10月10日，华为在上海举办新一年的全联接大会，这届大会主题是人工智能（AI）。
华为轮值董事长徐直军在会上发表主题演讲，系统阐述了华为的人工智能AI发展战略，以及全栈全场景AI解决方案，其中包括全球首个覆盖全场景人工智能的Ascend系列IP和系列芯片。
徐直军称，人工智能技术是IT和通信产业60年发展的总成果，它是一种新的通用目的技术，它将横跨整个经济的的多种用途，具有巨大的技术互补和溢出效应。
据悉，华为CEO任正非对华为人工智能的部署有两点要求：首先是华为各系列产品智能化；其次是AI首先在华为内部先使用，持续探索支持内部管理优化和效率提升，形成经验总结后向外推广。
“华为在实践中发现，人工智能不但可以替代人，还能够自动降低生产成本，这是人工智能与信息化最大的不同，也是其最有价值的特点。”徐直军称，AI不仅可以帮助人们以更高的效率解决已经解决的问题，也可以解决很多没有解决的问题。
华为的AI发展战略
华为在会上公布了该公司的AI发展战略。主要包括五个方面：
投资基础研究：
在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自动自治的机器学习基础能力
打造全栈方案：
打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，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。
投资开放生态和人才培养：
面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才。
解决方案增强：
把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力。
内部效率提升：
应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。
根据华为的AI战略，华为提出了全栈全场景AI解决方案。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。
所谓的全栈是指技术功能视角，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。
华为在会上发布了两款人工智能芯片，昇腾910和昇腾310，采用自家的达芬奇架构。据介绍，昇腾910支持全场景人工智能应用，而昇腾310主要用在边缘计算等低功耗的领域。
徐直军解释称，华为自己开创了一个新的架构，要有极致功耗和散热，可以全场景覆盖。“寒武纪无法支持全场景，我们的架构一开始就是全场景是不二选择。”华为在人工智能芯片上与寒武纪进行合作采用过后者的架构。
徐直军也重申，华为AI芯片也不会单独对第三方销售，通过AI加速模块、AI加速卡、AI服务器等形式对第三方销售。
人工智能涉及所有行业和组织
徐直军称，人工智能触发的产业变革，将涉及所有行业。今天可以清晰预测到人工智能将改变或颠覆如下行业：
智慧交通将大大提升通行效率；
个性化教育将显著提升教师与学生的效率；
精准预防性治疗有望延长人类的寿命；
实时多语言翻译交流再无障碍；
精准药物试验可以显著降低新药成本，缩短发现周期；
基于AI的电信网络的运维效率将大大提升；
自动驾驶和电动汽车将颠覆汽车产业等。
除了对行业带来的改变，人工智能还将改变每一个组织。徐直军称：“我们认为，未来的组织人员构成可能是菱形的，其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。”
外界一直担忧AI广泛使用将导致诸多工作岗位将被取代，但很显然有些岗位确实要被AI取代。
徐直军称：“我们认为，未来的组织人员构成可能是菱形的，其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。与此对应的是，需要增加对数据科学工作岗位的需求，例如数据科学家、具备一般性数据科学能力的数据科学工程师等。这些岗位的数量将远远少于当前重复性日常工作岗位。”
人工智能需要十大改变才能开创未来
徐直军表示，人工智能才刚刚开始，需要从技术、人才、产业这三个方面进行主动的变革，需要在十个方面进行改变。
按照目前的技术水平，训练某些复杂模型时往往需要数天甚至数月，而成功的创新发现往往需要多次迭代，这种训练速度严重制约了应用创新。我们认为，未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内完成。
改变之二：充裕经济的算力
算力是AI的基础，但目前的算力非常昂贵，是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下AI大发展的主要驱动因素，那么，算力的稀缺和昂贵正在成为制约AI全面发展的核心因素。华为认为，算力应该是充裕且经济的，并且这种需求应该尽快实现。
改变之三：人工智能要适应任何部署场景
混合云已经成为企业采用云服务的主要模式，当前的AI主要在云，少量在边缘，与企业的业务环境的结合有待进一步深入。
华为认为，未来AI将无处不在，要能够部署在任何场景，并确保用户隐私得到尊准和保护。
改变之四：更高效更安全的算法
算法是推动AI发展的另一个主要动力，但目前运用的主要算法多诞生于1980年代。随着AI的广泛普及，这些算法的不足愈发明显。
华为认为，未来的算法，要能够基于更少的数据需求，即数据高效。也要能够基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同时要解决自身的安全问题，并实现可解释…等等，这都是AI全面发展的重要技术基础。
改变之五：更高的自动化水平
今天的人工智能，自身还需要大量的人工，特别是在数据标注环节，今天甚至还诞生了一个新的职业叫“数据标注师”。有人调侃说，今天的人工智能，是没有“人工”就没有“智能”。
华为认为，应该大大提升AI自身的自动化水平，比如在数据标注、数据获取，特征提取，模型设计和训练等环节，要实现自动化或半自动化。
改变之六：模型要面向实际应用
2018年6月，伯克利大学的助理教授Benjamin等发表了一篇题目奇怪的论文——《CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10？》
该论文指出，在CIFAR-10分类器上测试准确度出色的模型算法，却在作者创建的与CIFAR-10非常接近的另一测试集上出现了偏差，分类识别准确率下降了5-15个百分点不等。这也就意味着，这个模型算法的可用度大幅度下降。
由此，可见当前很多优秀的模型算法，更多的是“考试”优秀，还未达到“工作”优秀。
华为认为，未来的模型必须实现工业级的优秀，即满足工业生产的需要，而不仅仅满足于测试集上“考试”优秀。
改变之七：模型更新
模型的准确率并非是一成不变的，而是会随着数据分布、应用环境和硬件环境的变化而变化，始终保持准确率在期望的范围内对于企业应用是必须的。但目前的模型更新是非实时的，依赖人工周期性的更新，因此是一个半开环的系统。
华为认为，未来的模型要能及时适应各种变化，实时更新，实现闭环系统，保证企业AI应用始终处于最佳状态。
改变之八：人工智能要多技术协同
每一个通用目的技术，只有与其它技术充分协同配合，才能发挥到极致，创造巨大的经济价值。AI也不例外，但在目前探讨AI时，更多的是仅仅聚焦AI本身。
华为认为，AI需要与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库…等技术充分协同，如此才能发挥更大价值。
改变之九：人工智能要成为由一站式平台支持的基本技能
今天，AI还是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作，成熟、稳定、完善的自动化工具还比较缺乏，获得一个AI模型还是一个非常复杂，耗时耗力的事情。
华为认为，应该有一站式平台，提供必需的自动化工具，让AI应用开发更容易，更快捷。从而，使AI成为所有应用开发者甚至所有ICT技术从业人员的一项基本技能。
改变之十：以AI的思维解决AI的人才短缺
AI人才的短缺，特别是数据科学家的缺乏，一直是业界顾虑较多的一个制约因素。