隨著使用年限不斷增加。如深度學習，輸入的數據越多，行業知識庫越豐富，智能體的自主系統也將更高效。
華為GIV預測，到2025年，家庭機器人滲透率14%，工業機器人密度達到103臺/萬人，AI成為企業重塑商業模式、提升客戶體驗和開創未來的關鍵推動力。
2.華為AI三大核心戰略
除了內部講話，華為的AI戰略對外界一直比較低調，從未有整體性的發布。直至2018年10月，在第三屆華為全連接大會上，華為輪值董事長徐直軍才首次對外發布華為 AI 戰略，華為在AI領域的布局也得以揭開面紗。徐直軍透露，華為AI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、內部效率提升五大方面，並發布了全球第一個覆蓋全場景的人工智慧 IP 和晶片系列「Ascend（昇騰）系列晶片」。以下為其中三個核心戰略。
2.1 投資基礎研究
作為一家科技公司，科研實力是其得以生存和發展的根本。華為歷來重視技術創新與研究，堅持將每年收入的10%以上投入到研發當中。早在2008年，華為的研發投入就已超過100億人民幣，到了2018年，華為研發支出達1015億人民幣，約佔全年收入的14.1%。在歐盟委員會發布的2018全球企業研發投入排行榜中，華為該年研發投入排名中國第一、世界第五。近十年來，華為累計投入的研發費用已超4800億人民幣。
在員工結構方面，截至2018年，華為從事研究與開發的人員有8萬多名，佔公司總人數的比重高達45%。
圖1 華為近11年研發投入
數據來源：公開信息，零壹智庫
持續的投入使得華為成為全球最大的專利持有企業之一。截至2018年，華為在全球累計獲得授權專利87,805 件，其中中國授權專利累計43,371件，中國以外國家授權專利累計44,434件，90%以上專利為發明專利。而在人工智慧領域，根據IPRdaily聯合incoPat創新指數研究中心發布的「2018年中國企業人工智慧技術發明專利排行榜」，華為以671件發明專利申請量位列第五。不過，從全球範圍來看，儘管中國在AI領域的專利申請量高居首位，但PCT（PatentCooperation Treaty，專利合作協定）申請量仍然較少，AI技術輸出仍不足，而美國PCT申請量佔到了總量的41%，依然是全球AI領域技術輸出的領頭羊。
表2 2018年中國企業AI技術發明專利排行榜（前10）
資料來源：公開信息，零壹智庫
華為的研究成果離不開其強大的研究所——「2012實驗室」。實驗室名字取自電影《2012》，目前旗下有16家研究所/實驗室，8家位於國內，8家位於國外。其中，「諾亞方舟實驗室」是華為的人工智慧研究中心，位於香港、深圳、北京、上海、西安、倫敦、巴黎、多倫多、蒙特婁等地。該實驗室主要部門和研究方向如下表所示。
表3 諾亞方舟實驗室主要部門和研究方向
資料來源：公開信息，零壹智庫
2.2投資開放生態和人才培養
人工智慧領域目前存在較大的人才缺口。騰訊研究院報告顯示，目前全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。當前全球僅有300多所高校具有人工智慧研究方向，每年畢業於AI領域的學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對AI人才的需求。
投資開放生態和人才培養也成為華為AI的五大戰略之一。2018年10月，華為對外公布了沃土AI開發者使能計劃，包括面向開發者、面向合作夥伴和面向高校人才培養三大方向。
面向高校和科研機構，華為計劃投入10億元人民幣用於AI人才培養。截至目前，已有30多所高校加入了沃土AI人才培養計劃，包括北京大學、清華大學、浙江大學、上海交通大學等。合作內容包括提供華為雲AI資源與AI套件支持、聯合高校與科研機構開發AI課程、幫助高校和科研機構建設AI學院與研究院等。
面向開發者，華為計劃三年培養100萬開發者，將為開發者提供免費訓練，設立訓練營，舉辦AI開發者大會等。華為公司副總裁、華為雲BU總裁鄭葉來認為，未來對於工程師而言，人工智慧是一種基本技能。
（2）人工智慧工程師認證（HCNA-AI）
2018年7月，華為發布人工智慧工程師認證（HCNA-AI），旨在培養具有人工智慧基礎理論知識，並能應用業界通用人工智慧框架進行應用開發、創新的專業人才。該認證擁有以下四大特質。
表4 人工智慧工程師認證四大特質
資料來源：公開信息，零壹智庫
2019年7月，華為創始人任正非籤發了一份總裁辦電子郵件，宣布對部分2019屆頂尖學生實行年薪制管理。根據郵件，華為對八名2019屆頂尖學生給出高薪，這八名員工均為博士學歷，其中有兩名員工的年薪為182萬-201萬元，兩名員工的年薪為140.5萬-156.5萬元，還有四名員工的年薪為89.6萬-100.8萬元。
