9月26日上午消息，華為創(chuàng)始人任正非近日在華為諾亞方舟實驗室座談會上做了一次內部演講，在演講中首次系統(tǒng)談到了華為在人工智能領域的戰(zhàn)略。
諾亞方舟實驗室是華為旗下專注于人工智能和大數據挖掘的研究機構，8月10日，任正非專門在此系統(tǒng)闡述了華為在公司智能領域的戰(zhàn)略。9月25日，華為旗下微信公眾號“心聲社區(qū)”刊載了這篇內部講話。
這位華為創(chuàng)始人主要談到了4個方面的內容，一是華為的人工智能服務方向，二是研發(fā)重點，三是團隊協作，四是人才獲取。(李根)
以下為任正非演講實錄：
我們所有的人工智能要自己的狗食自己先吃，自己生產的降落傘自己先跳�；谖覀兙薮蟮木W絡存量，現階段人工智能要聚焦在改善我們的服務上。服務是公司最大的存量業(yè)務，也是最難的業(yè)務，人工智能可以首先在服務領域發(fā)揮作用，世界上還有哪個公司有這么大的業(yè)務量和數據量與我們比拼？通過在服務上的積累和改進，五年后就可能產生世界上最強的人工智能專家，同時把大量優(yōu)質服務專家解放出來為攻克上甘嶺投入更多戰(zhàn)略部隊。
所以人工智能要瞄準服務主航道，下決心花錢打造公司內在的能力，先不做邊界外的事情，不做社會上的小產品。
一、巨大的存量網絡是人工智能最好的舞臺
為什么要聚焦GTS、把人工智能的能力在服務領域先做好呢？對于越來越龐大、越來越復雜的網絡，人工智能是我們建設和管理網絡的最重要的工具，人工智能也要聚焦在服務主航道上，這樣發(fā)展人工智能就是發(fā)展主航道業(yè)務，我們要放到這個高度來看。如果人工智能支持GTS把服務做好，五年以后我們自已的問題解決了，我們的人工智能又是世界一流。
首先，是解決我們在全球巨大的網絡存量的網絡維護、故障診斷與處理的能力的提升。我們在全球網絡存量有一萬億美元，而且每年上千億的增加。容量越來越大，流量越來越快，技術越來越復雜，維護人員的水平要求越來越高，經驗要求越來越豐富，越來越沒有這樣多的人才，人工智能，大有前途。
我們現在用的是IP網，IP是犧牲時延來降低成本，路由竄來竄去的，哪個地方出問題，問題出在哪兒，都不知道。英國出現了問題，原因可能在德國。虛擬化軟件和硬件又解耦了，未來網絡中要更多地關注亞健康檢查， 出問題前就要知道。明天網絡還會越來越復雜，越來越搞不定，故障不知怎么回事。華為在全球網絡中占有三分之一的份額，這么大的存量網絡維護難度也很大。網上的設備從遺老遺少，到時髦青年，還有新新人類，如果沒有人工智能的自我學習、知識技能的不斷揚棄，這張網只靠人怎么來維護？人是記不住這么多事故模型的。所以我們就要構筑這個能力，我們一定要在自動診斷、自動發(fā)現故障隱患這個問題上下工夫，不然將來我們的機構很臃腫，我們要在這里面敢于投入。
人工智能通過學習，可以使得專家只用聚焦解決最關鍵的10%的問題。一部分簡單的問題可自動去實施，這樣服務的專家就可聚焦解決關鍵問題了。精減下來的編制，可以全部給人工智能研究去招聘科學家與博士(當然包括茶博士、博士前)。
我們現在的基站安裝，就是現場硬件裝上去，我們在西安、羅馬尼亞……做總調。以后發(fā)現問題，不一定要羅馬尼亞去，我們當地發(fā)生的問題，經過全世界數據的自我學習以后，系統(tǒng)自己就可以調整解決，再把結果上報。我們通過專家分析和訓練，校正機器算法的結構，在處理問題中提升算法，最重要是讓機器有學習能力，而不僅是人有學習能力。
