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          轮值董事长徐直军:打造无所不及的智能,构建万物互联的智能世界

          [中国,上海,2018年10月10日]第三届HUAWEI CONNECT 2018(华为全联接大会)于2018年10月10日在上海世博展览馆和世博中心隆重开幕。

          华为轮值董事长徐直军在大会上发表主题演讲,系统阐述了华为的AI发展战略,以及全栈全场景AI解决方案,其中包括全球首个覆盖全场景人工智能的Ascend系列IP 和芯片。徐直军发言要点如下:

          AI是ICT产业60年发展的总成果

          1956年,时任达特矛斯学院助理教授的约翰?麦卡锡组织召集了达特矛?#22266;?#35770;,正是在这次会议上,第一次正式提出了“人工智能”的定义。从那以后的60年里,人工智能经历了两次发展的低谷,即所谓的“冬天”,但其发展的脚?#35762;?#26410;就此停止。

          1971年,英特尔发布了第一颗微处理器。50多年来,摩尔定律见证了ICT产业的蓬勃发展。

          如果我们把AI产业和ICT产业这六十年的发展轨迹画到一起,那么大致应该是图中的样子。概括来说,人工智能与ICT产业的总体发展水平密切相关,学术?#33455;?#21457;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“?#26632;?rdquo;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。

          面向未来,我们应该充分用好人工智能技术,抓紧?#26632;瘢?#21162;力扩大?#26632;?#25104;果,同时要让?#26632;?#30340;季节?#20013;?#30340;更长一些,把人工智能(AI)建在赤道上,永远生机勃勃。

          人工智能是一?#20013;?#30340;通用目的技术 

          任何技术只有准确的定位,才会充分发挥其价值。给人工智能技术进行合理的定位,是我们理解和应用此技术的基础。

          如同公元前的轮子和铁,19世纪的铁路和电力,以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样,华为认同:人工智能是一组技术集合,是一?#20013;?#30340;通用目的技术(GPT)。

          加拿大学者Richard G Lipsey在其著作《经济转型?#21644;?#29992;技术和长期经济增长》一书中提出:社会经济的?#20013;?#21457;展是?#23458;?#29992;技术的不断出现而?#20013;?#25512;动的。所谓通用技术,简单理解就是要有多种用途,应用到经济的几乎所有地方,并且?#33455;?#22823;的技术互补性和溢出效应。

          经济学家们认为,人类发展到今天,总共有26种通用技术,人工智能就是其中一种。

          我之所以强调人工智能是一种通用技术,是期望大家重视人工智能对未来的巨大影响和价值。人工智能作为一种通用技术,不仅可以使我们以更高的效率解决已解决的问题,?#37096;?#20197;解决很多没有解决的问题。

          是否具备真正的人工智能思维,是否以人工智能的理念和技术解决现在和未来的问题,是我们能否在未来构筑领先竞争力的关键。

          华为在实践中发现,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。

          人工智能将改变每个行业,每个组织 

          人工智能触发的产业变革,将涉及所?#34892;?#19994;。我们在座的每一位?#23478;?#24605;?#36857;?#25105;所处的行业是否会被人工智能技术改变,甚至被彻底颠覆。如何以一种全新的模式,重构各自行业和企业,是我们在未来?#23478;?#24605;考和实践的。

          今天,我们可以清晰地预测到,人工智能将改变或颠覆如下行业:

          从华为云EI和HiAI发布以来的短短1年间,我们深切感受到了前所未有的热潮。

          除了对行业带来的改变,人工智能还将改变每一个组织

          18世纪以来的历次技术革命,每一次都会对组织的结构、作业流程和人员能力等产生巨大影响。

          从工作岗位和人员能力角度看,人工智能推动此次变革将有一个明显的不同:以往的历次变革总会产生大量的重复性日常工作需求,比如纺织厂的设?#35206;?#20316;,汽车制造流水线和手机制造流水线等。

          但是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?#20154;?#20943;。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?#23545;?#23569;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?#30475;?#20110;底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。

          改变刚刚开?#36857;?#36873;择正确的问题比寻找新奇的方案更重要 

          其实,人工智能触发的各种改变,才刚刚开始。改变历来都是几家?#26029;布?#23478;愁,特别是改变刚开始的时候.

