华为的战略执行力，不得不服。

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。

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。

（编辑：ASP站长网）