高新技術企業
未來人工智能基礎設施公共服務屬性必然增加
來源:南方日報
人工智能，一頭連接了科技研發，一頭連接著產業應用，是創新鏈與產業鏈融合的交匯點。作為行業領頭企業，華為制定了人工智能發展戰略，并從技術、人才、產業三個方面進行了主動變革。
華為昇騰計算業務總裁許映童在接受南方日報記者專訪時說，人工智能對產業的驅動作用極大，一旦產業沒有及時跟上技術進步的速度，可能在競爭中造成指數級的差距。許映童稱，目前華為通過硬件開放、軟件開源、使能伙伴、發展人才，聯合多家生態合作伙伴共同開拓萬億級人工智能產業藍海。
改變傳統研發模式打造“開源”生態
南方日報：目前，昇騰的合作伙伴已經超過了500家，共同孵化聯合解決方案600多個。華為在我國制造業數字化中扮演什么角色？
許映童：我們的戰略定位可以概括為一句話：一平臺，雙生態。一平臺，是指昇騰AI基礎軟硬件平臺；同時，昇騰AI也是一種生態型的產業，即一個網狀結構，具有明確的最終客戶、交易路徑和合作伙伴。這樣的產業需要兩個核心生態：一是AI技術生態，包括科研機構、高校、企業及合作伙伴的開發者等；二是AI商業生態，包括軟件供應商、硬件供應商、整機及一體機合作伙伴等。
我們現在通過發揮人工智能的技術優勢來解決問題，而隨著社會的發展，各行各業對人工智能的需求會越來越多。因此，我們將圍繞重點行業，不斷深度開發和發展技術解決方案。
華為堅持有所為，有所不為。我們的硬件是開放的，可以為市場提供基于昇騰AI處理器的模組、板卡、小站、服務器等硬件產品。它面向各個行業有不同形態，而硬件的調用包括服務，由我們的合作伙伴來做。人工智能領域內大量的代碼是開源的，目前有很多外部開發者、高校、研究機構在豐富代碼。
在此過程中，華為將起到協同作用，其他相關企業發揮各自的優勢，最終形成面向客戶的完整解決方案。這個模式我們稱之為“人工智能時代模式”，與我們傳統的研發模式相比有了很大變化。
華為智能制造產線超過200條
南方日報：相較于傳統方式，為什么華為松山湖南方工廠質檢效率得以大幅提升？
許映童：我們利用人工智能技術在松山湖打造了智能制造的產線，目前已經復制了超過200個產線。該產線目前檢測的精度超過了99.9%，質檢人員的工作效率提升了3倍。華為手機、5G等終端產品都是基于這個智能制造產業線打造出來的。
除了專業研發隊伍外，華為還有一個超過1萬人的專業化制造隊伍。從華為成立開始，我們就在對產業線進行改造，從自動化、信息化再到智能化改造，華為投入了大量資源，也積累了不少經驗。
華為松山湖南方工廠的打造主要是基于兩方面的經驗。一方面，華為在制造領域的專家擁有大量的研究經驗。他們對場景的研究非常深入，知道從哪些點介入，能夠把人工智能的優勢發揮出來。另一方面，我們安排了大量研發人員到現場和制造工程師聯合打造方案，經過不斷迭代，現在的精度標準已超99.9%，可以完全實現“機器工位”。
雖然這個產線的方案是華為專家團隊打造的，但是如果僅在華為一條產線上使用還不能算成功。因此，我們把更多的平臺性工作，納入到昇騰“智造”解決方案中。這個解決方案在實踐驗證后不斷迭代，向更多合作伙伴推廣。
大灣區產業基礎為智造提供良好配套
南方日報：粵港澳大灣區在高端電子元器件以及人工智能技術方面擁有相對完整的上下游產業鏈。這是否為智能工廠帶來優勢？
