华为ascend910（华为ascend p6）

本篇文章给大家谈谈华为ascend910，以及华为ascend p6对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、华为云普惠AI：把人工智能变成“水电煤气”
• 2、想买华为手机，想问一下华为处理器麒麟980好还是麒麟810好？
• 3、华为不造汽车，但自动驾驶汽车人工智能芯片这片阵地必须拿下
• 4、华为升腾910是什么平台上用的芯片?
• 5、华为不造车，但华为的野心是想做5G时代的博世

华为云普惠AI：把人工智能变成“水电煤气”

我们对AI是如何认知的？是曾经被封神的Alpha Go？是幻想中的无人驾驶技术？还是一串串密密麻麻的代码？总之，AI曾经是遥不可及、高冷且昂贵的。不过，2018年5月华为云提出了这样一个畅想：让AI走下神坛，同时也勾勒出了一个叫做“普惠AI”的愿景。

让人工智能技术变成像水、电、煤气一样的存在，有没有可能？华为云给出的答案是肯定的。

华为公司预计，到2025年智能终端数将达到400亿，届时全球企业对AI的采用率将达到86%，企业数据利用率将剧增至80%左右。很快，一个AI会渗透进生活的方方面面和各行各业各个角落的现实即将达成。

当AI从实验室走到城市、走进企业、走到街头巷尾、走进每个人的家里，就需要它变得“高而不贵”。华为云认为，所谓“普惠AI”，最重要的就是让普通的行业从业人员也能利用AI人工智能技术，自助式把数字技术与本行业的流程结合起来，形成新的智能联接。而智能联接将驱动前所未有的大规模创新，基于智能联接的全新商业模式和应用将改变企业的运作模式以及产品和服务的消费模式，推动数字经济实现规模发展，最终走向智能经济。

2018年5月，在中国国际大数据产业博览会上华为云首次提出了“普惠AI”的概念。在华为云眼中，AI应该是一组技术集合，是一种新的通用技术，并不简单的是一个独立产品，更不是一个封闭的系统。AI同时也应该成为像电力、互联网一样的基本生产力，通过智能联接使得众多行业效率实现指数级提升，这既是华为云做“普惠AI”的出发点，也是未来AI应该有的模样。

随着华为云“普惠AI”概念的提出和实践，AI 技术已经开始向它应该有的模样慢慢靠近。

一个照进现实的例子，是华为云EI的展开。今年，华为云与北京市交管局合作，在海淀上地三街开展了利用AI技术实现信号配时优化试点应用。在部署了EI交通智能体解决方案之后，据第三方公司（北京世纪高通 科技 有限公司）评估报告显示，这条东西方向的京城最堵道路之一，如今平均延误下降了15.2%，平均车速提升了15%。或许每天往返于上地三街的白领们不懂AI究竟是什么，但他们对这条变得没那么拥堵的路产生了好奇。

同样，另一条没那么拥堵的路也落地深圳。深圳交警将华为云的EI智能体运用于城市交通管理中，在坂田9个路口采用人工智能技术，平均车速提升了17%，通勤时间节省了10分钟，一杯早茶的时间就这样，在不知不觉间被节省了出来。

2018年华为云的“普惠AI”，不仅照进了城市，也落地工业和医疗领域。在工业领域中，如北京三联虹普通过EI工业智能体进行生产数据的智能分析，成功释放了产线柔性化能力，从而让企业更好的应对下游的个性化需求，有效提升下游需求匹配率28.5%；在医疗领域，华为云EI与金域医学合作，在宫颈癌病理监测领域取得阶段性突破，敏感度（真阳性率）超过99%，特异度（真阴性率）超过80%。

过去一年中，华为云EI尝试超过200个项目，6-10月先后发布了交通、工业、城市三大EI智能体，这是“普惠AI”的方案之一。而这，也仅仅是“普惠AI”萌芽期的产物，2018年的它“才露尖尖角”而已。

