新基建，最近特别走红的一个词，而人工智能则是其中之一。
2016年，华为创始人任正非下达华为人工智能作战指示并指出 ，人工智能才是大产业，是又一次改变信息社会格局的机会，人工智能才是华为发展的战略要地。
2018年，华为轮值董事长徐直军在HC 2018（华为全联接大会），首次发布华为AI战略与全栈全场景AI解决方案，AI全流程开发平台与工具，揭露了华为在人工智能领域的布局。
人工智能于华为的重要性毋庸置疑，那么，如何理解华为在人工智能方面的布局？华为在人工智能方面研究达到什么程度了？有哪些最新进展？具体落地成果如何？
3月27日-28召开的华为开发者大会2020（HDC.Cloud）无疑是寻找这些问题答案的一个很好的窗口。
因为疫情原因，本次大会以网上直播方式呈现，内容以“鲲鹏+昇腾”为核心，会议分两天，第一天聚焦鲲鹏、第二天聚焦昇腾。
众所周知，鲲鹏、昇腾是华为计算战略的两大核心基础芯片族， 其中，鲲鹏是数据中心高性能处理器，昇腾是AI芯片。
因此，第二天可以说就是AI专场，这点从28日的Keynote很明显可以看出来。
如何理解华为AI的“全”
在AI方面，华为最与众不同的一点就是“全”，这也是华为一直在强调的优势，在华为官方资料中，我们很容易看到诸如全栈、全场景、全流程等，那么，这个“全”怎么体现，如何理解？
事实上，人工智能从产业看，通常分为三层，分别是基础层、技术层和应用层。
其中，基础层包括芯片、技术平台/框架、数据中心及数据服务；技术层主要分为三个领域，计算视觉，语音识别及语义处理，机器学习。应用层就比较广泛了。
言归正传，我们来看看华为AI，在这3层都有哪些布局？
基础层
先看芯片，华为有昇腾系列，昇腾是华为AI解决方案的关键部分，是华为落地全面AI战略的重要支撑。除此之外，面向通用算力有鲲鹏系列，终端侧有麒麟系列，智慧屏的鸿鹄系列，显然，AI芯片布局非常完整。
众所周知，要让AI普惠，是需要工具来提升开发效率和门槛的，在技术平台/框架方面，华为有自研AI计算框架MindSpore，对标业界两大主流框架——谷歌的Tensor Flow、Facebook的Pytorch。需要强调的一点是，MindSpore不仅支持昇腾，也支持GPU、CPU等其它处理器。
在去年9月，华为在发布昇腾910时已经发布了MindSpore，而今天（28日），华为MindSpore首席科学家陈雷博士宣布， MindSpore在码云正式开源。
开发平台，华为有ModelArts。早在2018年的HC大会，华为就已经发布，在2019年的HC大会上，ModelArts全面升级。而今天，在开发者大会上，华为云通用AI服务总经理袁晶发布了全新的ModelArts Pro。
ModelArts Pro采取了新的命名，背后是独特的定位。
袁晶向笔者表示，ModelArts面向的是广泛的开发者群体，而ModelArts Pro面向的是企业，定位的是企业级的生产工具。
除此之外，28日会上，华为云还发布了全面升级的HiLens，HiLens是一个端云协同多模态AI应用开发套件。
全面升级的华为云HiLens推出多模态开发环境HiLens Studio、开发框架HiLens Framework及技能市场HiLens Skill Market。
最后，在近期召开的行业数字化转型大会上，华为正式发布了智能数据中心服务解决方案，提供从咨询设计、集成实施、智能运维到运营支撑的全生命周期一站式服务。
而在数据服务方面，华为也一应俱全，大数据有FusionInsight、数据库有GaussDB、存储有OceanStor等。
综上所述，华为在人工智能基础层的布局非常完整。
技术层
投资基础技术研究是华为AI战略的重要部分，据了解，华为致力于在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效、能耗高效、安全可信、自动自治的机器学习基础能力。
计算视觉是人工智能技术研究三大方向之一。所谓计算视觉，就是让机器拥有人类感知视觉信号的能力。
在今天的Keynote上，华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家田奇博士全面分享了华为计算视觉基础研究成果，全球开发者可通过公开发表的论文及开源代码，进一步开展AI的研究、开发和部署。
华为在计算视觉领域围绕数据、知识和模型三大方向，过去两年已在AI顶级会议CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等发表80余篇论文。
华为计算视觉的创新能力，从顶级会议论文数量看，已经进入世界第一梯队，并且这些研究成果已通过学术论文和算法代码开源等形式公开给业界。在当前研究基础上，田奇博士还发布了华为计算视觉计划，并邀请全球AI专家参与研究。
田奇表示：“华为将继续加大投入计算视觉的基础研究，不断挑战计算视觉领域三大问题，包括如何从海量数据中高效挖掘有用的信息、设计高效的万物识别视觉模型，以及表达并存储知识以迈向通用智能“。
介绍显示，该计划共有六大子计划，包括：数据冰山计划、数据魔方计划、模型摸高计划、模型瘦身计划、万物预示计划、虚实合一计划。
应用层
2018年，华为就发布了机器学习PaaS平台Atlas，提供了端、边、云的分级计算能力，大大降低了企业应用AI的门槛。
如今基于Atlas平台的解决方案有哪些最新进展？尤其是面向开发者的具体落地成果如何？
会上，华为Atlas数据中心业务总经理张迪煊，分享了合作伙伴基于华为Atlas人工智能计算平台的端边云全场景开发实践，并深度解析了打造高密云侧AI推理方案的性能优化过程、云边协同支持高效边缘推理以及极致低功耗端侧推理的开发经验。
南开大学李涛教授现场演示了基于Atlas 200 DK的视网膜筛查病变检测的AI应用。
依瞳科技李劲博士分享了基于华为Atlas的开发实践，并推出了业内首个支持华为昇腾910处理器的人工智能开源开放异构平台。
张迪煊向笔者表示，截止目前，华为已与50多家合作伙伴推出了30多个联合解决方案。目前，基于华为昇腾AI处理器的Atlas系列模块、板卡、小站、服务器在智慧交通、智慧电力、智慧金融、智慧城市、智能制造等数十个行业落地。
当然，这仅是华为在HDC.Cloud2020第二天大会上分享的一些实践及案例，实际上，华为AI的落地应用远不止这些。
总的来说，基于多年积累和发展，华为在人工智能领域布局，无论是在硬件还是软件方面，是少有两者兼顾的玩家，优势还是非常明显。
