徐直軍：人工智能“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差令人興奮

游吟詩人萊昂納德·科恩在歌曲《Anthem》中曾寫道：“萬物皆有裂痕，那是光照進(jìn)來的地方?！边@句話溫暖并鼓勵著一代人的心靈，也包含著對世界總是處于動態(tài)變化的認(rèn)知哲理。

2018年10月10日，在第三屆HUAWEI CONNECT2018（華為全聯(lián)接大會）做主題演講時，華為輪值董事長徐直軍在演講中表示，人工智能是ICT產(chǎn)業(yè)60年發(fā)展的總成果，但（人工智能產(chǎn)業(yè)）“輝煌”與“冷靜”之間的差距，正在凝聚產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大動力。所謂“山雨欲來風(fēng)滿樓”，這種落差令人興奮。華為將用全棧全場景的AI解決方案，包括全球首個全場景覆蓋人工智能的Ascend系列IP和芯片，來打造無所不及的智能，構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界。

AI將成為改變世界的動力

人類自工業(yè)革命以來數(shù)次生產(chǎn)力的巨大提升，都是由新技術(shù)、新設(shè)備的發(fā)明和普及所推動的。而生產(chǎn)力的巨大提升，也會重塑生產(chǎn)關(guān)系，改變每一個人的生活和命運(yùn)。徐直軍在做主題演講時回顧了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)輪高峰與低谷，總結(jié)了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的周期性規(guī)律：人工智能與ICT產(chǎn)業(yè)的總體發(fā)展水平密切相關(guān)，學(xué)術(shù)研究發(fā)現(xiàn)和工程技術(shù)發(fā)展相輔相成。而AI產(chǎn)業(yè)兩次“冬天”的出現(xiàn)，都是因為社會對AI的應(yīng)用期望大大超越了ICT產(chǎn)業(yè)工程水平的發(fā)展現(xiàn)實。所幸的是，“冬天”并不是結(jié)束，而是每一次“春天”的開始。今天，我們再次進(jìn)入了“收獲”的季節(jié)。這是60年來全球ICT學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長期耕耘，相互合作的成果。

徐直軍在展望人工智能未來前景時表示，我們應(yīng)該充分用好人工智能技術(shù)，抓緊收獲，努力擴(kuò)大收獲成果，同時要讓收獲的季節(jié)持續(xù)的更長一些，把人工智能（AI）建在赤道上，永遠(yuǎn)生機(jī)勃勃。

在談及人工智能對于行業(yè)和組織的影響時，徐直軍表示，人工智能不但可以替代人，還能夠自動降低生產(chǎn)成本，這是人工智能與信息化最大的不同，也是其最有價值的特點。在徐直軍看來，人工智能將改變每一個行業(yè)、每一個組織，并舉例說明了人工智能或?qū)⒏淖兒皖嵏驳木唧w行業(yè)：智慧交通將大大提升通行效率；個性化教育將顯著提升教師與學(xué)生的效率；精準(zhǔn)預(yù)防性治療有望延長人類的壽命；實時多語言翻譯交流再無障礙；精準(zhǔn)藥物試驗可以顯著降低新藥成本，縮短發(fā)現(xiàn)周期；基于AI的電信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維效率將大大提升；自動駕駛和電動汽車將顛覆汽車產(chǎn)業(yè)等。

在深藍(lán)在與國際象棋大師的比賽中獲勝，AlphaGo圍棋程序戰(zhàn)勝人類頂尖圍棋棋手后，都引發(fā)了在未來AI能否取代人類的激烈討論。徐直軍在談到人工智能對未來組織和人力資源的影響時表示，人工智能將在幾乎每個方面提升自動化水平，因此大量的重復(fù)性日常工作崗位需求將大幅度縮減。與此對應(yīng)的是，需要增加對數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位的需求，例如數(shù)據(jù)科學(xué)家、具備一般性數(shù)據(jù)科學(xué)能力的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師等。這些崗位的數(shù)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于當(dāng)前重復(fù)性日常工作崗位。因此，我們認(rèn)為，未來的組織人員構(gòu)成可能是菱形的，其中大量處于底部的基礎(chǔ)性、重復(fù)性日常崗位會被AI所取代。

