華為的戰略執行力，不得不服。
這不是夸贊，更不是時局之下的共情，而是對組織行動力的由衷感嘆。
不到兩年前提出的全新戰略，現在已轉化為AI生產力。
在剛剛過去的華為全球分析師大會上，華為對外披露了AI領域的最新進展：已進入到多個行業中，大幅提升了效率。
而且，在趟出一條路之后，華為還將經驗心得做成了可以復用的解決方案，用AI算力使能千行百業，釋放更大的生產力。
盡管時勢艱難，但華為在成為數字世界的底座，打造任正非所說的“黑土地”的征程上，速度絲毫未減。
這是華為組織力和戰略執行能力的又一次勝利。
Atlas加持下的華為AI計算解決方案
華為的行業AI落地方案，名為Atlas人工智能計算解決方案，是華為推進AI落地的核心成果之一，也是華為近年來AI技術的集大成者。
它一方面在于云邊端全場景覆蓋能力，還在于更強、更綠色、以及更易于使用的AI算力。
在華為全球分析師大會上，華為昇騰計算領域總裁許映童重點介紹了兩個算力產品：Atlas 200和Atlas 900。
Atlas 200，是用于端側的AI加速模塊，集成了昇騰310 AI處理器。
雖然外形尺寸只有半張信用卡的大小，但能夠支持16通道實時高清視頻分析，可以部署在攝像頭、無人機和機器人等設備上，實現人臉識別、圖像分類等任務。
而且，它的耗電量僅為8瓦——絕對綠色，遠低于其他同類產品。
Atlas 900，是華為用昇騰910AI處理器打造的計算集群，號稱行業標桿，現在已經商用落地。
算力能夠達到1024 PFLOPS FP16，相當于50萬臺高性能PC。并且同樣綠色，能夠節省60%的電費。
許映童說，目前Atlas系列產品一共有7類，已都整合到了AI計算方案中對外開放，并形成了云邊端協同的開發體驗。
科學家或者工程師，能根據端側反饋的數據，在中心側持續訓練神經網絡，而模型可以遠程更新，來實時保持最優狀態。
而且，他們也在AI算力的基礎上，直接提供了簡單易用的編程模型接口和樣例，來更快速地幫助客戶完成落地。
和很多“產品未動，發布會先行”的公司不同，華為的這套方案已經應用到了不少行業之中，發揮著巨大效力。
實在很難想象，兩年前華為才正式對外推出AI戰略。
不到兩年，華為的戰略如何變成生產力？
2018年10月，華為在上海舉辦全聯接大會，正式對外宣布AI戰略：不僅要投資基礎研究，還要打造全棧方案，投資開放生態和人才培養，解決方案增強，推動內部效率提升等等。
在全棧方案中，華為也給出了落地方向：打造面向云、邊緣和端等全場景、獨立及協同的解決方案、提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用，高效率，全流程的AI平臺。
在當時，整個戰略中的不少板塊，對于華為來說還都只有早期的規劃與設想，比如Atlas 900——業界算力最強的AI計算集群，連名字都沒有定下來。
但現在，華為Atlas人工智能計算解決方案，已完成“云邊端”全場景產品布局，并在互聯網、運營商、金融、能源、制造等多個行業落地商用。
比如制造業的質檢環節，雖然已經引入了機器，但在復雜的產品生產過程中，還是需要人工檢測。
但在華為松山湖的制造中心，華為將AI加速卡Atlas 300與工控機結合在了一起，打造出了機器視覺智能質檢，能夠完成標簽缺陷檢測、螺釘缺失等任務。
許映童說，這直接將檢測效率從90%提升至100%，而且耗時從原來的180秒縮短到秒級。
此外，在國內抗疫戰場上發揮作用之后，華為還與意大利AGS公司等合作伙伴，打造出了基于人工智能的醫療影像輔助診斷系統。
在用于云端的Atlas 800服務器和Atlas 300加速卡加持下，醫生和病人獲取精準的醫療影像診斷報告的速度大大加快。
許映童也展示了效率提升程度：從過去的10-15分鐘變為10-20秒。在全球抗疫形勢依舊嚴峻的情況下，如此助力也體現出了AI普惠的一面。
他的案例分享很快就結束了，但華為助力行業智能化轉型的故事并沒有講完。在他們看來，AI與行業的結合雖然剛剛開始。
華為邏輯：AI是新的通用目的技術（GPT）
