昨日，华为内部“达芬奇计划”首次曝光，该计划旨在将AI带入华为所有的产品和服务中。而最首要的一步，就是开发用于数据中心的AI芯片，挑战英伟达！
这是华为最新的秘密“作战”方案，也即将是影响最广泛的战略目标。
什么是“达芬奇计划”？涉足AI第一关
据The Information爆料，华为内部已制定了代号“达芬奇”（Project Da Vinci）的项目，也被一些华为高管称为“D计划”，其内容包括为数据中心开发新的华为AI芯片，支持云中的语音和图像识别等应用。这被看作是华为涉足竞争激烈的人工智能市场的第一关。
知情人士表示，华为执行领导“达芬奇计划”的是华为副董事长、海思董事长徐直军，他同时也负责华为的业务战略和研发。据了解，华为高管们在深圳的月度会议上，经常会讨论AI相关的具体工作，这显示了华为高层对人工智能的强烈兴趣。而“达芬奇计划”或许就是一系列发力AI想法的集合。
而对于“达芬奇”这一“神秘”计划，笔者试图在网上找到相关的蛛丝马迹。笔者发现2016年华为发布的一款nova手机中，其采用的图像后处理引擎软件算法，就曾被命名为“达芬奇算法”。虽然当时，华为并没有提及AI。
同时，“达芬奇”也是一个技术名词，作为一种数字图像、视频、语音、音频信号处理的平台，“达芬奇技术”可利用数字信号处理与集成电路技术提供SoC，集成DSP内核、ARM处理器及视频加速协处理器，以较低的成本为视频应用提供动力。
此次“达芬奇计划”提出为数据中心开发新的华为AI芯片，支持云中的语音和图像识别等应用，此“达芬奇”或许与彼“达芬奇”不无相关。
“达芬奇计划”做了什么？将AI添加到一切产品和服务中
据The Information报道，华为目前致力于将AI引入公司一切产品和服务中，包括电信基站和云数据中心、智能手机和监控摄像头等设备。而“达芬奇计划”就是这一系列想法的尝试。
通过“达芬奇计划”得到改造的业务之一是华为的“安全城市”业务。华为目前可通过AI驱动的监控摄像机，捕获图像并发送到远程数据中心，实现地方政府监控数据的收集和分析，并向警方发出警报，如自动识别交通事故、盗窃事件和街头斗殴等。
据一名在“平安城市”业务部门工作的员工爆料，除了提供设备和云计算平台外，华为还尝试为摄像机开发自己的计算机视觉算法。未来，这些数据中心的服务器将由华为的AI芯片驱动，其可分析大量信息，并做出智能决策。
另一方面，华为正计划将更多的AI能力引入全球电信网络。为保证其运营商客户的基础设施升级、迎接5G网络，华为正开发新的设备和软件，利用电信基站创建更智能、支持AI的网络。据了解，这些基站可以自行检测和修复问题，同时通过预测无线数据流量波动，自动调整其运营。
此外，华为的云计算业务也在迅速发展，华为云业务正为企业客户提供服务器和其他数据中心设备（包括芯片）。而芯片方面的研发，则意味着将给英伟达带来挑战。就在两年前，华为高管之一郭平表示，公司每年至少拿出10亿美元的研发预算，用于与数据中心相关的投入。
除单纯造芯之外，华为还意欲构建更庞大的软硬件和开发者生态系统。2017年9月，华为消费者业务CEO余承东宣布推出全球第一款手机端AI芯片麒麟970，同时推出Hi AI移动计算平台，以芯、端、云协同发展战略部署移动端AI生态。这是华为以NPU为基础，在移动端构建生态圈的一次尝试，目前生态圈上已经聚集了45万开发者，可以看做是微型的“达芬奇计划”。
对标高通后，“达芬奇计划”还要打败英伟达？
从华为的“达芬奇计划”来看，最核心的一点还是发展“AI芯片”，并为企业客户提供服务器和其他数据中心设备，但这一业务很可能会给英伟达带来一定挑战。
华为一位经理表示，虽然华为目前使用英伟达的芯片来为其服务器增加AI功能，但华为希望逐步减少对英伟达的依赖。并且，华为希望能为客户建立网络和数据中心，提高华为在AI方面差异化竞争的能力。而这种竞争力一旦成熟，可能首先刺激的就是英伟达。