單純用水泥修個房子是很脆弱的，風都能吹得倒，水泥里加點沙子加點石頭就很堅硬，你要搞混凝土工程。做人工智能，一定要貼近實際，貼近需求，貼近客戶。諾亞方舟實驗室應在每個GTAC都應該設一個小組，天天和服務專家一起上班做故障處理，搞明白什么叫故障，故障是怎么發(fā)生的怎么排除的，它們數據模型是怎樣的，他們不會在解決故障后來給你講成故事。另外，還要熟悉網絡是什么，若不是一個網絡專家，你怎么能通過人工智能發(fā)現故障呢。親身體會存在問題是啥，解決問題的方法是啥，這個不是GTS落地，而是2012實驗室的責任，GTS相應團隊可以投資和配合。
第二，是人工智能在網絡大流量預測使得網絡規(guī)劃與優(yōu)化從被動走向主動。
以成都這張網為例，隨著視頻業(yè)務發(fā)展， 過去1年4G用戶增加75%全網流量增加70%，成都市區(qū)用戶平均下載速率從35Mbps提升到40Mbps。那么，客戶的挑戰(zhàn)是如何在網絡流量快速增長的同時，保障和提升最終用戶的體驗？隨著網絡承載的業(yè)務越來越豐富，越來越動態(tài)，就需要利用人工智能去主動的預測，去主動發(fā)現未來幾個月的流量熱點并對網絡進行事前的調整。以后的網絡是以數據中心為中心的網絡，在網絡的規(guī)劃設計中，網絡拉遠共享帶來了時延，拉近了則時延少了但數據中心就多了，幾萬個數據中心之間的數據調來調去就是個復雜的算法問題，這也需要人工智能在網絡規(guī)劃中發(fā)揮作用。為什么這么多年我一再鼓勵，要有些學航天、地理、測繪、生物……等雜家進入服務體系來，就是要敢于用最先進的工具和方法解決問題。通過使用先進的工具，把網絡的拓撲圖拿出來，把衛(wèi)星地圖拿出來，再利用人工智能進行大流量預測輸出一個流量圖，然后把韓國的先進案例、四川的先進案例圖拿來，一重疊，就能預測網絡的流量機會在哪。通過流量非正常變動，發(fā)現事故苗子……�，F在我們網絡優(yōu)化的模式都是事后的。根據你們的流量預測與自動規(guī)劃的例子，以后可以做到提前預測，這樣就在用戶擁塞發(fā)生之前進行網絡調整，提前避免問題。我知道你們不可能一步做完，但是我們一步一步往前走，我們一定能找到機會窗。雖然有的內容還只是演示沒有進入全面實用狀態(tài)，我相信今天的假，就是明天的真，我支持你們，我們一定要找到最實用最簡單的方式為世界服務。我們構筑了這個大的機制和隊伍，這么大的能力，就能更好地為客戶服務。
所以人工智能在服務的應用一個是對網絡故障診斷分析，第二個是對網規(guī)網優(yōu)的指引，再有就是做好技術資料的翻譯。我們的人工智能要優(yōu)先往內做，拿我們內部業(yè)務一塊一塊做實驗，今年這塊做成一點，明年那塊做成一點，技術越難越要搞，對內部我給足預算，下定決心花錢在服務上打造好這些本領，才有未來。進攻就是最好的防御，當我們用這種方式進攻時，門檻高得其他公司跟不上了。2020年我們超過1500億美金后，我們會變成一個慢牛，不會再增長那么快，這個時候人工智能如果使用好，我們會控制人數，增加效率與效益，那我們公司還是一個好的經營狀況。這時候我們培養(yǎng)的這支隊伍就可以殺出去，為攻克新的上甘嶺投入更多戰(zhàn)略部隊。
二、人工智能要聚焦到主航道上，不要做小商品
