2018年7月18日

在人工智能和云的培植上，华为公司掉队于时期，但是我们现在不能泡沫化地追赶。
云，我们的追赶方法是做“黑地皮”，打通根本平台，让千万家公司都可以来这块“黑地皮”上种“庄稼”。
人工智能，我们有两条路：聚焦在产品智能化和内部管理做事的持续改进与自动化、智能化上。

我们应首先依托人工智能改进内部管理，提升内部效率，这个领域的人工智能运用成功率可能会较高，逐步积累起信心和后备专业职员力量。
这样在主航道产品有成功的打破后，可持续不断从后备军队中抽调力量补充投入进产品智能化去，为产品开拓运送后备人才。
我们要有重点的一块块打破，不要全面铺开，以是公司选了GTS和财经作为内部管理改进试点，持续不断地投入人工智能、数字化转型的力量，扩大人工智能的后备军队，从单点打破到多点打破，进而横向拉通。

目前我们看到了一些GTS的试点成果，比如非洲地区的网规网优和基站方案设计确实有进步，感谢弟兄们的努力。
本日的申报请示，我把2012实验室的科学家和干系部门都请来了，听听你们试点做了什么、有什么成果、有没有好的履历。
科学家们也可以谈谈自己的想法，在整体架构和方案设计上给以辅导，也谈论一下这些实践的思路能否汇聚起来、提炼出来，为公司未来的人工智能该当怎么做供应思路。
我先从片面的角度谈几点，希望各个部门能够看到这些问题。

一、GTS人工智能在交付上取得了单点打破，是可喜可贺的。
从单点打破到横向拉通道路还很漫长，把财经和供应链卷进来，一起理解交付的观点，以站点为单位综合性铺开。
纯挚的交付不雅观点，彷佛把设备安装好就结束了。
我们现在哀求要实现站点综合效益管理。
我们要从盯着交付成功，转移到实现站点效益成功上来，财务与供应链同时要卷进来。
在工勘阶段，我们应在完成工程设计的同时完成项目预算的体例；在交付履行阶段，我们要在交付的同时及时开票和完成项目核算。

2017年，我曾在诺亚方舟实验室使能工程部成立会上讲话，实在当时心里很忐忑，不知道能不能打破。
我们先捉住GTS和财务来改革，把千军万马压在这上面，这方面有确定的目标，至少能办理内部事情效率和数据透明问题，敢于在这方面囤积千军万马，同时也给未来产品的人工智能运用供应了计策后备军。
如果首先在产品领域集中几千人，万一失落败，这几千人如何养？现在我们有信心步子再大一些。

本日来看，GTS取得了一些单点打破，单点打破对公司非常故意义，增强了我们在人工智能发展的信心。
比如，工勘均匀每年有几十万个站点，每个站点又涉及几十到上百设计文档和表格，大量数据都是在重复填表，人工耗费极大。
把工勘变成数字化、自动化，我们就能逐步提高效率，便是人工智能。
我们不要纠结于模糊问题智能化才是人工智能的社会定义，不要在乎社会对这项事情的评价标准，伟大是谁评定的？是我们自己，不须要别人来评价。
晚会上你们找几株芦苇别在屁股上，就“尾”大了。
我们提高效率让职级、奖金不亏损，就伟大了。
一时受委曲，回家用萝卜刻个章自己表彰一下，来日诰日更伟大，我们自己说伟大就伟大。
只要我们将大量的重复劳动自动化，提高了效率，便是我们的期望。

但是，你们本日讲的都是交付和掩护，还没有包含预算、核算、供应。
我曾在Fellow及部分欧研所漫谈会上提到，现在我们要从单点打破走向多点打破，然后横向拉通。
什么叫“横向拉通”？

第一，工勘把预算、供应拉通。
现在你们只是办理了GTS的交付技能问题，还没有办理财经的项目预算问题，供应一次到位的效率也没有明显提升。
工勘能否把财务和供应链拉通？我认为，财经至少要选10个PFC卷入进来，供应链也要卷一些骨干进来，组成稠浊以站点为单位的稠浊人工智能运用团队，以提高工勘效率的同时，完成可交付性自动评估，天生供应操持，以及实现项目概算的自动体例。

第二，开票把核算拉通。
按DU核算，我们每年至少为200多万个点开票，每个点又是几百张表格。
项目核算要在开票的同时完成项目实时经营情形的核算，开出给客户的发票和收到供应商的发票要自动形成项目的损益。

第三，人工智能在某个领域的运用，是单点打破；人工智能在某几个领域的协同运用，便是横向拉通。
木桶短板的事理，使得人工智能在多个领域的协同运用，如以站点为单位，将项目管理、交付管理、财务管理领悟改进，才能更有效地提高某一段流程的整体事情效率。

二、接管内外部精良人才，壮大华为人工智能的战斗队和计策预备队，支撑人工智能的研究、推广和掩护。

1、人工智能的战斗队要广泛吸纳有履历的专业人才。

我们已经把网络安全、隐私保护作为公司最高纲领，确保用户利益不受陵犯，公司全体产品架构会面临变革。
在人工智能问题上，我们要吸纳大量有履历的员工上沙场，逐步积累起一个弘大的人力军队，在网络重构中作为新力量。

