（文/观察者网 陈兴华）

鉴于华为通信技术的强大和相关影响，美国商务部在“周一见”中将其在美交易临时许可证延长90天，以及再将华为46家附属公司加入“实体清单”。

在“周五见”中，华为副董事长、轮值董事长徐直军在深圳正式商用发布AI芯片昇腾910和全场景计算框架MindSpore时表示，“90天延期对华为没有价值。

“我们已经逐步习惯了在‘实体清单’下工作和生活，华为公司和员工也充分认识到并准备好了长期在这种状态下生存。外部的因素对华为的AI战略和研发没有任何影响。”

近日，任正非在内部讲话中表示，5G只是小儿科，人工智能才是华为发展的战略要地。“人类社会未来二三十年最大的推动是人工智能，如果科技是一顶皇冠，那么人工智能将是这顶皇冠上的明珠。”

如果说鸿蒙操作系统标志着华为技术高度的提升，人工智能则代表着华为对未来关键领域的志在必得。徐直军在发布昇腾910和MindSpore时强调，“这只是一个开始”。

外部环境没有阻碍AI战略的发展

华为的AI布局有迹可循。2018年10月，在华为全联接（HC）大会上，徐直军首次公布了华为的AI战略：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；解决方案增强；内部效率提升。

在上述战略中，最为重要的一点是华为全栈、全场景AI解决方案。其中，华为AI解决方案（portfolio）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。

另外，全栈是技术功能视角，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等五个系列；

CANN：芯片算子库和高度自动化算子开发工具（芯片使能）；

MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架；

ModelArts：提供全流程模型生产服务（应用使能），分层API和预集成方案。

在华为HC2018上，与华为AI战略一起， 作为全栈全场景解决方案的首批组件，华为同时对外发布并正式推出了昇腾310 AI芯片和全流程模型生产服务ModelArts。

昇腾310属于Mini系列第一颗华为商用AI SoC芯片，发布后基于昇腾310芯片的产品和云服务获得广泛应用。包括基于昇腾310的Atlas系列板卡、服务器，与数十家伙伴在智慧交通、智慧电力等数十个行业落地行业解决方案。

此外，ModelArts打通了从数据获取-模型开发-模型训练-模型部署的全链条，可将生产所需的服务一站式提供。目前，ModelArts已拥有超过3万开发者，日均训练作业任务超过4000个、3.2万小时。其中视觉类作业占85%，语音类作业占 10%，机器学习5%。

在昇腾910AI处理器以及MindSpore全场景AI计算框架发布后，华为全栈全场景AI解决方案各重要组成部分悉数登场。徐直军在大会上表示，这标志着华为已完成全栈、全场景AI解决方案的构建，华为AI战略的执行进入了新的阶段。

当前，华为消费者业务在海外受到了部分美国禁令的影响，但对于“华为的AI芯片是否也受此影响导致昇腾910推出相比之前缓慢”的质疑，徐直军回应，“没听说过。”

他还强调，“外部的因素对华为的AI战略和研发没有任何影响，我们已经习惯了在‘实体清单’下工作和生活。”目前华为的AI发展达到了预期的效果，未来昇腾产品的推出也不会有任何影响和延期。

后发赶超，对标英伟达、谷歌、脸谱

此次正式商用发布的昇腾910属于Max系列，是华为第一款推出的达芬奇架构云端AI芯片，采用台积电7nm工艺。经过近一年升级，最大功耗仅310W，低于原设计规格的350W。

在算力方面，实际测试结果表明，昇腾910半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS。对标英伟达V100和谷歌TPUv3来看，昇腾910是前者标称算力的两倍。相当50个当前最新最强的CPU，训练速度比该芯片提升50%-100%。

英伟达V100是在2017年5月发布，当时号称史上最强的 GPU 加速器，专门用于处理需要强大计算能力支持的密集型 HPC、AI、和图形处理任务。而Google于2018年5月正式发布了第三代AI人工智能/机器学习专用处理器TPUv3，同时用于支持TensorFlow开发框架。

