華為智能計算：以Atlas之箭助企業(yè)沖破被封印的AI之門

我經(jīng)歷過很多對AI企業(yè)的采訪。但往往給我留下深刻印象的，卻是那些“想用AI卻沒有成功”的企業(yè)。比如去年，我采訪過湖南一家物流公司。他們希望給自己的倉儲園區(qū)安裝智能攝像頭系統(tǒng)，用AI來幫助監(jiān)測煙頭、煙霧等意外情況，以及進行區(qū)域人臉識別來助力安防。

而我們了解到，這個設計的初衷雖然很好，但是在實際應用時卻出現(xiàn)了狀況用普通的攝像頭，跑AI算法效率太差；而市面上的智能攝像頭又無法滿足企業(yè)預期；研發(fā)人員想買AI加速卡來幫助攝像頭體系部署算法，卻發(fā)現(xiàn)主流的加速卡不僅價格非常昂貴，還往往沒有現(xiàn)貨，要等相當長的時間。

由此可見，雖然AI的第三次熱潮正極大地刺激著企業(yè)的神經(jīng)，但對于廣大企業(yè)來說AI之門仍被“封印”。問題出在哪呢？

冷靜地想一下，AI走進千行萬業(yè)，需要的不僅是云計算與大數(shù)據(jù)服務，而是要在邊緣場景、端側(cè)場景部署大規(guī)模算力，需要應對企業(yè)具體生產(chǎn)場景對AI算力的定制化需求，以及企業(yè)的成本負荷能力。比如這家物流公司，他們必須要在攝像頭和園區(qū)邊緣計算場景中獲得充沛算力，并且成本不能過分高昂，才有可能真正打造一個心目中的智能園區(qū)。

然而理想總是撞上骨感的現(xiàn)實。AI產(chǎn)業(yè)迅猛爆發(fā)導致的邊端側(cè)算力需求猛增，實際遇到的卻是行業(yè)內(nèi)只有極少供應商能夠提供相關(guān)產(chǎn)品。對于渴望智能化轉(zhuǎn)型的初創(chuàng)企業(yè)和中小企業(yè)、實體經(jīng)濟企業(yè)來說，邊端側(cè)算力饑渴正成為切膚之痛。

而這種普遍存在的焦慮，今天也在成為智能計算市場發(fā)生變革的驅(qū)動因素。

焦旱：“智能+”前夜的算力困境

從本質(zhì)上講，AI算力問題不是單一的技術(shù)或者成本、性能矛盾，而是一個復雜的綜合問題集合。這樣錯綜糾結(jié)的困境，對于在渴望AI的企業(yè)來說，就像上古傳說中天有十日，十個太陽從不同的角度烘烤著剛剛進入AI行業(yè)的企業(yè)和開發(fā)者，經(jīng)常讓他們手足無措。

我們所采訪的那家企業(yè)園區(qū)的困境，非常有代表性：想到了要購買端側(cè)AI加速產(chǎn)品，卻驚訝地發(fā)現(xiàn)成本hold不住，甚至干脆買不到，正是今天大量中小企業(yè)的集體痛點。

這是由市場供需而決定的。在端邊側(cè)AI算力加速這個十分重要的領(lǐng)域，目前市面上提供的產(chǎn)品選擇，確實非常稀少。

目前主要的供應商，基本上是英偉達一家獨大。作為近幾年英偉達AI戰(zhàn)略的重要部分，to B的嵌入式智能產(chǎn)品成為了其戰(zhàn)略核心組成部分，TX2嵌入式模塊、 P4加速卡等產(chǎn)品占據(jù)了主流，而3月GTC大會剛剛發(fā)布的Jetson Nano新產(chǎn)品也廣受關(guān)注。

