華為創(chuàng)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(nèi)部演講，首次系統(tǒng)談到華為在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略。

　　文章提到，任正非主要談到了4個方面的內(nèi)容，一是華為的人工智能服務(wù)方向，二是研發(fā)重點，三是團隊協(xié)作，四是人才獲取。

　　任正非指出，我們要防止封閉，一定要開放。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。

　　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(chǎn)的降落傘自己先跳?；谖覀兙薮蟮木W(wǎng)絡(luò)存量，現(xiàn)階段人工智能要聚焦在改善我們的服務(wù)上。服務(wù)是公司最大的存量業(yè)務(wù)，也是最難的業(yè)務(wù)，人工智能可以首先在服務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮作用，世界上還有哪個公司有這么大的業(yè)務(wù)量和數(shù)據(jù)量與我們比拼？通過在服務(wù)上的積累和改進，五年后就可能產(chǎn)生世界上最強的人工智能專家，同時把大量優(yōu)質(zhì)服務(wù)專家解放出來為攻克上甘嶺投入更多戰(zhàn)略部隊。

　　所以人工智能要瞄準(zhǔn)服務(wù)主航道，下決心花錢打造公司內(nèi)在的能力，先不做邊界外的事情，不做社會上的小產(chǎn)品。

　　一、巨大的存量網(wǎng)絡(luò)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(wù)領(lǐng)域先做好呢？對于越來越龐大、越來越復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，人工智能是我們建設(shè)和管理網(wǎng)絡(luò)的最重要的工具，人工智能也要聚焦在服務(wù)主航道上，這樣發(fā)展人工智能就是發(fā)展主航道業(yè)務(wù)，我們要放到這個高度來看。如果人工智能支持GTS把服務(wù)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(wǎng)絡(luò)存量的網(wǎng)絡(luò)維護、故障診斷與處理的能力的提升。我們在全球網(wǎng)絡(luò)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(shù)越來越復(fù)雜，維護人員的水平要求越來越高，經(jīng)驗要求越來越豐富，越來越?jīng)]有這樣多的人才，人工智能，大有前途。

　　我們現(xiàn)在用的是IP網(wǎng)，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(xiàn)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(wǎng)絡(luò)中要更多地關(guān)注亞健康檢查， 出問題前就要知道。明天網(wǎng)絡(luò)還會越來越復(fù)雜，越來越搞不定，故障不知怎么回事。

　　華為在全球網(wǎng)絡(luò)中占有三分之一的份額，這么大的存量網(wǎng)絡(luò)維護難度也很大。網(wǎng)上的設(shè)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(xué)習(xí)、知識技能的不斷揚棄，這張網(wǎng)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(gòu)筑這個能力，我們一定要在自動診斷、自動發(fā)現(xiàn)故障隱患這個問題上下工夫，不然將來我們的機構(gòu)很臃腫，我們要在這里面敢于投入。

　　人工智能通過學(xué)習(xí)，可以使得專家只用聚焦解決最關(guān)鍵的10%的問題。一部分簡單的問題可自動去實施，這樣服務(wù)的專家就可聚焦解決關(guān)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(xué)家與博士（當(dāng)然包括茶博士、博士前）。

　　我們現(xiàn)在的基站安裝，就是現(xiàn)場硬件裝上去，我們在西安、羅馬尼亞……做總調(diào)。以后發(fā)現(xiàn)問題，不一定要羅馬尼亞去，我們當(dāng)?shù)匕l(fā)生的問題，經(jīng)過全世界數(shù)據(jù)的自我學(xué)習(xí)以后，系統(tǒng)自己就可以調(diào)整解決，再把結(jié)果上報。我們通過專家分析和訓(xùn)練，校正機器算法的結(jié)構(gòu)，在處理問題中提升算法，最重要是讓機器有學(xué)習(xí)能力，而不僅是人有學(xué)習(xí)能力。

　　單純用水泥修個房子是很脆弱的，風(fēng)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(yīng)在每個GTAC都應(yīng)該設(shè)一個小組，天天和服務(wù)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(fā)生的怎么排除的，它們數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)是什么，若不是一個網(wǎng)絡(luò)專家，你怎么能通過人工智能發(fā)現(xiàn)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(zé)任，GTS相應(yīng)團隊可以投資和配合。

　　第二，是人工智能在網(wǎng)絡(luò)大流量預(yù)測使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化從被動走向主動。

　　以成都這張網(wǎng)為例，隨著視頻業(yè)務(wù)發(fā)展， 過去1年4G用戶增加75%全網(wǎng)流量增加70%，成都市區(qū)用戶平均下載速率從35Mbps提升到40Mbps。那么，客戶的挑戰(zhàn)是如何在網(wǎng)絡(luò)流量快速增長的同時，保障和提升最終用戶的體驗？隨著網(wǎng)絡(luò)承載的業(yè)務(wù)越來越豐富，越來越動態(tài)，就需要利用人工智能去主動的預(yù)測，去主動發(fā)現(xiàn)未來幾個月的流量熱點并對網(wǎng)絡(luò)進行事前的調(diào)整。

　　以后的網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)據(jù)中心為中心的網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃設(shè)計中，網(wǎng)絡(luò)拉遠共享帶來了時延，拉近了則時延少了但數(shù)據(jù)中心就多了，幾萬個數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)調(diào)來調(diào)去就是個復(fù)雜的算法問題，這也需要人工智能在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中發(fā)揮作用。為什么這么多年我一再鼓勵，要有些學(xué)航天、地理、測繪、生物……等雜家進入服務(wù)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(wǎng)絡(luò)的拓撲圖拿出來，把衛(wèi)星地圖拿出來，再利用人工智能進行大流量預(yù)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(yù)測網(wǎng)絡(luò)的流量機會在哪。通過流量非正常變動，發(fā)現(xiàn)事故苗子……。

　　現(xiàn)在我們網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的模式都是事后的。根據(jù)你們的流量預(yù)測與自動規(guī)劃的例子，以后可以做到提前預(yù)測，這樣就在用戶擁塞發(fā)生之前進行網(wǎng)絡(luò)調(diào)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(nèi)容還只是演示沒有進入全面實用狀態(tài)，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(wù)。我們構(gòu)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(wù)。

　　所以人工智能在服務(wù)的應(yīng)用一個是對網(wǎng)絡(luò)故障診斷分析，第二個是對網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)的指引，再有就是做好技術(shù)資料的翻譯。我們的人工智能要優(yōu)先往內(nèi)做，拿我們內(nèi)部業(yè)務(wù)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(shù)越難越要搞，對內(nèi)部我給足預(yù)算，下定決心花錢在服務(wù)上打造好這些本領(lǐng)，才有未來。進攻就是最好的防御，當(dāng)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(shù)，增加效率與效益，那我們公司還是一個好的經(jīng)營狀況。這時候我們培養(yǎng)的這支隊伍就可以殺出去，為攻克新的上甘嶺投入更多戰(zhàn)略部隊。