2012實驗室在瞄準未來構筑一些高端技術的過程中，還是要敢在主航道上向前沖。人工智能研發(fā)技術越難越要搞，不要去做些小商品掙些小錢，趁著這幾年我們有的是錢，要大力投入，加快建設步伐讓服務用上最先進的工具。這些技術馬上達到實用性還要些時間，我們要有這個戰(zhàn)略耐心。
人工智能在GTS先做好，你們有好多獨立型的模塊和問題領域，可以有一個全面攻擊的部隊，但是要突出一個重點攻擊的部隊，重點攻擊成功了，人員又分散去作為種子，這塊攻擊成功了，再擴散旁邊一點點。人工智能最初不一定要選擇最難的骨頭來啃，可以選擇簡單的那塊骨頭先啃，先從最容易的地方入手。對于GTS最容易的是馬上可以用的，這樣就得到了及時的信心鼓舞。任何一次成功，大家自己湊錢吃頓飯，自己拿蘿卜給自己刻一個獎章，自己在墻上貼個小紅花，集到多個紅花到公司換個大牌牌。
智慧要在主航道邊界里面，不做邊界外的事情。人工智能要與主航道業(yè)務捆綁，在邊界之內可以大投，一起擴展更多的靈感更多的發(fā)揮。所以離開了這個邊界，偏離主航道的就不給錢了。華為不做公共人工智能產品，不做小商品，我非常害怕你們一沖動，拿人工智能去和社會比。你做出來我沒用，有人就去創(chuàng)業(yè)，這會掏空公司的，你如果有才華就要轉到主航道上來。這些公共人工智能產品(別人主業(yè)、我們副業(yè))的事不要做。別人成功了我們就花錢拿過來用。
三、用美國磚建中國長城，讓“蜂子”在長城上跳舞
人工智能研究一定要走向高度開放。你們自己開展研究是正確的，不研究你就不知道方向與對錯，就不知道哪些是好的。世界上還有比我們做得好的，我就引進來。谷歌的系統(tǒng)大量讀西班牙的、拉丁美洲的圖書，它的英文翻西班牙語就非常準確，我們也要從外面引進這些做得好的機器翻譯能力。在自然語言對話上，我們能不能與業(yè)界領先企業(yè)合作，我們給他們一些支持，做出來后我們用他的系統(tǒng)就行了。我們要有這種氣概，只有容天下才能霸天下。
我們要防止封閉，一定要開放。在機器學習領域，一定有很多學習軟件大大地超越我們，會有很多很多人做出好的東西來，我們就和這些最好的廠家合作。這邊摻進一個美國磚，那邊再用一個歐洲磚、一個日本磚，萬里長城，不管磚是誰的，能打勝仗就行了，不要什么磚都自己造。在這個萬里長城大平臺上，允許大河奔騰的踢踏舞，允許“蜂子”跳舞，它顛覆不了這個平臺，但是激活了這個平臺。在產業(yè)分工上，在別人有優(yōu)勢的地方就利用別人的優(yōu)勢，集中精力在主航道。就是剛才GTS講的那個方面，人工智能先在這幾個方面做好。
單項的研發(fā)能力，全世界很多國家的公司和研究所都很厲害，但是整合能力我們最強，所以我們不要害怕開放。學術界平均1000篇論文才有一篇有商業(yè)價值，他們也很著急，只要我們找他們講問題，他們就很高興。我們要把思想研究院搞起來，思想研究院只有秘書機構，就是一個會議機構，各種思想碰撞后出紀要。我們一定要對未來有一個投入，才可能在3-5年之后在這個領域里面取得一定的地位。
四、在人才獲取上要敢于做“東北亂燉”，要加強干部的循環(huán)
