徐直军解释称，华为提出的“全场景”，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境；“全栈”，指的是技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案 。
具体而言，华为的全栈方案包括这样几个部分：
基于达芬奇架构的昇腾（Ascend）AI IP和芯片 。其中芯片分为5个系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano，目前已公布了昇腾910（Max）和昇腾310（Mini）；
其次是CANN，即神经网络定制的计算架构，它是高度自动化的算子开发工具，可以三倍提升开发效率，也兼顾算子性能 。
还有MindSpore框架，它友好地将训练和推理统一起来，并全面适应端、边、云等全场景；这是华为AI与市面上已有框架，包括谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle、Facebook的PyTorch、亚马逊的MXNet等的最大不同 。
应用使能也是其中一个部分，它是一个机器学习PaaS（平台即服务），包括由ModleArts服务提供全流程服务，分层、分级API，以及预集成方案，用于满足不同开发者的需求，促进AI应用 。
华为AI解决方案
一位华为海思研发人员告诉全天候科技，目前业界公认的人工智能技术的基础支撑是计算力、算法和大数据 。华为的全栈方案，一次性解决了人工智能两种最核心的能力：计算力和算法框架（MindSpore） 。目前在AI算力层面，国内顶级玩家较少 。今年9月，阿里达摩院刚刚成立“平头哥”半导体公司，专注芯片研发，垂直领域则有寒武纪、地平线等 。而顶级的人工智能框架几乎均来自美国，最著名的有谷歌的TensorFlow，Facebook的Pytorch，亚马逊的Mxnet 。
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 。”
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