▪ 演講：任正非，2018.7.18

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總 裁 辦 電 子 郵 件

電郵講話【2018】072號 簽發人：任正非

2018年7月18日

在人工智能和雲的建設上，華爲公司落後於時代，但是我們現在不能泡沫化地追趕。

雲，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。

我們應首先依託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，逐步積累起信心和後備專業人員力量。這樣在主航道產品有成功的突破後，可持續不斷從後備隊伍中抽調力量補充投入進產品智能化去，爲產品開發輸送後備人才。

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(全球技術服務)和財經作爲內部管理改進試點，持續不斷地投入人工智能、數字化轉型的力量，擴大人工智能的後備隊伍，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。

今天的彙報，我把2012實驗室的科學家和相關部門都請來了，聽聽你們試點做了什麼、有什麼成果、有沒有好的經驗。科學家們也可以談談自己的想法，在整體架構和方案設計上給以指導，也討論一下這些實踐的思路能否匯聚起來、提煉出來，爲公司未來的人工智能應該怎麼做提供思路。

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，把財經和供應鏈捲進來，一起理解交付的概念，以站點爲單位綜合性鋪開。

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。我們要從盯着交付成功，轉移到實現站點效益成功上來，財務與供應鏈同時要捲進來。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覈算。

2017年，我曾在諾亞方舟實驗室使能工程部成立會上講話，其實當時心裏很忐忑，不知道能不能突破。我們先抓住GTS和財務來改革，把千軍萬馬壓在這上面，這方面有確定的目標，至少能解決內部工作效率和數據透明問題，敢於在這方面囤積千軍萬馬，同時也給未來產品的人工智能應用提供了戰略後備軍。如果首先在產品領域集中幾千人，萬一失敗，這幾千人如何養？

現在我們有信心步子再大一些。

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。

比如，工勘平均每年有幾十萬個站點，每個站點又涉及幾十到上百設計文檔和表格，大量數據都是在重複填表，人工耗費極大。把工勘變成數字化、自動化，我們就能逐步提高效率，就是人工智能。

我們不要糾結於模糊問題，智能化纔是人工智能的社會定義，不要在乎社會對這項工作的評價標準。

偉大是誰評定的？是我們自己，不需要別人來評價。

晚會上你們找幾株蘆葦別在屁股上，就“尾”大了；

我們提高效率讓職級、獎金不喫虧，就偉大了；

一時受委屈，回家用蘿蔔刻個章自己表彰一下，明天更偉大。

我們自己說偉大就偉大。只要我們將大量的重複勞動自動化，提高了效率，就是我們的期望。

但是，你們今天講的都是交付和維護，還沒有包含預算、覈算、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，然後橫向拉通。

什麼叫“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？我認爲，財經至少要選10個PFC捲入進來，供應鏈也要卷一些骨幹進來，組成混合以站點爲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，開票把覈算拉通。

按DU覈算，我們每年至少爲200多萬個點開票，每個點又是幾百張表格。項目覈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。

木桶短板的原理，使得人工智能在多個領域的協同應用，如以站點爲單位，將項目管理、交付管理、財務管理融合改進，才能更有效地提高某一段流程的整體工作效率。

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

1、人工智能的戰鬥隊要廣泛吸納有經驗的專業人才。

我們已經把網絡安全、隱私保護作爲公司最高綱領，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，在網絡重構中作爲生力軍。

第一，公司各大部門精簡的技術專家和管理幹部，大量湧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幹部、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。

爲什麼失敗的人也偉大？他的理想可能很大，但是原來的平臺小，不容易成功，到了我們這個大平臺，可能就如魚得水。

這樣，公司業務專家和業界算法專家結合起來，能不能把我們複雜的管理智能化？

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。

如果不是我們當年招聘測繪專業的博士，現在“三朵雲”及GTS無線規劃、勘測數字化、自動化就是一句空話。

在這些問題上，公司要敢於發生大變化，人工智能要進入各種管理環節，使重複的工作簡單化。這點你們要向李建國學習，華爲機器以前產值幾十億美金，6000人；現在產值1000億美金，還是6000人。因爲他已經完成“換血”，隊伍裏有很多碩士、博士，並且具有很強的動手能力，他們不是工人，叫“工匠科學家”。

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，然後成組空投，一個國家就成片推廣了。比如科特迪瓦代表處做得很好，爲什麼不能建立一個戰略預備隊的培訓基地？對一些編余的員工，不要排斥、打擊，讓他們回到預備隊，參加下一組編成。

這點可向CBG學習“四組一隊”戰術上已經有些探索，根據各個國家的情況，把人員模擬編成隊，並且與這個國家當地團隊反覆會議PK，確定最後空投到這個國家的整個隊伍模型。當然，成隊空投並不是取代“江南遊擊隊”，不是取代當地奮鬥的員工，而是把當地員工捲進來。如果當地有員工沒有被捲進來，可以讓他們回到戰略預備隊來，參加到新的編組訓練。

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，爲其他領域創造突破。

隨着公司政策的優化調整，很多業界頂級科學家不斷進入公司。今天2012實驗室的科學家來了23人，我認爲將來應該是2300人。人工智能研究相當於攀登珠穆朗瑪峯，科學家瞄準未來從事基礎研究，不考覈，不要求解決實際問題，按他自己的研究方向往前走，但是沿途要“生蛋”，爲別的領域創造突破。

比如，

喜馬拉雅山腳那麼肥沃，爲什麼不可以養幾隻羊？

爬到半山腰，爲什麼不去採點礦？

再爬高一些，爲什麼不能滑雪呢？

你們爬到珠峯很冷、少氧、很少喫的，我們可以把羊肉、雞蛋送上去，這都是你們沿途下蛋生產出來的呀。

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”。科學家、專家、工程師也可以經常一起喝喝咖啡、聊聊天，名師指導很重要，既然我們匯聚了這麼多名師，就要多出來給年輕人指點迷津，公司的前進速度就快。

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，不能因爲整體規劃約束了每個模塊的發展，最重要的是我們還不明白什麼叫整體規劃。

比如，無線場景化的農網RuralStar解決方案，就是針對農村建站困難的單點突破，單點人工智能。要把農網項目達到電視機質量標準，沒有哪家的電視機是看壞的。

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，在戰略機會點上敢於投入。

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”？

華爲的人工智能是以提高管理效率爲中心，當公司運作效率很高了，將來就具有很強的競爭力。

剛纔你們說要儘可能攔截故障，這個理想很偉大，每年我們的產品故障有上百萬個，如果你們能攔截60%~80%，讓故障自愈，這就很偉大了，我們能減少多少人力物力呀！

這些減少，返回去加大戰略機會窗的投入，所以天生我材必有用，要避免過度裁員。

有經驗的員工，是走向人工智能中的寶貴財富。比如，GTS去年盈利較預期提高了4億美金。今年可以給增加4億美金預算用於全公司人工智能，去買炮彈、買人。

第三，關於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……這可以作爲產品奮鬥的一個目標。

華爲在170多個國家有1萬億美金的網絡存量，五年後可能達到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，敢於擁抱時代，擁抱人才！

9月13-15日，對標華爲管理論壇

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