AI“輝煌”與“冷靜”之間的落差，正在匯聚產(chǎn)業(yè)動力

錢鐘書先生在《圍城》一書中，描繪了成年人在面對感情和婚姻問題時，處于城內(nèi)與城外時，在心態(tài)和選擇上都會有截然不同的選擇。而在人工智能產(chǎn)業(yè)中，也同樣存在冷熱兩極的情況存在，人工智能概念熱到你在北京隨意打個出租車，司機(jī)師傅多半都能跟你高談許久，但如果細(xì)數(shù)身邊的AI應(yīng)用落地，卻發(fā)現(xiàn)與預(yù)期還存在巨大的差異。

數(shù)字冰冷，但卻能夠白描出客觀的世界。徐直軍在演講中用兩組鮮明的數(shù)據(jù)，讓我們感受到了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差。

佐證人工智能“輝煌”的數(shù)字隨處可見：2017年發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)論文數(shù)是2萬篇，全球有超過22個國家發(fā)布了AI計劃，2017年新誕生了1100多家AI startup公司，2017年與AI相關(guān)的兼并收購金額達(dá)到240億美元，2017年與AI相關(guān)的VC投資達(dá)140億美元。

但另一方面，下面的一系列小數(shù)字又讓我們感受到了人工智能初級階段的“冷靜”：只有4% 的企業(yè)已經(jīng)投資或部署了AI，只有約2%零售商已經(jīng)投資或部署了AI ，只有約5% 部署的智慧城市中正在使用AI，2017年只有約10%的智能手機(jī)內(nèi)置了AI，全球AI人才的供需比僅有1% ……

徐直軍把“輝煌”與“冷靜”之間的差距，視作凝聚產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大動力，并表示“山雨欲來風(fēng)滿樓”，這種落差令人興奮。

其實無論從目前全球人工智能的市場總體規(guī)模，再到人工智能的應(yīng)用落地，都依然處于初級階段，人們對人工智能技術(shù)普惠性、經(jīng)濟(jì)性的要求與期待，與目前極為昂貴的人工智能設(shè)備和解決方案還有巨大的落差，這也在客觀上給人工智能的發(fā)展提供了廣袤的發(fā)展空間，現(xiàn)在人工智能產(chǎn)業(yè)還有很多短板和問題亟待解決，而這種產(chǎn)業(yè)的不成熟，對很多后進(jìn)入人工智能的參與者提供了全新的賽道和超越機(jī)會。

改變才剛剛開始，將從10處發(fā)生變革

再重的石頭，也抵擋一粒種子頑強(qiáng)生長的力量。盡管現(xiàn)在人工智能在應(yīng)用層面還處于春寒料峭的初春期，但AI應(yīng)用在人們抱怨最多的領(lǐng)域和行業(yè)落地生根已經(jīng)沒有懸念。徐直軍表示，要解決人工智能“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差，開創(chuàng)未來，要從技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)這三個方面進(jìn)行主動的變革，人工智能會在技術(shù)、人才和產(chǎn)業(yè)等十個維度發(fā)生重要變革。

改變之一：縮短訓(xùn)練模型的時間

按照目前的技術(shù)水平，訓(xùn)練某些復(fù)雜模型時往往需要數(shù)天甚至數(shù)月，而成功的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)往往需要多次迭代，這種訓(xùn)練速度嚴(yán)重制約了應(yīng)用創(chuàng)新。未來模型的訓(xùn)練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。

改變之二：充裕經(jīng)濟(jì)的算力

算力是AI的基礎(chǔ)，但目前的算力非常昂貴，是一種稀缺資源。如果說算力的進(jìn)步是當(dāng)下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素，那么，算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。算力應(yīng)該是充裕且經(jīng)濟(jì)的，并且這種需求應(yīng)該盡快實現(xiàn)。