华为云的“普惠AI”与业界其它厂商所不同的是，它弥补了在迈向智能经济的过程中，AI技术的发展与行业落地之间的巨大落差。如何让AI高而不贵、让各行各业“用得起，用得好、用得放心”，如何与各行业的各种场景相连接，让AI成为智能经济的底座？这就要求“普惠AI”不仅是软件的普惠，也必须是硬件的普惠，以及工程化的普惠。那么，在这一过程中，人才和技术这块基石必然是绕不开的。

2018年10月华为全联接大会上，华为发布“全栈全场景”AI解决方案，对外展示了华为云“普惠AI”的另一种落地方式，即AI开发成本和门槛的降低，这意味着行业的开发者和从业者们可以站在华为云的平台上，跨过曾经的高门槛与AI对视。从前我们仰望AI，未来AI可以俯拾皆是。

华为云的“全栈”是从技术功能角度，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈技术方案；所谓“全场景”则包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。其中，华为云全场景AI是软硬一体化方案，这也是华为云“普惠AI”的独特之处：包括基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片Ascend 910（华为升腾9100）和Ascend 310（华为升腾310）；芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN；支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore；以及提供全流程开发服务（ModelArts）,分层API和预集成方案的应用使能。

具体来说，比如华为自研的AI芯片Ascend系列基于统一的“达芬奇”架构，其好处是可以一次性开发算子、算力可扩展、一致的开发和调试体验、开发一次可跨各场景平滑迁移、超高带宽和极低时延以及可扩展的片上互联等。基于统一的达芬奇架构的Ascend系列芯片，可实现任何场景下，以最低成本获得最优性能。而在工程化方面，相对业界其它开发平台，ModelArts是更快的普惠AI开发平台，覆盖数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI开发全流程，为AI应用开发提供一站式服务。

依托华为30年的技术积累，在华为云看来，AI并不高。依托华为云的“全栈全场景”AI解决方案，华为云想让行业从业者也能拥有同样的平台、站在同样的高度，让AI在开发、应用、调试等场景下变得不再繁琐。截止2018年9月华为云已经提供了45种人工智能服务、涵盖142种功能，再加上AI开发平台ModelArts、AI应用开发平台HiLens、量子计算模拟器与编程框架HiQ，以及与线上体验一致的离线开发套件Atlas200等，形成了端到端工程化落地AI的普惠能力。

诚然，每一次工业革命都是技术转化为生产力的过程，也是先进技术不断扩展到普通人的过程，智能时代也不例外。随着AI的发展，所有的行业都将触及人工智能技术，华为云“普惠AI”的落地无疑将缩短这一进程。至少，2018年的华为云让我们看到，AI可以是街头巷尾的。（文/宁川）

想买华为手机，想问一下华为处理器麒麟980好还是麒麟810好？

8月26日，华为对标谷歌和英伟达的AI算力芯片，正式发布算力最强AI处理器Ascend 910(升腾910)，同时推出全场景AI计算框架MindSpore。升腾910的训练服务今年9月就能在中国上市，明年一季度在全球上市。这颗华为AI芯片升腾910是干什么的?华为升腾910与麒麟980哪个性能好?

升腾910AI芯片

升腾910AI芯片属于Ascend-max系列。实际测试结果表明，在算力方面，升腾910完全达到了设计规格，即：半精度(FP16)算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度(INT8)算力达到512 Tera-OPS;重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。

徐直军强调，华为是分层开放，升腾芯片是独立的，MindSpore也是独立的，但芯片层、框架层之间有协同。升腾芯片既支持MindSpore，也支持百度PaddlePaddle等其他框架。

麒麟810

麒麟810是一颗定位中端产品的CPU，直接竞争对手是高通的骁龙7xx系列。根据华为发布会介绍，麒麟810采用了和980一样的7nm工艺制程，内置八个核心，其中两个大核心采用了ARMA76架构，主频2.27GHz，而六个小核心采用了A55架构，主频1.88GHz，集成的GPU部分则为Mali-G52六核处理器。

尽管和麒麟980内置的双NPU不同，麒麟810只有一个NPU，但它使用了华为自研的「达芬奇」架构

华为麒麟810芯片整体性能，对比麒麟980会稍弱一档，毕竟麒麟810是定位中端的处理器，而麒麟980则是华为最高端的产品。但从跑分上看，华为麒麟810芯片相对于其他中端处理器，其优势还是非常大的。

