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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
    投資有道 2018年10期
    關(guān)鍵詞:單點核算華為

    2018年7月8日,華為召開全球技術(shù)服務(wù)人工智能實踐進展匯報會,華為創(chuàng)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(shè)上,華為公司落后于時代,但是我們現(xiàn)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(chǔ)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(chǎn)品智能化和內(nèi)部管理服務(wù)的持續(xù)改進與自動化、智能化上。

    我們應(yīng)首先依托人工智能改進內(nèi)部管理,提升內(nèi)部效率,這個領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用成功率可能會較高,逐步積累起信心和后備專業(yè)人員力量。這樣在主航道產(chǎn)品有成功的突破后,可持續(xù)不斷從后備隊伍中抽調(diào)力量補充投入進產(chǎn)品智能化去,為產(chǎn)品開發(fā)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(shù)服務(wù))和財經(jīng)作為內(nèi)部管理改進試點,持續(xù)不斷地投入人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)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(qū)的網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)和基站規(guī)劃設(shè)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(xué)家和相關(guān)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(jīng)和供應(yīng)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(shè)備安裝好就結(jié)束了。我們現(xiàn)在要求要實現(xiàn)站點綜合效益管理。我們要從盯著交付成功,轉(zhuǎn)移到實現(xiàn)站點效益成功上來,財務(wù)與供應(yīng)鏈同時要卷進來。在工勘階段,我們應(yīng)在完成工程設(shè)計的同時完成項目預(yù)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(dāng)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(fā)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(yù)算、核算、供應(yīng)。我曾在Fellow及部分歐研所座談會上提到,現(xiàn)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(yù)算、供應(yīng)拉通?,F(xiàn)在你們只是解決了GTS的交付技術(shù)問題,還沒有解決財經(jīng)的項目預(yù)算問題,供應(yīng)一次到位的效率也沒有明顯提升。工勘能否把財務(wù)和供應(yīng)鏈拉通?我認為,財經(jīng)至少要選10個PFC卷入進來,供應(yīng)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(yīng)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(yīng)計劃,以及實現(xiàn)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(jīng)營情況的核算,開出給客戶的發(fā)票和收到供應(yīng)商的發(fā)票要自動形成項目的損益。

    第三,人工智能在某個領(lǐng)域的應(yīng)用,是單點突破;人工智能在某幾個領(lǐng)域的協(xié)同應(yīng)用,就是橫向拉通。

    二、吸收內(nèi)外部優(yōu)秀人才,壯大華為人工智能的戰(zhàn)斗隊和戰(zhàn)略預(yù)備隊,支撐人工智能的研究、推廣和維護。

    1、人工智能的戰(zhàn)斗隊要廣泛吸納有經(jīng)驗的專業(yè)人才。

    我們已經(jīng)把網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護作為公司最高綱領(lǐng),確保用戶利益不受侵犯,公司整個產(chǎn)品架構(gòu)會面臨變化。在人工智能問題上,我們要吸納大量有經(jīng)驗的員工上戰(zhàn)場,逐步積累起一個龐大的人力隊伍,在網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)中作為生力軍。第一,公司各大部門精簡的技術(shù)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(yè)務(wù)經(jīng)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(nèi)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(xué)的博士,也要招一批衛(wèi)星、航天、航空、航測……等專業(yè)人員,用大場景來解決宏觀問題;還要招一些炮兵隊伍轉(zhuǎn)業(yè)的炮兵學(xué)院畢業(yè)的軍官,他們能解決近距離的微觀環(huán)節(jié)問題。

    2、組建GTS人工智能的戰(zhàn)略預(yù)備隊,學(xué)習(xí)“四組一隊”訓(xùn)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(xùn)練,然后成組空投,一個國家就成片推廣了。

    3、科學(xué)家瞄準未來從事基礎(chǔ)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(lǐng)域創(chuàng)造突破。

    隨著公司政策的優(yōu)化調(diào)整,很多業(yè)界頂級科學(xué)家不斷進入公司。科學(xué)家可以抽空到現(xiàn)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(gòu)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(guī)劃,但是要允許各模塊單點前進、單點突破,不能因為整體規(guī)劃約束了每個模塊的發(fā)展。

    第二,在人工智能的戰(zhàn)略投入問題上,我們要有一個框架性模型,在戰(zhàn)略機會點上敢于投入。董事會能否出一個結(jié)論:“人工智能所節(jié)約出來的效率和費用反投回人工智能,加大戰(zhàn)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(dāng)公司運作效率很高了,將具有很強的競爭力。

    第三,關(guān)于人工智能在產(chǎn)品上突破,不是指專門做一個人工智能產(chǎn)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(wǎng)交換人工智能……?這可以作為產(chǎn)品奮斗的一個目標(biāo)。

    華為在170多個國家有1萬億美金的網(wǎng)絡(luò)存量,五年后可能達到1.5-2萬億美金的網(wǎng)絡(luò)存量,如果我們把網(wǎng)絡(luò)存量變成平臺,全世界有哪個網(wǎng)比我們大?沒有。未來理想的實現(xiàn)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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