近兩年，英特爾也開始進入這個領(lǐng)域，在2016年底收購了Movidius之后，逐漸推出了面向AI和機器視覺場景的Movidius系列產(chǎn)品，但其在市場中聲量較校寒武紀和比特大陸等AI創(chuàng)業(yè)公司也推出了相關(guān)產(chǎn)品，但目前還都不成熟。

一家獨大和產(chǎn)品選擇稀少，讓這個市場的供需關(guān)系長期失衡，束縛了企業(yè)用戶和開發(fā)者的手腳。

出于對算力掌控的考慮，近年來Amazon、Google、Facebook等國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括BAT等國內(nèi)巨頭，都紛紛開始布局人工智能基礎設施建設，比如AI芯片。然而“財大氣粗”的互聯(lián)網(wǎng)大佬或許可以實現(xiàn)自我救贖，那么更需要借助AI完成產(chǎn)業(yè)升級和智能化轉(zhuǎn)型的中小企業(yè)，到底要如何解決算力困境呢？

正如之前分析的，中小企業(yè)今天想要用到邊端側(cè)的AI算力，有幾個坎必須要過：算力產(chǎn)品太貴，難以支撐企業(yè)大規(guī)模部署；購買流程太長，官網(wǎng)經(jīng)常要長時間排隊，導致有些企業(yè)只能選擇消費級產(chǎn)品頂上；兼容性差，云邊端無法協(xié)同，導致部署和開發(fā)存在種種困難繼而這些困難還引申出解決困難需要大牛幫忙，又導致了需要的技術(shù)人才門檻太高，造成開發(fā)困境有點像是惡性循環(huán)。

在這樣的情況下，如果始終缺乏新的“突圍者”，就會導致算力困境長期存在。企業(yè)需要的不僅是烈日灼燒下的稀有 “井水”或者短暫 “蔭涼”，更是在呼喚能夠“從根源破解熾日之局”的后羿：從AI基礎設施層面突圍、用性價比和產(chǎn)品優(yōu)勢去打破這些規(guī)則。

鑄箭：“反常識”的Atlas

邊端側(cè)AI算力產(chǎn)品的供給不足與剛性需求，讓這一市場的突圍者在今天看來彌足珍貴。好在企業(yè)用戶和開發(fā)者并不需要等待太久。

在4月10日的華為智能計算大會深圳站，華為正式推出了Atlas人工智能計算平臺，這一系列也是華為智能計算家族的重要產(chǎn)品。會上發(fā)布了基于騰310芯片的Atlas 200 AI加速模塊、Atlas 300 AI加速卡、Atlas 200 DK AI開發(fā)者套件、Atlas 500智能小站四款產(chǎn)品。這四款產(chǎn)品的共同特性是：作用于急需算力產(chǎn)品解決方案的邊端側(cè)場景，并且以主流的性能搭配“頗有殺傷力”的性價比。

先來重溫一下這四款產(chǎn)品：

Atlas 200，是用于攝像機、無人機、機器人等硬件的端側(cè)AI加速模塊，可以處理16路高清視頻的實時分析。

同時，為了幫助開發(fā)者在Atlas 200環(huán)境中進行開發(fā)，華為還推出了配套Atlas 200 DK AI開發(fā)者套件。

而Atlas 300 AI加速卡，則可以在視頻分析、OCR、語音識別、精準營銷和醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域提供AI加速能力，能夠幫助開發(fā)者提升視頻分析和高密推理場景的算力性能。

最后的Atlas 500 智能小站，是獨創(chuàng)性很強的邊緣智能小站產(chǎn)品，可以在低功耗前提下部署龐大的AI算力，填補了邊緣側(cè)AI加速這個相對來說的行業(yè)空白。

可以看出的是，這四款AI算力產(chǎn)品，與企業(yè)在實際場景中部署AI遇到的機器視覺和運算推理等能力息息相關(guān)，也是今天大量開發(fā)者實際需要的主流產(chǎn)品。