华为还发布了全场景AI计算框架MindSpore。AI框架应该是开发态友好(例如显著减少训练时间和成本)和运行态高效(例如最少资源和最高能效比)，更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。

针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在保证用户隐私数据保护

华为不造汽车，但自动驾驶汽车人工智能芯片这片阵地必须拿下

[汽车之家 新鲜技术解读] 华为成立于1987年，是一家制造通讯设备起家的中国企业。经过30多年的积累，华为已经发展成为全球最大的5G设备供应商。随着人工智能芯片市场的快速增长，华为借助中科寒武纪的芯片IP，成功在2017年推出了全球首款搭载人工智能加速单元的手机处理器芯片——麒麟970。该芯片的成功让华为进一步坚信人工智能技术的发展潜力，加速了其自研人工智能处理器的步伐。而自动驾驶系统的域控制器正是人工智能芯片大派用场的地方。究竟华为的人工智能芯片性能有多强？它又是如何赋能自动驾驶汽车的呢？今天我们一起来看一看。

● 先聊聊大家熟悉的手机处理器NPU

华为的自研人工智能芯片最开始是应用在手机芯片上的，后来才被应用到服务器和汽车自动驾驶系统等领域。下面我们就先来聊聊大家熟悉的搭载人工智能加速单元的手机处理器。华为的人工智能加速单元称为“NPU”，英文全称为“Neural-network Processing Units”，翻译过来就是神经网络处理单元。该NPU在手机上能够对人脸识别、语音识别、图像识别等功能实现加速，从而为手机用户提供更优秀的使用体验。

在《和国外差距有多大？聊中国自动驾驶芯片》中我提到了，麒麟970处理器搭载的NPU实际上是来自于中科寒武纪的Cambricon-1A处理器IP，该芯片搭载在华为Mate 10手机之上。

华为随后发布的麒麟980（搭载在华为Mate 20手机上）处理器的NPU采用的是中科寒武纪Cambricon-1H处理器IP。

从目前网上公布的参数来看，麒麟810的NPU算力为0.83TFLOPS（注：1TFLOPS=每秒一万亿次的浮点运算），麒麟820的NPU算力为1.33TFLOPS。厂家并没有公布麒麟990和麒麟985的具体算力数值，但从苏黎世理工的AI Benchmark网站的数据来看，麒麟990的NPU算力在麒麟820之上，根据测试数据估计其算力在2TFLOPS以上。而麒麟985的NPU算力会稍高于麒麟820。

麒麟710A是2018年推出的麒麟710的车规级版本，该芯片有完全的自主知识产权并将由中芯国际代工，是一颗纯正的“中国芯”。华为麒麟710进入汽车圈并成功落地后将会和高通骁龙820A抢占市场份额。

随着这些搭载骁龙820A的新车陆续上市，它们带起了一波高科技座舱潮流。华为麒麟710A此时入市，正好是赶上了这波风潮，相信未来有不少中国品牌企业会考虑采用华为的这颗带有纯正中国血统的数字座舱芯片。

虽然说麒麟710A的性能和华为最新推出的麒麟芯片性能有一定的差距，而且没有集成NPU核心，但满足数字座舱多屏显示和交互的性能需求是完全没有问题的。华为通过数字座舱进入汽车领域只是试水，进一步布局自动驾驶汽车芯片领域才是关键。

● 华为自动驾驶网络架构

华为创始人兼总裁任正非在接受媒体采访时曾表示华为不会制造整车，但华为会造车联网模块、汽车中的电子部分，而且还可能做全世界最好的。既然如此，那华为定必会抢占车联网和自动驾驶这两个领域的主导权。

如果华为的ADN目标架构成为了行业标准，这将成为华为未来10年的一个极为重要的利润增长点。华为的目标是非常宏大的，那就是包揽高阶自动驾驶系统的各种通讯和计算设备，并提供完善的一站式解决方案。通俗来讲就是要达到“要买自动驾驶汽车的通讯和计算设备，找华为就对了”的效果。

