華為創始人任正非近日在華為諾亞方舟實驗室座談會上做了一次內部演講，在演講中首次系統談到了華為在人工智能領域的戰略。
諾亞方舟實驗室是華為旗下專注于人工智能和大數據挖掘的研究機構，8月10日，任正非專門在此系統闡述了華為在公司智能領域的戰略。9月25日，華為旗下微信公眾號“心聲社區”刊載了這篇內部講話。
這位華為創始人主要談到了4個方面的內容，一是華為的人工智能服務方向，二是研發重點，三是團隊協作，四是人才獲取。
以下為任正非演講實錄：
我們所有的人工智能要自己的狗食自己先吃，自己生產的降落傘自己先跳。基于我們巨大的網絡存量，現階段人工智能要聚焦在改善我們的服務上。服務是公司最大的存量業務，也是最難的業務，人工智能可以首先在服務領域發揮作用，世界上還有哪個公司有這么大的業務量和數據量與我們比拼？通過在服務上的積累和改進，五年后就可能產生世界上最強的人工智能專家，同時把大量優質服務專家解放出來為攻克上甘嶺投入更多戰略部隊。
所以人工智能要瞄準服務主航道，下決心花錢打造公司內在的能力，先不做邊界外的事情，不做社會上的小產品。
一、巨大的存量網絡是人工智能最好的舞臺
為什么要聚焦GTS、把人工智能的能力在服務領域先做好呢？對于越來越龐大、越來越復雜的網絡，人工智能是我們建設和管理網絡的最重要的工具，人工智能也要聚焦在服務主航道上，這樣發展人工智能就是發展主航道業務，我們要放到這個高度來看。如果人工智能支持GTS把服務做好，五年以后我們自已的問題解決了，我們的人工智能又是世界一流。
首先，是解決我們在全球巨大的網絡存量的網絡維護、故障診斷與處理的能力的提升。我們在全球網絡存量有一萬億美元，而且每年上千億的增加。容量越來越大，流量越來越快，技術越來越復雜，維護人員的水平要求越來越高，經驗要求越來越豐富，越來越沒有這樣多的人才，人工智能，大有前途。
我們現在用的是IP網，IP是犧牲時延來降低成本，路由竄來竄去的，哪個地方出問題，問題出在哪兒，都不知道。英國出現了問題，原因可能在德國。虛擬化軟件和硬件又解耦了，未來網絡中要更多地關注亞健康檢查， 出問題前就要知道。明天網絡還會越來越復雜，越來越搞不定，故障不知怎么回事。華為在全球網絡中占有三分之一的份額，這么大的存量網絡維護難度也很大。網上的設備從遺老遺少，到時髦青年，還有新新人類，如果沒有人工智能的自我學習、知識技能的不斷揚棄，這張網只靠人怎么來維護？人是記不住這么多事故模型的。所以我們就要構筑這個能力，我們一定要在自動診斷、自動發現故障隱患這個問題上下工夫，不然將來我們的機構很臃腫，我們要在這里面敢于投入。
人工智能通過學習，可以使得專家只用聚焦解決最關鍵的10%的問題。一部分簡單的問題可自動去實施，這樣服務的專家就可聚焦解決關鍵問題了。精減下來的編制，可以全部給人工智能研究去招聘科學家與博士(當然包括茶博士、博士前)。
我們現在的基站安裝，就是現場硬件裝上去，我們在西安、羅馬尼亞……做總調。以后發現問題，不一定要羅馬尼亞去，我們當地發生的問題，經過全世界數據的自我學習以后，系統自己就可以調整解決，再把結果上報。我們通過專家分析和訓練，校正機器算法的結構，在處理問題中提升算法，最重要是讓機器有學習能力，而不僅是人有學習能力。
單純用水泥修個房子是很脆弱的，風都能吹得倒，水泥里加點沙子加點石頭就很堅硬，你要搞混凝土工程。做人工智能，一定要貼近實際，貼近需求，貼近客戶。諾亞方舟實驗室應在每個GTAC都應該設一個小組，天天和服務專家一起上班做故障處理，搞明白什么叫故障，故障是怎么發生的怎么排除的，它們數據模型是怎樣的，他們不會在解決故障后來給你講成故事。另外，還要熟悉網絡是什么，若不是一個網絡專家，你怎么能通過人工智能發現故障呢。親身體會存在問題是啥，解決問題的方法是啥，這個不是GTS落地，而是2012實驗室的責任，GTS相應團隊可以投資和配合。
第二，是人工智能在網絡大流量預測使得網絡規劃與優化從被動走向主動。
