徐直軍先生的發(fā)言要點(diǎn)如下：
AI是ICT產(chǎn)業(yè)60年發(fā)展的總成果
1956年，時(shí)任達特矛斯學(xué)院助理教授的約翰·麥卡錫組織召集了達特矛斯討論，正是在這次會(huì )議上，第一次正式提出了“人工智能”的定義。從那以后的60年里，人工智能經(jīng)歷了兩次發(fā)展的低谷，即所謂的“冬天”，但其發(fā)展的腳步并未就此停止。
1971年，英特爾發(fā)布了第一顆微處理器。50多年來(lái)，摩爾定律見(jiàn)證了ICT產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。
如果我們把AI產(chǎn)業(yè)和ICT產(chǎn)業(yè)這60年的發(fā)展軌跡畫(huà)到一起，那么大致應該是圖中的樣子。概括來(lái)說(shuō)，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，都是因為社會(huì )對AI的應用期望大大超越了ICT產(chǎn)業(yè)工程水平的發(fā)展現實(shí)。所幸的是，“冬天”并不是結束，而是每一次“春天”的開(kāi)始。
今天，我們再次進(jìn)入了“收獲”的季節。這是60年來(lái)全球ICT學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長(cháng)期耕耘，相互合作的成果。
面向未來(lái)，我們應該充分用好人工智能技術(shù)，抓緊收獲，努力擴大收獲成果，同時(shí)要讓收獲的季節持續得更長(cháng)一些，把人工智能（AI）建在赤道上，永遠生機勃勃。
人工智能是一種新的通用目的技術(shù)
任何技術(shù)只有準確的定位，才會(huì )充分發(fā)揮其價(jià)值。給人工智能技術(shù)進(jìn)行合理的定位，是我們理解和應用此技術(shù)的基礎。
如同公元前的輪子和鐵，19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車(chē)、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣，華為認同：人工智能是一組技術(shù)集合，是一種新的通用目的技術(shù)（GPT）。
加拿大學(xué)者Richard G Lipsey在其著(zhù)作《經(jīng)濟轉型：通用技術(shù)和長(cháng)期經(jīng)濟增長(cháng)》一書(shū)中提出：社會(huì )經(jīng)濟的持續發(fā)展是靠通用技術(shù)的不斷出現而持續推動(dòng)的。所謂通用技術(shù)，簡(jiǎn)單理解就是要有多種用途，應用到經(jīng)濟的幾乎所有地方，并且有巨大的技術(shù)互補性和溢出效應。
經(jīng)濟學(xué)家們認為，人類(lèi)發(fā)展到今天，總共有26種通用技術(shù)，人工智能就是其中一種。
我之所以強調人工智能是一種通用技術(shù)，是期望大家重視人工智能對未來(lái)的巨大影響和價(jià)值。人工智能作為一種通用技術(shù)，不僅可以使我們以更高的效率解決已解決的問(wèn)題，也可以解決很多沒(méi)有解決的問(wèn)題。
是否具備真正的人工智能思維，是否以人工智能的理念和技術(shù)解決現在和未來(lái)的問(wèn)題，是我們能否在未來(lái)構筑領(lǐng)先競爭力的關(guān)鍵。
華為在實(shí)踐中發(fā)現，人工智能不但可以替代人，還能夠自動(dòng)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(jià)值的特點(diǎn)。
人工智能將改變每個(gè)行業(yè)、每個(gè)組織
人工智能觸發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革，將涉及所有行業(yè)。我們在座的每一位都要思考，我所處的行業(yè)是否會(huì )被人工智能技術(shù)改變，甚至被徹底顛覆。如何以一種全新的模式，重構各自行業(yè)和企業(yè)，是我們在未來(lái)都要思考和實(shí)踐的。
今天，我們可以清晰地預測到，人工智能將改變或顛覆如下行業(yè)：
- 智慧交通將大大提升通行效率
- 個(gè)性化教育將顯著(zhù)提升教師與學(xué)生的效率
- 精準預防性治療有望延長(cháng)人類(lèi)的壽命
- 實(shí)時(shí)多語(yǔ)言翻譯交流再無(wú)障礙
- 精準藥物試驗可以顯著(zhù)降低新藥成本，縮短發(fā)現周期
- 基于A(yíng)I的電信網(wǎng)絡(luò )的運維效率將大大提升
- 自動(dòng)駕駛和電動(dòng)汽車(chē)將顛覆汽車(chē)產(chǎn)業(yè)等
除了對行業(yè)帶來(lái)的改變，人工智能還將改變每一個(gè)組織。18世紀以來(lái)的歷次技術(shù)革命，每一次都會(huì )對組織的結構、作業(yè)流程和人員能力等產(chǎn)生巨大影響。