本文虽然聚焦于芯片，但华为的强大不仅仅在于芯片，其在老本行网络通讯方面也同样出类拔萃。在聊芯片前，我想先举个车路协同的简单例子来说明这一点。

这个简单的例子能够很好地说明华为是如何通过网络和通讯技术来赋能自动驾驶的。可以说未来的自动驾驶汽车绝不是一个“孤岛”，而是一个与万物互联的移动工具。

● 华为自动驾驶“芯”实力和软实力

好了，简单聊了一下华为的网络架构在车路协同上的应用，下面我们来正式聊一下华为的自动驾驶平台和芯片。由于自动驾驶平台是基于华为的人工智能芯片搭建的，所以我们还是得先来简单了解下华为的人工智能芯片。

昇腾910的应用偏向于需要极高算力的云端设备，而昇腾310的应用则偏向于对能耗比有一定要求的终端设备，但两者会有一定的交集。下表我汇总了目前华为应用上述两款芯片打造出来的Atlas系列产品的信息。

人工智能加速芯片要真正运行起来还需要CPU的配合。上面提到的Atlas系列产品中，有一部分搭载了英特尔的服务器级CPU，另一部分则搭载的是华为自家的鲲鹏920 CPU芯片。

这与大部分其他芯片厂商只做B2B业务，签了合约才提供开发文档的做法有很大的不同。不管开发者能力的高低，更多开发者采用华为的设备开发有利于更快地构建起属于华为的人工智能生态链，这将加速华为在人工智能领域的发展步伐。

当然，针对不同的细分领域，华为还会提供针对性的软件服务，限于篇幅这里就不详细展开了，感兴趣的朋友可以去华为云逛一下了解更多。在其他芯片企业还在苦苦寻找行业突破口的时候，华为已经为各种不同行业提供了全面而完整的解决方案。看着官网密密麻麻各种行业的解决方案列表，我深感华为的强大。或许也正是华为的强大，才是其它企业苦苦追寻的重要原因。

● 搭载昇腾310的MDC自动驾驶平台

好了，聊完芯片，我们来聊聊华为的自动驾驶平台。华为目前最新的自动驾驶平台旗舰产品是MDC600，能够满足L4级别自动驾驶对域控制器的性能需求；而针对L3级别有条件自动驾驶，华为推出了MDC300。

昇腾310单芯片算力为16TOPS，功耗为8W，能耗比为2TOPS/W；特斯拉Autopilot 3.0处理单元上的FSD芯片单芯片算力为72TOPS，功耗约为36W，能耗比为2TOPS/W；英伟达最新DRIVE AGX Orin平台，其上搭载的Orin芯片，单芯片算力达到200TOPS，功耗为45W，功耗算力比为4.4TOPS/W。相比起来，昇腾310的能耗比已赶上国际主流水平。目前昇腾310采用的是台积电12nm工艺制造，随着未来生产工艺提升至7nm甚至5nm，其能耗比还有进一步提升的空间。

MDC自动驾驶硬件平台、车载操作系统鸿蒙内核目前都已经先后获得ISO26262道路车辆功能安全国际标准中的 ASIL-D等级（下面简称“ISO26262 ASIL-D等级”），后续华为的Adaptive AUTOSAR架构、开发工具链以及自动驾驶算法如果也能通过ISO26262 ASIL-D等级的话，那么华为的 MDC自动驾驶系统将成为全球首个符合ISO26262 ASIL-D等级的商用自动驾驶系统。

符合ISO26262 ASIL-D等级意味着什么呢？这意味着车辆上的MDC自动驾驶系统，每1亿小时才会有1次随机硬件失效，安全系数是相当高的，普通用户使用MDC自动驾驶系统时遇到随机硬件失效的概率极低。

MDC自动驾驶平台的系统架构是可伸缩的，通过对CPU内核数，人工智能加速内核搭载数量以及IO接口数量的增减，可满足高、中、低端乘用车从驾驶辅助到高端智能驾驶的不同使用场景。