而在當天發(fā)布會上，最引人注目的一點在于，發(fā)布這四款產(chǎn)品后，華為在現(xiàn)場就披露了4款產(chǎn)品的價格。對to B業(yè)務有了解的朋友，應該都知道這個領(lǐng)域的發(fā)布會一般是不說價格的。而Atlas發(fā)布會現(xiàn)場這個行為確實有點“反常識”的意味。一方面與大家印象中華為低調(diào)的風格不符，同時也與to B產(chǎn)業(yè)的行業(yè)規(guī)律不符。

為什么華為愿意在現(xiàn)場一反常態(tài)地“曬價格”？透視其背后的邏輯，可以猜測為兩個原因：其一在于華為確實有底氣，對產(chǎn)品性能和性價比有絕對的信心；二是華為看到了算力的價格透明化，在現(xiàn)階段的AI算力產(chǎn)業(yè)中具有深遠的意義如果有其合理性，那么華為愿意擔當顛覆者。

先看華為的“底氣”，我們可以通過官方提供的核心參數(shù)與價格，直觀地做出華為的Atlas與目前流行的英偉達主流產(chǎn)品之間的對比。不難看出，華為Atlas確實將邊端AI算力產(chǎn)品，在主流性能、算力更強的基礎上，對開發(fā)者和中小企業(yè)拋出了具有誘惑力的價格相似價格的產(chǎn)品中，Atlas提供了數(shù)倍于主流產(chǎn)品的算力。

（英偉達產(chǎn)品視代理商不同，存在價格差異。數(shù)據(jù)對比基于官方資料，實際應用效果需視業(yè)務與場景環(huán)境具體判斷）

同時值得注意的是，華為向來以工程能力強勁、服務優(yōu)質(zhì)和供貨充沛著稱。所以華為Atlas無形中的競爭力，在于降低了開發(fā)者的時間成本與意外成本。這也折射出華為構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界的戰(zhàn)略意圖：要讓各行業(yè)真正進入普惠AI模式，讓他們用得好、用得起、用得放心，在“鑄箭”之時就已經(jīng)想到要把成本降下來。

Atlas產(chǎn)品系列，本質(zhì)上是在主流AI應用場景中達成了三個成本的下降：

直接算力成本：與英偉達的主流產(chǎn)品相比，極大幅度降低了單位算力價格，解決了應用者最關(guān)心的痛點。

未來產(chǎn)業(yè)周期成本：Atlas的產(chǎn)品設計思路，是將大算力集成在單一部件中。這符合AI算法正在日益復雜，大規(guī)模并行部署和云端無縫計算，將在未來不斷加大對單加速模塊算力的考驗，也從側(cè)面降低了未來算力需求上去之后的更換成本。

開發(fā)成本：由于Atlas產(chǎn)品是基于騰 310 芯片的產(chǎn)品化，具備全棧開發(fā)優(yōu)勢，一個架構(gòu)可以讓云邊端全場景部署AI，降低了兼容成本。這其實是今天AI開發(fā)者最關(guān)注的領(lǐng)域。

一次“反常識”的產(chǎn)品發(fā)布，讓Atlas一進入市場就以高姿態(tài)搭配高競爭力引發(fā)關(guān)注。這背后的邏輯在于，在AI算力干渴已經(jīng)成為一種常態(tài)的時候，那么Atlas必須做的就是穿透規(guī)矩，成為“常態(tài)”的顛覆者。

或許可以這么理解，每一款Atlas產(chǎn)品，都是華為為了射穿“算力烈陽”，鑄造的一只利箭。

射日：從產(chǎn)品到生態(tài)釋放原力

在嵌入式AI和邊緣智能層面，長期以來的現(xiàn)狀都是：開發(fā)者要將就，企業(yè)用戶很迷茫。在大家以為這將是長期現(xiàn)實的時候，Atlas就像石子落入湖水中，把沉悶的產(chǎn)業(yè)形態(tài)激起了漣漪，帶動了兩個方向上的改變。

