前 IBM CEO 郭士纳（Lou Gerstner，Jr．）曾写过一本名叫《谁说大象不能跳舞？》的畅销书，讲述了郭士纳如何带领 IBM 在上世纪 90 年代实现华丽转型的故事。
而现在，又一只「大象」站在了舞台中央，它也想随风起舞，这就是华为。
本周，华为召开了一年一度的全联接大会，这是华为每年最值得关注的会议之一，尤其是随着云计算成为华为当下最重要的发展方向，现在的全联接大会，已经成为观察华为接下来战略走向的重要窗口。
这次全联接大会的确也吸引到众多关注。首先，从会议主题上，「+智能，见未来」的口号彰显出此次会议的重要议程：人工智能。
这是一个颇不寻常的变化。事实上，早在 2017 年 4 月，我就曾一篇会员通讯里谈及：
当被问及华为如何看待人工智能时，华为轮值 CEO 徐直军直言：华为从来不把人工智能当作新技术或新产业，而是将人工智能作为使能内外部产品进化的层面。下面这张 Keynote 来自徐直军在华为 2017 分析师大会上演讲：
在徐直军看来，基于人工智能领域的技术进步，手机也将迎来真正的「智能时代」（从 Smart 到 Intelligence），去年华为推出的荣耀 Magic 有着一定意义投石问路的意义，尽管目前效果还不明显，但至少已经跳出了智能手机要么押注窄边框、要么押注美颜相机的同质化竞争层面。
而在去年 9 月的华为全联接大会上，华为发布基于公有云业务的企业智能产品（Enterprise Intelligence，下文简称为「EI」），试图在云端提供一系列面向企业的人工智能服务。
不过，在华为透露的一系列合作案例里，外界并不能真正理解人工智能之于华为云以及华为的意义。尽管 EI 拥有计算平台和众多服务，如下图所示，但整个产品线看起来依然像是一个基于公有云的 PaaS 或 SaaS 产品。
而一个被外界忽视的细节是，2017 年 11 月份的时候，华为掌门人任正非在华为内部 GTS（全球技术服务）做了一番讲话，其中就谈到了人工智能。我曾在当时的会员通讯里提及，这可能是理解华为人工智能发展方向的重要参考，这个讲话有以下几个关键点：
- 人工智能聚焦内部效率提升；
- 加快研发公司统一的人工智能平台；
- 加强内部的协同效应。
请注意标粗的第二点，「统一的人工智能平台」恰恰是今年全联接大会的主旨，华为轮值董事长徐直军本周发布了被广泛认为是近年来华为最具变革意义的项目：全栈全场景的人工智能平台。
至此，华为过去两年做了两件颇具象征意义的转型，或者说战略变化：进军公有云市场；推出人工智能平台。
二
所谓全栈全场景的人工智能平台，分别是从技术和业务的角度去定义这个平台。站在技术研发的角度，该平台可以实现端到端的研发；而以业务部署的角度去看，可适配公有云、私有云、混合云以及其他各种边缘设备等。
在上图里，红色部分是此次华为发布的一系列新产品，横跨了芯片、芯片算子库、神经网络计算框架、预集成多项方案的全流程服务。
这可能是放眼全球都屈指可数的解决方案，华为的优势在于过往十几年所积累的 ICT 经验，使其具备了云（主要是私有云）、管（网络）、端（物联网设备和手机）的研发整合能力，更重要的一点还在于，华为作为一家体量如此庞大的公司，能够在过去一年半的时间，从集团层面实现人工智能战略的贯彻实施，这已经构成了一个重要「胜利」。
但不论是国内还是海外，此次外界更多的关注点，还是聚焦在华为发布的人工智能芯片：Ascend 910。这是一款面向数据中心的人工智能芯片，华为官方将其性能定义为「目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片」，将在明年二季度通过华为的公有云提供相关服务。
这是一个与 Google Cloud 的 TPU 颇为类似的做法，2016 年，Google 率先发布了一款基于云端的人工智能专用芯片 TPU（tensor processing unit），截止到 2018 年 5 月，Google TPU 已经更新到第三代。
