华为“抗打击”能力如何？6大“深潜”策略揭秘
当地时间6月30日，美国联邦通信委员会正式裁定，将中国华为和中兴通讯列为“美国国家安全威胁”，禁止电信运营商使用政府资金向这两家中企进行采购。华为到底有多强大，能让美国不断以各种借口予以打压？来看北京邮电大学经济管理学院教授杨学成在《蝶变：数字商业进化之道》一书中对华为数字商业进化模式的分析。
作为电信业的贪吃蛇，华为在经历了30年的电信业变迁之后，把一个又一个国际同行甩在了身后， 一举挺进了通信技术无人区。
网络、终端、云，换言之，网络侧、边缘侧、云平台，这三者华为全都已经构建就绪。
把云——网——端备齐了，能干什么呢？答案是：计算！云计算+边缘计算+网络传输。计算的结果是数据，数据的价值实现在人工智能。
所以，华为进入人工智能的深海区域，不是转型，而是前进，是传统业务挺进无人区之后的继续前进！
华为的6大智能深潜策略
1计算引擎
华为切入人工智能的方式很像IBM，但比IBM扎得更深，用华为自己的话来说，叫“全栈智能”。也就是技术上全流程覆盖，场景实现上全盘通吃，纵向和横向综合协同。
别人只瞄准人工智能的一枚干果，而华为干脆给了你一个干果大礼包，内容可谓精彩纷呈。
首先，华为提供了人工智能所需的“计算引擎”。计算引擎解决的是算力产生的问题，而算力产生的根源是人工智能芯片。在这个领域，做得最好的是英伟达（NVIDIA）。
在2018年的全联接大会上，华为对标英伟达，推出了自己研发的人工智能芯片“昇腾系列”，而且不只是一个芯片，是一个“全家桶”，覆盖了从云计算到边缘计算再到端计算的五大场景。
但问题是，云端的人工智能训练和推理还需要数据中心的支持，而数据中心又需要部署大量的服务器，由服务器负责海量数据的处理才能使得人工智能训练和推理产生具有性价比的效果，这就需要通用计算处理器。
为了取得最好的云端人工智能能力，华为有必要掌握通用计算单元，这就是华为的“鲲鹏处理器”。
鲲鹏处理器对标的是英特尔的“×86结构”，应该说目前可以做到接近于×86的水平，但在具体应用和生态构建上，鲲鹏还有相当远的路要走。
这其中主要存在两个问题，一个问题是基于ARM的生态应用严重不足，所以鲲鹏处理器首先面临生态建设难题，这不是一朝一夕就能解决的事情。
另一个问题是华为仅取得ARMv8以及后续8.1和8.2的永久授权，所以底层指令集仍然被ARM掌握，是不是会受到使用限制还不好说。除此之外，昇腾芯片也是基于ARM的，是在ARM基座之外挂接了人工智能处理芯片。
图片来源：华为心声社区
不管怎样讲，华为的“昇腾+鲲鹏”这两大计算引擎，已经勉强可以算得上是人工智能和处理器这两个计算核心的自主可控方案了。在未来可预期的时间里，这两大计算引擎足以支撑华为在计算领域的野心了。
既然计算引擎已经准备好了，那接下来要让引擎的能力发挥出来，就需要创建优秀的计算架构。这就像是同样的发动机在不同的参数架构下输出的马力是不同的一样，要想让计算引擎的输出有优异的表现，优秀的计算架构是不可或缺的。
这件事华为在做芯片的同时就想到了，还给这个项目起了个很神秘的名字——达芬奇架构。
2达芬奇架构
英伟达是率先在人工智能加速方面实现突破并获得领先地位的企业。这家公司的GPU是人工智能应用的主流芯片，其背后的CUDA并行计算架构相当于在传统CPU处理器的基础上挂接了GPU，从过去的单一中央处理器过渡了“CPU+GPU” 并用的协同处理范式，很好地满足了智能计算的需求。
图片来源：亿欧网
华为的达芬奇架构学习了英伟达的处理方式，但走得更远一些。
第一，达芬奇的主基座仍然是ARM架构，这跟英伟达的处理方式相似，同样是在传统中央处理器上挂接一个人工智能加速器。达芬奇架构中的核心运算设计是名为“3D Cube”的计算模式，其基本思路是：以矩阵处理阵列的立体形式来处理乘加运算。相当于比传统的2D结构增加了一个维度，过去那种需要64×64的运算在3D Cube下只需要化约为16×16×16就能算出，这就可以大幅提高运算效率、降低时延。
3D Cube是达芬奇架构的核心创新点，也被称作“达芬奇魔方”。
第二，达芬奇架构使用3D Cube对矩阵运算进行加速，但对于之后的向量运算和激活等则采用单独的模块进行灵活处理。这样就抓住了主要矛盾，实现算力大幅提升的同时，又能提高整体运算系统的灵活性，使得整个运算系统更具弹性。
