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    任正非談華為做AI:不要太沖動 不要遍地都是智能化

    (原標(biāo)題:任正非談華為做人工智能:不要太沖動,不要遍地都是智能化)

    虎嗅注:在人工智能大火的當(dāng)下,任正非在今年年初的一次內(nèi)部研討會上也提及相關(guān)話題,他對華為做人工智能的三點看法:

    01、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能的前提和基礎(chǔ),高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸出要作為作業(yè)完成的標(biāo)準(zhǔn)

    02、要聚焦投入,敢于投資,成功只是時間遲早的問題

    03、人工智能要聚焦投入不要全面開花,先縱向打好殲滅戰(zhàn),旗開得勝后再橫向擴張

    以下為華為“心聲社區(qū)”微信號發(fā)布的任正非講話全文:

    總裁辦電子郵件

    電郵講話【2017】034號 簽發(fā)人:任正非

    任總在人工智能應(yīng)用GTS研討會上的講話

    2017年1月7日

    公司巨大的存量網(wǎng)絡(luò)是人工智能最好的舞臺,GTS要利用人工智能實現(xiàn)高質(zhì)量和高效率的交付與服務(wù),支撐“一萬億”美元存量網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)以及故障處理、預(yù)防的自動化……,以及支持每年數(shù)百億美元的網(wǎng)絡(luò)增量的科學(xué)、合理、有效地交付。持續(xù)為客戶創(chuàng)造價值并提升客戶滿意,構(gòu)筑活的“萬里長城”,成為公司重要的可移動的“馬奇諾防線”。誰能最低成本地提供高質(zhì)量的服務(wù),誰就是這個世界最后的贏家。公司的人工智能研究是一個使能器,促使公司各項管理進(jìn)步,不要隨議論的忽悠而迷失方向。

    01、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能的前提和基礎(chǔ),高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸出要作為作業(yè)完成的標(biāo)準(zhǔn)

    為什么我們不可以統(tǒng)一作業(yè)的工具,和工作的標(biāo)準(zhǔn)。配個數(shù)據(jù)采集聚集器,員工在現(xiàn)場作業(yè)完后,回到駐地處理一下,一按鍵就群發(fā)出去了,不必經(jīng)過辦事處、地區(qū)部,就一步到位了。數(shù)據(jù)對各級各段透明,沒有層層級級的匯總處理,就快多了。

    我們有430萬個站點,每年增加96萬個,1萬1千個合同,每個基站報上來的報表這么厚,是因為沒有模塊化分類。不抽象不總結(jié)就要上報,我們處理管道就那么粗,所以堵得一塌糊涂。實際上歸納出來可能就一百種,大不到一千種模塊。我們分類按模板傳信息給供應(yīng)鏈,供應(yīng)鏈解碼打開、作清單發(fā)貨,我們管理會簡化很多?,F(xiàn)在報表層層上報,每層增加好多人,一大堆報表甚至沒人讀過。要基于目的標(biāo)準(zhǔn)模型建設(shè)簡單自動報表體系,這樣中間的人工就減掉了,主戰(zhàn)場的員工就增加了。人人都基于作業(yè)給你提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù),集中起來你的科學(xué)性就好了,有了這些準(zhǔn)確數(shù)據(jù),通過監(jiān)督學(xué)習(xí)和統(tǒng)計手段就能使我們的效率提高。

    填寫的表中有清晰的也有模糊的,確定性的工作填寫的數(shù)據(jù)要準(zhǔn)確,如果沒有審核就傳上來不正確的數(shù)據(jù),就是一團(tuán)亂麻。清晰的數(shù)據(jù)不斷更新積累,新的有效數(shù)據(jù)不斷更替??傆幸粋€模糊區(qū),模糊數(shù)據(jù)的模糊性會持續(xù)不斷降低,但又產(chǎn)生新的模糊。在不該模糊的地方應(yīng)該有指引,能夠指引基層工程師來清晰操作。人工智能就要靠幾萬員工在做事的時候把數(shù)據(jù)有效采集回來,在歸納總結(jié)中找出規(guī)律來。清晰、準(zhǔn)確的現(xiàn)場數(shù)據(jù)是重要的事情。

    我們是設(shè)備供應(yīng)商不是流量運營商,要根據(jù)業(yè)務(wù)場景來看多快數(shù)據(jù)算實時,不要形而上學(xué),要根據(jù)必要的需求來獲取這些所謂實時數(shù)據(jù)。對于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)的輸出,可以采用類似“七遠(yuǎn)八按”的方式建設(shè)數(shù)據(jù)輸出標(biāo)準(zhǔn),以基于人工智能的交付服務(wù)視角重新制定可服務(wù)性標(biāo)準(zhǔn),并作為產(chǎn)品上市必要條件。

