华为徐直军：打造领先产品研发工具,究竟是怎么一回事?

下面就医网小编来给大家详细介绍一下华为徐直军：打造领先产品研发工具,究竟是怎么一回事?这一块的相关问题，希望下面的介绍能帮助到你解决这个问题。

2021年9月23日，华为全联接大会以线上形式举行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想领袖，商业精英，技术大咖，生态伙伴等，探讨如何深入业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑

正文摘要:

2021年9月23日，华为全联接大会以线上形式举行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想领袖，商业精英，技术大咖，生态伙伴等，探讨如何深入业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑开放共赢的行业生态。华为轮值董事长徐直军发表主题演讲，全文如下。感谢大家参加线上华为全联接大会，能在线上与大家沟通，也是数字化发展的有力见证。今天，我想谈的主题是华为如何通过持续创新，加快数字化发展。首先，新冠疫情的突发及持续近两年，进一步加速了产品/服务的数字化进程。今天，我正式发布华为分布式云原生产品，华为云UCS！
华为徐直军：打造领先产品研发工具究竟是怎么一回事，跟随小编一起看看吧。

【中国 深圳】2021年9月23日，华为全联接大会以线上形式举行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想领袖，商业精英，技术大咖，生态伙伴等，探讨如何深入业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑开放共赢的行业生态。华为轮值董事长徐直军发表主题演讲，全文如下。

感谢大家参加线上华为全联接大会，能在线上与大家沟通，也是数字化发展的有力见证。今天，我想谈的主题是华为如何通过持续创新，加快数字化发展。

大家都知道，在这充满变化的年代，数字技术在快速发展。数字化发展已成为全球重要的共识，也许是唯一的共识。今天，全球已经有超过170个国家发布了国家数字战略。最近发生的一些情况，更是让全球都意识到数字化转型从未如此现实、如此迫切。

首先，新冠疫情的突发及持续近两年，进一步加速了产品/服务的数字化进程。根据麦肯锡的研究，全球的数字化进程整体提前了7年，其中，亚太更是提前了10年。麦肯锡的研究还发现，数字化不再被认为困难重重，企业做事的速度比原先预想的快20~25倍。普遍认为，企业混合办公模式将成为新常态。

其次，全球对于降低碳排放，应对气候变暖也越来越重视。欧盟发布了2050年实现碳中和的目标，中国发布了2030碳达峰，2060碳中和的目标。数字技术成为各行业减排的关键因素，根据世界经济论坛数据，到2030年各行各业受益于ICT技术所减少的碳排放量将达121亿吨，是ICT行业自身排放量的10倍。

第三，面对日趋复杂的全球营商环境，韧性优先成为企业的重要发展战略。数字技术是实现企业韧性必需的使能技术，后疫情时代经济恢复和低碳发展的双重要求，使数字化转型加速成为全球企业和各组织的必然选择。

应当说，世界也是幸运的，数字化转型所需要的基础技术从未如此完备。这一点，各个国家从抗击疫情过程中应该都已有所体会。事实上，这些数字技术和数字基础设施正在为数字化转型奠定坚实的基础。

目前，5G全球商用网络已经达到176个，全球探索5G用于行业数字化的项目超过1万个，5G用户也已经超过4.9亿。根据IDG的数据，全球81%的组织已经使用云计算或有应用在云上。AI的发展更是迅速，根据罗兰贝格的研究，AI已经渗透到各行各业中，高科技与电信行业、金融行业、汽车与装配等行业已经采用AI的比例超过60%，商业、医疗、零售等行业的AI应用比例也分别达到50%，40%和38%。

数字化转型和发展是形成了共识的，数字化基础技术是可以共享的。但是数字化转型之路，不同国家，不同企业，不同行业由于所处阶段不同，所面临的挑战不同，造成各有各的道，进而认识不同，采取的战略不同，节奏不同，方案不同。要真正实现数字化，还有相当长的路要走。

