华为的战略执行力，不得不服

乾明 2020-05-22 16:30:17 来源：量子位

乾明 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

华为的战略执行力，不得不服。

这不是夸赞，更不是时局之下的共情，而是对组织行动力的由衷感叹。

不到两年前提出的全新战略，现在已转化为AI生产力。

在刚刚过去的华为全球分析师大会上，华为对外披露了AI领域的最新进展：已进入到多个行业中，大幅提升了效率。

而且，在趟出一条路之后，华为还将经验心得做成了可以复用的解决方案，用AI算力使能千行百业，释放更大的生产力。

尽管时势艰难，但华为在成为数字世界的底座，打造任正非所说的“黑土地”的征程上，速度丝毫未减。

这是华为组织力和战略执行能力的又一次胜利。

Atlas加持下的华为AI计算解决方案

华为的行业AI落地方案，名为Atlas人工智能计算解决方案，是华为推进AI落地的核心成果之一，也是华为近年来AI技术的集大成者。

它一方面在于云边端全场景覆盖能力，还在于更强、更绿色、以及更易于使用的AI算力。

在华为全球分析师大会上，华为昇腾计算领域总裁许映童重点介绍了两个算力产品：Atlas 200和Atlas 900。

Atlas 200，是用于端侧的AI加速模块，集成了昇腾310 AI处理器。

虽然外形尺寸只有半张信用卡的大小，但能够支持16通道实时高清视频分析，可以部署在摄像头、无人机和机器人等设备上，实现人脸识别、图像分类等任务。

而且，它的耗电量仅为8瓦——绝对绿色，远低于其他同类产品。

Atlas 900，是华为用昇腾910AI处理器打造的计算集群，号称行业标杆，现在已经商用落地。

算力能够达到1024 PFLOPS FP16，相当于50万台高性能PC。并且同样绿色，能够节省60%的电费。

许映童说，目前Atlas系列产品一共有7类，已都整合到了AI计算方案中对外开放，并形成了云边端协同的开发体验。

科学家或者工程师，能根据端侧反馈的数据，在中心侧持续训练神经网络，而模型可以远程更新，来实时保持最优状态。

而且，他们也在AI算力的基础上，直接提供了简单易用的编程模型接口和样例，来更快速地帮助客户完成落地。

和很多“产品未动，发布会先行”的公司不同，华为的这套方案已经应用到了不少行业之中，发挥着巨大效力。

实在很难想象，两年前华为才正式对外推出AI战略。

不到两年，华为的战略如何变成生产力？

2018年10月，华为在上海举办全联接大会，正式对外宣布AI战略：不仅要投资基础研究，还要打造全栈方案，投资开放生态和人才培养，解决方案增强，推动内部效率提升等等。

在全栈方案中，华为也给出了落地方向：打造面向云、边缘和端等全场景、独立及协同的解决方案、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。