這些年之所以鼓勵吸收各專業(yè)的雜家進入服務體系，就是要敢于將各種最先進的工具和新的方法應用到我們的業(yè)務中來。當年我跟GTS講，每年進100個學測繪的博士進GTS。所以人工智能煮飯的時候，就像東北那個亂燉，管他什么都燉進去，不知道誰能燉出味道來。瞄準未來，生物學的蘿卜拿來燉一下，牙醫(yī)的蘿卜拿來燉一下，還有好多學科的蘿卜，要敞開一個很大的人才喇叭口。只要他們愿意轉行，他帶來的思維方式都會使我們的人工智能更成熟，帶著很多生物學、醫(yī)學的思維觀念進入電氣學。不能只招計算機和電子類學生。我原來學建筑，高中時看了一本小說《百煉成鋼》，填報了建筑志愿，但畢業(yè)后一天專業(yè)也沒搞過。
世界上最厲害的軟件國家還是美國，美國的創(chuàng)新意識很強，我們還要在美國加大對未來優(yōu)秀人才的投入，把諾亞方舟的前哨部隊放到美國、加拿大去。愛爾蘭靠美國的東部近，有沒有大的架構師？我們在海外的專家平均都是四五十歲，現在我們要進苗子了。苗子不一定都是中國人，可以是外國人的博士，進來十年后正好可以沖鋒，不然我們很快就會青黃不接。香港、臺灣也有非常多的優(yōu)秀人才留學后回來，但沒有太大產業(yè)，我們要多攏一點回來�，F在人工智能在外面炒作得很火，可能會出現一些泡沫破滅，河水一泛濫后就在馬路上抓魚，華為這個時候趁機趕緊找人。
我們在一些名牌大學里面還要更多的開展各種競賽活動，因為人才是非常多方面的、非常多元化的，我們要有需求策劃。原來我們的萬里長城是不容人跳舞的，為什么不能像張藝謀G20演出一樣，搭一個臺子供大家跳舞？我們要招一些牛人，幾個牛人帶一批小青年，人才我們要去找，不是去招，……。我們的牛人，每個Fellow要自己選四個助手，培養(yǎng)這些年輕人開闊眼界，研發(fā)也減輕你的工作量，讓你聚焦在主要作戰(zhàn)方向上，眾人拾柴火焰高，每個助手跟你時間不超過3年，能力就循環(huán)出去了。
2012實驗室與PSST要一起推動，加強干部流動，研發(fā)人員要循環(huán)起來，避免閉門造車，否則，慢慢地他就找不到目標方向了。那些在前線的干部，有一些回來是帶有戰(zhàn)爭經驗到研發(fā)，有一些走向GTS了，有一些是走向產品銷售，又增加了縱深，這樣子我們公司的血液都流動起來了。
五、戰(zhàn)略方向已經明確，大膽投入，成功只是時間遲早問題
我今天最高興的是，你們的戰(zhàn)略方向跟我想的是一致的，短期內成不成功并不重要，我們走到這一條路上來，最后一定會成功，只是時間早遲的問題。而且我認為在人工智能的歷史長河中，你們也要有業(yè)務的戰(zhàn)略聚焦點，現在就是聚焦在服務上，在一個項目中也要有戰(zhàn)略重點和戰(zhàn)略次點，可以把一個最容易的地方先智能化，大家一成功了就高興，弟兄們我們又成功了，我們就有信心往更高的山頭攻了。我們那個時候，40門的交換機還做不出來，我們天天都在慶功，然后到2000門……，一直慶功走過來的呀。都是因為小勝利把我們膽子弄大了，我們就開始一天到晚“胡說八道”，最后自己相信自己的“胡說八道”，就真做到這個“胡說八道”了。
你們這些年輕的未來的將軍，在勝利鼓舞中在炮火震動中，一定會一步步走向最終的勝利。
附：諾亞方舟實驗室座談
問：人工智能在華為的發(fā)展會怎么走？