虽然没有抢占先机，但华为实现了后发超越。徐直军表示，昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。目前，华为已经把昇腾910用于实际AI训练任务。

比如，在典型的ResNet50 网络的训练中，昇腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合的谷歌TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。每秒训练的图片数量从965张提升到1802张。

此前，在平台生态层，人工智能的常见开发框架包括谷歌的TensorFlow、 Facebook的Torch、 Microsoft 的CNTK以及IBM的SystemML，均来自于美国，且同样具有一定先发优势。

其中，TensorFlow框架是谷歌公司2015年推出的开源机器学习框架。2017年初，Facebook在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布的全新机器学习工具包 PyTorch。百度此前也开放了PaddlePaddle深度学习平台。

然而，MindSpore打破了美国占据垄断优势的局面，并成为第一个支持全场景的AI计算框架。MindSpore将在2020年Q1开源，加入争夺生态的话语权。徐直军表示，生态的打造非常重要，而华为打造生态的优势在于拥有更多的智能终端设备，能够吸引更多开发者加入生态。

据内部初步统计，华为去年在研发AI上约投资了15亿美元，投入全职员工大概5000人左右，相当于每人成本约30万美元。

徐直军也直言华为造芯的优势：不缺钱、决策简单。“面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更丰富的AI算力。”

徐直军回应记者相关热点问题

各国记者关心芯片何时在本国落地

印度记者：华为在印度市场的AI战略和5G部署？

徐直军：AI战略和5G没有必然联系，在印度战略没有区别，基于昇腾处理器的开发能力为印度各行各业面临的挑战解决问题和创造价值，也为印度大学研究机构和企业，华为是提供产品和服务，服务印度的各行各业，帮助印度提升效率。

线上英国杂志记者：昇腾910会在英国市场推出么？什么时候？

徐直军：希望在英国推出，具体时间未定，相信昇腾910的技术和云服务帮助英国大学的服务和应用开发非常有价值。

华为在自动驾驶领域的最新进展

第一财经记者：华为在自动驾驶领域的最新进展

徐直军：首先，今年的516事件对华为AI战略推进和研发和商用没有任何影响。 尽管外部环境发生了变化，但华为的AI战略和研发商用在稳步有序开展和推进，也按期完成了计划。

在自动驾驶方面，自去年发布了和奥迪合作的成果后，华为在这方面的投资是加大了，华为将自己的底层技术和车企合作，开发自动驾驶解决方案，当然完全自动驾驶需要一个过程，但一步一步走向自动驾驶是可行的。

华为自己也在开发自动驾驶解决方案，用自己的解决方案和车企合作，合作车上展现华为自动驾驶解决能力和体验。 定位华为自动驾驶产业方面，成立IOIS业务，属于增量。 华为的理想是充分利用自己AI能力和全站全场景解决方案，和车企一起实现自动驾驶。

回应华为手机销量下滑40%

日本记者：大概2个月前，任正非说因为外部环境华为手机销量下滑40%，现在是这样么？

徐直军：今年没有这么糟糕，当时是比较悲观的预测，现在比当时预测好的多，但是减少100多亿美金是有的，仅仅是终端。

华为：努力在点亮人才灯塔

中央广播电台央视新闻记者：华为怎样点亮人才灯塔，未来人才储备是怎样的?

徐直军： 努力在点亮人才灯塔，能不能点亮要看效果。 天才少年计划，希望吸纳全球天才少年加入华为面向未来发展做贡献，这是华为点亮人才灯塔的措施之一。

华为也做了一些事外界不理解，例如华为为什么要把顶尖博士薪酬广而告之，因为华为要向全球告知华为真正人才的价值，也欢迎全球的顶尖人才加入到华为。 AI人才是否充足，十年后，还是不充足，因为从世界角度讲AI是一个大产业。