華為輪值董事長徐直軍今年4月在華為2018分析師大會劇透，將在全連接大會發(fā)布AI戰(zhàn)略，今天，承諾如期而至。
剛剛第三屆HUAWEI CONNECT 2018（華為全聯(lián)接大會）上，徐直軍公布了華為AI發(fā)展戰(zhàn)略，以及華為AI全棧全場景解決方案，包括華為自研統(tǒng)一達(dá)芬奇架構(gòu)的兩款A(yù)I芯片——昇騰910和昇騰310。
徐直軍談到，AI時(shí)代，十大改變接踵而來：縮短訓(xùn)練模型的時(shí)間、充裕經(jīng)濟(jì)的算力、人工智能要適應(yīng)任何部署場景、更高效更安全的算法、更高的自動(dòng)化水平、模型要面向?qū)嶋H應(yīng)用、模型更新、人工智能要多技術(shù)協(xié)同、人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能、以AI的思維解決AI的人才短缺。
徐直軍發(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(dá)特矛斯學(xué)院助理教授的約翰.麥卡錫組織召集了達(dá)特矛斯討論，正是在這次會議上，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，摩爾定律見證了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)這六十年的發(fā)展軌跡畫到一起，那么大致應(yīng)該是圖中的樣子。概括來說，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(xiàn)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(xiàn)，都是因?yàn)樯鐣I的應(yīng)用期望大大超越了ICT產(chǎn)業(yè)工程水平的發(fā)展現(xiàn)實(shí)。所幸的是，“冬天”并不是結(jié)束，而是每一次“春天”的開始。
今天，我們再次進(jìn)入了“收獲”的季節(jié)。這是60年來全球ICT學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長期耕耘，相互合作的成果。
面向未來，我們應(yīng)該充分用好人工智能技術(shù)，抓緊收獲，努力擴(kuò)大收獲成果，同時(shí)要讓收獲的季節(jié)持續(xù)的更長一些，把人工智能（AI）建在赤道上，永遠(yuǎn)生機(jī)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(zhǔn)確的定位，才會充分發(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(yīng)用此技術(shù)的基礎(chǔ)。
如同公元前的輪子和鐵，19世紀(jì)的鐵路和電力，以及20世紀(jì)的汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣，華為認(rèn)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在其著作《經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型：通用技術(shù)和長期經(jīng)濟(jì)增長》一書中提出：社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展是靠通用技術(shù)的不斷出現(xiàn)而持續(xù)推動(dòng)的。所謂通用技術(shù)，簡單理解就是要有多種用途，應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)的幾乎所有地方，并且有巨大的技術(shù)互補(bǔ)性和溢出效應(yīng)。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家們認(rèn)為，人類發(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(qiáng)調(diào)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題，也可以解決很多沒有解決的問題。
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(xiàn)在和未來的問題，是我們能否在未來構(gòu)筑領(lǐng)先競爭力的關(guān)鍵。
華為在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，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(gòu)各自行業(yè)和企業(yè)，是我們在未來都要思考和實(shí)踐的。
今天，我們可以清晰地預(yù)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)性化教育將顯著提升教師與學(xué)生的效率
· 精準(zhǔn)預(yù)防性治療有望延長人類的壽命
· 實(shí)時(shí)多語言翻譯交流再無障礙
· 精準(zhǔn)藥物試驗(yàn)可以顯著降低新藥成本，縮短發(fā)現(xiàn)周期
· 基于AI的電信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維效率將大大提升
· 自動(dòng)駕駛和電動(dòng)汽車將顛覆汽車產(chǎn)業(yè)等
從華為云EI和HiAI發(fā)布以來的短短1年間，我們深切感受到了前所未有的熱潮。
除了對行業(yè)帶來的改變，人工智能還將改變每一個(gè)組織。
18世紀(jì)以來的歷次技術(shù)革命，每一次都會對組織的結(jié)構(gòu)、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產(chǎn)生大量的重復(fù)性日常工作需求，比如紡織廠的設(shè)備操作，汽車制造流水線和手機(jī)制造流水線等。
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(fù)性日常工作崗位需求將大幅度縮減。與此對應(yīng)的是，需要增加對數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位的需求，例如數(shù)據(jù)科學(xué)家、具備一般性數(shù)據(jù)科學(xué)能力的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師等。這些崗位的數(shù)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于當(dāng)前重復(fù)性日常工作崗位。
因此，我們認(rèn)為，未來的組織人員構(gòu)成可能是菱形的，其中大量處于底部的基礎(chǔ)性、重復(fù)性日常崗位會被AI所取代。
＊改變剛剛開始，選擇正確的問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，才剛剛開始。改變歷來都是幾家歡喜幾家愁，特別是改變剛開始的時(shí)候。
我們可能會因?yàn)橐娮C了AI實(shí)現(xiàn)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)。也可能會因?yàn)?，某個(gè)AI項(xiàng)目進(jìn)展不如預(yù)期、或者擔(dān)憂AI的應(yīng)用安全可靠而焦慮，從而對未來的如何運(yùn)用AI產(chǎn)生困惑。
從歷史上所有通用目的技術(shù)的發(fā)展歷程來看，這些都是正?，F(xiàn)象。
我們剛剛經(jīng)過了AI技術(shù)與應(yīng)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)又暴漏出越來越多的問題；從應(yīng)用視角看，一方面AI的應(yīng)用日漸廣泛，價(jià)值持續(xù)得以確認(rèn)，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)，還沒有為智能技術(shù)時(shí)代的到來做好準(zhǔn)備，因而時(shí)常產(chǎn)生碰撞，甚至沖突。
AI技術(shù)終將贏得屬于自己的社會環(huán)境，那時(shí)我們將邁向AI應(yīng)用與生產(chǎn)力提升全面快速發(fā)展的第三個(gè)階段。
在迎來新的GPT技術(shù)之前，我們將持續(xù)見證和享受這一黃金發(fā)展期，即第四階段。但我們也要清醒的認(rèn)識到，人工智能不是萬能的，人工智能有它能解決的問題，也有它不能解決的問題。
我們應(yīng)充分聚焦人工智能能解決的問題、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題或不能創(chuàng)造價(jià)值的領(lǐng)域。因?yàn)檫x擇正確的問題比尋找新奇的方案更重要。
＊今天，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(shù)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(jī)器學(xué)習(xí)論文數(shù)是2萬篇
＊ 全球有超過22個(gè)國家發(fā)布了AI計(jì)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(dá)到240億美元
＊ 2017年與AI相關(guān)的VC投資達(dá)140億美元
另一方面，下面的一系列小數(shù)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(jī)內(nèi)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“山雨欲來風(fēng)滿樓”，這種落差令人興奮。
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