任總：發(fā)展人工智能要先聚焦在主航道上，聚焦在改善服務和內部運作上。編程的人工智能可以購買……。對于越來越龐大、越來越復雜的網絡，人工智能是服務管理網絡的最重要的工具之一。產品線的研究也要朝向支持和服務，朝向商業(yè)變現。華為在全球網絡中占有1/3的份額。華為用笨方法把這些設備連接起來，時延大、設備浪費大。與友商設備間的連接用公有協議，華為自身設備間的連接可不可以用私有協議，我們可以使得華為的設備體積更小、重量更輕、耗能更小、速度更快、成本更低，未來的網絡建設一定要慢慢走上這一步。在網絡建設和服務過程中，網絡變得越來越復雜，一個人的學習時間從小學后開始算，平均大約也就六十年左右，但人工智能可以到五千歲，五千年后的網絡靠人還維護得了嗎？這需要靠人工智能。因此，對于越來越龐大、越來越復雜的網絡，人工智能是我們管理網絡的最重要的工具之一。發(fā)展人工智能與發(fā)展主航道是同等重要的發(fā)展，我們把人工智能放在這樣的高度上來看。我們的人工智能和社會上的人工智能不一樣，我們自己做的“狗食”自己先吃，我們吃的“狗食”是基于巨大的網絡存量，這世界上還有幾個公司能有機會在如此大的網絡存量上使用人工智能？這樣的機會就能產生世界上最強的人工智能專家，有了這些專家和技術，以后做啥不行呢。所以，現階段聚焦在改善我們的服務上。為什么要改善服務呢？十三號將給產品線講話主題是“IPD的本質是從機會到商業(yè)變現”。產品光吹技術好，沒有用，光講指標好，沒有用，一定要讓客戶體驗到好，一定要有市場競爭力。
問：華為的創(chuàng)新模式和百度、谷歌等有什么本質上的不同？
任總：有相同也有不同。某些互聯網公司的創(chuàng)新是碎片化的，是形不成整體的競爭力的。而我們是在開放基礎上進行開發(fā)，我們強調做一個大的平臺，形成具有長遠支撐能力的架構，這些方面我們之間的開發(fā)就是不一樣的。諾亞實驗室在創(chuàng)新上與這些公司有相似之處，可以自己決定怎么做，但要在華為主航道的邊界內。但是產品的開發(fā)必須強調要有目標管理，要有計劃、預算、核算的管理。如果這個世界不發(fā)生顛覆式的黑天鵝事件，就沒有人能推翻華為。如果要顛覆華為，那是我們自己顛覆自己。
問：當前我們光腳干翻了思科，現在我們穿上鞋子如何干翻蘋果？
任總：我們從來也沒有想干翻思科，也沒有想干翻蘋果。前段時間傳說思科收購愛立信，我高興得不得了，如果還有人舉著旗子在前面走，我就好跟著站隊，現在蘋果賬上有2000多億美金的現金，如果蘋果積極一點，蘋果為啥不能與人合并呢？合并以后就是一個全網絡公司，而且它有那么多錢，那不就成就了一番霸業(yè)嗎？我跟著他們的旗子后面走，為啥不可以呢？我們?yōu)槭裁匆ネ品思夷�？這是網上的胡說八道。我們?yōu)槭裁匆品麄�，我們能稱霸這個世界嗎？稱霸世界的只有兩個人，一個是成吉思汗，一個是希特勒，他們死無葬身之地。我們不要樹敵過多，我們要多交朋友。
問：剛才您也提到了，人工智能是我們公司的主航道也是戰(zhàn)略方向，我們也投入了很多。但我有個感覺，就是我們公司的知識產權部門并沒有給這個方向足夠的重視，比如我們的專利產出評審甚至沒有一個專門的委員會，要放在其它部門評，這樣導致評審的專家并不太懂評審的內容，也不能深入地去理解和評估這個技術的價值。想聽聽您的看法。
任總：這是一個好的建議，李英濤把這個話帶回去，我們要重視這個問題。另外我們要參加世界上各重要的人工智能組織，還要參加其他的一些組織包括風險投資公司，從中得到一些報告，知道世界的動態(tài)和水平，來指引我們前進的方向。我們不是關起門來寫專利寫其它東西，而是要放眼世界，世界眼睛最大的其實就是美國的幾大風險投資公司。另外，弟兄們都要積極去參加世界上各種學術和專利組織的會議，通過參加會議獲得認識的機會。