华为的愿景和使命是把数字世界带入每个人，每个家庭，每个组织，构建万物互联的智能世界。我想，我们把数字世界带入每个人，每个家庭，每个组织，实现万物互联智能世界的过程，也是帮助各行各业实现数字化转型目标的过程。反之，如果没有能够帮助各行各业成功实现数字化转型目标，很难说我们实现了我们的使命。

我们的价值主张具体包括四个方面：

无处不在的联接：我们认为联接是每个人的基本权利，将致力于实现所有人与人、物与物，人与物的全面联接，并持续提升联接体验。

无所不及的智能：我们把AI定位成一种通用目的技术，致力于把AI注入各行各业，促进价值创造全过程、全方位的转型升级。

个性化体验：我们主张每个人都是独特的，将致力于通过提供个性化的产品和服务，让每个人的个性得到充分尊重，潜能得到充分释放。

数字平台：我们坚信，数字化将推动人类文明的再一次飞跃，我们打造开放、灵活、易用、安全的数字平台，激发行业创新、产业升级和社会发展。

数字化发展要靠数字技术，数字技术的生命力在于持续创新、不断创造价值。云计算，AI，网络是关键的数字技术。今天，结合本届华为全联接大会深耕数字化的主题，就加速数字化发展，我将从云服务、人工智能、网络以及低碳发展等四个方面分享一下我们的创新进展和产业思考。

首先谈一谈云服务。

2016年9月1日，我在华为全联接大会上发表主题演讲：“拥抱云，融入云，成为数字化企业”。

2017年3月19日，在长沙举办的华为中国生态伙伴大会上，我首次宣布成立Cloud BU，并指出：从2017年开始，华为将以公有云服务为基础，强力投资打造开放的公有云平台，并将聚焦重点行业，携手合作伙伴构建云生态，共同做大产业蛋糕。

4年后的今天，华为云已经聚合了超过230万开发者、1.4万多咨询伙伴、6000多技术伙伴、云市场商品超过4500个，已经成为互联网公司和传统政企数字化转型的重要平台。在全球，华为云与伙伴公有云覆盖了27个区域，为170多个国家的客户提供服务。根据Gartner 2020年研究，华为云是IaaS市场增速最快的云，已经成长为中国第二、全球Top 5的云服务提供商。所有这些进步和成绩都只是新的起点。

华为云以“让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座”为使命。伴随行业数字化步伐的加快，期待华为云有更大的发展。

伴随着企业数字化转型的深入、数字应用更加丰富、也更加复杂，传统云服务的资源弹性与简化运维的价值依然是基础，但已经远远不能适应企业需要。资源极致弹性、应用敏捷开发迭代正在发展成为云服务的新常态。云原生（Cloud Native）也因此成为包括高科技类企业和传统政企的共同选择。对于传统政企应用，除了自身云原生改造获得资源和敏捷收益，更要充分与大数据、AI等新的云原生能力相结合，创造更大的价值。

作为云原生的倡导者和先锋，自2016年以来，华为云陆续推出了云原生系列服务，帮助互联网及政企客户更好的进行云原生改造，基于这些积累，2020年我们进一步提出云原生2.0理念，致力于让每一个企业都能成为新的云原生企业。

随着云原生应用深入企业各个业务场景，云原生正在走向分布式，跨云跨地域统一协同治理，保证一致应用体验等新的需求日渐突出。为了匹配这一需求，我们通过持续创新，推出业界首个分布式云原生产品。

今天，我正式发布华为分布式云原生产品，华为云UCS！UCS的意思是无处不在的云原生服务：通过华为云UCS，我们致力于让企业使用云原生应用时感受不到地域限制，感受不到跨云限制，感受不到流量限制，充分保证应用的一致性体验。UCS的目标是要把云原生能力带入企业的每一个业务场景，加速千行百业拥抱云原生。

其次，和大家探讨一下人工智能。

2018年10月，我在上海华为全联接大会上发布了华为全栈全场景AI解决方案；2019年8月23日我在深圳正式宣布了AI计算框架MindSpore开源计划。发展到今天，这些计划都得到了圆满的实施。