第三，主核+微核的结构使得算力输出极具弹性，可以根据不同的计算任务灵活组合，这就可以在很大程度上减少不必要的功耗，达到有限能耗下的最优算力输出，此即华为宣称的全场景覆盖。大到云计算、服务器，小到智能门铃这样的超低功耗物联网设备，达芬奇架构下的芯片都可以轻松应对。
第四，达芬奇架构下的芯片与华为自身的软硬件产品深度耦合，避免了数据转接和重复调用的问题。这种纵向一体化的做法可以实现从芯片到终端再到系统的全链条贯通，但也阻碍了华为芯片的对外共享，以后借助开源可能会好一些。
当然，计算架构只能优化算力输出，而想要让算力真正产生效力，还需要依托软件平台的支撑，也就是“计算框架”。
3计算框架
人工智能的底层是芯片，芯片性能取决于计算架构，而将芯片的计算能力转化为真正的应用场景，则还需要几个步骤，其中最重要的，就是衔接硬件与软件的计算框架。
计算框架或深度学习框架向下连接芯片，向上承接各种业务模型，是实现硬件语言和软件语言互译的关键桥梁，相当于人工智能版的操作系统。只有基于这个操作系统，应用软件才能够被开发并运行，从而覆盖相应的应用场景。
鉴于计算框架扮演软硬件翻译界面的角色，所以好的计算框架必须一方面具备硬件友好度（运行态高效），另一方面具备开发者友好度（开发态友好）。前者主要指对CPU、GPU等计算资源的分配方式，后者主要指开发者的进入门槛是否足够低。
图片来源：华为官网
2019年8月，华为推出的MindSpore计算框架，很好地借鉴了已有人工智能计算框架的做法，同时对存在的一些局限进行了突破。
除此之外，由于华为拥有自研芯片，所以在软硬件结合上优势明显，针对昇腾芯片在MindSpore上做了软硬件一体化，大幅提升了MindSpore的性能表现。百度的飞桨计算框架是跟华为的麒麟芯片进行深度一体化之后，实现推理能力突破的。
当然，计算框架想要取得成功，仅仅做到技术性能上的提升是远远不够的，更重要的是拥有足够多的生态合作伙伴，共同将计算框架打造成事实上的标准平台。
基于此，开源是大家普遍采用的一种做法，华为也计划在不久的将来把MindSpore予以开源。但具体效果如何，有待进一步观察。
此外，仅有计算框架只相当于有了地皮，若要建好房子还需要各种各样的工具，得具备各种各样的软件开发套件（SDK）。关于这个，华为希望开发者们将模型与艺术结合起来。
4开发平台
从人工智能芯片到计算架构再到计算框架，相当于把华为这座智能大厦的基础结构都建好了，接下来就是装修和装饰了。
其实，人工智能领域存在剃头挑子一头热的情况，论文专利一大堆，但真正落地应用却并不如想象中那么乐观，目前真正采纳人工智能技术的企业还很少，更鲜见完成智能化转型的传统企业。
这当中，如何将人工智能理论知识转化为现实应用场景就变得十分重要，而加速这一过程的要害是赋予开发者以低门槛、高友好度的人工智能开发平台。
华为推出的ModelArts是一站式人工智能开发平台，致力于让人工智能技术得到普惠式推广。想要做到这一点，开发平台必须协调好几个方面的指标，首当其冲的就是模型训练速度，而这又取决于吞吐量和给定精度要求的收敛时间。第二个重要指标是开发工具的易用性，第三个是部署周期。
图片来源：华为官网
针对以上三个关键的性能指标，ModelArts做了大量的研发创新，有力提升了开发效率和效果。
第一，为了提升训练速度，华为发挥自身软硬件综合优势，通过硬件、软件和算法的协同优化来加速训练，为用户节省了44%的训练时间。这背后的功臣是MoXing API，这款华为自研的应用程序接口（API）可以让模型的代码编写非常简单，开发者只需要关注数据输入和模型构建的代码，就可实现任意模型在多GPU和分布式处理中的高性能运行。相当于MoXing API是各种深度学习模型的加速器，任何一款模型只要接入到MoXing API，就能够获得比原生API环境下更高的性能表现。
第二，吞吐量意味着单位时间内的数据处理量，一般取决于服务器硬件、数据读取和缓存方面的优化。但吞吐量提升必须结合模型精度，才能综合缩短收敛时间。ModelArts进行了全栈优化，包括数据读取和预处理、模型计算、超参调优、底层优化等，大大缩短了深度学习算法训练的收敛时间。