從工作崗位和人員能力角度看，人工智能推動(dòng)此次變革將有一個(gè)明顯的不同：以往的歷次變革總會(huì )產(chǎn)生大量的重復性日常工作需求，比如紡織廠(chǎng)的設備操作，汽車(chē)制造流水線(xiàn)和手機制造流水線(xiàn)等。
但是人工智能將在幾乎每個(gè)方面提升自動(dòng)化水平，因此大量的重復性工作崗位需求將大幅度縮減。與此同時(shí)，需要增加對數據科學(xué)工作崗位的需求，例如數據科學(xué)家、具備一般性數據科學(xué)能力的數據科學(xué)工程師等。這些崗位的數量將遠遠少于當前重復性日常工作崗位。
因此，我們認為，未來(lái)的組織人員構成可能是菱形的，其中大量處于底部的基礎性、重復性日常崗位會(huì )被AI所取代。
改變剛剛開(kāi)始，選擇正確的問(wèn)題
比尋找新奇的方案更重要
其實(shí)，人工智能觸發(fā)的各種改變，才剛剛開(kāi)始。改變歷來(lái)都是幾家歡喜幾家愁，特別是改變剛開(kāi)始的時(shí)候。
我們可能會(huì )因為見(jiàn)證了AI實(shí)現了以前想都不敢想的某個(gè)功能而興奮，從而產(chǎn)生加速廣泛采用AI的沖動(dòng)。也可能會(huì )因為，某個(gè)AI項目進(jìn)展不如預期、或者擔憂(yōu)AI的應用安全可靠而焦慮，從而對未來(lái)的如何運用AI產(chǎn)生困惑。
從歷史上所有通用目的技術(shù)的發(fā)展歷程來(lái)看，這些都是正常現象。
我們剛剛經(jīng)過(guò)了AI技術(shù)與應用的局部探索階段，目前正處于第二個(gè)階段。在這個(gè)階段，從技術(shù)視角看，一方面AI技術(shù)日趨完善，同時(shí)又暴漏出越來(lái)越多的問(wèn)題；從應用視角看，一方面AI的應用日漸廣泛，價(jià)值持續得以確認，但同時(shí)政策環(huán)境、公司流程、組織人員等都是主要面向以往的技術(shù)的，比如信息化和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的技術(shù)，還沒(méi)有為智能技術(shù)時(shí)代的到來(lái)做好準備，因而時(shí)常產(chǎn)生碰撞，甚至沖突。
AI技術(shù)終將贏(yíng)得屬于自己的社會(huì )環(huán)境，那時(shí)我們將邁向AI應用與生產(chǎn)力提升全面快速發(fā)展的第三個(gè)階段。
在迎來(lái)新的GPT技術(shù)之前，我們將持續見(jiàn)證和享受這一黃金發(fā)展期，即第四階段。但我們也要清醒地認識到，人工智能不是萬(wàn)能的，人工智能有它能解決的問(wèn)題，也有它不能解決的問(wèn)題。
我們應充分聚焦人工智能能解決的問(wèn)題、聚焦其創(chuàng )造價(jià)值的領(lǐng)域，而不是把精力花在人工智能不能解決的問(wèn)題或不能創(chuàng )造價(jià)值的領(lǐng)域。因為選擇正確的問(wèn)題比尋找新奇的方案更重要。
今天我們看到令人興奮的落差
千里之行始于足下，讓我們看看人工智能今天的狀況：
一方面，下面一系列大數字讓我們感受到了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“輝煌”：2017年發(fā)表的機器學(xué)習論文數是2萬(wàn)篇；全球有超過(guò)22個(gè)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)的兼并收購金額達到240億美元；2017年與AI相關(guān)的VC投資達140億美元。
另一方面，下面的一系列小數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%的智能手機內置了AI；全球AI人才的供需比僅有1%。
“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(dòng)力。所謂“山雨欲來(lái)風(fēng)滿(mǎn)樓”，這種落差令人興奮。
十大改變 開(kāi)創(chuàng )未來(lái)
要解決人工智能“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差，開(kāi)創(chuàng )未來(lái)，我們要從技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)這三個(gè)方面進(jìn)行主動(dòng)的變革。今天，我和大家分享十個(gè)有關(guān)人工智能技術(shù)、人才和產(chǎn)業(yè)的重要變革方向。
改變之一：縮短訓練模型的時(shí)間
按照目前的技術(shù)水平，訓練某些復雜模型時(shí)往往需要數天甚至數月，而成功的創(chuàng )新發(fā)現往往需要多次迭代，這種訓練速度嚴重制約了應用創(chuàng )新。我們認為，未來(lái)模型的訓練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內完成。
改變之二：充裕經(jīng)濟的算力
算力是AI的基礎，但目前的算力非常昂貴，是一種稀缺資源。如果說(shuō)算力的進(jìn)步是當下AI大發(fā)展的主要驅動(dòng)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。
