而在具體的操作層面,任正非表示,首先高質(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)。">
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任正非談人工智能研究:高質(zhì)量數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)要聚焦投入

2017年3月30日 15:51  心聲社區(qū)  作 者:任正非

華為心聲社區(qū)今日在官方公眾號(hào)發(fā)布了華為創(chuàng)始人任正非在人工智能應(yīng)用GTS研討會(huì)上的講話。

任正非認(rèn)為,人工智能研究是華為的一個(gè)使能器,促使公司各項(xiàng)管理進(jìn)步,從而構(gòu)筑活的“萬里長城”。

而在具體的操作層面,任正非表示,首先高質(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)。

華為創(chuàng)始人任正非

華為創(chuàng)始人任正非

其次要聚焦投入,敢于投資。但也不要全面開花,要急用先行小步快跑,聚焦在確定性業(yè)務(wù)、人工消耗大的項(xiàng)目。“不要遍地都是智能化,這會(huì)形成全面開花沒有結(jié)果的盲動(dòng),就有可能滿盤皆輸!

任正非還表示,在業(yè)務(wù)擴(kuò)張中,人員不按線性擴(kuò)張就成功了。對(duì)于華為的專家,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。同時(shí)要看在三年之內(nèi),有多長時(shí)間在一線服務(wù)戰(zhàn)場上取得成功的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。沒有成功的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)就不要快速晉升,這樣也保證水是流動(dòng)不是腐敗的。

以下為任正非講話全文:

總裁辦電子郵件

電郵講話[2017]034號(hào) 簽發(fā)人:任正非

任總在人工智能應(yīng)用GTS研討會(huì)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(tái),GTS要利用人工智能實(shí)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(dòng)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(jià)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(dòng)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(gè)世界最后的贏家。公司的人工智能研究是一個(gè)使能器,促使公司各項(xiàng)管理進(jìn)步,不要隨議論的忽悠而迷失方向。

1、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(gè)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(duì)各級(jí)各段透明,沒有層層級(jí)級(jí)的匯總處理,就快多了。

我們有430萬個(gè)站點(diǎn),每年增加96萬個(gè),1萬1千個(gè)合同,每個(gè)基站報(bào)上來的報(bào)表這么厚,是因?yàn)闆]有模塊化分類。不抽象不總結(jié)就要上報(bào),我們處理管道就那么粗,所以堵得一塌糊涂。實(shí)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(huì)簡化很多,F(xiàn)在報(bào)表層層上報(bào),每層增加好多人,一大堆報(bào)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(dòng)報(bào)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(jì)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(gè)模糊區(qū),模糊數(shù)據(jù)的模糊性會(huì)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(shí)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(yùn)營商,要根據(jù)業(yè)務(wù)場景來看多快數(shù)據(jù)算實(shí)時(shí),不要形而上學(xué),要根據(jù)必要的需求來獲取這些所謂實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。對(duì)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(píng),我覺得沒有數(shù)據(jù)才是我要批評(píng)的。每一個(gè)人能不能搞個(gè)工裝穿在身上帶個(gè)儀器,數(shù)據(jù)先收集存儲(chǔ)起來,然后一按按鈕就傳送到信息庫,對(duì)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)者還可以獎(jiǎng)勵(lì)。

2、要聚焦投入,敢于投資,成功只是時(shí)間遲早的問題

在GTS選定的站點(diǎn)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(tái)和數(shù)據(jù)上要加大投資,具體的人力與費(fèi)用在戰(zhàn)略規(guī)劃未來的時(shí)間鏈中落實(shí)。

要開發(fā)公司統(tǒng)一的人工智能軟件平臺(tái),把算法、知識(shí)、方法、經(jīng)驗(yàn)等都固化在平臺(tái)上,首先在GTS實(shí)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(shí)驗(yàn)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(shí)候我們是不是走向外部我們?cè)倏紤]。

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

3、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(kuò)張

我們業(yè)務(wù)擴(kuò)張中,人員不按線性擴(kuò)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(shí)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(jì)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(duì)于場景分析師、數(shù)據(jù)分析師、模型設(shè)計(jì)師,我的態(tài)度是要看在三年之內(nèi),有多長時(shí)間在一線服務(wù)戰(zhàn)場上取得成功的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。沒有成功的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)就不要快速晉升,這樣也保證水是流動(dòng)不是腐敗的。

人工智能在投資充分的情況下不要太沖動(dòng),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(xiàng)目,寧可做得少一點(diǎn),先在一兩個(gè)點(diǎn)突破殺開口子,集中力量打殲滅戰(zhàn),不要鋪開一個(gè)很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化,這會(huì)形成全面開花沒有結(jié)果的盲動(dòng),就有可能滿盤皆輸。

如人工智能的應(yīng)用首先要瞄準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)簡工勘,在此基礎(chǔ)上進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化設(shè)計(jì)。海量重復(fù)動(dòng)作要運(yùn)用人工智能技術(shù)來替代,實(shí)現(xiàn)文檔自動(dòng)生成、質(zhì)量自動(dòng)審核、遠(yuǎn)程驗(yàn)收及自動(dòng)開票。然后再把人工智能應(yīng)用的成功經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)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(dòng)問題處理變?yōu)橹鲃?dòng)預(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。

要踏踏實(shí)實(shí)聚焦場景一個(gè)個(gè)解決,選擇與場景匹配的相對(duì)成熟的算法,不要等平臺(tái)和數(shù)據(jù)底座的成熟,半成品也可以先投入到內(nèi)部改進(jìn)的使用,在不斷的實(shí)踐和問題解決中打造成熟的平臺(tái)和數(shù)據(jù)底座。我們?cè)谶@些集中突破的項(xiàng)目上取得經(jīng)驗(yàn)培養(yǎng)出新生力量,這些新生力量要到基層去貫徹推廣落實(shí),使它能夠應(yīng)用起來變成習(xí)慣。在縱向發(fā)展的基礎(chǔ)上,把握好橫向擴(kuò)張的合理節(jié)奏。一只餅如果糊了再翻過來掉過去烙就是夾生餅,我們不要“出師未捷身先死,長使英雄淚滿襟”,我們要的是旗開得勝和最終成功。人工智能是個(gè)新生事物,在實(shí)現(xiàn)過程中因?yàn)殡p軌運(yùn)行,要接受階段性的成本上升,實(shí)現(xiàn)清晰的長期目標(biāo)。

人工智能應(yīng)用中一定會(huì)遇到很多困難,在前進(jìn)的過程中要多鼓勵(lì)、少批評(píng),可表揚(yáng)可不表揚(yáng)的要表揚(yáng)。上戰(zhàn)場槍聲一響,誰是英雄,誰不是英雄?你說他不是英雄,在山腳你一拍他肩膀,他扛著兩個(gè)炸藥包,沖上了上甘嶺,可能就真成了英雄。 

編 輯:章芳
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