第三，ModelArts具备很好的易用性，开发者只需要关注上层的业务模型，不用管下层的分布式处理API，根据实际业务定义输入数据、模型和相应的优化器，实现了训练脚本与运行环境的分离，以及业务代码和训练引擎的分离。
第四，模型从搭建到部署是一场软硬件能力的综合比拼，而非仅仅取决于开发平台，还涉及底层的硬件能力、计算引擎，以及分布式计算框架和算法优化等，所以只有具备全栈人工智能能力，才有可能帮助开发者迅速构建模型并在短时间内完成部署。这就是华为始终强调“全栈AI”的原因。
综合来看，ModelArts寄希望于将人工智能开发者变成艺术家，可以任由开发者尽情挥洒想象力和创造力，不必面对底层那些枯燥的代码，让人工智能技术变得能用、易用、好用。
当然，装修完毕之后，一座大厦想要正常运转，还缺不了水、电、气等的保障。这就是，云。
5云服务
如果说5G是智能经济引擎，那么云计算就是智能经济起飞的跑道。所以，5G+AI+云，三者缺一不可。
云计算，通俗来讲就是将计算、存储、传输等资源服务化，变得像水和电一样按需使用、按量付费，存在用量的峰谷转换，某些时段用量特别大，而另一些时段用量很小，所以削峰填谷十分重要，这要求云计算平台必须具备高度的“弹性”。
例如，“双十一”当天对阿里云的弹性计算能力是巨大的考验，这一天的计算需求会是平常的几百倍甚至上千倍。
华为云起步较晚，主要原因在于云计算业务会跟华为最主要的客户——电信运营商——产生冲突，很容易抢了运营商的生意，得罪这个最大的客户。之前华为对云计算业务一直遮遮掩掩，直到2017年才痛下决心，大刀阔斧地挺进云服务市场。
不同于阿里巴巴和腾讯，华为的云业务是自身技术演进的必由之路，而非业务本身诉求。阿里和腾讯的云业务首先服务于自身业务延伸，顺便对外赋能，所以这些互联网公司更擅长于从软件层面入手，强调用户体验。华为云的主要出发点是对5G和AI技术应用的回应，没有云，很难承载华为的人工智能战略。
自然，初衷不同，则手法有异。华为云的优势在于精湛的软硬件技术和广阔的海外市场。
技术方面
华为已经基于鲲鹏芯片做出了性能超强的泰山服务器，且拥有算力最强的昇腾系列芯片，以及面向边缘计算的物联网芯片巴龙系列。
软件方面
华为的ManageOne云管理平台可以实现“多云管理”，做到敏捷运营、精简运维。
数据库方面
华为推出的GaussDB是全球首款AI原生云数据库，可以将数据容量提升10 倍，故障恢复速度提升30倍。
华为不但自己搞定了计算、存储和数据库，还拥有自己的服务器、交换机、网关、路由器和防火墙，这为华为整体优化云计算体验奠定了坚实的基础。
6云端操作
既然华为做的是全栈智能，就缺不了将计算资源灵活调度并推送给用户的操作系统，之前华为已经有了端侧的“鸿蒙操作系统”（Harmony OS），如今又推出了云端操作系统“瑶光”（Alkaid）。
作为适应于5G和人工智能的云操作系统，必须满足一系列要求：一是计算资源的就近调用；二是计算系统的超级稳定；三是计算资源的灵活调度。
瑶光是一款“AI原生”的云操作系统。
- 第一，可以整合全球百万级主机计算资源，进行就近调度，在降低网络时延的同时大幅度节约了用户的带宽成本，服务部署效率提升10倍，实际网络时延达到5毫秒，使自动驾驶场景的落地应用成为可能；
- 第二，瑶光侧重向边和端赋能，让云和边协同起来对终端设备进行智能调度，实现毫秒级调度与决策、微秒级I/O处理能力；
- 第三，瑶光自带资源协同算法A-DNN，能够依靠计算集群的强大算力，把复杂的资源调度模型在短时间内计算出来，优化了用户的云上体验。
当然，近水楼台先得月，瑶光的背后是华为自研的服务器芯片昇腾和鲲鹏系列，可以对算力进行不同颗粒度的灵活封装，在应对多样化业务方面优势明显。
此外，华为的全栈智能能力再一次彰显威力，从芯片到服务器再到操作系统全都自主可控，这让瑶光具备了超强的安全可信度。
云上有瑶光，云下是鸿蒙。华为在操作系统上可谓用心良苦，而操作系统其实比芯片的突破更难，不是难在技术实现上，而是难在应用生态的构建上。不管是鸿蒙，还是瑶光，生态伙伴都是最大的障碍。
所幸经过这么多年的发展，华为不但学会了与猛兽同行，也懂得了如何与蚂蚁相处。