          我们可能会因为见证了AI实现了以前想都不敢想的某个功能而兴奋,从而产生加速广?#32752;?#29992;AI的冲动。?#37096;?#33021;会因为,某个AI项目进展不如预期、或者担忧AI的应用安全可靠而焦虑,从而对未来的如何运用AI产生困惑。

          从历史上所有通用目的技术的发展历程来看,这些都是正常现象。

          我们刚?#31449;?#36807;了AI技术与应用的局部探索阶段,目前正处于第二个阶段。在这个阶段,从技术视角看,一方面AI技术日趋完善,同时?#30452;?#28431;出越来越多的问题;从应用视角看,一方面AI的应用?#25112;?#24191;?#28023;?#20215;值?#20013;?#24471;以确认,但同时政策环?#22330;?#20844;司流程、组织人员等都是主要面向以往的技术的,比如信息化和互联网时代的技术,还没有为智能技术时代的到来做好准备,因而时常产生碰撞,甚至冲突。

          AI技术?#25112;?#36194;得属于?#32422;?#30340;社会环?#24120;?#37027;时我们将迈向AI应用与生产力提升全面快速发展的第三个阶段。

          在迎来新的GPT技术之前,我们将?#20013;?#35265;证和享受这?#25442;平?#21457;展期,即第四阶段。但我们也要清醒的认识到,人工智能不是万能的,人工智能有它能解决的问题,也有它不能解决的问题。

          我们应充分聚焦人工智能能解决的问题、聚焦其创造价值的领域,而不是把精力花在人工智能不能解决的问题或不能创造价值的领域。因为选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要。

          今天,令人兴奋的落差

          千里之行始于足下,让我们看看人工智能今天的状况:

          一方面,下面一系列大数字让我们感受到了人工智能产业发展的“辉煌”:

          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”:

           “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“?#25509;?#27442;来风满楼”,这?#33268;?#24046;令人兴奋。

          十大改变开创未来

          要解决人工智能“辉煌”与“冷静”之间的巨大落差,开创未来,我们要从技术、人才、产业这三个方面进行主动的变革。今天,我和大家分享十个有关人工智能技术、人才和产业的重要变革方向。

          改变之一?#26680;?#30701;训练模型的时间

          按照目前的技术水平,训?#32442;?#20123;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。我们认为,未来模型的训练要能在几分钟、甚至?#35813;?#38047;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?#30784;?#22914;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。

          我们认为,算力应该是充裕且经济的,并且这?#20013;?#27714;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?#21697;?#21153;的主要模式,当前的AI主要在云,少量在边?#25285;?#19982;企业的业务环境的结合有待进一步深入。

          我们认为,未来AI将无处不在,要能够部署在任何场景,并确保用户隐私得到尊准和保护。

          改变之?#27169;?#26356;高效更安全的算法

          算法是推动AI发展的另一个主要动力,但目前运用的主要算法多诞生于1980年代。随着AI的广泛普及,这些算法的不足愈发明显。

          我们认为,未来的算法,要能?#25442;?#20110;更少的数据需求,即数据高效。也要能?#25442;?#20110;更低的算力和能?#27169;?#21363;能耗高效。同时要解决自身的安全问题,并实现可解释…等等,这都是AI全面发展的重要技术基础。

          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,特别是在数据标注?#26041;冢?#20170;天甚至还诞生了一个新的职业叫“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”。

          我们认为,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?#26041;冢?#35201;实现自动化或半自动化。

          改变之六:模型要面向实际应用

          2018年6月,伯克利大学的助理教授 Benjamin 等发表了一篇题目奇?#20540;?#35770;文--《CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10?》

          该论文指出,在CIFAR-10分类器上测试准确度出色的模型算法,却在作者创建的与CIFAR-10非常接近的另一测试集上出现了偏差,分类识别准确率下降了5-15个百?#20540;?#19981;等。这也就意味着,这个模型算法的可用度大幅?#35748;?#38477;。