問：歐洲公司的模式一般是偏向于保守，相反，美國的公司則較激進。華為在未來的幾年策略是什么？是在安全區(qū)待著還是也選擇激進一點？
任總：在華為現在的平臺里，落后的人待不住，但是優(yōu)秀的人也待不住。就是我們這群傻瓜待在這兒形成了一個大平臺，但是我們這個舞臺是允許很多“蜂子”來跳舞的�！胺渥印碧璧倪^程顛覆不了這個平臺，但是激活了這個平臺。IPD建設的平臺相對保守，但堅實，我們也要像西方一樣激進一點。
問：做人工智能、大數據等與公司內合作的項目中，對數據分析而言拿到數據是非常重要的。但在具體的操作中，數據的分享要費一番周折，我們很多的精力耗費在這方面。請問公司有不有鼓勵大家更多地合作和共享？
任總：這個問題請梁華和信息安全部門去溝通落實，對你們開放一點。他們對自己人很封閉，對小偷他們管不住。華為公司的部門墻還很厚，我們要拆掉這個部門墻，才會形成一個總體性。
問：因為數據安全的問題，我們不能把數據提供給外部合作的大學等機構去做研究，這樣會比較大地影響到合作效果。
梁華：對于一些已經離網、非實時的數據，通過簽署DNA、保密協議等來對合作研究機構提供這些數據，不然，找了一批教授空對空研究對我們也沒有價值。
問：現在分析數據的過程中，在設備中的數據都是不一致的，導致分析的過程中增加了很多難度。公司是否對數據作一致性管理？
梁華：這是我們現在的一個問題，數據的一致性管理確實有很大問題。未來如果要做大數據分析和人工智能，我們要做好基礎數據的一致性，包括數據的收集、清洗，這樣才能加速人工智能方面的研究。
問：傳統(tǒng)模式是對確定性網絡的部署上線，而人工智能是從小學生學習，形成閉環(huán)不斷成長的過程，其帶來的沖擊是傳統(tǒng)的工作模式和方法需要改變，您怎么看人工智能帶來的挑戰(zhàn)和風險？又如何在萬億級的網絡上快速推動新的模式的部署和閉環(huán)？
任總：對于整個GTS，有一個系統(tǒng)性的假設性的規(guī)劃，業(yè)務變化這么快，這個規(guī)劃實際上就是“鬼話”，因為你每年都得人工修正，因為你不知道5年之后真正實施這個東西是啥樣子，但我們總得有一個系統(tǒng)化的全網的規(guī)劃，剛才說了規(guī)劃就是“鬼話”，沒有假設咋動手呢。但我認為人工智能不一定要選擇最難的骨頭來啃，你們可以選擇簡單的那塊骨頭先啃，從最容易的地方入手。對于GTS，最容易的還是可以用得上的。但如果你去社會上銷售，這個半成品是沒有用的，我們公司卻可以用你的半成品，這樣你們就得到了及時的信心鼓舞。任何一次成功，大家自己湊錢吃頓飯，自己拿蘿卜給自己刻一個獎章，自己在墻上貼個小紅花，集到多個紅花到公司換個大牌牌。這個牌牌是有用的，將來我們用大數據掃描看哪個人的牌牌多，先拿來研究一下看這個人能不能提拔。趕快拿來看一看，一看這小子應該破格提拔，干脆當元帥算了，別當巴頓了�，F在大家都是高文化素質的，若他被否認了，能夠第二輪上來的機會還有多少啊，少啊。我們以后都是這樣的一個管理原則：成功，則貼大牌牌；失敗，也拿蘿卜做個牌牌，探索本身就沒有失敗這個問題，因為你們是在走前人沒有走過的路，你怎么知道哪條路是對的呢？你想想，我小時候外婆給我說地球是方的，一個烏龜馱著的，連我小時候都認為地球是方的，因為外婆給我們講故事的時候說，你走啊走到邊邊上的時候，咚，就落下萬丈深淵去了�？