时至今日，华为的MDC自动驾驶平台已经签下了超过18家客户，其中上汽、吉利、江淮、一汽红旗、东风汽车、苏州金龙、新石器、山东浩睿智能等企业都榜上有名。

从云端到终端，华为有一整套完备的自动驾驶解决方案，那么是否就能说华为就所向披靡了呢？非也！华为在自动驾驶领域所欠缺的是实际路况的海量大数据，没有这些数据来训练自动驾驶系统，系统也只能停留在实验室和封闭试驾场里。为此，华为也积极与相关企业进行合作，如拥有地图资源的四维图新以及多家中国整车企业，来补足自身在路况大数据方面的不足，进一步筑高自身在自动驾驶领域的技术壁垒。

● 编辑总结：

华为在行业中的影响力毋容置疑，从技术到产品都走在世界的前列。树大招风，华为近年来就一直受到美国的制裁。如果现状长期持续的话，对于本文聚焦的华为人工智能芯片影响不小。如何解困是摆在华为面前的一道难题，从目前的一些信息来看，华为在英国建设芯片工厂、开发RISC-V架构处理器、培育HMS云服务生态等举措都是其突围关键，我们也将持续关注事态的进一步发展情况。（图/文/汽车之家 常庆林）

华为升腾910是什么平台上用的芯片?

华为升腾910是骁龙810芯片，升腾910AI芯片属于Ascend-max系列。实际测试结果表明，在算力方面，升腾910完全达到了设计规格，即：半精度（FP16）算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS；重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。

华为提出，AI框架应该是开发态友好（例如显著减少训练时间和成本）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。

针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。

华为不造车，但华为的野心是想做5G时代的博世

5G时代，华为的参与度会越来越深入。主机厂不擅长的ICT业务，恰好是华为擅长的。汽车接入5G生态，成为新的移动终端，这个产业的朋友圈越大越好。

华为善结盟，不树敌。或者说，不主动树敌。

听上去，有种深谙兵法的感觉。

从目前的战略来看，华为不造车，而要朝着供应商的角色进化，类似于博世。

在5G这个腾腾欲起的风口，华为是绝对的拥抱者与践行者。

业界有这样一种划分时代的方法：1. 互联网时代，蓬勃发展的载体是个人电脑；2. 移动网络时代，智能手机的普及立了大功；3. 无人驾驶时代，属于自动驾驶的高阶玩法，虽然还没有到来，但大概率会出现。

