任正非：人工智能研究要开放 用美国砖建中国长城

　　华为创始人任正非近日在华为诺亚方舟实验室座谈会上做了一次内部演讲，首次系统谈到华为在人工智能领域的战略。

　　文章提到，任正非主要谈到了4个方面的内容，一是华为的人工智能服务方向，二是研发重点，三是团队协作，四是人才获取。

　　任正非指出，我们要防止封闭，一定要开放。这边掺进一个美国砖，那边再用一个欧洲砖、一个日本砖，万里长城，不管砖是谁的，能打胜仗就行了，不要什么砖都自己造。在这个万里长城大平台上，允许大河奔腾的踢踏舞，允许“蜂子”跳舞，它颠覆不了这个平台，但是激活了这个平台。

　　以下为任正非演讲实录：

　　我们所有的人工智能要自己的狗食自己先吃，自己生产的降落伞自己先跳。基于我们巨大的网络存量，现阶段人工智能要聚焦在改善我们的服务上。服务是公司最大的存量业务，也是最难的业务，人工智能可以首先在服务领域发挥作用，世界上还有哪个公司有这么大的业务量和数据量与我们比拼？通过在服务上的积累和改进，五年后就可能产生世界上最强的人工智能专家，同时把大量优质服务专家解放出来为攻克上甘岭投入更多战略部队。

　　所以人工智能要瞄准服务主航道，下决心花钱打造公司内在的能力，先不做边界外的事情，不做社会上的小产品。

　　一、巨大的存量网络是人工智能最好的舞台

　　为什么要聚焦GTS、把人工智能的能力在服务领域先做好呢？对于越来越庞大、越来越复杂的网络，人工智能是我们建设和管理网络的最重要的工具，人工智能也要聚焦在服务主航道上，这样发展人工智能就是发展主航道业务，我们要放到这个高度来看。如果人工智能支持GTS把服务做好，五年以后我们自已的问题解决了，我们的人工智能又是世界一流。

　　首先，是解决我们在全球巨大的网络存量的网络维护、故障诊断与处理的能力的提升。我们在全球网络存量有一万亿美元，而且每年上千亿的增加。容量越来越大，流量越来越快，技术越来越复杂，维护人员的水平要求越来越高，经验要求越来越丰富，越来越没有这样多的人才，人工智能，大有前途。

　　我们现在用的是IP网，IP是牺牲时延来降低成本，路由窜来窜去的，哪个地方出问题，问题出在哪儿，都不知道。英国出现了问题，原因可能在德国。虚拟化软件和硬件又解耦了，未来网络中要更多地关注亚健康检查， 出问题前就要知道。明天网络还会越来越复杂，越来越搞不定，故障不知怎么回事。

　　华为在全球网络中占有三分之一的份额，这么大的存量网络维护难度也很大。网上的设备从遗老遗少，到时髦青年，还有新新人类，如果没有人工智能的自我学习、知识技能的不断扬弃，这张网只靠人怎么来维护？人是记不住这么多事故模型的。所以我们就要构筑这个能力，我们一定要在自动诊断、自动发现故障隐患这个问题上下工夫，不然将来我们的机构很臃肿，我们要在这里面敢于投入。

　　人工智能通过学习，可以使得专家只用聚焦解决最关键的10%的问题。一部分简单的问题可自动去实施，这样服务的专家就可聚焦解决关键问题了。精减下来的编制，可以全部给人工智能研究去招聘科学家与博士（当然包括茶博士、博士前）。

　　我们现在的基站安装，就是现场硬件装上去，我们在西安、罗马尼亚……做总调。以后发现问题，不一定要罗马尼亚去，我们当地发生的问题，经过全世界数据的自我学习以后，系统自己就可以调整解决，再把结果上报。我们通过专家分析和训练，校正机器算法的结构，在处理问题中提升算法，最重要是让机器有学习能力，而不仅是人有学习能力。

　　单纯用水泥修个房子是很脆弱的，风都能吹得倒，水泥里加点沙子加点石头就很坚硬，你要搞混凝土工程。做人工智能，一定要贴近实际，贴近需求，贴近客户。诺亚方舟实验室应在每个GTAC都应该设一个小组，天天和服务专家一起上班做故障处理，搞明白什么叫故障，故障是怎么发生的怎么排除的，它们数据模型是怎样的，他们不会在解决故障后来给你讲成故事。另外，还要熟悉网络是什么，若不是一个网络专家，你怎么能通过人工智能发现故障呢。亲身体会存在问题是啥，解决问题的方法是啥，这个不是GTS落地，而是2012实验室的责任，GTS相应团队可以投资和配合。

　　第二，是人工智能在网络大流量预测使得网络规划与优化从被动走向主动。

　　以成都这张网为例，随着视频业务发展， 过去1年4G用户增加75%全网流量增加70%，成都市区用户平均下载速率从35Mbps提升到40Mbps。那么，客户的挑战是如何在网络流量快速增长的同时，保障和提升最终用户的体验？随着网络承载的业务越来越丰富，越来越动态，就需要利用人工智能去主动的预测，去主动发现未来几个月的流量热点并对网络进行事前的调整。

　　以后的网络是以数据中心为中心的网络，在网络的规划设计中，网络拉远共享带来了时延，拉近了则时延少了但数据中心就多了，几万个数据中心之间的数据调来调去就是个复杂的算法问题，这也需要人工智能在网络规划中发挥作用。为什么这么多年我一再鼓励，要有些学航天、地理、测绘、生物……等杂家进入服务体系来，就是要敢于用最先进的工具和方法解决问题。通过使用先进的工具，把网络的拓扑图拿出来，把卫星地图拿出来，再利用人工智能进行大流量预测输出一个流量图，然后把韩国的先进案例、四川的先进案例图拿来，一重叠，就能预测网络的流量机会在哪。通过流量非正常变动，发现事故苗子……。

　　现在我们网络优化的模式都是事后的。根据你们的流量预测与自动规划的例子，以后可以做到提前预测，这样就在用户拥塞发生之前进行网络调整，提前避免问题。我知道你们不可能一步做完，但是我们一步一步往前走，我们一定能找到机会窗。虽然有的内容还只是演示没有进入全面实用状态，我相信今天的假，就是明天的真，我支持你们，我们一定要找到最实用最简单的方式为世界服务。我们构筑了这个大的机制和队伍，这么大的能力，就能更好地为客户服务。

　　所以人工智能在服务的应用一个是对网络故障诊断分析，第二个是对网规网优的指引，再有就是做好技术资料的翻译。我们的人工智能要优先往内做，拿我们内部业务一块一块做实验，今年这块做成一点，明年那块做成一点，技术越难越要搞，对内部我给足预算，下定决心花钱在服务上打造好这些本领，才有未来。进攻就是最好的防御，当我们用这种方式进攻时，门槛高得其他公司跟不上了。2020年我们超过1500亿美金后，我们会变成一个慢牛，不会再增长那么快，这个时候人工智能如果使用好，我们会控制人数，增加效率与效益，那我们公司还是一个好的经营状况。这时候我们培养的这支队伍就可以杀出去，为攻克新的上甘岭投入更多战略部队。