許映童：是的。首先，一個智能制造工廠涉及的設備和部件非常多。除了華為提供的基礎軟件平臺之外，它還需要視覺軟件，以及傳統產線上的自動化設備，包括用于采集圖像的工業相機等。我們整個解決方案能快速在廣東本地找到全套相應設備，這對于成本和質量的控制非常有優勢。
其次，人工智能若要落地到產業、到行業，有4個關鍵因素：算力、算法、數據以及面向行業的知識。其中，算力問題是可以通過基礎設施的建設去解決的，我們借助鵬城實驗室和未來廣州人工智能計算中心，能夠獲得強大的算力支持。算法方面，大灣區有大量人才，比如華為擁有大量的人工智能算法專家可以共同解決問題。數據方面，過去20年大灣區企業在信息化、自動化上的投入，積累了大量數據，不需要再重頭開始采集數據。行業知識方面，未來人工智能產業一定是“專家+行家”的模式，廣東也擁有豐富的高端制造專家。
我們就是要把大家的力量聯合起來，在某個場景、某個標桿客戶，快速孵化出標桿式解決方案，并把該方案盡可能做到簡單、可復制，使之在大灣區推廣。
未來人工智能的核心在于技術與產業相結合
南方日報：如何展望人工智能產業未來發展的趨勢？
許映童：我們預測，到2030年AI的算力需求相對于現在會增加500倍。需求驅動下，將來人工智能會擴展到各個行業，人工智能的復雜度會越來越高，驅使算力需求增加。同時，未來人工智能基礎設施的公共服務屬性也會增加，就如同現在的高鐵，它不再是僅服務于某個企業，而是服務整個社會。隨著算力設施的公共服務化，集約化建設必將出現。
未來5—10年，人工智能產業的核心在于如何把技術手段和產業發展結合。一旦沒有及時地跟上技術進步的速度，可能在競爭中呈現指數級的差距。人工智能對產業的驅動作用是極其巨大的。
作為新產業，我們有一個夢想，即創建萬物互聯的智能世界。華為發布的“智能世界2030”，就已經在衣、食、住、行、城市、企業、能源、數字可信等方面展示了未來圖景。我們會聚焦關系國計民生，能夠通過智能化來創造更大價值的產業，并深耕其中。
未來人工智能基礎設施公共服務屬性必然增加
未來人工智能基礎設施公共服務屬性必然增加
來源:南方日報
人工智能，一頭連接了科技研發，一頭連接著產業應用，是創新鏈與產業鏈融合的交匯點。作為行業領頭企業，華為制定了人工智能發展戰略，并從技術、人才、產業三個方面進行了主動變革。
華為昇騰計算業務總裁許映童在接受南方日報記者專訪時說，人工智能對產業的驅動作用極大，一旦產業沒有及時跟上技術進步的速度，可能在競爭中造成指數級的差距。許映童稱，目前華為通過硬件開放、軟件開源、使能伙伴、發展人才，聯合多家生態合作伙伴共同開拓萬億級人工智能產業藍海。
改變傳統研發模式打造“開源”生態
南方日報：目前，昇騰的合作伙伴已經超過了500家，共同孵化聯合解決方案600多個。華為在我國制造業數字化中扮演什么角色？
許映童：我們的戰略定位可以概括為一句話：一平臺，雙生態。一平臺，是指昇騰AI基礎軟硬件平臺；同時，昇騰AI也是一種生態型的產業，即一個網狀結構，具有明確的最終客戶、交易路徑和合作伙伴。這樣的產業需要兩個核心生態：一是AI技術生態，包括科研機構、高校、企業及合作伙伴的開發者等；二是AI商業生態，包括軟件供應商、硬件供應商、整機及一體機合作伙伴等。
我們現在通過發揮人工智能的技術優勢來解決問題，而隨著社會的發展，各行各業對人工智能的需求會越來越多。因此，我們將圍繞重點行業，不斷深度開發和發展技術解決方案。