改變之三：人工智能要適應(yīng)任何部署場景

混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務(wù)的主要模式，當(dāng)前的AI主要在云，少量在邊緣，與企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)境的結(jié)合有待進(jìn)一步深入。

改變之四：更高效更安全的算法

隨著AI的廣泛普及，很多存在已久的算法不足愈發(fā)明顯。未來的算法，要能夠基于更少的數(shù)據(jù)需求，即數(shù)據(jù)高效。也要能夠基于更低的算力和能耗，即能耗高效，同時要解決自身的安全問題。

改變之五：更高的自動化水平

今天的人工智能，自身還需要大量的人工，有人調(diào)侃說，今天的人工智能，是沒有“人工”就沒有“智能”。應(yīng)該大大提升AI自身的自動化水平，比如在數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)獲取，特征提取，模型設(shè)計和訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，要實現(xiàn)自動化或半自動化。

改變之六：模型要面向?qū)嶋H應(yīng)用

當(dāng)前很多優(yōu)秀的模型算法，更多的是“考試”優(yōu)秀，還未達(dá)到“工作”優(yōu)秀。未來的模型必須實現(xiàn)工業(yè)級的優(yōu)秀，即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，而不僅僅滿足于測試集上“考試”優(yōu)秀。

改變之七：模型更新

目前的模型更新是非實時的，依賴人工周期性的更新，因此是一個半開環(huán)的系統(tǒng)。未來的模型要能及時適應(yīng)各種變化，實時更新，實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)，保證企業(yè)AI應(yīng)用始終處于最佳狀態(tài)。

改變之八：人工智能要多技術(shù)協(xié)同

每一個通用目的技術(shù)，只有與其它技術(shù)充分協(xié)同配合，才能發(fā)揮到極致，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價值。AI也不例外，但在目前我們探討AI時，更多的是僅僅聚焦AI本身。AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)充分協(xié)同，如此才能發(fā)揮更大價值。

改變之九：人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能

今天，AI還是一項只有具備高級技能的專家才能完成的工作，成熟、穩(wěn)定、完善的自動化工具還比較缺乏，獲得一個AI模型還是一個非常復(fù)雜，耗時耗力的事情。未來應(yīng)該有一站式平臺，提供必需的自動化工具，讓AI應(yīng)用開發(fā)更容易，更快捷。

改變之十：以AI的思維解決AI的人才短缺

AI人才的短缺，特別是數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺乏，一直是業(yè)界顧慮較多的一個制約因素。數(shù)據(jù)科學(xué)家將永遠(yuǎn)是稀缺的，有效的緩解之道是從人才培養(yǎng)的做起。

首發(fā)華為AI芯片，構(gòu)建全棧全場景AI解決方案

AI是打開未來世界的一把鑰匙，但目前對渴盼AI技術(shù)普惠的應(yīng)用者和開發(fā)者而言，要獲得這把鑰匙的代價不菲，可以用于深度學(xué)習(xí)的算力稀缺而昂貴，算法模型訓(xùn)練的周期漫長而低效，在AI領(lǐng)域各種技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)林立，彼此兼容性不好，很多應(yīng)用都需要針對特定平臺做特定開發(fā)，而一旦換一個架構(gòu)或者平臺，那么之前的投資和努力都化為了烏有……

徐直軍強(qiáng)調(diào)，華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略與華為預(yù)判的AI行業(yè)出現(xiàn)的10個方向變革是同步同頻的：華為將投資基礎(chǔ)研究，在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效（更少的數(shù)據(jù)需求）、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動自治的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力；將打造全棧方案，打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協(xié)同的、全棧解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺；將投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)：面向全球，持續(xù)與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作，打造人工智能開放生態(tài)，培養(yǎng)人工智能人才；將解決方案增強(qiáng)，把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，實現(xiàn)更大價值、更強(qiáng)競爭力；并計劃提升內(nèi)部效率,應(yīng)用AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準(zhǔn)海量作業(yè)場景，大幅度提升內(nèi)部運(yùn)營效率和質(zhì)量。

