华为徐直军：人工智能驱动全面智能化，算力、模型与终端的未来展望

元描述： 华为副董事长徐直军在2024年华为全联接大会上发表了关于全面智能化时代的演讲，深入探讨了人工智能在算力、模型和终端领域的未来发展趋势，并阐述了华为的战略布局和展望。

引言： 人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变着世界。从商业应用到企业管理，从终端设备到自动驾驶，AI正在渗透到我们生活的方方面面。华为作为全球领先的科技公司，一直积极推动AI的发展，并于2023年提出了全面智能化战略。

华为副董事长、轮值董事长徐直军在2024年华为全联接大会上发表了题为“拥抱全面智能化时代”的演讲，深入探讨了人工智能对于行业的影响以及未来发展趋势。 这篇演讲涵盖了算力、模型和终端三大领域，并对华为在这些领域的战略布局和展望进行了详细的阐述。

AI 算力：挑战与机遇

徐直军在演讲中指出，算力是智能化的关键基础，而半导体工艺的受限将对算力发展构成挑战。 尽管美国对中国在AI芯片领域的制裁短期内不会解除，中国半导体制造工艺也面临着落后的困境，但这也为中国企业带来了新的机遇和挑战。

他认为，人工智能正在成为主导性算力需求，促使计算系统发生结构性变化。 这种变化需要的是系统算力，而不仅仅是单处理器的算力。这为通过架构性创新开创一条自主可持续的计算产业发展道路提供了机遇。

华为的战略核心是充分抓住人工智能变革机遇，基于实际可获得的芯片制造工艺，计算、存储和网络技术协同创新，打造“超节点+集群”系统算力解决方案，长期持续满足算力需求。

然而，徐直军也强调，并非每个企业都需要建设自己的大规模AI算力。 由于AI服务器对供电、散热等数据中心机房环境要求极高，且随着大模型的不断发展，AI算力的规模也将不断扩大，这会导致数据中心机房面临浪费或无法满足需求的困境。

此外，AI服务器的快速迭代也给企业带来了挑战。 为了应对快速变化的大模型，企业需要多个代际产品混合使用，导致资源调度复杂度高，影响大模型训练的能力。

最后，AI服务器的运营维护也是一大难题。 由于AI技术还处于成长期，技术变化快，多代际产品共存，对技能要求高，导致运营维护困难。

基于这些挑战，徐直军认为企业需要思考适合自己的获取AI算力的方式，而不仅仅是建设自己的AI算力。 同时，他强调，并非每个企业都需要训练自己的基础大模型。

AI 模型：场景化和模型组合

徐直军认为，企业应该根据自身不同业务场景需求，选择最合适的模型，通过多模型组合，解决问题，创造价值。

他以华为盘古大模型为例， 阐述了不同参数量级的模型在不同场景下的应用。

  • 十亿参数模型 适用于科学计算、预测决策等业务场景。

  • 百亿参数模型 适用于面向自然语言处理、计算机视觉、多模态等特定领域场景。

  • 千亿参数模型 适用于面向复杂任务，例如自然语言处理、多模态的复杂任务。

他强调，企业应该避免盲目追求“大”模型，而是根据实际需求选择合适的模型组合，以实现更有效的应用。

AI 终端：体验为中心，构建鸿蒙原生智能

徐直军认为，终端AI应以体验为中心，而不是以算力为中心。

他介绍了华为在终端AI领域的布局， 包括：

  • 鸿蒙原生智能： 基于端、芯、云协同的架构，将AI技术与鸿蒙操作系统深度融合，从内核到系统应用实现全面智能化。

  • 智能体小艺： 实现更自然的多模态交互，更全方位的融合感知，联合鸿蒙生态伙伴共同构建面向未来产品的智能能力。

  • 开放的生态： 实现从AI模型能力到AI控件分层全面开放，使能第三方应用，繁荣鸿蒙原生应用生态。

华为与清华大学人工智能产业研究院共同提出了AI终端智能化L1到L5分级标准， 期待产业界共同完善和优化该标准，促进终端AI的有序发展。

AI 自动驾驶：全场景贯通，持续演进

徐直军强调，自动驾驶是AI应用最为挑战的场景之一。 华为推出的自动驾驶解决方案ADS 3.0版本，能够让自动驾驶决策更准确，通行更高效，体验更类人，驾驶更安全。

华为的目标是实现从公开道路到园区道路到地下车位的全场景贯通，并且进一步升级全向防碰撞系统，覆盖更多速度区间，以及实现全向避障。

徐直军表示，希望在2030年左右实现无人驾驶。 他相信，随着技术的不断进步，自动驾驶将成为未来出行方式的必然趋势。

AI 生态：打造统一的开发者平台

徐直军强调，发展生态一直是华为战略的重要组成部分。 华为将强力战略投资生态的发展，通过生态的发展牵引、促进、带动计算产业和终端产业的发展，为世界计算领域提供第二个选择，同时为世界提供第三个移动操作系统。

他强调了AI向善的重要性， 认为AI应该服务于人，提高人的工作效率和生活品质，并应用于为社会创造更广泛的福祉。

总结

徐直军的演讲为我们提供了对人工智能未来发展趋势的深刻见解。 华为将继续在算力、模型和终端等领域进行投入，并通过构建开放的生态系统，推动AI技术的应用和发展。

未来，人工智能将继续改变我们的生活和工作方式， 让我们拭目以待，共同见证AI时代的发展和变革。

常见问题解答

1. 华为在算力方面面临哪些挑战？

华为面临着芯片制造工艺受限的挑战，美国对中国在AI芯片领域的制裁短期内不会解除，中国半导体制造工艺也面临着落后的困境。

2. 华为如何应对算力挑战？

华为将基于实际可获得的芯片制造工艺，计算、存储和网络技术协同创新，打造“超节点+集群”系统算力解决方案，长期持续满足算力需求。

3. 为什么并非每个企业都需要建设自己的大规模AI算力？

AI服务器对供电、散热等数据中心机房环境要求极高，且随着大模型的不断发展，AI算力的规模也将不断扩大，这会导致数据中心机房面临浪费或无法满足需求的困境。

4. 华为在模型方面有哪些战略？

华为认为企业应该根据自身不同业务场景需求，选择最合适的模型，通过多模型组合，解决问题，创造价值。

5. 华为在终端AI方面有哪些突破？

华为构建了鸿蒙原生智能，将AI技术与鸿蒙操作系统深度融合，实现更自然的多模态交互，更全方位的融合感知，并打造了智能体“小艺”，联合鸿蒙生态伙伴共同构建面向未来产品的智能能力。

6. 华为在自动驾驶领域的目标是什么？

华为的目标是实现从公开道路到园区道路到地下车位的全场景贯通，并且进一步升级全向防碰撞系统，覆盖更多速度区间，以及实现全向避障。 华为希望在2030年左右实现无人驾驶。