第一，公司各大部门精简的技能专家和管理干部，大量涌进到人工智能这支突击队来，天生我材必有用，我们须要算法专家，更须要有业务履历的干部、专家。
将来推广和掩护还须要更弘大的军队。

第二，海内的人工智能正在泡沫化，可以招聘社会上的算法专家，也包括失落败了的算法专家。
为什么失落败的人也伟大？他的空想可能很大，但是原来的平台小，不随意马虎成功，到了我们这个大平台，可能就如鱼得水。

这样，公司业务专家和业界算法专家结合起来，能不能把我们繁芜的管理智能化？

第三，我们不仅招聘测绘学的博士，也要招一批卫星、航天、航空、航测……等专业职员，用大场景来办理宏不雅观问题；还要招一些炮兵军队转业的炮兵学院毕业的军官，他们能办理近间隔的微不雅观环节问题。
如果不是我们当年招聘测绘专业的博士，现在“三朵云”及GTS无线方案、勘测数字化、自动化便是一句空话。

在这些问题上，公司要敢于发生大变革，人工智能要进入各种管理环节，使重复的事情大略化。
这点你们要向李建国学习，华为机器以前产值几十亿美金，6000人；现在产值1000亿美金，还是6000人。
由于他已经完成“换血”，军队里有很多硕士、博士，并且具有很强的动手能力，他们不是工人，叫“工匠科学家”。

2、组建GTS人工智能的计策预备队，学习“四组一队”演习法，集成编练，成队空投，成片推广。

GTS在推广人工智能这些工具时，不是苦口婆心去说服别人，可以成组编队，选择某个试验点演习，然后成组空投，一个国家就成片推广了。
比如科特迪瓦代表处做得很好，为什么不能建立一个计策预备队的培训基地？对一些编余的员工，不要排斥、打击，让他们回到预备队，参加下一组编成。

这点可向CBG学习“四组一队”战术上已经有些探索，根据各个国家的情形，把职员仿照编成队，并且与这个国家当地团队反复会议PK，确定末了空投到这个国家的全体军队模型。
当然，成队空投并不是取代“江南游击队”，不是取代当地奋斗的员工，而是把当地员工卷进来。
如果当地有员工没有被卷进来，可以让他们回到计策预备队来，参加到新的编组演习。

3、科学家瞄准未来从事根本理论研究，许可分开实际，但要沿途“生蛋”，传播思想与理论，为其他领域创造打破。

随着公司政策的优化调度，很多业界顶级科学家不断进入公司。
本日2012实验室的科学家来了23人，我认为将来该当是2300人。
人工智能研究相称于攀登珠穆朗玛峰，科学家瞄准未来从事根本研究，不考察，不哀求办理实际问题，按他自己的研究方向往前走，但是沿途要“生蛋”，为别的领域创造打破。
比如，喜马拉雅山脚那么肥沃，为什么不可以养几只羊？爬到半山腰，为什么不去采点矿？再爬高一些，为什么不能滑雪呢？你们爬到珠峰很冷、少氧、很少吃的，我们可以把羊肉、鸡蛋送上去，这都是你们沿途下蛋生产出来的呀。
科学家可以抽空到现实场景中去，给其他人讲解课，把你们的方法论往下传，同时也理解需求，这样可以沿途“生蛋”。
科学家、专家、工程师也可以常常一起喝喝咖啡、聊谈天，名师辅导很主要，既然我们汇聚了这么多名师，就要多出来给年轻人指示迷津，公司的提高速率就快。

三、公司的人工智能不主见建立大构架，要许可各模块单点提高、单点打破。

首先，我不反对公司做整体方案，但是要许可各模块单点提高、单点打破，不能由于整体方案约束了每个模块的发展，最主要的是我们还不明白什么叫整体方案。
比如，无线场景化的农网RuralStar办理方案，便是针对屯子建站困难的单点打破，单点人工智能。
要把农网项目达到电视机质量标准，没有哪家的电视机是看坏的？

第二，在人工智能的计策投入问题上，我们要有一个框架性模型，在计策机会点上敢于投入。
董事会能否出一个结论：“人工智能所节约出来的效率和用度反投回人工智能，加大计策机会窗的打破”？华为的人工智能因此提高管理效率为中央，当公司运作效率很高了，将来就具有很强的竞争力。
刚才你们说要尽可能拦截故障，这个空想很伟大，每年我们的产品故障有上百万个，如果你们能拦截60%~80%，让故障自愈，这就很伟大了，我们能减少多少人力物力呀！
这些减少，返回去加大计策机会窗的投入，以是天生我材必有用，要避免过度裁员。
有履历的员工，是走向人工智能中的宝贵财富。
比如，GTS去年盈利较预期提高了4亿美金。
今年可以给增加4亿美金预算用于全公司人工智能，去买炮弹、买人。

第三，关于人工智能在产品上打破，不是指专门做一个人工智能产品，而是能否让我们公司的5G基站人工智能，让我们的传输人工智能，让我们的核心网交流人工智能……？这可以作为产品奋斗的一个目标。

华为在170多个国家有1万亿美金的网络存量，五年后可能达到1.5-2万亿美金的网络存量，如果我们把网络存量变成平台，全天下有哪个网比我们大？没有。
未来空想的实现须要在座所有人的共同努力，我们要开放心胸，敢于拥抱时期，拥抱人才！