飛象網訊 （計育青/文）在近日舉行的2024年華為全聯接大會上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍再次強調了人工智能技術的重要性，表示華為將繼續推進全面智能化戰略，與華為的數字化基礎設施和應用一起，賦能各行各業的數智化轉型。
智能化的“六個A”
人工智能(AI)技術近年來進展迅速，引起了全球企業的高度關注，各行各業都在考慮如何在經營中引入AI技術，實現全面智能化。“企業不僅希望今天盡快利用AI創造出價值，也希望在未來的智能化競爭中實現領先。”徐直軍說，“這需要先想清楚智能化時代企業的未來方向，以終為始，再來思考今天的戰略和行動。”
華為總結了長期的實踐經驗，認為智能化時代的企業應該具備“六個A”特征。一是能感知并理解用戶的行為、需求、興趣、品味和環境變化，主動調整提供最符合用戶需求的服務，為海量客戶提供極具個性化的服務，實現Adaptive User Experience(自適應體驗)；二是為產品融入自主學習、持續迭代、適應變化等能力，使之可以自優化、自演進(Auto-Evolving Products)，比如自動駕駛汽車，越開越好開；三是企業日常運營具有自治能力(Autonomous Operation)，從感知、規劃、決策到執行實現端到端自主閉環，比如港口自動生成作業計劃并控制車輛、機械自動完成集裝箱水平運輸；四是每個員工都擁有一個能干的智能助手(Augmented Workforce)，與員工一起高效、高質量完成每一件工作；五是全量全要素全聯接(All-Connected Resources)，企業的資產、員工、客戶、伙伴、生態等實現全互聯，所有業務對象、過程、規則全面數字化，為智能化提供必須的數據和信息基礎；六是智能原生基礎設施(AI-Native Infrastructure)，ICT基礎設施要重構以適應智能化應用的需要，同時基礎設施本身的運維管理、體驗保障要充分智能化。
“這‘六個A’，是華為結合自身實踐和思考的初步總結，希望對各行各業有所幫助，我們期待每個企業都能成為智能化時代的贏家。”徐直軍說。
算力建設的“三不必”
2023年初以來，人工智能大模型一直是全球熱點，各行各業都在建設AI算力、訓練大模型。不過由于西方在AI芯片、先進半導體制造工藝等方面的限制，中國AI算力建設面臨嚴峻挑戰。為此華為提出了一種體系化的應對策略，即基于實際可獲得的芯片制造工藝，開展計算、存儲和網絡技術協同創新，打造“超節點+集群”系統算力解決方案，服務于各行各業的算力需求。“這是一條自主可持續的計算產業發展道路。”徐直軍說。
作為AI芯片和算力基礎設施的領先供應商，華為從各行各業的AI算力建設中收獲頗豐，不過徐直軍從市場的長遠發展角度出發，提出了三個不必要。
首先，不是每個企業都必須建設大規模AI算力。AI算力集群對供電、散熱等數據中心機房環境要求極高，而且模型越大，對AI算力的需求也會更大，這意味著前期高投資可能會面臨浪費，前期投資少又會很快面臨升級需求。從市場上可獲得的硬件來看，技術迭代很快，多代產品混用的技術難度很高且效率不一定好。對此徐直軍的建議是采用公用AI算力資源。
其次，不是每個企業都必須訓練自己的基礎大模型。訓練基礎大模型需要海量數據，數據采集難、訓練難、成本高，企業很難迅速把AI技術融入核心業務并獲得成效。與此同時，大模型技術進步很快，有實戰經驗的技術專家卻很少，企業很難建立滿意的技術團隊來解決大模型開發、使用中的問題。
第三，不是所有的應用都必須追求幾百、幾千億參數的“大”模型。華為盤古大模型在各行各業的實踐表明，十億參數模型就可以滿足降雨預測、藥物分子優化、工藝參數預測等科學計算、預測決策場景需求，而且可以很方便地應用于PC、手機等端側設備。知識問答、代碼生成、坐席助手、安全檢測等較復雜的語言處理、多模態AI應用，百億參數模型也可以很好應對。
“在華為看來，企業真正需要的是根據自身不同業務場景需求，找到最適合自己的AI模型和技術實現方案。”徐直軍說。