徐直軍強(qiáng)調(diào)，華為提出的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部署環(huán)境；而全棧則是技術(shù)功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的全堆棧方案。

現(xiàn)在提全棧概念的廠商很多，但真正能在AI產(chǎn)業(yè)鏈實現(xiàn)全棧解決方案的，目前來看，唯有華為一家。此次華為首次發(fā)布的兩款A(yù)I芯片——華為昇騰910（Ascend 910）和華為昇騰310（Ascend 310），其中華為昇騰910還創(chuàng)下了全球已發(fā)布單芯片計算密度的世界紀(jì)錄，華為發(fā)芯片成為了超重量級深水炸彈，頓時吸引了全球媒體的關(guān)注。但其實在我來看，華為造AI芯片確實是一個重要突破，但更為重要的是，華為構(gòu)建了一個完整的AI世界。

除了芯片之外，CANN是一套芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具，而MindSpore支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架應(yīng)用使能，再加上一個“加強(qiáng)版Tensorflow”的AI開發(fā)者平臺ModelArts，一個全新的、獨立的、開放的AI生態(tài)世界雛形已經(jīng)基本成型。

HC2018印象：選擇了最難走的AI之路，華為開啟創(chuàng)智紀(jì)

通往智能世界有很多途徑，但華為I走了一條最難走的路，不管是做獨立做針對全場景應(yīng)用的AI芯片，還是創(chuàng)造新的AI開發(fā)套件和AI開發(fā)平臺，隨便哪一個拿出來都是一項“不可能完成”的任務(wù)，但華為依然選擇這樣做，因為依靠產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新風(fēng)險和成本都會更低，但這相當(dāng)于把麻煩留給了應(yīng)用開發(fā)者和行業(yè)用戶，現(xiàn)在AI開發(fā)和使用的技術(shù)門檻和成本門檻還都非常高，如果依靠現(xiàn)有的AI產(chǎn)業(yè)格局和生態(tài)環(huán)境，AI應(yīng)用只能應(yīng)用在一些“不差錢”的個別行業(yè)，距離大規(guī)模普惠萬眾將非常遙遠(yuǎn)。另外從全球AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來看，目前AI應(yīng)用其實只是處于萌芽階段，已經(jīng)存在的AI應(yīng)用程序也存在算法老舊、亟待升級的問題，所以應(yīng)用遷移的成本和歷史包袱其實并不沉重。從AI供求兩端來綜合考量，客觀上需要新的競爭力量來打破AI既有的產(chǎn)業(yè)格局，將AI應(yīng)用落地帶入到一個新的快車道上。

沒有人天生就強(qiáng)，成功往往只是好強(qiáng)?，F(xiàn)在廣受好評的海思麒麟芯片，在最初幾代也存在發(fā)熱巨大、性能不足的巨大缺陷，但可貴的是華為能在批評和口水中，不斷去迭代和改善，最終達(dá)到了與高通芯片旗鼓相當(dāng)?shù)膽?zhàn)果。華為做智能手機(jī)，也是憑借頑強(qiáng)的迭代，才在4G時代后來居上。而華為構(gòu)筑的全棧全場景AI解決方案，也不可能一出生就非常完美，芯片迭代、工具調(diào)優(yōu)、應(yīng)用適配，依然需要按照既有規(guī)劃徐徐為之，可能要等數(shù)年時間今日徐直軍勾勒的全棧全場景AI解決方案才會日臻完善，所以無論是媒體還是公眾，都應(yīng)該保持耐心和理性，既不要被美好的愿景亂花迷人眼，也不要被現(xiàn)實中的一個接一個現(xiàn)實困難和挫折動搖了前行的信念。

華為的普惠AI之路注定坎坷而漫長，但這種負(fù)重前行卻值得萬眾期待，因為這是能讓每一個普通人享有到AI技術(shù)紅利的時代機(jī)遇。

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