人工智能最重要的作用是什么？
華為昇騰計算業務副總裁張迪煊表示，人工智能并不是顛覆某個產業或者新增某個產業，最根本是通過人工智能幫助各個行業做智能化升級。
2020全球智博會上
華為昇騰計算業務副總裁張迪煊接受媒體采訪
而在智能化轉型和新基建的浪潮中，華為給自身的角色定位，從人工智能計算解決方案的名字中就能窺探一二，“Atlas”是希臘神話中的擎天神，意為用雙肩支撐蒼天。
2018年，華為發布人工智能戰略，次年，隨著昇騰系列AI芯片、全場景AI計算框架MindSpore、Atlas全系列基礎軟硬件的推出，華為已完成全棧全場景AI解決方案的構建，目前與ISV伙伴合作發布超過120個聯合解決方案，并與新加坡DIGI、意大利AGS、韓國ASRADA、上海天文臺等全球客戶進行合作。
“端、邊、云”全場景人工智能基礎設施解決方案
數字經濟需要構建特有的基礎設施——數字中心，而云計算和邊緣計算是最普遍的解決方案。華為將Atlas人工智能計算解決方案基于昇騰系列AI處理器，通過“數據中心+智能邊緣”的方式，滿足不同客戶不同場景的需求，全方位促使企業智能化轉型。
數據中心即一個組織或單位用以集中放置計算機系統和諸如通信和存儲這樣的相關設備的基礎設施，具有集中式部署、算力高的特點，能夠提供極超大規模的計算能力。據研究表明，2019中國數據市場規模總體營收已達1132.4億元，將來仍將保持30%以上的年復合增長率。
張迪煊告訴億歐，華為的數據中心解決方案主要面對三個細化場景：1、新基建應用場景，提供AI集群解決方案，通常由政府領頭，在各個城市落地，通過算力賦能當地中小企業；2、數據中心訓練場景，大型企業部署，滿足研發需求避免資源浪費，對外輸出訓練云服務；3、數據推理場景，在大量數據分析基礎上進行推理，進行精準營銷，視頻分析等。
“邊緣計算”指的是在更靠近終端的網絡邊緣側，提供計算服務，具有移動性好、時延低、帶寬壓力小的特點，降低終端成本、能耗，延長終端使用壽命，但是對算力的應用性、部署性和實時性要求非常高。據預測，邊緣計算市場規模18-22年復合年增長率將超30%，2023年全球邊緣計算市場有望達到340億美元。
和“數據中心”方案相比，邊緣計算更適合與具體場景相結合，兩者的關系類似于“大腦”和“神經元”，張迪煊預測未來集中部署的“數據中心”和“邊緣計算”將并存，在人工智能和人類生活緊密結合之后，邊緣計算應用程度將超過數據中心。
“聯接+計算“是解決AI落地的金鑰匙
人工智能和行業結合是人人都可以喊的口號，但是在實際運用過程中，卻問題多多。很多科技企業的CEO都表示，人工智能如何落地，是行業痛點之一，只有實際運用，才能創造價值。
“聯接+計算”是華為的秘訣，計算是新的重點，人工智能企業和其他企業都在培養人們的AI意識。說的簡單，做起來卻很難。從張迪煊的角度來看，人工智能和各行各業存在著一道很難逾越的鴻溝——“懂人工智能的人可能不清楚行業的需求，而懂得行業需求的人卻可能沒有能力用人工智能來解決問題。”
國家已經意識到擁有AI意識的重要性，截止到目前，已有200多家高校被批準開設人工智能課程。而在學校之外，華為提供的策略是和有代表性的企業合作，共同打造行業SDK。
“對于結果，我們很樂觀的，因為現狀已有越來越多的企業有意識地使用人工智能技術降本增效，這是可喜的發展。”張迪煊說道。
“開放”+“開源”構筑產業生態
華為的AI戰略不僅僅是幫助企業完成數字化轉型，通過“硬件開放+軟件開源”，建構華為特殊的產業生態也是目的之一。
“硬件開放”可以理解為提供解決方案的“半成品”。通過提供不同的模組和部件，有利于幫助華為的硬件伙伴結合用戶的不同需求，設計組合成各種產品交付給客戶，大大擴大客戶的觸及范圍，提高了產品交付效率，達到華為、合作伙伴、客戶三贏的局面。
“光有硬件是不夠的，軟件是連接應用的橋梁，所以我們打造了MindSpore全場景AI計算框架，對所有開發者都是開源的，旨在把芯片的算力最大程度發揮出來。”張迪煊說道
同時，華為的全流程工具鏈Mindstudio支持三類開發者：1、企業開發者一般利用華為提供的技術平臺開發算法應用，服務于企業的解決方案；2、華為同60多個高校建立AI聯合實驗室，提供算力平臺和基礎教材，學生會通過軟件平臺完成畢設和研究，有一部分網絡模型會在社區進行共享；3、華為通過眾籌，邀請其他人一起構建網絡模型，成果會在社區共享。軟件平臺運用相當靈活的方式來支持AI的生態繁榮，提升昇騰的客戶群體。
據悉，華為產業生態戰略在過去一年中進展非常快速，已經和60多所學校合作建立實驗室，商用100多個聯合解決方案，軟件平臺已超過4萬開發者，預計在三年內擁有百萬開發者。
在過去，華為一直全力將既有產品做到極致，而這次華為更致力于成為開拓者和領跑者，希望在人工智能領域發揮自身的實力，與這個行業同步奔跑，并努力實現極簡易用，讓AI計算無處不在；極致性能，讓AI計算觸手可及的目標。
