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立足實用,單點突破 腳踏實地搞好GTS人工智能實踐

2018-11-09 17:49:20
投資有道 2018年10期
關鍵詞:核算人工智能

2018年7月8日,華為召開全球技術服務人工智能實踐進展匯報會,華為創始人任正非在會上作了重要講話,指出要立足實用,單點突破,腳踏實地搞好GTS人工智能實踐。

以下為講話摘要。

在人工智能和云的建設上,華為公司落后于時代,但是我們現在不能泡沫化地追趕。云,我們的追趕方法是做“黑土地”,打通基礎平臺,讓千萬家公司都可以來這塊“黑土地”上種“莊稼”。人工智能,我們有兩條路:聚焦在產品智能化和內部管理服務的持續改進與自動化、智能化上。

我們應首先依托人工智能改進內部管理,提升內部效率,這個領域的人工智能應用成功率可能會較高,逐步積累起信心和后備專業人員力量。這樣在主航道產品有成功的突破后,可持續不斷從后備隊伍中抽調力量補充投入進產品智能化去,為產品開發輸送后備人才。我們要有重點的一塊塊突破,不要全面鋪開,所以公司選了GTS(注:全球技術服務)和財經作為內部管理改進試點,持續不斷地投入人工智能、數字化轉型的力量,擴大人工智能的后備隊伍,從單點突破到多點突破,進而橫向拉通。

目前我們看到了一些GTS的試點成果,比如非洲地區的網規網優和基站規劃設計確實有進步,感謝弟兄們的努力。今天的匯報,我把2012實驗室的科學家和相關部門都請來了。我先從片面的角度談幾點,希望各個部門能夠看到這些問題。

一、GTS人工智能在交付上取得了單點突破,是可喜可賀的。

從單點突破到橫向拉通道路還很漫長,把財經和供應鏈卷進來,一起理解交付的概念,以站點為單位綜合性鋪開。單純的交付觀點,好像把設備安裝好就結束了。我們現在要求要實現站點綜合效益管理。我們要從盯著交付成功,轉移到實現站點效益成功上來,財務與供應鏈同時要卷進來。在工勘階段,我們應在完成工程設計的同時完成項目預算的編制;在交付履行階段,我們要在交付的同時及時開票和完成項目核算。

2017年,我曾在諾亞方舟實驗室使能工程部成立會上講話,其實當時心里很忐忑,不知道能不能突破。今天來看,GTS取得了一些單點突破,單點突破對公司非常有意義,增強了我們在人工智能發展的信心。但是,你們今天講的都是交付和維護,還沒有包含預算、核算、供應。我曾在Fellow及部分歐研所座談會上提到,現在我們要從單點突破走向多點突破,然后橫向拉通。

什么叫“橫向拉通”?

第一,工勘把預算、供應拉通。現在你們只是解決了GTS的交付技術問題,還沒有解決財經的項目預算問題,供應一次到位的效率也沒有明顯提升。工勘能否把財務和供應鏈拉通?我認為,財經至少要選10個PFC卷入進來,供應鏈也要卷一些骨干進來,組成混合以站點為單位的混合人工智能應用團隊,以提高工勘效率的同時,完成可交付性自動評估,生成供應計劃,以及實現項目概算的自動編制。

第二,開票把核算拉通。項目核算要在開票的同時完成項目實時經營情況的核算,開出給客戶的發票和收到供應商的發票要自動形成項目的損益。

第三,人工智能在某個領域的應用,是單點突破;人工智能在某幾個領域的協同應用,就是橫向拉通。

二、吸收內外部優秀人才,壯大華為人工智能的戰斗隊和戰略預備隊,支撐人工智能的研究、推廣和維護。

1、人工智能的戰斗隊要廣泛吸納有經驗的專業人才。

我們已經把網絡安全、隱私保護作為公司最高綱領,確保用戶利益不受侵犯,公司整個產品架構會面臨變化。在人工智能問題上,我們要吸納大量有經驗的員工上戰場,逐步積累起一個龐大的人力隊伍,在網絡重構中作為生力軍。第一,公司各大部門精簡的技術專家和管理干部,大量涌進到人工智能這支突擊隊來,天生我材必有用,我們需要算法專家,更需要有業務經驗的干部、專家。將來推廣和維護還需要更龐大的隊伍。第二,國內的人工智能正在泡沫化,可以招聘社會上的算法專家,也包括失敗了的算法專家。第三,我們不僅招聘測繪學的博士,也要招一批衛星、航天、航空、航測……等專業人員,用大場景來解決宏觀問題;還要招一些炮兵隊伍轉業的炮兵學院畢業的軍官,他們能解決近距離的微觀環節問題。

2、組建GTS人工智能的戰略預備隊,學習“四組一隊”訓練法,集成編練,成隊空投,成片推廣。

GTS在推廣人工智能這些工具時,不是苦口婆心去說服別人,可以成組編隊,選擇某個試驗點訓練,然后成組空投,一個國家就成片推廣了。

3、科學家瞄準未來從事基礎理論研究,允許脫離實際,但要沿途“生蛋”,傳播思想與理論,為其他領域創造突破。

隨著公司政策的優化調整,很多業界頂級科學家不斷進入公司。科學家可以抽空到現實場景中去,給其他人講講課,把你們的方法論往下傳,同時也理解需求,這樣可以沿途“生蛋”。

三、公司的人工智能不主張建立大構架,要允許各模塊單點前進、單點突破。

首先,我不反對公司做整體規劃,但是要允許各模塊單點前進、單點突破,不能因為整體規劃約束了每個模塊的發展。

第二,在人工智能的戰略投入問題上,我們要有一個框架性模型,在戰略機會點上敢于投入。董事會能否出一個結論:“人工智能所節約出來的效率和費用反投回人工智能,加大戰略機會窗的突破”?華為的人工智能是以提高管理效率為中心,當公司運作效率很高了,將具有很強的競爭力。

第三,關于人工智能在產品上突破,不是指專門做一個人工智能產品,而是能否讓我們公司的5G基站人工智能,讓我們的傳輸人工智能,讓我們的核心網交換人工智能……?這可以作為產品奮斗的一個目標。

華為在170多個國家有1萬億美金的網絡存量,五年后可能達到1.5-2萬億美金的網絡存量,如果我們把網絡存量變成平臺,全世界有哪個網比我們大?沒有。未來理想的實現需要在座所有人的共同努力,我們要開放心胸,敢于擁抱時代,擁抱人才!

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