我們認為，算力應該是充裕且經(jīng)濟的，并且這種需求應該盡快實(shí)現。
改變之三：人工智能要適應任何部署場(chǎng)景
混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務(wù)的主要模式，當前的AI主要在云，少量在邊緣，與企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)境的結合有待進(jìn)一步深入。
我們認為，未來(lái)AI將無(wú)處不在，要能夠部署在任何場(chǎng)景，并確保用戶(hù)隱私得到尊準和保護。
改變之四：更高效更安全的算法
算法是推動(dòng)AI發(fā)展的另一個(gè)主要動(dòng)力，但目前運用的主要算法多誕生于1980年代。隨著(zhù)AI的廣泛普及，這些算法的不足愈發(fā)明顯。
我們認為，未來(lái)的算法，要能夠基于更少的數據需求，即數據高效。也要能夠基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同時(shí)要解決自身的安全問(wèn)題，并實(shí)現可解釋…等等，這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎。
改變之五：更高的自動(dòng)化水平
今天的人工智能，自身還需要大量的人工，特別是在數據標注環(huán)節，今天甚至還誕生了一個(gè)新的職業(yè)叫“數據標注師”。有人調侃說(shuō)，今天的人工智能，是沒(méi)有“人工”就沒(méi)有“智能”。
我們認為，應該大大提升AI自身的自動(dòng)化水平，比如在數據標注、數據獲取，特征提取，模型設計和訓練等環(huán)節，要實(shí)現自動(dòng)化或半自動(dòng)化。
改變之六：模型要面向實(shí)際應用
2018年6月，伯克利大學(xué)的助理教授 Benjamin 等發(fā)表了一篇題目奇怪的論文--《CIFAR-10分類(lèi)器能否泛化到CIFAR-10》
該論文指出，在CIFAR-10分類(lèi)器上測試準確度出色的模型算法，卻在作者創(chuàng )建的與CIFAR-10非常接近的另一測試集上出現了偏差，分類(lèi)識別準確率下降了5-15個(gè)百分點(diǎn)不等。這也就意味著(zhù)，這個(gè)模型算法的可用度大幅度下降。
由此，可見(jiàn)當前很多優(yōu)秀的模型算法，更多的是“考試”優(yōu)秀，還未達到“工作”優(yōu)秀。
我們認為，未來(lái)的模型必須實(shí)現工業(yè)級的優(yōu)秀，即滿(mǎn)足工業(yè)生產(chǎn)的需要，而不僅僅滿(mǎn)足于測試集上“考試”優(yōu)秀。
改變之七：模型更新
模型的準確率并非是一成不變的，而是會(huì )隨著(zhù)數據分布、應用環(huán)境和硬件環(huán)境的變化而變化，始終保持準確率在期望的范圍內對于企業(yè)應用是必須的。但目前的模型更新是非實(shí)時(shí)的，依賴(lài)人工周期性的更新，因此是一個(gè)半開(kāi)環(huán)的系統。
我們認為，未來(lái)的模型要能及時(shí)適應各種變化，實(shí)時(shí)更新，實(shí)現閉環(huán)系統，保證企業(yè)AI應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(gè)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)濟價(jià)值。AI也不例外，但在目前我們探討AI時(shí)，更多的是僅僅聚焦AI本身。
我們認為，AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區塊鏈、大數據、數據庫…等技術(shù)充分協(xié)同，如此才能發(fā)揮更大價(jià)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(zhuān)家才能完成的工作，成熟、穩定、完善的自動(dòng)化工具還比較缺乏，獲得一個(gè)AI模型還是一個(gè)非常復雜，耗時(shí)耗力的事情。
我們認為，應該有一站式平臺，提供必需的自動(dòng)化工具，讓AI應用開(kāi)發(fā)更容易，更快捷。從而，使AI成為所有應用開(kāi)發(fā)者甚至所有ICT技術(shù)從業(yè)人員的一項基本技能。
改變之十：以AI的思維解決AI的人才短缺
AI人才的短缺，特別是數據科學(xué)家的缺乏，一直是業(yè)界顧慮較多的一個(gè)制約因素。而且我們認為，數據科學(xué)家將永遠是稀缺的。
解決之道應該是，以AI的思維解決AI的人才短缺。通過(guò)著(zhù)力發(fā)展智能化、自動(dòng)化、簡(jiǎn)單易用的AI平臺和工具服務(wù)，以及提供培訓教育，培養大量的數據科學(xué)工程師，使他們能完成大量基本的數據科學(xué)相關(guān)工作。
通過(guò)這些大量的數據科學(xué)工程師與數據科學(xué)家和各領(lǐng)域專(zhuān)家相互配合的梯形結構，來(lái)解決AI人才稀缺問(wèn)題。
