　華為技術（ファーウェイ）は2018年10月10日、中国・上海市で開催されたICT業界向けの年次イベント「HUAWEI CONNECT 2018」で、AI対応IPコア・チップセット「Ascend」シリーズを発表した。併せて、Ascendを活用した新製品と、クラウドサービスからなるAIポートフォリオを発表した。

　新製品の「Ascend 910」「Ascend 310」は、一元的なアーキテクチャを採用し、チップレベルでのAI機能を可能とした。限られた消費電力や最大のコンピューティングリソースが必要とされる場合など、データセンターのさまざまな状況で1W当たりの最適なテラOPS（Operation Per Second）を提供する。こうした特徴により、パブリックまたはプライベートクラウド、エッジコンピューティング、産業用IoT（IIoT）、コンシューマーデバイスなど、各種AIアプリケーションの展開、移行、相互接続が容易になるという。

　また、フルスタックのAIポートフォリオとして、チップオペレーターライブラリと高度に自動化されたオペレーター開発ツールキット「CANN（Compute Architecture for Neural Networks）」を発表。他に、一元的なトレーニングと推論フレームワーク「MindSpore」、フルパイプラインサービス「ModelArts」を含むアプリケーションイネーブルメントを発表した。

　同社は今回のイベントで、今後のAI戦略についても発表。こうしたフルスタックのAIポートフォリオの構築に加え、オープンなグローバルエコシステムAI研究への投資などを掲げた。

AIポートフォリオを発表する、華為技術輪番会長の徐直軍（エリック・シュー）氏出典：華為技術

5GやeLTE、TSNでデジタル製造の新たな世界を訴えたファーウェイ
中国のファーウェイはハノーバーメッセ2018に出展し、5GやeLTE、TSNなど産業用通信に関する最新技術とそのデモを披露し、工場のデジタル変革に関する新たな価値を訴求した。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
ディープラーニングの事業活用を可能にする「ジェネラリスト」の重要性
AI技術として注目を集めるディープラーニング。ディープラーニングへの取り組みを進めていく上で必要とされる人材には「エンジニア」の他に「ジェネラリスト」も必要だ。本稿では、ディープラーニングの「ジェネラリスト」に何が求められるかについて解説する。
日本は既にディープラーニングで後進国となりつつある――東大松尾教授
生産設備から社会インフラ、各種災害対策まで「メンテナンス」「レジリエンス」に関する最新の製品や技術、サービスを一堂に集めた展示会「メンテナンス・レジリエンスTOKYO2018」（2018年7月18～20日、東京ビッグサイト）の特別講演に東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が登壇。「AIの発達によりわれわれの生活・産業がどのように変わるのか」をテーマにディープラーニング研究の重要性について紹介した。