在2018年10月10日“达芬奇”项目正式浮出水面的数月前，外界已难掩对它的好奇与猜测。

据The Information报道，“达芬奇”项目被华为高管在内部称之为“D计划”，是华为十年内最大的研发项目，其主要内容是将AI引入华为的所有产品和服务当中——包括电信基站、云数据中心、智能手机、监控摄像头等，并为数据中心开发新的AI芯片，使得语音识别、图像识别等应用可以在云端使用。换言之，“D计划”背后承载的是一个甚为庞大的华为AI布局。

10月10日，在2018华为全联接大会上，徐直军终于正式揭开“达芬奇”的面纱，并将其中一枚已研发成功的AI芯片握在手中、对外展示。

“华为有一个‘达芬奇项目’是事实，但是没有‘达芬奇计划’。华为内部项目众多，例如无线的5G、网络产品线的400G、终端的Mate 20，每个业务线可能有自己的排序。我关心每一个项目，达芬奇只是其中之一”，徐直军说，“外界一直在传华为在研发AI芯片，今天我要告诉大家，这是事实！”

华为轮值董事长、华为海思董事长徐直军

然而，AI芯片并不是华为AI战局的全部。那么，华为AI究竟做什么、怎么做呢？

首次曝光的AI战略

“先随便开一枪，打中了就换炮集中火力攻城，如果打不中也没事，就让子弹飞一会儿。”今年4月，华为创始人、总裁任正非罕见接受媒体采访，并透露了华为的研发策略。

据多位华为人士对全天候科技表示，任正非在内部强调：华为不做公共的人工智能产品，不做小商品，始终要保持在主航道上。人工智能虽然有泡沫，但是大的趋势和方向不会变。在方向大致正确的情况下，先开一枪，不能等，要大胆地往前走。

过去，外界对于华为AI的第一印象来自于AI芯片在手机终端的应用：它让手机的各项应用更加具有主动性，例如能够让手机自动识别被拍摄物体的类型、给出更优化的拍照解决方案。

AI芯片在智能手机上的应用，已在荣耀Magic、华为Mate 10等搭载麒麟系列新品的手机身上得到验证。“华为手机增加了AI能力以后，带动了全球智能终端AI领域的创新，也带动了华为智能手机成长，预计今年销量能够超过2亿台。”徐直军说。

麒麟系列芯片的核心之一在基于寒武纪架构的NPU（神经网络处理器）。现在，华为决定另辟新路，自创全新的“达芬奇架构”。

10月10日，在华为全联接大会上，华为发布了两款昇腾系列的AI芯片——昇腾910（Ascend 910）和昇腾310（Ascend 310）。其中，昇腾910是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片，昇腾 310则是目前面向计算场景最强算力的AI芯片。这两款芯片都是华为在全新的“达芬奇架构”基础上研发的。

与英伟达、英特尔、高通等芯片巨头聚焦在云端或终端不同，华为昇腾系列AI芯片基于统一的架构，支持从云端、到边缘计算、到终端的全场景，“目前还没有看到市场上有其他架构能够做到这一点”，徐直军说。

“达芬奇”架构揭开面纱背后，是华为正式面向AI开出的第一枪。

除了发布两款AI芯片之外，10月10日，华为还正式发布“全栈、全场景”的AI解决方案。

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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