云服務是企業智能化理想方案
徐直軍建議，不具備自建AI算力和自訓基礎大模型能力的企業可以首選算力和AI能力兼備的云服務。比如華為云一直在打造昇騰云服務，為企業提供一觸可及的AI算力支持，企業自身無需建設機房、維護算力基礎設施。華為云的品質也是完全值得信賴的，此前借助計算、存儲、網絡端到端協同方式，實現了千億參數模型云上訓練40天無中斷。
面向企業客戶，華為云全新升級了ModelArts服務，支持業界主流基礎大模型開箱即用，包括華為盤古、開源模型以及第三方大模型等，企業無需為基礎大模型準備大量數據和迭代訓練。華為云還提供了一站式模型調優、部署、測評等工具鏈支持，降低企業模型微調和增量訓練的技術門檻。華為云的盤古大模型可以支持十億級、百億級、千億級參數應用，而且可以通過百模千態社區提供100多個大模型，為企業提供更豐富的選擇。
“我認為云服務是大多數企業推進智能化的最佳選擇。”徐直軍說，“通過華為云昇騰云服務和模型云服務，每個企業都能實時按需獲取AI算力，以及高效地訓練模型和應用模型推理。”
為保障客戶的信息安全，華為云還構筑了從訓練推理、數據全生命周期到知識產權保障等體系化的安全防護能力，能夠全方位保障企業大模型訓練推理安全。
終端AI必不可少
在AI應用的整個鏈條上，終端是不可或缺的一環。華為是最早把AI引入到智能手機的廠商，早在2017年發布的Mate10上就內置了AI芯片，并將AI智慧影像、AI翻譯等能力首次應用到了手機，開啟了Mobile AI時代。如今華為基于端、芯、云協同架構，把AI技術與鴻蒙OS深度融合，重新構建了以AI為中心的鴻蒙原生智能，從內核到系統應用實現全面智能化，同時實現更開放的生態協作，以及更可信的隱私安全保護。
目前在各種終端中引入AI能力已經成為潮流，甚至催生了AI Phone、AI PC等概念。徐直軍表示，華為始終認為消費者的體驗是第一位的，因此強調終端AI應以體驗為中心，而不是以算力為中心。為此華為和清華大學人工智能產業研究院共同提出AI終端智能化L1到L5 分級標準，以消費者體驗為牽引，將用戶的智能體驗進行量化，通過持續提升智能等級帶給用戶更好的體驗。“我們期待業界同仁一起來完善、優化該分級標準。共同促進終端AI的有序發展。”徐直軍說。
華為還一直在投資汽車自動駕駛技術，最新推出的ADS 3.0版本可以讓自動駕駛決策更準確、通行更高效、體驗更類人、駕駛更安全，并且實現了車位到車位 “一鍵”抵達，升級了全向防碰撞系統。未來華為將基于融合感知技術持續升級汽車自動駕駛方案，逐步邁向真正的無人駕駛。
網絡融入AI，重塑體驗和運維
在通信網絡領域，華為2018年率先提出把AI用于電信網絡，定義了自動駕駛網絡架構。現階段華為正在引入通信大模型、網絡數字孿生技術，與TM Forum、中國移動等伙伴一起推動基于價值場景的高度自治，推動網絡逐步邁向L4高度自治，實現零等待、零中斷、零接觸的極致用戶體驗，以及自配置、自修復、自優化的極簡網絡運維。華為還把自動駕駛網絡的理念引入到企業網絡，幫助企業客戶實現業務零卡頓、網絡零中斷、開通零等待、安全零風險。
全球科技產業對AI的應用探索日趨多樣化，徐直軍表示，華為發展AI的著眼點始終是服務于人，讓人們的工作和生活更加愉快。比如通過AI使能行業數字化，改變行業的生產方式，成為各行業進入智能世界的核心引擎；降低AI技術的門檻，讓每個人、每個家庭、每個組織擁有平等獲取和使用AI技術的機會；把AI應用于生態環境保護和可持續發展，研究、解決人類發展問題。“在AI的設計、開發和使用過程中，華為也會審慎評估AI技術對社會帶來的長期和潛在影響，避免AI技術濫用。”徐直軍說。
全面智能化為每個人、每個企業帶來了新的機遇，也帶來了諸多新的挑戰。徐直軍建議各行各業攜起手來、共同努力，讓全面智能化造福于人類社會。“華為正在與合作伙伴一起，努力讓每個人都有自己專屬的智慧助手，讓每個企業成為智能化企業，讓每輛車都能無人駕駛。”徐直軍說。
