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任正非:做好服务华为就能做到世界一流

华为考察

没有一个巨头会再漠视人工智能的浪潮。当百度的百度大脑揭开面纱,腾讯也挟大数据优势布局人工智能战略,计划推出AI与VR开放平台。

而在人工智能江湖中,华为也是提前动身的巨头中的一员。早在2012年,华为就成立了诺亚方舟实验室,研究自然语言处理和信息检索、大规模数据挖掘和机器学习、社交媒体和移动智能、人机交互系统、机器学习理论等。

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任正非

以下为任正非演讲实录

我们现在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。

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巨大的存量网络是人工智能最好的舞台

为什么要聚焦GTS(全球技术支持)、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,要解决在全球巨大的网络存量的网络维护、故障诊断与处理能力提升的问题。

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。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。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。

我们现在的基站安装,就是现场硬件装上去,我们在西安、罗马尼亚等地方,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。

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(交付领域全球技术支持中心)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。亲身体会存在问题和解决问题的方法是什么,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。

其次,人工智能要预测网络大流量,使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,但我相信今天的假,就是明天的真,我们一定要找到最实用最简单的方式为世界服务。

所以人工智能在服务上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。

2

人工智能要聚焦到主航道上,不要做小商品

2012实验室在瞄准未来构筑一些高端技术的过程中,还是要敢在主航道上向前冲。人工智能研发技术越难越要搞,不要去做些小商品挣些小钱,趁着这几年我们有的是钱,要大力投入,加快建设步伐让服务用上最先进的工具。这些技术马上达到实用性还要些时间,我们要有这个战略耐心。

人工智能在GTS先做好,你们有好多独立型的模块和问题领域,可以有一个全面攻击的部队,但是要突出一个重点攻击的部队,重点攻击成功了,人员又分散去作为种子,这块攻击成功了,再扩散旁边一点点。

人工智能最初不一定要选择最难的骨头来啃,可以选择简单的那块骨头先啃,先从最容易的地方入手。对于GTS最容易的是马上可以用的,这样就得到了及时的信心鼓舞。

智慧要在主航道边界里面,不做边界外的事情。人工智能要与主航道业务捆绑,在边界之内可以大投,一起扩展更多的灵感更多的发挥。所以离开了这个边界,偏离主航道的就不给钱了。

华为不做公共人工智能产品,不做小商品,我非常害怕你们一冲动,拿人工智能去和社会比。你做出来我没用,有人就去创业,这会掏空公司的,你如果有才华就要转到主航道上来。这些公共人工智能产品(别人主业、我们副业)的事不要做。别人成功了我们就花钱拿过来用。

3

用美国砖建中国长城

人工智能研究一定要走向高度开放。你们自己开展研究是正确的,不研究你就不知道方向与对错,就不知道哪些是好的。世界上还有比我们做得好的,我就引进来。

谷歌的系统大量读西班牙的、拉丁美洲的图书,它的英文翻西班牙语就非常准确,我们也要从外面引进这些做得好的机器翻译能力。请加工业智能化微信号:robotinfo 学习工业智能化知识

在自然语言对话上,我们能不能与业界领先企业合作,我们给他们一些支持,做出来后我们用他的系统就行了。我们要有这种气概,只有容天下才能霸天下。

我们要防止封闭,一定要开放。在机器学习领域,一定有很多学习软件大大地超越我们,会有很多很多人做出好的东西来,我们就和这些最好的厂家合作。

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。

在产业分工上,在别人有优势的地方就利用别人的优势,集中精力在主航道。单项的研发能力,全世界很多国家的公司和研究所都很厉害,但是整合能力我们最强,所以我们不要害怕开放。学术界平均1000篇论文才有一篇有商业价值,他们也很着急,只要我们找他们讲问题,他们就很高兴。

我们要把思想研究院搞起来,思想研究院只有秘书机构,就是一个会议机构,各种思想碰撞后出纪要。我们一定要对未来有一个投入,才可能在3-5年之后在这个领域里面取得一定的地位。

4

获取人才要敢于做“东北乱炖”

这些年之所以鼓励吸收各专业的杂家进入服务体系,就是要敢于将各种最先进的工具和新的方法应用到我们的业务中来。当年我跟GTS讲,每年进100个学测绘的博士进GTS。

只要他们愿意转行,他带来的思维方式都会使我们的人工智能更成熟,带着很多生物学、医学的思维观念进入电气学。不能只招计算机和电子类学生。我原来学建筑,高中时看了一本小说《百炼成钢》,填报了建筑志愿,但毕业后一天专业也没搞过。

世界上最厉害的软件国家还是美国,美国的创新意识很强,我们还要在美国加大对未来优秀人才的投入,把诺亚方舟的前哨部队放到美国、加拿大去。

我们在海外的专家平均都是四五十岁,现在我们要进苗子了。苗子不一定都是中国人,可以是外国人的博士,进来十年后正好可以冲锋,不然我们很快就会青黄不接。香港、台湾也有非常多的优秀人才留学后回来,但没有太大产业,我们要多拢一点回来。

现在人工智能在外面炒作得很火,可能会出现一些泡沫破灭,河水一泛滥后就在马路上抓鱼,华为这个时候趁机赶紧找人。

我们在一些名牌大学里面还要更多地开展各种竞赛活动,因为人才是非常多方面的、非常多元化的,我们要有需求策划。原来我们的万里长城是不容人跳舞的,为什么不能像张艺谋G20演出一样,搭一个台子供大家跳舞?