在当时，整个战略中的不少板块，对于华为来说还都只有早期的规划与设想，比如Atlas 900——业界算力最强的AI计算集群，连名字都没有定下来。

但现在，华为Atlas人工智能计算解决方案，已完成“云边端”全场景产品布局，并在互联网、运营商、金融、能源、制造等多个行业落地商用。

比如制造业的质检环节，虽然已经引入了机器，但在复杂的产品生产过程中，还是需要人工检测。

但在华为松山湖的制造中心，华为将AI加速卡Atlas 300与工控机结合在了一起，打造出了机器视觉智能质检，能够完成标签缺陷检测、螺钉缺失等任务。

许映童说，这直接将检测效率从90%提升至100%，而且耗时从原来的180秒缩短到秒级。

此外，在国内抗疫战场上发挥作用之后，华为还与意大利AGS公司等合作伙伴，打造出了基于人工智能的医疗影像辅助诊断系统。

在用于云端的Atlas 800服务器和Atlas 300加速卡加持下，医生和病人获取精准的医疗影像诊断报告的速度大大加快。

许映童也展示了效率提升程度：从过去的10-15分钟变为10-20秒。在全球抗疫形势依旧严峻的情况下，如此助力也体现出了AI普惠的一面。

他的案例分享很快就结束了，但华为助力行业智能化转型的故事并没有讲完。在他们看来，AI与行业的结合虽然刚刚开始。

华为逻辑：AI是新的通用目的技术（GPT）

华为认为，我们当下正处于爆炸式创新的前夜，驱动力有三点：

第一，联接数爆发式增长，带来数据量爆发增长，到2025年，将从现在的44 ZB增长到180 ZB。

第二，智能终端普及，边缘算力迅猛增长，将会使计算无处不在。华为预计，2020年智能互联设备数量为340亿台，到2025年将增长至1500亿台。

第三，云边端协同，驱动异构计算架构创新，将推动智能无所不及。2020年，数据中心AI Workload尚不足10%，到了2025年，将会达到80%。

许映童说，在异构计算的推动下，摩尔定律持续演进，AI算力还将会实现百倍增长。与此同时，AI作为新的通用目的技术（GPT），将深刻推动社会发展进程。

但就目前而言，AI与行业的结合才刚刚开始。

一方面在于人才稀缺——全球AI人才供需比仅为1%，核心专家不过3万多人。

另一方面在于整体渗透率低，从全部行业来看，AI的渗透率仅为4%。中国市场中，含 AI 的B2C应用，也不过10%。

所以，广阔空间也大有可为。

具体的打法上，华为也延续了整个计算战略的思路：硬件开放、软件开源，使能伙伴，与高校、开发者、ISV等合作伙伴一起构建AI生态。

目前，他们已经在36所高校开设了AI课程，积累了3万+开发者进行AI开发，凝聚出了50多个行业智能化转型解决方案。

今年，华为也会在推进AI技术研发的同时，再度加码生态培育——投入2亿美元发展计算产业生态。

最新AI计算方案推出，各行各业的落地，华为的AI战略推进步骤进一步明晰。

对于产业界来说，华为在AI领域的生产力转换，自然也是整个产业的福音。

因为有更便宜的优质算力、有更完善的解决方案，甚至在服务客户这件事上，华为早在上几波技术周期里，就完完全全证明了自己。

如何评价？

所以也是时候回答这个问题：

该如何看待华为对计算领域的持续战略投入？

其实如果连点成线，纵观华为两年来的推进，不难找到答案。

首先，必要性。

算力是什么？AI变革下的生产力引擎，决定了这场历史性变革的速度和高度，是数字经济时代的生产力关键。

数次穿越技术周期的华为，自然看得清楚，也对自己的角色想得明白，就是要用创新的技术和产品方案，提供多样性算力，并在新格局形成中奠定地位。

其次，可行性。

数据、算法和算力，AI发展的三位一体，但“算力”可谓是其中最关键也最难的一环，并非谁都可以做，更不是谁都可以做好。

而华为在算力方面过往的卧薪尝胆，如今转换为了可行性的最大支撑。

于是短短两年间，华为AI战略推进之下，产业生态上就展现出领导力。

比如华为云合作伙伴超过10000家，华为云技术合作伙伴以及计算领域合作ISV的数量超过3500家，华为云合作伙伴云市场上架应用以及计算领域合作伙伴获华为认证解决方案的数量超过5000个，云和计算全球生态创新中心达到37个。

没有此前一直以来在计算方向上的苦功，恐怕是很难有这样的势能和速度的。

这也是为何华为敢于定位“黑土地”和“数字世界底座”的底气所在。

算力有底气，智能化土地自然不愁肥沃，数字世界自然运行稳健。

当然，华为的AI战略，或许还需要站到更高的变革进程来审视。

在新基建的更大变革下，AI作为驱动力，正在与云和5G交融交汇，侯金龙就总结说：云、AI和5G是新型基础设施的三要素，是数字经济的发动机。

或许华为的云、5G和AI，当初布局，都未料会有今日新基建的机遇。

但也正是但问耕耘的心态，在基础研发上下苦功，为数字化、智能化转型充当底座角色，最终让华为的努力，站在了时代风口之上。

毫无疑问，华为会是新基建下最核心的供应商之一，而新基建也会推动华为更进一步的发展，成功穿越又一次技术周期。

并且，虽然世事艰难、阻力重重，但AI战略展现出的执行力，可能也就是华为韧劲的精髓所在。

或许在AI时代之前，每一个与华为有关的盆友，都能告诉你一个苦难辉煌的故事。

他们在深圳作战，在全国各地作战，在欧洲作战，在非洲作战……在全世界提供产品和方案。

创办33年，穿越数个技术周期，至今19.4万员工，每一位都有一个“奋斗者”的往事和经历。

华为的战略执行力，不得不服。华为的坚韧，不得不服。

你说呢？