即便那些天天喊着“All in AI”或者“AI in all”口号的科技公司，真要盘点起自己的人工智能武器库，也是亮点寥寥，充其量算是有个小碉堡、几挺机关枪而已。然而，华为似乎为整个智能大海准备了一艘航空母舰。
深海物种华为
在基础要件准备齐全的情况下，华为并没有放弃对具体业务场景的进化，各种令人激动的信息频频出现。华为的产品似乎层出不穷，给我们带来了眼花缭乱的“深海物种”。
这说明，华为在人工智能领域找到了属于自己的进化逻辑，可以称之为一横一竖的“T形前进”。
一横是指广谱应用，一竖是指技术纵深，合起来就是技术上打到底，业务上拓到边。
正是因为在技术上足够纵深，才能在业务上足够广谱。
这种纵横捭阖的战略进化，让华为未来的智能战略具备了相当高的生态自由度，整个生态的弹性伸缩空间非常大。
表面看来，是一如既往地研发投入和技术创新，才让华为拥有了如今的地位。但实质上，技术突进只是华为精神的一个体现场景而已。进入华为内部，你会深深地被一种“华为感”包围，你很难描述，但却能真切体会。
作为华为公司的高级顾问，我举几个亲身体验的例子。
01有次在华为的杭州研究所讲课，没在指定吸烟点吸烟，不到一分钟就有保安过来，很亲切地为我指引吸烟点的位置。让你不觉尴尬但又非常不好意思，此后立改。
02在华为食堂吃饭，偌大的餐厅井井有条，按照不同的颜色划分为不同的“餐线”，感觉秩序井然又很高效。从“餐线”这个叫法中，你能想到的还有很多。
03去过很多次华为大学讲课，一个细节是，每次去洗手间，洗手台都干干净净，一滴水都没有，但从来没见过保洁员。
04午餐前拍合影，午餐后回到教室，每个人桌上整整齐齐摆好了合影相册，中间只有一个小时时间，全班客户惊呆。
华为给我的感觉是成熟稳重但又创意十足，秩序井然却能精彩纷呈。这些感觉在华为的产品上全都可以验证，这是一家企业内部文化向外部产品赋能的结果。
当然，华为并非没有问题，甚至很多问题还很严重，但这不妨碍华为是一家真正伟大的公司。基于此，即便华为当前面临着最恶劣的外部压力，但只要守护好赖以成长的精神，就没有什么可以担心的。
图片来源：华为官网
华为的创始人和灵魂人物任正非，出生于1944年，在其43岁的时候创办了华为公司。历经33年的发展，现在的华为已经成了世界ICT产业的巨头，业务遍布全球，管理十分高效，技术相当领先。
很少有一家公司，能够引起美国这样的超级大国如此关注，不顾颜面地对华为进行全面围堵。
在我看来，华为公司是改革开放40年我国企业进行市场经济实践的一个缩影，既是华为人集体努力的结果，也是中国经济之舟汇入全球化浪潮之后必然会激起的一朵浪花。
这也说明，全球化竞争已经挺进深海区域，企业的生存环境越来越趋向于黑暗、高压、低温和高盐，这对企业的生存能力提出了非常高的要求，甚至需要随时做好应对极限生存挑战的准备。
从这个角度来讲，华为公司本身不重要，重要的是华为发展壮大的背后所折射出的一个中国商业文明新时代，一个能够孵化出深海物种的新环境。
若以过去西方国家倡导的标准来看，华为公司绝非现代跨国公司的范本。这家公司的部门划分和战略思考所使用的术语更像是一支战斗部队，而不是典型的经济组织。
此外，华为在治理结构上也没有采用西方推崇的机制，而是一种让外人很难理解的全员持股制度，并且任正非明确表示不欢迎外部资本介入。这种治理结构让华为不必为资本市场左右，这跟西方企业的主流看法很不一样。
华为略显神秘的管理和治理，叠加上无往不利的业务发展，以及锐意进取的技术创新，让国外竞争对手很难招架。这种感觉不仅仅体现在华为公司身上，恐怕整个世界看待中国近40年的发展，都会有同样的感觉。
“旧世界”的人一开始看不起，看得起的时候又看不懂，看得懂的时候却追不上了。
无论华为在数字技术上的深潜结局为何，这家公司的昨天、今天和明天，都昭示着华人世界的一种全新的商业文明已经蔚然成风。这种商业文明吸收了西方市场经济的精髓，但更重要的是，融汇了中华文化的博大精深，是一种新的商业观。
未来，在中国的大地上，将会出现越来越多的“任正非”，当然，也会诞生更多的“华为”。他们不但具备快速的陆地奔跑能力，还将在技术创新上不断深潜，把层出不穷的深海物种带到市场，引领中国乃至全世界的数字商业继续蝶变！
本文 摘自《蝶变：数字商业进化之道》一书，作者杨学成系北京邮电大学经济管理学院教授。