我们要招一些牛人,几个牛人带一批小青年,人才我们要去找,不是去招。我们的牛人,每个Fellow要自己选四个助手,培养这些年轻人开阔眼界,研发也减轻你的工作量,让你聚焦在主要作战方向上,众人拾柴火焰高,每个助手跟你时间不超过3年,能力就循环出去了。

2012实验室与PSST(网络解决方案)要一起推动,加强干部流动,研发人员要循环起来,避免闭门造车,否则,慢慢地他就找不到目标方向了。那些在前线的干部,有一些回来是带有战争经验到研发,有一些走向GTS了,有一些是走向产品销售,又增加了纵深,这样子我们公司的血液都流动起来了。

5

明确方向后大胆投入,成功是迟早的事

我今天最高兴的是,你们的战略方向跟我想的是一致的,短期内成不成功并不重要,我们走到这一条路上来,最后一定会成功,只是时间早迟的问题。

而且我认为在人工智能的历史长河中,你们也要有业务的战略聚焦点,现在就是聚焦在服务上,在一个项目中也要有战略重点和战略次点,可以把一个最容易的地方先智能化,大家一成功了就高兴,弟兄们我们又成功了,我们就有信心往更高的山头攻了。

我们那个时候,40门的交换机还做不出来,我们天天都在庆功,然后做到2000门……一直庆功走过来的呀。都是因为小胜利把我们胆子弄大了,我们就开始一天到晚“胡说八道”,最后自己相信自己的“胡说八道”,就真做到这个“胡说八道”了。

你们这些年轻的未来的将军,在胜利鼓舞中在炮火震动中,一定会一步步走向最终的胜利!

诺亚方舟实验室座谈节选

问:华为的创新模式和百度、谷歌等有什么本质上的不同?

任正非:有相同也有不同。某些互联网公司的创新是碎片化的,是形不成整体的竞争力的。而我们是在开放基础上进行开发,我们强调做一个大的平台,形成具有长远支撑能力的架构,这些方面我们之间的开发就是不一样的。

诺亚实验室在创新上与这些公司有相似之处,可以自己决定怎么做,但要在华为主航道的边界内。但是产品的开发必须强调要有目标管理,要有计划、预算、核算的管理。如果这个世界不发生颠覆式的黑天鹅事件,就没有人能推翻华为。如果要颠覆华为,那是我们自己颠覆自己。

问:当前我们光脚干翻了思科,现在我们穿上鞋子如何干翻苹果?

任正非:我们从来也没有想干翻思科,也没有想干翻苹果。前段时间传说思科收购爱立信,我高兴得不得了,如果还有人举着旗子在前面走,我就好跟着站队,现在苹果账上有2000多亿美金的现金,如果苹果积极一点,苹果为啥不能与人合并呢?

合并以后就是一个全网络公司,而且它有那么多钱,那不就成就了一番霸业吗?我跟着他们的旗子后面走,为啥不可以呢?我们为什么要去推翻人家呢?这是网上的胡说八道。我们为什么要推翻他们,我们能称霸这个世界吗?称霸世界的只有两个人,一个是成吉思汗,一个是希特勒,他们死无葬身之地。我们不要树敌过多,我们要多交朋友。

问:我们要找最好的人,最优秀的人,结果经常会碰到像谷歌这样的公司竞争,跟我们抢,我们怎么从更高的层面,从公司策略等方面吸引这些人才来?

任正非:我们公司有一样事情是比谷歌好的,我们的餐厅做得比谷歌好。谷歌的餐厅,饭不要钱就是标准化,都吃这个饭。我们的食堂开始多元化多方位地满足客户需求,将来松山湖有28个餐厅,还有十来个咖啡馆,松山湖还有两条铁路连起来。

第二个,招聘人才这个事情其实我们真的不知道哪个人才最优秀。颠覆旧中国的是两个医生,孙中山和鲁迅,你找领袖的时候怎么会去找个医生做总统呢,你有没有想过这个问题,当然孙中山虽然是临时大总统,当了几天也是大总统啊。所以说谁是人才,谁不是人才,没有模型。你们大家知道金一南将军,看看他的简历,图书馆管理员。

谷歌有他的选择人才的方式,它拿走了很多人才。但是我们认为识别人才的方式很多,就是我们不能用一种教条的方式衡量什么是人才。这次财经在美国招聘了大量的博士,这些人的第一志愿是非洲。为什么?出去留学的不全是富二代、官二代,还有穷二代。

穷二代的最大理想是,书读完了赶快挣钱帮爸爸妈妈还账。华为哪儿挣钱最多,非洲挣钱最多,他们就选择去非洲,他们到非洲综合化锻炼,什么都搞明白了,你怎么知道他不是华为未来的接班人呢?当然这里面也有很多富二代,而且家里非常有钱,还有些是女孩子,同样在非洲艰苦奋斗。

什么是人才,我看最典型的华为人都不是人才,钱给多了,不是人才也变成了人才。

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