          由此,可见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。

          我们认为,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

          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?#27573;?#20869;对于企业应用是必须的。但目前的模型更新是非实时的,?#35272;?#20154;工周期性的更新,因此是一个半开环的系统。

          我们认为,未来的模型要能及?#31508;?#24212;各?#30452;?#21270;,实?#22791;?#26032;,实?#30452;栈?#31995;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?#20013;?#21516;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?#25945;諥I?#20445;?#26356;多的是仅仅聚焦AI本身。

          我们认为,AI需要与云、物联网、边缘计算、区块?#30784;?#22823;数据、数据库…等技术充?#20013;?#21516;,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?#20540;幕?#26412;技能

          今天,AI还是一项只?#33455;?#22791;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?#20808;?#20047;,获得一个AI模型还是一个非常复杂,耗时耗力的事情。

          我们认为,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。从而,使AI成为所有应用开发者甚?#20102;?#26377;ICT技术从业人员的一项基本技能。

          改变之十:以AI的思维解决AI的人才短缺

          AI人才的短?#20445;?#29305;别是数据科学家的缺乏,一直是业界顾虑较多的一个制?#23478;?#32032;。而且我们认为,数据科学家将永远是稀缺的。

          解决之道应该是,以AI的思维解决AI的人才短缺。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的AI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?#31995;?#26799;?#35859;?#26500;,来解决AI人才稀缺问题。

          这十个改变,一定不是AI技术、人才、产业发展的全部,但都是未来发展的重要基础。

          华为的AI发展战略

          这十大改变既是华为对AI产业发展的期望,也是华为制定AI发展战略的源动力。

          基于这十大改变,华为的AI发展战略包括五个方面:

          投资基础?#33455;浚?/strong>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?#27169;?,安全可信、自动自治的机器学习基础能力

          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

          投资开放生态和人才培养:面向全球,?#20013;?#19982;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

          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

          内部效率提升: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

          华为的AI解决方案

          这张图就是华为的全栈全场景AI解决方案。

          我们提出的全场景,是指包括公有云、私有云、各?#30452;?#32536;计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环?#22330;?/p>

          我们说的全栈是技术功能视角,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。

          华为的全栈方案具体包括:

          • Ascend: 基于统一、可扩展架构的系列化AI IP 和 芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano?#20219;?#20010;系列。包括我们今天发布的华为昇腾910(Ascend 910),是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片,还有Ascend 310,是目前面向边缘计算场景最强算力的AI SoC。
          • CANN: 芯片算子库和高度自动化算子开发工具
          • 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:提供全流程服务(ModelArts),分层API和预集成方案

          2018年4月,华为发布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI;

          2017年9月,华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI。

          今天,我们发布的全栈全场景解决方案是对华为云EI和HiAI的强有力支撑。基于这个解决方案,华为云EI能为企业、政府提供全栈人工智能解决方案;HiAI能为智能终端提供全栈解决方案,且HiAI service是基于华为云EI部署的。

          总体来说,华为人工智能的发展战略,是以?#20013;?#25237;资基础?#33455;?#21644;AI人才培养,打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础。

          • 面向华为内部,?#20013;?#25506;索支持内部管理优化和效率提升
          • 面向电信运营商,通过SoftCOM AI 促进运维效率提升
          • 面向消费者,通过HiAI,让终端从智能走向智慧
          • 面向企业和政府,通过华为云EI公?#24615;品?#21153;和FusionMind私有云方案为所有组织提供充裕经济的算力并使能其用好AI
          • 同时我们也面向全社会开放提供AI加速卡和AI服务器、一体机等产品

          我们提出的全场景意味着华为有能力实现智能无所不及,构建万物互联的智能世界。

          全栈意味着华为有能力为AI应用开发者提供强大的算力和应用开发平台;有能力提供大家用得起,用得好,用的放心的AI,实现?#26632;軦I。

          最后,?#34892;?#22823;家来到全联接大会,华为希望和在座的各位一起努力,让人工智能不再是高高在上,而是走向?#26632;?#22823;众。华为希望能够和客户、产业伙伴、学术界等一起,合作共赢,打造无所不及的AI,构建一个万物互联的智能世界!


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