在华为全栈方案的系统结构图中，华为将MindSpore与谷歌开发的人工智能学习系统TensorFlow并列在一起 。
但二者并不相同 。徐直军对全天候科技等媒体称：“我们分析过，现在所有框架很难适应全场景 。比如谷歌主要推的是云上的人工智能，它是在云端训练、推理，但这个框架不能用在手机这样的端侧 。你要在端侧做训练、推理，框架就要小，架构要灵活，现在的Tensorflow就放不进去 。边缘，未来网络里面是边学习、边推理，也需要有框架 。我们会出一个部署在端上的学习框架，这个之前是没有的 。我们找不到一个框架真正能够实现全场景，所以就自己做了一个，这样可以满足自己的需求 。”
手握云、边、端等不同场景，并具备不同场景的技术能力，也被认为是华为AI战略的坚实基础 。今年，华为智能手机出货量将超过2亿台，同时，华为公有云和私有云也将成为华为AI芯片最大的种子用户，拥有自主AI芯片将令华为云服务更具性价比 。
华为从运营商业务起家，到消费者业务、企业级业务，是全球第一的电信设备商、全球前三的终端厂商 。据华为官方数据，华为2017年度净利润增长28%至475亿元人民币，对比2008年的78.48亿相比，10年翻了近6倍 。
一位就职于高通的人士对全天候科技分析，在芯片侧，华为AI芯片的算力虽号称超过英伟达，但英伟达所构筑的AI生态全球范围内仍无人能及，其GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台；在AI框架上，谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch已经成为主流 。但要论从云到端的全场景，全球可能找不出一家公司能与华为在产业链与商业形态上形成对标 。
对于未来的市场竞争，徐直军坦言：“华为不直接向第三方提供芯片，跟芯片厂商没有直接竞争；华为提供硬件和云服务，因此跟硬件和云服务厂商应该会有竞争 。但是，没有竞争不叫市场，华为在市场上能不能竞争过对手，关键看华为做得怎么样 。”
生态与边界
华为的AI布局带有明显的“企业级”和“技术底层”印记 。
据市场研究机构Gartner预测，到2022年，由人工智能驱动的商业价值，将高达3.9万亿美元 。而华为认为，到2025年，整个AI产业的市场空间有90%在企业级市场 。
徐直军指出，在华为整个AI战略中，Mindspore作为计算和推理框架，未来能不能构建一个生态，大家会不会用，这是最大的、也是唯一的挑战 。
华为常务董事、战略和市场总裁徐文伟对全天候科技表示：“（企业级市场）华为能做得好，前提条件是技术好，平台有足够的先进性 。华为2017年研发投入近900亿元，占销售收入的15%，公司强力投资研发，必须保证技术上是领先的；二是保证平台的开放性，三是公平、公正 。这几点保证我们平台的伙伴会越来越多 。”
徐文伟称：“华为的战略是平台+AI+生态 。”据他介绍，华为AI生态中包含了产业联盟、商业联盟、标准及开源以及开发者的四类生态伙伴，计划3年发展100万AI开发者和合作伙伴 。
从全栈方案需要涉及的芯片、库、框架、工具、平台，到全场景需要覆盖的云、边、端各种应用场景，华为都拿出了实际的产品方案和演示案例 。例如，在应用案例上，深圳机场、招商银行、奥迪等都应用了华为的AI技术 。
在2018华为全联接大会上，除了技术和应用上的生态，华为还布道“普惠AI”的概念，旨在不断降低通用技术的应用门槛，并宣布将投入10亿元用于AI人才培养 。
不过，建立生态对于华为来说并非易事，争议随之而至 。在生态理念上，华为有著名的三句话：上不碰数据、下不做应用、不做股权投资，并一贯坚持“技术优先”、“有所为有所不为” 。
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