AI 是核心战略，全球前五的目标不会变详解程序员

4 月 26 日的 GMIC 大会上，华为荣耀总裁赵明分享了荣耀品牌在人工智能和全球化上的策略和进展，并接受了 CSDN 等媒体的群访。

从产品上看，荣耀手机已经将 AI 相关技术更新至第二代。

2017 年 11 月，搭载麒麟 970 的荣耀 V10 在北京发布。除了将屏幕换成 18:9 的全面屏，荣耀 V10 也开始挖掘 970 中 NPU 神经网络处理单元的计算潜力。

第一个得到 AI 加持的核心功能是拍照。荣耀 V10 通过 2000 万黑白+ 1200 万彩色的双摄模组，可以在拍照时获得丰富的图像和景深信息。此时 NPU 的主要作用有三个：

自动根据景深信息对画面进行语义分割，突出拍摄主体

快速识别被拍摄物体，根据 22 类标签和 500 多个场景自动配置各项参数

对不同层次的图像和主体进行分层调优处理

对于拍摄者来说，这三个过程通常是在对焦的那一瞬间全部完成，几乎不需要任何等待。

在拍照之外，华为去年还在 AI 模型计算本地化上跟一些开发者合作。比较典型的例子是微软和抖音。

微软的翻译应用（Microsoft Translation App）可以直接在麒麟 970 的 NPU 上运行 NMT 翻译模型。而抖音则借助 NPU 的计算能力，减少了视频录制时的动态模糊情况。

在主题分享中，赵明将这个阶段的 NPU 运用称为 AI 1.0，而所谓的 AI 2.0 是基于 NPU 芯片和能力建成一个 AI 开发平台。事实上，华为和荣耀也确实是这样做的。

去年 11 月荣耀 V10 发布后，华为启动了首批 AI 开发者招募。按照官网的介绍，开发者需要将已经训练好的神经网络模型通过编译工具转换成离线模型，并保存为二进制文件。

当这个离线模型被启动时，需要将用户的输入数据（图片或语音等）拷贝到 NPU 中进行计算。每一次推理只需要数据从 DDR 内存到 NPU 导入导出一次即可。

目前，麒麟 HiAI 平台的 API 计算库已经集成了 Caffe、Tensorflow 等流行框架，而且能将不同框架中的网络模型和 Prototxt 翻译为加速指令，运行时直接使用翻译后的加速指令进行计算，资源占用更少、速度也更快。

作为对比，苹果去年推出的 A11 Bionic 也拥有神经网络引擎（Neural Engine），但苹果在 AI 上的策略一直不清不楚，导致 iOS 开发者所能享用到 AI 算力资源非常有限。

在 AI 2.0 阶段，荣耀的典型产品是荣耀 10。它支持层次更丰富的图像语义分割，自拍时更精细和专业的人像虚化处理。应用生态层面，AI 也将体现在多个手机购物 App 产品中。

这也意味着，AI 已经成为荣耀乃至整个华为公司的核心战略。

对于荣耀而言，2018 年是继续向海外进军的一年。按照赵明的说法，荣耀去年在印度的销量增长了 300-400%，主力销售机型全部在 2000 元以内。这跟印度市场的收入和消费水平高度相关。

在印度以外，欧洲、非洲、美国、俄罗斯、土耳其、印尼等地区也被列为荣耀海外扩张的重点市场。目前，荣耀在俄罗斯已经排名第三，市场份额超过 10%。

具体到经营模式上，荣耀跟华为迥然不同。线下不开直营店，只依靠很少的人手管理分销渠道，线上则在官网商城之外，同亚马逊等电商平台战略合作。

赵明表示，从销售效率上这个维度上，荣耀是中国手机公司里最高的。

按照去年公布的目标，荣耀希望在三年内冲进手机市场全球前五名，到 2020 年海外销售占比要达到 50%。

在走下坡路的手机行业，荣耀可能会采用更激进的 AI 产品策略来突出自己的品牌定位。但 AI 到底能帮荣耀走多远现在还不太好预测。

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