汽车将会成为新的移动终端，要抢先布局的，该加快了。

在前两个时代里，华为的参与逐渐深入。硬件、软件两手抓，ICT相关业务全面开花，多有起色。

无人驾驶时代，技术门槛一下子提高了。而且，对于门内人和门外人而言，技术门槛其实是“互立”的。

怎么理解“互立”呢？

汽车的底子仍然是机械产品。车企积累百年的造车经验，就像立起的一堵墙，但绝非危墙，不可能被轻易推倒。

如果真想在造车阵营中厮杀，那要投入大笔的重资产，要到传统车企挖人，还会遭到车企同行的无形压制。

华为没必要这么做，不值得。

战未来，汽车的进化方向是电子产品，甚至有“软件定义产品”的说法。这又形成了一堵墙，但却是给传统车企立的。

做软件，并不是车企的拿手领域。但对于ICT企业而言，刚好可以施展拳脚。

这堵墙，华为反而可以越过去。

那么，合作吧，成立联盟吧。

汽车势必要接入5G生态，也将孕育出巨大的5G终端普及市场。所以，华为要提前布局。

庆幸的是，华为没有做传统车企的敌人，反而扩大了自己的汽车朋友圈。

以下是最新一条结盟消息。

近日，华为联合首批国内18家车企，正式发布成立“5G汽车生态圈”，目的在于加速5G技术在汽车产业的商用进程。

然而，如此之广的覆盖面下，却有两个潜藏的亮点：1. 这份名单中没有任何一家跨国车企或者合资车企；2. 吉利没有出现在其中。

跨国车企的缘由比较容易理解，而吉利则是因为已经与高通、联发科等建立了合作关系。

为什么说汽车与手机殊途同归？

上一个公开说“不造车”的，大概是谷歌。

谷歌与汽车，总有着千丝万缕的联系。

2009年，谷歌开始研究无人车。2010年，谷歌自动驾驶汽车开始上路测试。

到如今，谷歌旗下的Waymo仍然是自动驾驶领域的“桥头堡”。最近，Waymo公开表示，“不久的将来，用户有机会乘坐不设安全员的无人驾驶出租车”。

谷歌借助卫星拍摄，具备提供高精地图的服务能力；安卓系统已经在智能手机界谋得统治地位，目前也是诸多汽车品牌车载系统的衍生基础。

这一切，似乎都是为了无人驾驶时代而准备的。

如果谷歌只做搜索引擎，只出售广告，可以活得很好，但不一定走得很远。所以，谷歌希望利用自己在ICT领域的技术优势，寻找在更多行业的落地应用。

安卓系统大获成功，使得谷歌在移动网络时代掌握了主动权，依靠在硬件之上搭载服务平台，通过提供内容资源，获得了智能机产业中的高价值。

在无人驾驶时代，汽车也将成为一个移动终端，与手机的演变之路可能殊途同归。

过去，汽车只是一个硬件设备。因为硬件做主导，所以，汽车只在“硬件设备之间做竞争”，我们谈论的是功率和扭矩。

现在，汽车加入了软件成分，电子部分的比例越来越高，就像智能机时代那样，开始讲究系统，在连通网络之后，可以接入云端平台，可以互相交流。汽车将会变成“硬件+系统的竞争”。

传统车企可能仅适应于硬件的竞争，在软件层面，反而是“门外汉”，很难成为这些高科技公司的对手。

那么，如果按照智能手机的发展情况，制造硬件的利润越来越低，系统之上的软件服务反而可以创造更多的附加价值。

但这不意味着硬件可以就此放弃。恰恰相反，只有当软件与硬件产生强耦合，才能让软件的作用发挥至最大。这是为什么强调自己是一家软件公司的苹果，却始终能做到最好的硬件体验；也是为什么谷歌在多年手机在外代工后，要收回自己来做。

而在国内，华为几乎是唯一同时具备硬件、软件以及二者耦合能力的民用科技企业。

华为如何与汽车产业相融合？

华为要做的事情，与谷歌很类似，他们的核心竞争力都是ICT技术。

2019年，在第五届国际汽车关键技术论坛上，华为轮值董事长徐直军发表了“迎接汽车产业与ICT产业的融合”的演讲。

这次论坛，华为的定位是一家供应商。华为不造车，聚焦ICT技术，帮助车企造好车。

汽车产业与ICT产业相融合，碰撞后激发火花，其影响可能会超过这两个行业本身。

当时，配合着演讲，华为公布了13页的PPT，“如何加入汽车圈”的思路讲清楚了。

看上去，除了机械部分，华为在电子类领域，几乎都有渗透，有一种大包大揽的态势。

华为的主营业务是通讯，但通讯技术恰好是汽车的短板。

之所以等待5G时代的来临，是因为汽车自动驾驶需要保证极低的信息延迟。而且，单车智能有所局限，也需要借助V2X通讯技术，实现万物互联，5G提供了落地的可能性。

华为具备5G网络设备全产业链制造能力，推出的5G基带芯片巴龙5000支持车联网。可能遇到的问题是，车载模块是否符合车规级，能否经受严苛的车辆环境测试。

华为有“云”，万物互联需要与云计算相结合。而华为的云服务，又是与AI芯片相捆绑的。

2019年，华为昇腾910 AI芯片上市商用，算力够强，是其一大特点，可用于自动驾驶场景。

这块AI芯片不会单独出售，而是以板卡作为整体售卖，并以云服务的形式面向市场。如果用户需要芯片的强大算力，也需要接受华为的云服务。

布局环环相扣。

我们知道，单车自动驾驶需要摄像头、雷达等感知元件，再需要决策部分作出判断，车辆执行。

决策部分是一个自动驾驶计算平台。目前，汽车要跨越到自动驾驶时代，电子电气架构首先要革新，之前通过离散电子控制单元（ECU）匹配每一项功能的做法已经落伍了，如今需要采用部分集中式的域控制器（DCU）。