以成都這張網為例，隨著視頻業務發展， 過去1年4G用戶增加75%全網流量增加70%，成都市區用戶平均下載速率從35Mbps提升到40Mbps。那么，客戶的挑戰是如何在網絡流量快速增長的同時，保障和提升最終用戶的體驗？隨著網絡承載的業務越來越豐富，越來越動態，就需要利用人工智能去主動的預測，去主動發現未來幾個月的流量熱點并對網絡進行事前的調整。以后的網絡是以數據中心為中心的網絡，在網絡的規劃設計中，網絡拉遠共享帶來了時延，拉近了則時延少了但數據中心就多了，幾萬個數據中心之間的數據調來調去就是個復雜的算法問題，這也需要人工智能在網絡規劃中發揮作用。為什么這么多年我一再鼓勵，要有些學航天、地理、測繪、生物……等雜家進入服務體系來，就是要敢于用最先進的工具和方法解決問題。通過使用先進的工具，把網絡的拓撲圖拿出來，把衛星地圖拿出來，再利用人工智能進行大流量預測輸出一個流量圖，然后把韓國的先進案例、四川的先進案例圖拿來，一重疊，就能預測網絡的流量機會在哪。通過流量非正常變動，發現事故苗子……。現在我們網絡優化的模式都是事后的。根據你們的流量預測與自動規劃的例子，以后可以做到提前預測，這樣就在用戶擁塞發生之前進行網絡調整，提前避免問題。我知道你們不可能一步做完，但是我們一步一步往前走，我們一定能找到機會窗。雖然有的內容還只是演示沒有進入全面實用狀態，我相信今天的假，就是明天的真，我支持你們，我們一定要找到最實用最簡單的方式為世界服務。我們構筑了這個大的機制和隊伍，這么大的能力，就能更好地為客戶服務。
所以人工智能在服務的應用一個是對網絡故障診斷分析，第二個是對網規網優的指引，再有就是做好技術資料的翻譯。我們的人工智能要優先往內做，拿我們內部業務一塊一塊做實驗，今年這塊做成一點，明年那塊做成一點，技術越難越要搞，對內部我給足預算，下定決心花錢在服務上打造好這些本領，才有未來。進攻就是最好的防御，當我們用這種方式進攻時，門檻高得其他公司跟不上了。2020年我們超過1500億美金后，我們會變成一個慢牛，不會再增長那么快，這個時候人工智能如果使用好，我們會控制人數，增加效率與效益，那我們公司還是一個好的經營狀況。這時候我們培養的這支隊伍就可以殺出去，為攻克新的上甘嶺投入更多戰略部隊。
二、人工智能要聚焦到主航道上，不要做小商品
2012實驗室在瞄準未來構筑一些高端技術的過程中，還是要敢在主航道上向前沖。人工智能研發技術越難越要搞，不要去做些小商品掙些小錢，趁著這幾年我們有的是錢，要大力投入，加快建設步伐讓服務用上最先進的工具。這些技術馬上達到實用性還要些時間，我們要有這個戰略耐心。
人工智能在GTS先做好，你們有好多獨立型的模塊和問題領域，可以有一個全面攻擊的部隊，但是要突出一個重點攻擊的部隊，重點攻擊成功了，人員又分散去作為種子，這塊攻擊成功了，再擴散旁邊一點點。人工智能最初不一定要選擇最難的骨頭來啃，可以選擇簡單的那塊骨頭先啃，先從最容易的地方入手。對于GTS最容易的是馬上可以用的，這樣就得到了及時的信心鼓舞。任何一次成功，大家自己湊錢吃頓飯，自己拿蘿卜給自己刻一個獎章，自己在墻上貼個小紅花，集到多個紅花到公司換個大牌牌。
智慧要在主航道邊界里面，不做邊界外的事情。人工智能要與主航道業務捆綁，在邊界之內可以大投，一起擴展更多的靈感更多的發揮。所以離開了這個邊界，偏離主航道的就不給錢了。華為不做公共人工智能產品，不做小商品，我非常害怕你們一沖動，拿人工智能去和社會比。你做出來我沒用，有人就去創業，這會掏空公司的，你如果有才華就要轉到主航道上來。這些公共人工智能產品(別人主業、我們副業)的事不要做。別人成功了我們就花錢拿過來用。
三、用美國磚建中國長城，讓“蜂子”在長城上跳舞
人工智能研究一定要走向高度開放。你們自己開展研究是正確的，不研究你就不知道方向與對錯，就不知道哪些是好的。世界上還有比我們做得好的，我就引進來。谷歌的系統大量讀西班牙的、拉丁美洲的圖書，它的英文翻西班牙語就非常準確，我們也要從外面引進這些做得好的機器翻譯能力。在自然語言對話上，我們能不能與業界領先企業合作，我們給他們一些支持，做出來后我們用他的系統就行了。我們要有這種氣概，只有容天下才能霸天下。
