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 。
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