而反观华为在世界范围内的发展，并不是没有此类案例。在移动芯片领域，抗衡高通，就是一个典型。
2004年，华为在深圳注册了海思半导体有限公司，开始芯片自研之路；2012年海思推出K3V2处理器，第一次将芯片应用于自家手机；同年，手机处理器开启多核进程，华为抢在德州仪器和高通之前推出K3V2，完成了世界上第二颗四核处理器；2014年，海思推出第一款SoC麒麟910，继高通后成功突破基带技术，集成自研的Balong710基带，完成了英伟达、英特尔在移动处理器领域没有做到的事；两年后，海思又推出麒麟960，集成了整合CDMA的Balong 750基带，GPU性能大幅提升，这一芯片也奠定了华为在移动芯片市场的领先地位。
（海思官网给出的部分解决方案）
于是，十年研发之后，华为在国内高度依赖高通芯片的情况下，成为了唯一敢对高通说“不”的手机厂商。今年1月美国高通在北京举行技术合作峰会，国内厂商唯独华为没有参与。
可以说，正是华为在移动芯片领域，敢于对标高通，才一步步超越英伟达、英特尔等，成为能对抗巨人的巨人。
而对英伟达似乎也是如此。英伟达以图形处理器GPU闻名，2016年又第一个推出专为深度学习优化的Pascal GPU，2017年推出了性能更优的新GPU架构Volta以及神经网络推理加速器TensorRT 3。赶上了AI浪潮的英伟达，在加速深度学习算法芯片市场几乎占垄断地位。
而华为此次研究的用于数据中心的AI芯片，强调云中的语音和图像识别等应用能力，正好与英伟达的图形处理器GPU芯片相对。因而，短期来说，华为开始自强，会逐渐替代掉自用的英伟达芯片；长远来看，华为的芯片一旦成熟，很可能会在世界范围内与英伟达争夺市场。
实力虽在手，但华为只是“潜在”对手
不过，虽然华为在世界范围的技术实力不容质疑，研发投入上更是十分舍得花钱。但实力之余，还要更多考虑当下的市场状况。华为有实力，但就市场份额而言，华为对于高通和英伟达，目前只是“潜在”对手，还不到要正面竞争的时候。
拿移动芯片来说，华为的麒麟芯片目前仅限于自用，并没有计划把麒麟芯片对外进行销售。今年4月，海思董事长的徐直军，也是本次“达芬奇计划”的负责人表示，并没有将芯片定位为一块业务，华为做芯片，仅定位于承载自己的产品差异化及提升竞争力。
而这一策略的核心原因在于，在面对广大移动芯片市场的同时，同为智能手机生产商的华为与其他厂商也是竞争关系，海思芯片是当下华为相对于其他依赖进口芯片的国产品牌最核心的竞争力。并且，大规模投入市场，还需要考虑海思目前在性能上还不能“打赢”高通，以及海思芯片由台积电进行代工、自身的供应量也有限等问题。
（芯片产业链）
再回到华为研制AI芯片，可能对英特尔带来冲击这件事，其实也只是一种战略上的考量。
英特尔打下自己的芯片帝国，除了凭借通用的GPU单元，开发出专门的TensorRT加速器，还有强劲的矩阵运算性能及对其他算法的兼顾。几种能力综合起来，英特尔不仅可以用GPU满足AI构建的训练需求，还能用TeslaRT用来部署，实现AI的整体构建。而要与英特尔竞争，华为除了要打造足够强大的芯片，更需要建立一种配套的AI生态。因而，英特尔在加速深度学习算法芯片的市场上的垄断地位，并不是华为能轻易撼动的。
不过海思能在十年之内，在移动芯片领域超越英伟达和英特尔，直接对上通信芯片巨头高通，以华为任总“狼性”的风格来说，后来居上，未来能与英伟达一战，并不是一件非常难以想象的事。
目前，华为在芯片领域更多在“自强”，无论是对高通，还是英特尔，都还没有大规模切入市场，因而竞争并不是当下的事。但华为这样体量的巨头的一举一动，以及核心技术在手后，对市场的影响，始终都是可能改变生态的一个潜在威胁。
华为，这位世界级的通信巨头，已经开始发力AI芯片及AI生态了，不知其他巨头们又如何看待这个“潜在”的劲敌呢？
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