這十個(gè)改變，一定不是AI技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全部，但都是未來(lái)發(fā)展的重要基礎。
華為的AI發(fā)展戰略
這十大改變既是華為對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的期望，也是華為制定AI發(fā)展戰略的源動(dòng)力。基于這十大改變，華為的AI發(fā)展戰略包括五個(gè)方面：
- 投資基礎研究：在計算視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、決策推理等領(lǐng)域構筑數據高效（更少的數據需求）、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動(dòng)自治的機器學(xué)習基礎能力
- 打造全棧方案：打造面向云、邊緣和端等全場(chǎng)景的、獨立的以及協(xié)同的、全棧解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟的算力資源，簡(jiǎn)單易用、高效率、全流程的AI平臺
- 投資開(kāi)放生態(tài)和人才培養：面向全球，持續與學(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(kāi)放生態(tài)，培養人工智能人才
- 解決方案增強：把AI思維和技術(shù)引入現有產(chǎn)品和服務(wù)，實(shí)現更大價(jià)值、更強競爭力
- 內部效率提升：應用AI優(yōu)化內部管理，對準海量作業(yè)場(chǎng)景，大幅度提升內部運營(yíng)效率和質(zhì)量
華為的AI解決方案
這張圖就是華為的全棧全場(chǎng)景AI解決方案。
我們提出的全場(chǎng)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(lèi)終端等部署環(huán)境。
我們說(shuō)的全棧是技術(shù)功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。
華為的全棧方案具體包括：
- Ascend： 基于統一、可擴展架構的系列化AIIP 和 芯片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個(gè)系列。包括我們今天發(fā)布的華為昇騰910（Ascend 910），是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的AI芯片，還有Ascend 310，是目前面向邊緣計算場(chǎng)景最強算力的AI SoC
- CANN： 芯片算子庫和高度自動(dòng)化算子開(kāi)發(fā)工具
- MindSpore：支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統一訓練和推理框架
- 應用使能：提供全流程服務(wù)（ModelArts），分層API和預集成方案
- 2018年4月，華為發(fā)布了面向智能終端的人工智能引擎HiAI；
- 2017年9月，華為發(fā)布了面向企業(yè)、政府的人工智能服務(wù)平臺華為云EI。
今天，我們發(fā)布的全棧全場(chǎng)景解決方案是對華為云EI和HiAI的強有力支撐。基于這個(gè)解決方案，華為云EI能為企業(yè)、政府提供全棧人工智能解決方案；HiAI能為智能終端提供全棧解決方案，且HiAIservice是基于華為云EI部署的。
總體來(lái)說(shuō)，華為人工智能的發(fā)展戰略，是以持續投資基礎研究和AI人才培養，打造全棧全場(chǎng)景AI解決方案和開(kāi)放全球生態(tài)為基礎。
- 面向華為內部，持續探索支持內部管理優(yōu)化和效率提升
- 面向電信運營(yíng)商，通過(guò)SoftCOM AI 促進(jìn)運維效率提升
- 面向消費者，通過(guò)HiAI，讓終端從智能走向智慧
- 面向企業(yè)和政府，通過(guò)華為云EI公有云服務(wù)和FusionMind私有云方案為所有組織提供充裕經(jīng)濟的算力并使能其用好AI
同時(shí)我們也面向全社會(huì )開(kāi)放提供AI加速卡和AI服務(wù)器、一體機等產(chǎn)品
我們提出的全場(chǎng)景意味著(zhù)華為有能力實(shí)現智能無(wú)所不及，構建萬(wàn)物互聯(lián)的智能世界。
全棧意味著(zhù)華為有能力為AI應用開(kāi)發(fā)者提供強大的算力和應用開(kāi)發(fā)平臺；有能力提供大家用得起、用得好、用得放心的AI，實(shí)現普惠AI。
最后，感謝大家來(lái)到全聯(lián)接大會(huì )，華為希望和在座的各位一起努力，讓人工智能不再是高高在上，而是走向普惠大眾。華為希望能夠和客戶(hù)、產(chǎn)業(yè)伙伴、學(xué)術(shù)界等一起，合作共贏(yíng)，打造無(wú)所不及的AI，構建萬(wàn)物互聯(lián)的智能世界！