茖W本來就是對未知領域的探索，就不可能沒有錯，走了一條路發(fā)覺此路不通，但是還有“小鬼”、“王八”不相信此路不通，一百年或兩百年以后有人沿著這條破路往前走半步，通了。我問一句話，把水燒開了能消毒的原理誰不懂？其實它就是一張紙。但是一千多年前，人類就不知道高溫能殺死細菌，是巴斯德在研究啤酒的過程中發(fā)現高溫能殺死細菌，從此開創(chuàng)了人類的新紀元。包括空氣動力、飛機發(fā)動機，那些理論上的方程、算法其實就是一張紙。人類社會走過這么曲曲彎彎的道路，我們今天已經開始摸到真理的腳了，不要總認為我們做這個事情是失敗了，什么叫成功失��？你走了此路發(fā)覺不通，你告訴你的同志這條路走不通咱們換條路走，那也是成功。在這些所謂的失敗過程中，也培養(yǎng)你極大的經驗。就比如，當年IP戰(zhàn)勝了ATM，增加了路由便利性、犧牲了時延，今天AR/VR碰到時延問題，ATM類的技術又要起作用了。在人類長河中對未知的探索沒有失敗這個詞，這樣你們心頭就踏實了。我們的信心鼓舞起來了。我們認為人工智能的半成品我們也可以用，不要老是認為我們又失敗，我們有些人認為有失敗所以就跑了，可惜了，我們培養(yǎng)了你這么長時間。換一個崗位照樣能打勝仗。我們評價一個人不要用簡單的、黑白分明的評價方式，這樣的方式不行，我這是指你們研究類項目，不是指確定性項目。
問：供應鏈領域的合作，我們不是供應鏈業(yè)務的專家。我們怎樣才能做得更好？
任總：你若不清楚供應鏈，又要去做供應鏈的人工智能，那你當然不知道怎么做。我給你們出個主意，供應鏈的專家找梁華推薦，你找點人來組成混合團隊就知道了。單純由水泥修個房子是很脆弱的，風都能吹得倒，水泥里加點沙子加點石頭就很堅硬，你要搞混凝土工程。即便目標宏大也從先易后難開始啟動。
問：供應鏈里的IT部署比外面還保守，IT那邊TR5不過連試都不讓試。
任總：你們在心聲上寫文章罵他們。心聲社區(qū)是一個羅馬廣場，罵一罵他們就有改進，他們基于信息安全、基于恐懼而保守了，你們講得若有道理，他們可能就開放了。
梁華：過去老的系統(tǒng)是開火車版本的，幾個月都趕不上。現在新的系統(tǒng)是迭代式開發(fā)的，你們可以部署在新的系統(tǒng)上。
問：GTS和諾亞的人工智能聯合開發(fā)項目正處于起步階段，盡管現在還很弱，但我們覺得通過在GTS業(yè)務中把這些算法越積越多，五年后我們可以形成GTS的一個智慧大腦，想問問任總對GTS智慧大腦的看法。
任總：要大力投入。你們應該在羅馬尼亞有一個小組，在西安有一個小組，在墨西哥也可以有一個小組，我們在印度、西伯利亞也有平臺。GTS GTAC這個平臺隨著業(yè)務的發(fā)展，若覺得不夠，在合理的地區(qū)還可以增加我們的平臺。故障到哪兒，你們專家到哪兒，有案例，機器就可以學習。你要到那兒去，跟那些服務專家混在一起，你才知道故障在哪兒。他們是怎么發(fā)現故障的，他們不會在解決故障后來給你講成故事，所以要跟在旁邊看。若給你講，他講得會是輕描淡寫的，你若按照這個信息當不了英雄。所以，一定要貼近實際，貼近需求，貼近客戶，否則你解決不了故障的判斷。他們天天都要判斷故障，天天都知道故障，另外，還要熟悉網絡是什么，若不是一個網絡專家，你怎么能通過人工智能發(fā)現故障呢。故障都是從內往外發(fā)現的，搞明白什么叫故障，故障是怎么發(fā)生的怎么排除的。