首先，硬件方面，已经有超过10个硬件合作伙伴推出基于昇腾模组、板卡的AI硬件产品。

其次，MindSpore在2020年3月如期开源。截至2021年8月底的1年多时间内，社区累计下载量超过60万，目前已经是中国最活跃的AI社区，有超过100家高校选择MindSpore进行教学，可以说，MindSpore已经成为中国主流AI计算框架。

此外，还有500多家合作伙伴基于昇腾开发了600多种AI解决方案，应用于各行各业。总体上，全栈全场景AI发展符合预期。

在2019年的华为全联接大会上，我们首次发布了Atlas 900集群，那时候单集群支持1024个昇腾910芯片，总算力达到256P Flops。经过两年的努力，Atlas 900单集群已经能够支持4096颗昇腾910，在全无阻塞网络下进行高速计算，提供每秒100亿亿次浮点运算的强大算力。

在此集群基础上，华为云ModelArts通过引入集群间动态自适应路由技术，根据电力约束的不同，可以将集群规模再扩大4~32倍，总算力最高达到32E FLOPS，训练线性加速比超过85%。目前Atlas 900集群和基于Atlas 900集群的云服务已经服务于300多企业客户，广泛应用于交通、金融、能源、制造、医疗等行业，支撑众多企业、科研单位系列大模型的开发训练。

目前已经成功训练出了一系列大模型，包括：华为云盘古NLP中文大模型；华为云盘古计算视觉大模型；华为云盘古药物分子大模型；华为云盘古科学计算大模型；遥感专用框架LuojiaNet；鹏城盘古NLP中文大模型；鹏城生物制药大模型等。

在我发布的全栈全场景AI战略中，ModelArts属于AI应用使能层，其使命是让AI应用开发简单、简单、再简单，以解决AI人才和专家匮乏的问题。当初的期望是，通过ModelArts，要让每一位工程师只需掌握一定的AI技能，就能够自己开发AI模型和AI应用。经过3年多的努力，数以千计的AI行业应用项目的实践，不断创新与知识沉淀，面向企业数字化转型与AI应用的不同阶段，形成了全流程、场景化的服务。基于这些服务，应当说我们初步实现了预期目标。

对于企业来讲，开发AI应用有三个阶段，针对不同阶段和场景，ModelArts有了针对性的服务：

在初始阶段，大量的企业或总体上，或在特定任务上，还处于探索性AI试验阶段，这个阶段的主要诉求是开发出一个模型，验证初步可行性，处于这个阶段的企业的AI能力往往最为欠缺。针对性地，ModelArts通过领域套件、场景样例、盘古大模型、预训练模型等服务和开发工具，使得一般的工程师在简单学习之后，基本不用开发代码就能够快速训练出AI模型，快速验证，快速上手。

第二个阶段是Quick win，即在试验成功的基础上，期望快速通过AI为企业创造价值，此时的AI开发不再是研究性模型开发，而是要针对一个或多个特定生产任务，结合特定部署场景，结合特定行业规范，满足可信等生产性要求。ModelArts通过增加可信组件与安全算法、ModelBox、AutoSearch、盘古大模型等使AI工程师能适应多样性的部署环境，快速开发生产性实战型AI应用。

第三个阶段是系统性AI应用或智能子系统的开发，此时往往涉及多种应用、工具和系统的配合，ModelArts通过进一步增加MLOps、OptVerse求解器、科学计算、盘古大模型和异构分布式调度器以及来自生态伙伴的丰富的行业性组件与工具等支持企业实现极简、高效的智能系统开发。让每一位工程师都能开发AI应用，是ModelArts矢志不渝的努力方向，期待这个目标早日实现。

在AI用于各行业生产场景时，即使最高水平的AI专家，也往往感到十分挑战。究其原因，各行各业场景繁多，非常碎片化，即使有自动化程度很高的工具，在通常的AI模型开发模式下，也不得不逐个定制开发，如同作坊式开发，投入人力多，开发周期长。更为挑战的是，模型的精度通常需要大量的训练样本数据，可行业场景偏偏最缺数据，由此导致模型性能往往不能满足生产要求，导致AI在这些场景不可用。