    因此,你們說數(shù)據(jù)缺乏、雜亂無章,我不批評,我覺得沒有數(shù)據(jù)才是我要批評的。每一個人能不能搞個工裝穿在身上帶個儀器,數(shù)據(jù)先收集存儲起來,然后一按按鈕就傳送到信息庫,對貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)者還可以獎勵。

    02、要聚焦投入,敢于投資,成功只是時間遲早的問題

    在GTS選定的站點作業(yè)、網(wǎng)絡(luò)集成、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)等關(guān)鍵場景,在業(yè)務(wù)模型、算法、平臺和數(shù)據(jù)上要加大投資,具體的人力與費用在戰(zhàn)略規(guī)劃未來的時間鏈中落實。

    要開發(fā)公司統(tǒng)一的人工智能軟件平臺,把算法、知識、方法、經(jīng)驗等都固化在平臺上,首先在GTS實踐和應(yīng)用,未來也可以為公司其他業(yè)務(wù)提供支撐。數(shù)據(jù)底座的投資更需要加大,作為長期的基礎(chǔ)工程來建設(shè),有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),人工智能才能發(fā)揮作用。

    2012實驗室的科學(xué)家要緊密與服務(wù)工程師合作,由熟悉理論和算法的科學(xué)家選擇最成熟的方案應(yīng)用到服務(wù)場景中,并共同完成業(yè)務(wù)提升,這就是技術(shù)和場景的結(jié)合。一部分人熟悉技術(shù)理論,一部分人熟悉場景,兩者合作起來天下無敵,你們先把我們內(nèi)部的改進(jìn)搞好,到那時候我們是不是走向外部我們再考慮。

    新事物失敗也是成功,自己取得一點進(jìn)展就記下來,這是過程記錄,自己用蘿卜刻獎?wù)拢e累多了就去換金牌。不要怕出錯,別人說華為是落后的,因為我們只給成功的人發(fā)獎,從來不給失敗的人發(fā)獎。今天比昨天好就要發(fā)獎,喜馬拉雅爬一半也是成功,因為我們過去連山腳都沒去過。

    03、人工智能要聚焦投入不要全面開花,先縱向打好殲滅戰(zhàn),旗開得勝后再橫向擴張

    我們業(yè)務(wù)擴張中,人員不按線性擴張就成功了。服務(wù)工程師要聚焦服務(wù)業(yè)務(wù),在完成服務(wù)業(yè)務(wù)同時完成人工智能所需要的正確數(shù)據(jù)輸出,在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生場景分析師、數(shù)據(jù)分析師和模型設(shè)計師。這些專家要長期投入在服務(wù)戰(zhàn)場上,通過服務(wù)客戶不斷提升能力。對于場景分析師、數(shù)據(jù)分析師、模型設(shè)計師,我的態(tài)度是要看在三年之內(nèi),有多長時間在一線服務(wù)戰(zhàn)場上取得成功的實踐經(jīng)驗。沒有成功的實踐經(jīng)驗就不要快速晉升,這樣也保證水是流動不是腐敗的。

    人工智能在投資充分的情況下不要太沖動,要急用先行小步快跑,要聚焦在確定性業(yè)務(wù)、人工消耗大的項目,寧可做得少一點,先在一兩個點突破殺開口子,集中力量打殲滅戰(zhàn),不要鋪開一個很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化,這會形成全面開花沒有結(jié)果的盲動,就有可能滿盤皆輸。

    如人工智能的應(yīng)用首先要瞄準(zhǔn)實現(xiàn)簡工勘,在此基礎(chǔ)上進(jìn)而實現(xiàn)自動化設(shè)計。海量重復(fù)動作要運用人工智能技術(shù)來替代,實現(xiàn)文檔自動生成、質(zhì)量自動審核、遠(yuǎn)程驗收及自動開票。然后再把人工智能應(yīng)用的成功經(jīng)驗擴展至網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)等業(yè)務(wù)場景,把被動問題處理變?yōu)橹鲃宇A(yù)警預(yù)防,不僅提升了效率還提升了為客戶服務(wù)的質(zhì)量。

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    2017-03-31
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    任正非談華為做AI:不要太沖動 不要遍地都是智能化,人工智能 任正非 華為

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