我們要防止封閉，一定要開放。在機器學習領域，一定有很多學習軟件大大地超越我們，會有很多很多人做出好的東西來，我們就和這些最好的廠家合作。這邊摻進一個美國磚，那邊再用一個歐洲磚、一個日本磚，萬里長城，不管磚是誰的，能打勝仗就行了，不要什么磚都自己造。在這個萬里長城大平臺上，允許大河奔騰的踢踏舞，允許“蜂子”跳舞，它顛覆不了這個平臺，但是激活了這個平臺。在產業分工上，在別人有優勢的地方就利用別人的優勢，集中精力在主航道。就是剛才GTS講的那個方面，人工智能先在這幾個方面做好。
單項的研發能力，全世界很多國家的公司和研究所都很厲害，但是整合能力我們最強，所以我們不要害怕開放。學術界平均1000篇論文才有一篇有商業價值，他們也很著急，只要我們找他們講問題，他們就很高興。我們要把思想研究院搞起來，思想研究院只有秘書機構，就是一個會議機構，各種思想碰撞后出紀要。我們一定要對未來有一個投入，才可能在3-5年之后在這個領域里面取得一定的地位。
四、在人才獲取上要敢于做“東北亂燉”，要加強干部的循環
這些年之所以鼓勵吸收各專業的雜家進入服務體系，就是要敢于將各種最先進的工具和新的方法應用到我們的業務中來。當年我跟GTS講，每年進100個學測繪的博士進GTS。所以人工智能煮飯的時候，就像東北那個亂燉，管他什么都燉進去，不知道誰能燉出味道來。瞄準未來，生物學的蘿卜拿來燉一下，牙醫的蘿卜拿來燉一下，還有好多學科的蘿卜，要敞開一個很大的人才喇叭口。只要他們愿意轉行，他帶來的思維方式都會使我們的人工智能更成熟，帶著很多生物學、醫學的思維觀念進入電氣學。不能只招計算機和
電子類學生。我原來學建筑，高中時看了一本小說《百煉成鋼》，填報了建筑志愿，但畢業后一天專業也沒搞過。
世界上最厲害的軟件國家還是美國，美國的創新意識很強，我們還要在美國加大對未來優秀人才的投入，把諾亞方舟的前哨部隊放到美國、加拿大去。愛爾蘭靠美國的東部近，有沒有大的架構師？我們在海外的專家平均都是四五十歲，現在我們要進苗子了。苗子不一定都是中國人，可以是外國人的博士，進來十年后正好可以沖鋒，不然我們很快就會青黃不接。香港、臺灣也有非常多的優秀人才留學后回來，但沒有太大產業，我們要多攏一點回來。現在人工智能在外面炒作得很火，可能會出現一些泡沫破滅，河水一泛濫后就在馬路上抓魚，華為這個時候趁機趕緊找人。
我們在一些名牌大學里面還要更多的開展各種競賽活動，因為人才是非常多方面的、非常多元化的，我們要有需求策劃。原來我們的萬里長城是不容人跳舞的，為什么不能像張藝謀G20演出一樣，搭一個臺子供大家跳舞？我們要招一些牛人，幾個牛人帶一批小青年，人才我們要去找，不是去招，……。我們的牛人，每個Fellow要自己選四個助手，培養這些年輕人開闊眼界，研發也減輕你的工作量，讓你聚焦在主要作戰方向上，眾人拾柴火焰高，每個助手跟你時間不超過3年，能力就循環出去了。
2012實驗室與PSST要一起推動，加強干部流動，研發人員要循環起來，避免閉門造車，否則，慢慢地他就找不到目標方向了。那些在前線的干部，有一些回來是帶有戰爭經驗到研發，有一些走向GTS了，有一些是走向產品銷售，又增加了縱深，這樣子我們公司的血液都流動起來了。
五、戰略方向已經明確，大膽投入，成功只是時間遲早問題
我今天最高興的是，你們的戰略方向跟我想的是一致的，短期內成不成功并不重要，我們走到這一條路上來，最后一定會成功，只是時間早遲的問題。而且我認為在人工智能的歷史長河中，你們也要有業務的戰略聚焦點，現在就是聚焦在服務上，在一個項目中也要有戰略重點和戰略次點，可以把一個最容易的地方先智能化，大家一成功了就高興，弟兄們我們又成功了，我們就有信心往更高的山頭攻了。我們那個時候，40門的交換機還做不出來，我們天天都在慶功，然后到2000門……，一直慶功走過來的呀。都是因為小勝利把我們膽子弄大了，我們就開始一天到晚“胡說八道”，最后自己相信自己的“胡說八道”，就真做到這個“胡說八道”了。
你們這些年輕的未來的將軍，在勝利鼓舞中在炮火震動中，一定會一步步走向最終的勝利。
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