一年一度的华为全联接大会开始了,这个大会不仅仅因为华为两个字备受全球瞩目,更是因为其逐步成为了一场科技盛宴。华为全联接大会2018(HUAWEI CONNECT)以“+智能 见未来”为主题。
在2018年10月10日华为全联接大会2018(HUAWEI CONNECT)首日上,华为副董事长,轮值董事长徐直军在此次大会上,开场详细讲述了人工智能发展战略。从回顾人工智能发展60年的坎坷到AI时代的的今天,人工智能已经成为一种新的通用目的技术。
就在大家还沉浸在徐直军提出的10个人工智能的重要改变方向:模型训练、算力、AI部署、算法、AI自动化、面向实际应用、模型更新、多技术协同、平台支持、人才获得的时候。
徐直军宣布发布全栈全场景人工智能解决方案。
全栈全场景人工智能解决方案包括纵轴全栈包括包含四个部分:AI IP和芯片、芯片使能、框架以及应用使能四个部分。以及全场景包括:消费终端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、边缘计算 (Edge Computing)、IoT行业终端 (Industrial IoT Device) 这5大类场景。
全栈全场景AI解决方案是华为曾经发布了面向政府、企业的华为云EI,以及面向智能终端的HiAI这两套解决方案的整合。
在宣布全栈全场景AI解决方案的同时,徐直军话锋一转 “之前外界都在传说华为在做芯片,今天我要告诉大家,这是事实!”华为正式发布两颗云数据中心AI芯片:单芯片计算密度最大的昇腾910和极致高效计算低功耗的AI SoC昇腾310。
这款属于Max系列的昇腾910,单芯片计算密度最大”,采用7nm工艺制程,最大功耗为350W。
相比高端的云数据中心AI芯片昇腾910,边缘系列的昇腾310将在边缘计算发挥更大的作用。
好文章,需要你的鼓励
TPU与GPU之间的竞争正在重塑AI硬件市场格局。GPU基于并行处理,能处理多样化任务,而TPU专门针对张量矩阵运算进行优化。谷歌TPU采用类似RISC的设计理念,通过限制功能来提升特定运算效率。随着Meta计划在2027年采购数十亿美元的TPU芯片,Anthropic宣布使用百万TPU训练Claude模型,TPU生态系统正在获得发展动力,对英伟达的GPU霸主地位构成挑战。
Meta与华盛顿大学联合研究团队开发出无需人类标注的AI评判官自我训练框架。该方法通过生成合成对比数据、自我判断筛选和反复学习,使110亿参数的AI评判官在多项视觉语言任务中超越GPT-4o等大型模型,成本仅为传统方法的1%,为AI自主学习和评估开辟新路径。
本文提出2026年AI发展十大预测,包括AI估值修正、投资泡沫持续、AGI不仅依赖大语言模型、AI代理将加剧工作替代等。作者强调社会接受度对技术发展的重要性,认为成功企业将重构运营模式以AI为核心,同时指出政府仍将重视STEM教育而忽视社会科学的价值。
华中科技大学团队开发出4DLangVGGT技术,首次实现AI系统对4D动态场景的语言理解。该技术突破传统方法需要逐场景训练的限制,能跨场景通用部署。系统结合几何感知和语义理解,不仅能识别物体还能描述其时间变化过程。实验显示在多项指标上超越现有方法1-2%,为机器人、AR/VR、智能监控等领域提供重要技术支撑。