在整合为域控制器之后，由于要完成大量数据运算，所以需要匹配强算力的芯片。

2018年10月，华为曾发布了一个自动驾驶计算平台MDC 600，对应于L4级自动驾驶功能。MDC 600采用了8枚昇腾310 AI芯片（注意还不是上文提到的910 AI），整合了CPU和ISP模块，算力达到352TOPS（TOPS即万亿次/秒）。

具体来说，MDC 600可以处理16个摄像头、6个毫米波雷达、16个超声波雷达以及8个激光雷达的数据。

在MDC 600之前，华为还推出过MDC 300计算平台，主要面向L3级自动驾驶。

未来，华为还将推出MDC 800/900这样系列化的新平台，算力水平值得期待，可以满足更高水准的自动驾驶需求。

上文所讲的，均是围绕自动驾驶展开的。但眼巴前，还有一个领域值得快速布局，那就是智能座舱。

谷歌在智能机时代拿出了安卓系统，目前，不少品牌的车机系统仍是以安卓系统为基础进行设计的。

华为也希望做自己的车机系统。

但需要注意的是，智能座舱的范畴绝不只是一块屏，一个系统，而是一个车内生态。用户可以解放双手，轻松操作车内功能，甚至可以将车与家互联在一起，车成为了“移动起居室”。

这需要一步一步优化。

为了对标CarPlay和CarLife，华为推出了Hicar车机互联系统。目前的功能，是手机映射到车机的解决方案，也就是说，将手机的服务延伸到汽车，以此过渡。

如果只是车机互联，未免过于初级。

在华为的构想中，互联生态要形成“1+8+N”的格局。“1”是手机，作为华为的业务核心；“8”指的是8个生态接入口，包括汽车、PC、平板、智慧屏、音箱、VR眼镜、手表、耳机；N是指各种物联网设备。

鸿蒙OS将会成为互联生态的基础，这个基于微内核的全场景分布式OS，将文件系统、内存管理、进程调度等一系列部件剥离，实现内核最小化，天生就是为了兼容除手机外全场景的应用需求。

相比Windows、Android等老牌系统厂商，华为没有历史包袱，反而能放开手脚开发全场景OS。

同时，因为华为在软件和硬件上都具备实力，它既可以为鸿蒙OS建立自家软件生态（这是谷歌在国内不具备的优势），同时可以开源让软件厂商为自己开发。

上述这些领域已经很广了。

华为在智能电动方面也有想法，毕竟，智能手机需要电池管理，电动车同样如此，只是标准更严苛，难度也更大。

华为有一个mPower计划，具体内容涉及到BMS电池管理系统、MCU 电机控制系统、车载充电系统及充电模块。“三电供应”，华为也要涉足了，这是与博世、电装等传统Tier 1供应商竞争最激烈的领域。

再发散一点想，华为是电力基建的参与者之一，在通信电源、备电及储能管理等方面已有技术积累。要知道，汽车的问题不只是汽车本身，往高了看，还是能源与城市规划的问题。

华为有机会在跨界领域施展拳脚。

可期不可知，当战不当退

所谓战略，都是决胜未来的事情。

但未来如何，在真正到来之前，没有确切答案。

华为的蓝图，对于这个星球上任何一个厂商都是异常艰巨的。很多设想，都是给未来画了一个饼。诚然，今天的东西并不成熟，但放眼中国，也确实只有华为敢做、能做。

5G时代，与车融合，华为结合自己的技术优势，要做的事情有很多，布局也很广。真正落地奏效了吗？其实还没有，这需要等待，以及用实践检验真理。

听上去，像是正确的废话。

有一个有趣的现象。行业里的人，浸染得久了，会成为某个领域的专家，但也容易被束缚。我们深知技术变革之难，所以，对于变革多少有些悲观与抵触。

但是，对于用车的人而言，如果我可以不用劳心开车，而是自动驾驶，轻松地把我带到想去的地方，多么美妙。

这就导致，在造车人与用车人之间，对于自动驾驶，存在截然不同的认知。

话说回来，如果这只是一个技术问题，那就不是问题，而问题也终究会被解决。

门内人做不到的，是有可能被门外人接手的。

这正是隐隐的危机！

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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