問：華為跟西方公司、日本公司相比，有什么本質不同？
任總：沒有，都是多干活多拿錢，我沒有聽說哪個國家是干活不拿錢的。
問：咱們公司想要的科學家是什么樣的？
任總：你就是科學家。任何人都可以說是科學家，天天埋頭搞科學，不回家，就是科學家。什么都不懂只懂一件事的就叫專家。專家的定義、科學家的定義要廣泛化。學院怎么產生的，就是四五百年前，宗教要傳教，宗教都有庭院，然后他們坐到庭院里學習，念經呀理解經文，因此他們把這個院子叫學院，學院來源就是院子。
問：我們要找最好的人，最優(yōu)秀的人，結果經常會碰到像谷歌這樣的公司競爭，跟我們搶，我們怎么從更高的層面，從公司策略等方面吸引這些人才來？
李英濤：GTS這邊，已經有巨大的網絡存量平臺了，這個舞臺目前來講除了我們沒有其他人能提供，巨大的機會本身就是對人才的吸引。讓他在這個上面做出貢獻來，要不然他就是做一點點小事情。給他一個大的羅馬廣場，還是事業(yè)和機會在吸引人。
任總：我們公司有一樣事情是比谷歌好的，我們的餐廳做得比谷歌好。谷歌的餐廳，飯不要錢就是標準化，都吃這個飯。我們的食堂開始多元化多方位地滿足客戶需求，將來松山湖有28個餐廳，還有十來個咖啡館，松山湖還有兩條鐵路連起來。
第二個呢，招聘人才這個事情其實我們真的不知道哪個人才最優(yōu)秀。顛覆舊中國的是兩個醫(yī)生，孫中山和魯迅，你找領袖的時候怎么會去找個醫(yī)生做總統(tǒng)呢，你有沒有想過這個問題，當然孫中山雖然是臨時大總統(tǒng)，當了幾天也是大總統(tǒng)啊。所以說誰是人才，誰不是人才，沒有模型。你們大家知道金一南將軍，看看他的簡歷，圖書館管理員。
谷歌有他的選擇人才的方式，他拿走了很多人才。但是我們認為識別人才的方式很多，就是我們不能用一種教條的方式衡量什么是人才。這次財經在美國招聘了大量的博士，這些人的第一志愿是非洲。為什么？出去留學的不全是富二代、官二代，還有窮二代。窮二代的最大理想是，書讀完了趕快掙錢幫爸爸媽媽還賬。華為哪兒掙錢最多，非洲掙錢最多，他們就選擇去非洲，他們到非洲綜合化鍛煉，什么都搞明白了，你怎么知道他不是華為未來的接班人呢？當然這里面也有很多富二代，而且家里非常有錢，還有些是女孩子，同樣在非洲艱苦奮斗。
什么是人才，我看最典型的華為人都不是人才，錢給多了，不是人才也變成了人才。
問：如何平衡長期目標和短期目標？因為科研很多東西比如一些算法往往需要很長時間才能產品化，才能商用。有時會有些沖突。
任總：這就是中國五千年來沒有為人類做出重大貢獻的原因。阿基米德不是中國的吧，阿拉伯數字也不是中國發(fā)明的吧，你看人類社會的多少重大文明不是中國的，中國人的目標是解決問題，西方人的目標是尋找邏輯。這就是九章算術，與歐幾里得幾何的不同。怎么平衡長期利益和短期利益？有兩條，第一個本人耐得住寂寞，不去在乎人家的評價。其實只要不是人人都說你不好，只要給讓你干活的機會就行了。不給我漲工資，飯夠吃就行了。十年、二十年你成功了，你就是大博士、偉大科學家，什么都有了。第二條是，我們的組織要對這些人寬容。如果說貝多芬到我們公司來應聘，一定不會被錄取的，音樂家是聾子，你有沒有搞錯吧？你想想，會錄取嗎。所以我們的組織也要有一個寬容的精神，對待這些科研者。我歡迎更多人有長期遠大理想，但是我們的文化還容不得。
報送：董事會成員、監(jiān)事會成員
主送：全體員工，全公開
二○一六年九月二十四日