年薪最高的兩位博士來自深度學習、計算機視覺等人工智慧領域。由此可見華為對AI人才的重視。
華為在內部郵件中指出，要打贏未來的技術與商業戰爭，技術創新與商業創新「雙輪驅動」是核心動力，創新就必須要有世界頂尖的人才，同時要有頂尖人才充分發揮才智的組織土壤。
2.3 打造全棧全場景方案
所謂「全棧」，是從縱向的技術功能視角來看，包括晶片、晶片使能、訓練和推理框架、應用使能在內的全堆棧方案。
該方案具體由四部分組成。一是晶片層面，即最核心的硬體部分，華為發布了昇騰 910 和昇騰 310；二是算子層，即CANN（晶片算子庫和高度自動化算子開發工具），兼具最優開發算力和算子性能，可以提升開發效率；三是支持端、邊、雲獨立又協同的統一訓練和推理框架 MindSpore；四是應用使能，提供全流程服務的 AI 開發平臺ModelArts。
ModelArts 是面向AI開發者的一站式開發平臺，提供海量數據預處理及半自動化標註、大規模分布式訓練、自動化模型生成以及端—邊—雲模型按需部署能力，可幫助用戶快速創建和部署模型，管理全周期AI工作流。
而所謂全場景，是從橫向來看，華為的AI 解決方案適用於包括公有雲、私有雲、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
除了上述三大戰略，另外兩大戰略為：解決方案增強（把 AI思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力）、內部效率提升（應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量）。
可以看出，華為的全棧全場景方案，涵蓋了從晶片到開發平臺、從硬體到軟體的多層次解決方案，賦能範圍更廣、能力更強、AI成本也更低。
3.華為AI應用華為的AI研究和應用是從公司內部開始的，其AI工程建立在自身遍布全球的業務和網絡存量上，與主營業務捆綁，通過AI解決華為內部生產、物流、供應鏈、終端等領域問題，以達到降本增效、提升產品競爭力的目的，華為也擁有了海量的企業AI應用場景經驗。基於此，華為開始對外輸出其AI產品和解決方案。
目前，華為AI在其運營商業務、企業業務、消費者業務三大板塊均有大量的應用。
3.1 運營商業務
電信產業為全球數字經濟和智能世界的基石，在5G和AI時代迎來了歷史性發展機遇。華為SoftCOM AI在全雲化網絡基礎上引入了全棧全場景AI能力，打造自動駕駛網絡，幫助電信產業客戶在能源效率、網絡性能、運營運維效率和用戶體驗等方面實現價值提升。
表5 華為運營商業務AI應用
資料來源：華為年報，零壹智庫
3.2 企業業務
經過多年積累，基於大量內部應用經驗，以及自主研發的AI晶片、訓練和推理框架、機器學習平臺等底層軟硬體，華為推出了面向企業和政府客戶的華為雲EI服務，將AI技術與IT產品與解決方案深度融合，攜手客戶與合作夥伴在金融、大企業、政府及公共事業等多個行業聯合創新，加速數位化、智能化進程。華為雲EI服務主要包括EI基礎平臺服務、通用服務、行業場景解決方案。
表6 華為雲EI服務簡介
資料來源：公開信息，零壹智庫
大量面向企業的AI應用，均基於華為內部的應用實踐。以文字識別（OCR）為例。此前，華為供應鏈需要大量人員手工錄入海關報關單據，效率極為低下，且容易出現差錯，使用華為雲OCR服務後，華為已實現海關報關單據自動化，錄入效率提升10倍，減少200餘名海關報關專職人員。目前，基於深度學習及其它AI技術，華為雲OCR服務在數字及表格識別場景的準確率超過98%，可幫助企業節省人力，將員工從枯燥的重複工作中解脫出來。
3.3 消費者業務
在終端消費領域，華為提出了「1+8+N」全場景智慧化生態戰略，以手機為主入口，以AI音箱、平板、PC、可穿戴設備、車機、AR/VR、智能耳機、智能大屏為輔入口，結合照明、安防、環境等泛IoT設備，打造智能家居、智能車載、運動健康等重要場景下的用戶全場景智慧生活體驗。
目前，華為的AI能力主要應用於自身的智能終端產品（手機、平板電腦、手環等），以及合作夥伴的終端產品。
表7 華為消費者業務AI主要應用
資料來源：公開信息，零壹智庫
華為年報透露，作為智慧時代用戶體驗的核心能力，人工智慧已經成為華為智能終端用戶日常生活的一部分，華為語音助手、智慧視覺、智能助手等AI業務月活躍用戶已經超1.9億，平均1個用戶每天使用6次。
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