相比于传统的 CPU、GPU 和 FPGA，TPU 由于是一款专用处理器，因此能提供更强的性能，并在功耗上有巨大优势，Google 希望将其作为 Google 人工智能以及 Google Cloud 的重要卖点，因此，想使用 Google TPU 所带来的人工智能训练能力，必须购买 Google Cloud 的公有云服务，这也是 Google Cloud 过去两年快速发展的助推器。
回到此次华为发布的人工智能专属芯片上，目前可以确定的消息是，华为不会直接售卖这款芯片，而是将其打包到整个人工智能开发框架之中，也就是上文提及的全栈全场景的人工智能平台。开发者或者企业，只有在这个平台上，才能使用华为的这款芯片，这也让未来华为人工智能的商业模式愈发和公有云绑定在一起，或者可以这么理解：华为希望依靠人工智能来实现快速追赶阿里云的目标。
三
如上文所言，华为的确有这样的底气。以终端为例，自去年开始，华为就在智能手机上加速推进人工智能部署，我曾在当时分析麒麟 970 处理器的会员通讯里，提及一个有趣的现象：
一个特别有趣的现象，华为 PR 此次特别嘱咐不要提及寒武纪在麒麟 970 研发中的作用，或许，华为已经开始自主研发下一代麒麟处理器的神经网络处理单元了。
类似地，不久前的麒麟 980 发布后也出现了类似的「叮嘱」，科技媒体「深科技」也在昨天的一篇文章中写道：
在 2017 年底，麒麟 970 发布会之初，其实市场就已经抓到不少华为正在布局 AI 功能的蛛丝马迹，而随后的发布会内容虽然提到新款麒麟芯片采用了 AI 核心，但华为不只拒绝透露其架构来源，而当中国科学院计算技术研究所送出恭贺采用寒武纪架构麒麟芯片正式量产的公开祝贺信，华为的态度并非欣然接受，而仅强调其 AI 能力主要来自于自家研发 10 年的积累。
参考此次华为发布的 Ascend 系列芯片，除了用于数据中心的 910 之外，还有已经上市的 Ascend 310，这款芯片面向边缘侧，也是目前面向边缘计算最强算力的芯片，而如果以华为对于全场景的描述， Ascend 系列倘若覆盖手机 AI 芯片，可谓一点也不稀奇。
芯片之外，华为更希望得到开发者的认可。在面向开发者的 PaaS 层面，提供了如下几个类型的产品选择；
- AI 开发平台 ModelArts；
- 视觉AI应用开发平台 HiLens；
- 探索性的量子计算模拟器与编程框架 HiQ；
这其中，除 HiQ 之外，ModelArts 和 HiLens 都将成为华为人工智能开发能力的集中展现。有趣的是，这两个产品与去年亚马逊 AWS 发布了两个产品非常类似：ModelArts 对应的是 SegeMaker，而HiLens 对应的是则是 DeepLens，感兴趣的朋友可以再去对比下。
这注定是一场不同寻常的战役。如果从企业基因的角度去看，且不说华为是服务运营商所起家的公司，只看华为其他产品的客户，无一不是大客户，这样的商业模式，使得华为长期以来形成了「以客户为中心」的产品导向和文化。
但在人工智能领域，客户不再是可以豪掷千万的央企、跨国巨头，越来越多的人工智能「客户」变成了中小企业甚至个人开发者，从讨好大客户到讨好开发者，这种变化将成为技术之外，华为所面临的巨大挑战。
当然，华为也给开发者们开出了优厚的条件，在一项命名为「华为 AI 沃土开发者使能计划」的生态规划里，华为面向开发者、合作伙伴以及高校、科研机构提出了多个措施，包括开发者的入门训练、举办 AI 开发者大赛、针对合作伙伴的免费产品，尤其是对于高校和科研机构，华为承诺要拿出 10 亿人民币用于 AI 人才培养。
上述这一系列做法都归结于一点，人工智能之争离不开生态之争。但与阿里巴巴、百度相比，华为长期以来坚持不做任何股权投资，这当然使得华为云以及华为人工智能平台有底气标榜自己是「中立的平台」，但另一方面，由于缺乏所谓的「干儿子」，也会导致华为在生态建设速度上不及 BAT。
当阿里系以卖赛道式的方式砸钱图像识别的时候，当百度围绕 DuerOS、Apollo 两大平台频繁投资收购的时候，华为所承诺的「底线」到底能不能再次形成一条独特的发展道路？这一切都是未知数。