華為認為，我們當下正處于爆炸式創新的前夜，驅動力有三點：
第一，聯接數爆發式增長，帶來數據量爆發增長，到2025年，將從現在的44 ZB增長到180 ZB。
第二，智能終端普及，邊緣算力迅猛增長，將會使計算無處不在。華為預計，2020年智能互聯設備數量為340億臺，到2025年將增長至1500億臺。
第三，云邊端協同，驅動異構計算架構創新，將推動智能無所不及。2020年，數據中心AI Workload尚不足10%，到了2025年，將會達到80%。
許映童說，在異構計算的推動下，摩爾定律持續演進，AI算力還將會實現百倍增長。與此同時，AI作為新的通用目的技術（GPT），將深刻推動社會發展進程。
但就目前而言，AI與行業的結合才剛剛開始。
一方面在于人才稀缺——全球AI人才供需比僅為1%，核心專家不過3萬多人。
另一方面在于整體滲透率低，從全部行業來看，AI的滲透率僅為4%。中國市場中，含 AI 的B2C應用，也不過10%。
所以，廣闊空間也大有可為。
具體的打法上，華為也延續了整個計算戰略的思路：硬件開放、軟件開源，使能伙伴，與高校、開發者、ISV等合作伙伴一起構建AI生態。
目前，他們已經在36所高校開設了AI課程，積累了3萬+開發者進行AI開發，凝聚出了50多個行業智能化轉型解決方案。
今年，華為也會在推進AI技術研發的同時，再度加碼生態培育——投入2億美元發展計算產業生態。
最新AI計算方案推出，各行各業的落地，華為的AI戰略推進步驟進一步明晰。
對于產業界來說，華為在AI領域的生產力轉換，自然也是整個產業的福音。
因為有更便宜的優質算力、有更完善的解決方案，甚至在服務客戶這件事上，華為早在上幾波技術周期里，就完完全全證明了自己。
如何評價？
所以也是時候回答這個問題：
該如何看待華為對計算領域的持續戰略投入？
其實如果連點成線，縱觀華為兩年來的推進，不難找到答案。
首先，必要性。
算力是什么？AI變革下的生產力引擎，決定了這場歷史性變革的速度和高度，是數字經濟時代的生產力關鍵。
數次穿越技術周期的華為，自然看得清楚，也對自己的角色想得明白，就是要用創新的技術和產品方案，提供多樣性算力，并在新格局形成中奠定地位。
其次，可行性。
數據、算法和算力，AI發展的三位一體，但“算力”可謂是其中最關鍵也最難的一環，并非誰都可以做，更不是誰都可以做好。
而華為在算力方面過往的臥薪嘗膽，如今轉換為了可行性的最大支撐。
于是短短兩年間，華為AI戰略推進之下，產業生態上就展現出領導力。
比如華為云合作伙伴超過10000家，華為云技術合作伙伴以及計算領域合作ISV的數量超過3500家，華為云合作伙伴云市場上架應用以及計算領域合作伙伴獲華為認證解決方案的數量超過5000個，云和計算全球生態創新中心達到37個。
沒有此前一直以來在計算方向上的苦功，恐怕是很難有這樣的勢能和速度的。
這也是為何華為敢于定位“黑土地”和“數字世界底座”的底氣所在。
算力有底氣，智能化土地自然不愁肥沃，數字世界自然運行穩健。
當然，華為的AI戰略，或許還需要站到更高的變革進程來審視。
在新基建的更大變革下，AI作為驅動力，正在與云和5G交融交匯，侯金龍就總結說：云、AI和5G是新型基礎設施的三要素，是數字經濟的發動機。
或許華為的云、5G和AI，當初布局，都未料會有今日新基建的機遇。
但也正是但問耕耘的心態，在基礎研發上下苦功，為數字化、智能化轉型充當底座角色，最終讓華為的努力，站在了時代風口之上。
毫無疑問，華為會是新基建下最核心的供應商之一，而新基建也會推動華為更進一步的發展，成功穿越又一次技術周期。
并且，雖然世事艱難、阻力重重，但AI戰略展現出的執行力，可能也就是華為韌勁的精髓所在。
或許在AI時代之前，每一個與華為有關的盆友，都能告訴你一個苦難輝煌的故事。
他們在深圳作戰，在全國各地作戰，在歐洲作戰，在非洲作戰……在全世界提供產品和方案。
創辦33年，穿越數個技術周期，至今19.4萬員工，每一位都有一個“奮斗者”的往事和經歷。
華為的戰略執行力，不得不服。華為的堅韌，不得不服。
