華為近年來最大的動作將在10月份揭曉。
媒體獲悉，外媒The Information經常曝光的華為秘密行動“達芬奇計劃（也叫D計劃）”，將在10月10日的華為全連接（HC）大會上揭開最終答案，其中包括兩項重要的發布：
●推出類似TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle的深度學習開源框架，并推出跨終端、私有云、公有云等平臺的AI算法模型一整套部署方案。
如果這次華為全連接大會上的動作一一實現，VPS，那將是華為近年來在AI上的最大動作，也是華為繼從面向運營商到面向移動互聯轉型后的一次最大轉型，意義重大。
今年7月，The Information首先曝光了華為的“達芬奇計劃（D計劃）”，這項計劃的內容包括為數據中心開發新的華為AI芯片，能夠支持云中的語音和圖像識別等應用，這被認為是華為涉足競爭激烈的人工智能市場的第一關。
知情人士向透露，華為已經生產出了新AI芯片的商業樣品，這款芯片有望發揮與英偉達芯片類似的作用。
盡管這款AI芯片還要等到10月份的華為全連接大會上正式亮相，但過去幾個月，華為高管一直在向微軟推薦。與其他云服務提供商一樣，微軟也在使用英偉達的芯片開發人工智能，比如Cortana和Bing中的語音和面部識別功能。
據一位知情人士透露，有專門的華為工程師正在研發芯片上運行的軟件，以達到微軟的標準。工程師們還在新的華為芯片上運行微軟的算法，如Bing搜索引擎的語音識別軟件，以進行測試。
如果能得到微軟的支持，這將是華為擁抱AI并領先其他科技巨頭的重要一步。
The Information稱，執行領導“達芬奇計劃”的是華為副董事長徐直軍，華為旗下IC設計公司海思董事長。同時，在華為總部的月度會議上，也有一大幫負責研發的高管們通常會討論他們與AI相關的具體工作，并報告各自的進展情況。
徐直軍
在兩年前，華為高管之一郭平表示，公司每年至少拿出10億美元的研發預算，用于與數據中心相關的投入。
華為將推深度學習開源框架，打通跨平臺開發體系
只有芯片提供底層算力還不夠，重要的是開發。
目前絕大部分開發者都要經歷云端訓練、終端部署的過程，這個過程中普遍會遇到一個問題：云服務平臺不賣終端芯片，賣終端芯片的平臺不提供云計算服務。
因此，這種割裂的環節讓開發者浪費了大量的時間和精力以及財力在訓練和部署之間。
目前，服務器租用 免備案服務器，已經有些廠商看到這種問題，谷歌云在今年7月推出推出用于邊緣計算的Edge TPU，作為Cloud TPU的補充，用戶可以在云上構建和訓練ML模型，然后通過Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge設備上運行這些模型，這在某種程度上降低了開發者的成本。
Edge TPUEdge TPU
如果能出現一套框架，讓手機、公有云、私有云、邊緣計算等不同平臺的AI應用應用一次調校就能部署，將會比Edge TPU更有效率。
華為走了大膽的一步。
盡管有TensorFlow、Caffe以及百度的PaddlePaddle在前，并且TensorFlow大有一家獨大的勢頭，但是華為打造一整套軟硬件統一框架，從底層算法到應用，從訓練到部署，從云端到終端完全打通，大有一統江湖的野心。
華為有這個實力嗎？
8月底，華為云推出了一款GPU共享型高性能AI容器，容器是業界主流AI計算框架（如Tensorflow、Caffe）的核心引擎，華為云AI容器支持Tensorflow、Caffe等主流深度學習框架，并在華為云EI的深度學習、推理平臺、人臉/圖像/文字識別等多個服務得到廣泛應用與驗證。
華為云AI容器華為云AI容器
華為云還面向企業用戶打造了智能邊緣平臺，以“云+邊+端+聯接”的優勢打造全棧智能架構。
在移動終端上，華為HiAI移動計算平臺已經開放三層能力：云端能力、側端應用能力和側端芯片能力，隨著上月底麒麟980芯片發布，以NPU為核心，升級版的HiAI計算平臺將被整合到華為的一整套開發框架中，構建更強大的移動AI生態。
轉型AI，+智能，華為的又一次重大轉型
在押寶移動互聯網之前，華為是一家面向運營商的B端企業，隨著消費者BG的設立，華為從To B的基因中浴火重生，把手機業務做到了出貨量全球第二。