華為堅持有所為，有所不為。我們的硬件是開放的，可以為市場提供基于昇騰AI處理器的模組、板卡、小站、服務器等硬件產品。它面向各個行業有不同形態，而硬件的調用包括服務，由我們的合作伙伴來做。人工智能領域內大量的代碼是開源的，目前有很多外部開發者、高校、研究機構在豐富代碼。
在此過程中，華為將起到協同作用，其他相關企業發揮各自的優勢，最終形成面向客戶的完整解決方案。這個模式我們稱之為“人工智能時代模式”，與我們傳統的研發模式相比有了很大變化。
華為智能制造產線超過200條
南方日報：相較于傳統方式，為什么華為松山湖南方工廠質檢效率得以大幅提升？
許映童：我們利用人工智能技術在松山湖打造了智能制造的產線，目前已經復制了超過200個產線。該產線目前檢測的精度超過了99.9%，質檢人員的工作效率提升了3倍。華為手機、5G等終端產品都是基于這個智能制造產業線打造出來的。
除了專業研發隊伍外，華為還有一個超過1萬人的專業化制造隊伍。從華為成立開始，我們就在對產業線進行改造，從自動化、信息化再到智能化改造，華為投入了大量資源，也積累了不少經驗。
華為松山湖南方工廠的打造主要是基于兩方面的經驗。一方面，華為在制造領域的專家擁有大量的研究經驗。他們對場景的研究非常深入，知道從哪些點介入，能夠把人工智能的優勢發揮出來。另一方面，我們安排了大量研發人員到現場和制造工程師聯合打造方案，經過不斷迭代，現在的精度標準已超99.9%，可以完全實現“機器工位”。
雖然這個產線的方案是華為專家團隊打造的，但是如果僅在華為一條產線上使用還不能算成功。因此，我們把更多的平臺性工作，納入到昇騰“智造”解決方案中。這個解決方案在實踐驗證后不斷迭代，向更多合作伙伴推廣。
大灣區產業基礎為智造提供良好配套
南方日報：粵港澳大灣區在高端電子元器件以及人工智能技術方面擁有相對完整的上下游產業鏈。這是否為智能工廠帶來優勢？
許映童：是的。首先，一個智能制造工廠涉及的設備和部件非常多。除了華為提供的基礎軟件平臺之外，它還需要視覺軟件，以及傳統產線上的自動化設備，包括用于采集圖像的工業相機等。我們整個解決方案能快速在廣東本地找到全套相應設備，這對于成本和質量的控制非常有優勢。
其次，人工智能若要落地到產業、到行業，有4個關鍵因素：算力、算法、數據以及面向行業的知識。其中，算力問題是可以通過基礎設施的建設去解決的，我們借助鵬城實驗室和未來廣州人工智能計算中心，能夠獲得強大的算力支持。算法方面，大灣區有大量人才，比如華為擁有大量的人工智能算法專家可以共同解決問題。數據方面，過去20年大灣區企業在信息化、自動化上的投入，積累了大量數據，不需要再重頭開始采集數據。行業知識方面，未來人工智能產業一定是“專家+行家”的模式，廣東也擁有豐富的高端制造專家。
我們就是要把大家的力量聯合起來，在某個場景、某個標桿客戶，快速孵化出標桿式解決方案，并把該方案盡可能做到簡單、可復制，使之在大灣區推廣。
未來人工智能的核心在于技術與產業相結合
南方日報：如何展望人工智能產業未來發展的趨勢？
許映童：我們預測，到2030年AI的算力需求相對于現在會增加500倍。需求驅動下，將來人工智能會擴展到各個行業，人工智能的復雜度會越來越高，驅使算力需求增加。同時，未來人工智能基礎設施的公共服務屬性也會增加，就如同現在的高鐵，它不再是僅服務于某個企業，而是服務整個社會。隨著算力設施的公共服務化，集約化建設必將出現。
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