第一個層面，Atlas產(chǎn)品的落地加速全棧全場景的產(chǎn)業(yè)變革。

首先Atlas作為實力產(chǎn)品，豐富了華為的智能計算序列，為大量AI業(yè)務落地和AI生態(tài)生成夯實了基矗同時基于騰310芯片的產(chǎn)品直接落地，也順勢引發(fā)大環(huán)境對騰910產(chǎn)品的期待，以及更多騰系列芯片的期許。從這一點上看，Atlas產(chǎn)品是極具延展性的平臺化產(chǎn)品。在邊端側(cè)AI加速產(chǎn)品這個相對的市場空白領(lǐng)域，為華為展開了一條新的賽道。

另一方面，Atlas對于AI行業(yè)生態(tài)的影響則更加深遠。

在沖擊產(chǎn)業(yè)痛點的同時，其“明碼實價”的玩法，很可能倒逼行業(yè)進入成本下降的普惠周期，進而促使行業(yè)打破潛在的壟斷趨勢，重新讓賽道統(tǒng)一，催化新的算力成本標準出爐，繼而可能連鎖引發(fā)AI基礎設施的重構(gòu)，與開發(fā)想象力的極大提升。

無論是華為內(nèi)部的產(chǎn)品意義到戰(zhàn)略價值，還是對整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)的影響，Atlas正以技術(shù)價值和產(chǎn)品邏輯，影響著AI產(chǎn)業(yè)的未來軌跡。而兩條線索最終匯合成一句話：AI可以通過基礎設施層面的創(chuàng)新，達成真正的普惠。

普惠AI的起點是算力成本的下降，那么下一步呢？從邏輯上來講，接下來Atlas需要承擔的責任是進一步賦能開發(fā)者，打開AI開發(fā)生態(tài)局面，進而為廣大中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)找到進入“智能+”世界的道路。

這一步確實已經(jīng)邁出，Atlas產(chǎn)品發(fā)布一個月后，華為將于5月10日在蘇州舉辦的“華為智能計算大會”上，正式啟動“華為Atlas人工智能開發(fā)者大賽”，會議詳情可關(guān)注“華為智能計算”微信小程序。

值得注意的是，大賽除了提供已發(fā)布的Atlas四款產(chǎn)品，還將Atlas 800深度學習系統(tǒng)納入?yún)①惍a(chǎn)品，這應該就是支持AI云端訓練的異構(gòu)服務器。有了這款利器的加入，華為實際上已經(jīng)完成了可以在云邊端部署的AI訓練和推理產(chǎn)品的布局。

賽事規(guī)定，參賽者可以依托Atlas人工智能計算平臺打造不同場景的軟硬件解決方案。比如基于Atlas 200 AI加速模塊的智能攝像頭、無人機、機器人、智能硬件、邊緣AI硬件；或者基于Atlas 300加速卡的人臉識別、車輛識別、圖像識別等解決方案。有興趣的開發(fā)者朋友不妨登陸“華為云”官網(wǎng)，搜索“華為云大賽”，選擇“Atlas賽道”，看看是否有自己大展身手的機會。

回顧一下全文的邏輯，有幾個關(guān)鍵節(jié)點，或許是值得廣大企業(yè)用戶和AI開發(fā)者注意的：

1、邊端側(cè)的AI算力產(chǎn)品十分重要，但市場矛盾相當突出。

2、華為Atlas系列產(chǎn)品的進場，意味著這一市場的默認局面已經(jīng)出現(xiàn)了改變。高性價比和易用性，很可能成為未來這一市場的主要爭奪點。

3、普惠AI，必然從算力普惠開始，面向AI生態(tài)做出更多貢獻。AI基礎設施的建設，還有漫漫長路。

好消息是，即使企業(yè)AI封印之痛真如熾日當空，Atlas與無數(shù)AI開發(fā)者的“射日之箭”，也已經(jīng)離開了弓弦。