大模型为解决这类问题提供了很好的方案。有了预先训练好的大模型，每个场景化AI开发，都不必再从0开始，而是基于大模型做增强训练，并自动化抽取出适合该场景部署的小模型，开发周期从月级缩短为天级，实现了AI模型从作坊式开发到工业化开发的转变。

更为重要的是，由于是基于大模型做增强训练，模型性能大大提高，使很多原来AI不可用的场景变得可用了。在华为南方工厂就有一个这样的案例，由于样本数量只有40个，传统方式训练的AI模型精度只能达到80%，无法满足要求；基于大模型训练的模型精度达到99.5%，使智能检测实现可用。

第三，再谈一下企业网络。

伴随着数字化的进程，企业网络的复杂性将指数级增加，主要原因包括：混合办公，互联分支增多，接入位置增多；员工流动性增大，体验变化更动态；办公网融合物联网，联接数激增；云化与新应用对网络性能要求更高、变更频繁；网络设备种类多、厂家多，管理规模大；网络保障从基于联接到基于体验，要求更高。

但是，运维保障工程师数量不会线性增加，甚至不会增加，网络运维复杂性与运维工程师资源之间的差距会越来越大。针对这个挑战，我们认为，企业网络的运维更应该首先用好数字化技术，用技术创新克服自身复杂性的增加，而不是依赖更多的人工。

基于此，我们提出自动驾驶网络愿景，即未来的网络应该与自动驾驶汽车一样都能自己运维自己，而不是靠人。我们期望未来的自动驾驶网络应该是：支持自动，即根据用户意图业务自动部署，最终目标是业务全自动部署；支持自愈，预测预防故障并基于事件自我恢复，最终目标是实现全自动运维；支持自优，根据用户体验自适应调整优化，最终目标是实现全自动优化；支持自治，在自动、自愈、自优的基础上，网络功能自适应、自学习、自演进；这是自动驾驶网络的愿景，也是终极目标。

过去两年，我们不仅在华为覆盖全球的网络开展自动驾驶网络创新，也与金融、教育、医疗等行业客户开展联合创新和部署应用。

在金融行业，我们与中信银行聚焦数据中心网络的自动驾驶创新。2020年，自动驾驶网络帮助实现了单数据中心、单厂商的40多类业务场景的端到端业务自动化。今年的创新方向是支持多云、多厂商的异构场景。以一个“留学汇”的新业务上线为例，过去多域网络的协同设计、评估和变更平均耗费30多天，现在只需要30分钟就能实现。

在数据中心网络里面，最头疼的问题是如何快速定位故障点，现在华为自动驾驶网络既支持了端到端的网络质量可视，还对75类典型故障实现了3分钟定位根因，5分钟给出修复建议，今年基于知识图谱的自学习能力，现网数据实现了在线增量学习，可覆盖97%的故障。

在教育行业，我们与西安交通大学聚焦园区网络的自动驾驶开展创新。随着智慧教学和校园服务的发展，除了传统的摄像头、道闸等物联终端，还新增了智能门禁、教学录播等50多种终端，在西交大的四个校区有50多万台，由于终端覆盖广且分散部署，目前都是通过校园网接入的，存在安全管理隐患。我们通过自动驾驶网络帮助西交大实现了秒级的终端自识别和自接入，基于人工智能技术还能支持未知终端的在线标注和学习，将终端识别率提高到了98%。其次，园区无线接入已成为主流，WIFI干扰、漫游和应用保障问题突出，以前人工优化效率低下，现在通过AI智能调优不仅人工0介入，而且信号达标率从64%提升到了90%。

最后，谈一谈华为如何通过数字技术助力低碳发展。

如开头讲到的，数字技术是低碳化发展的基本要素，华为坚持数字技术创新，帮助客户实现低碳发展，主要包括三个努力方向：

投资创新节能技术，持续提升ICT产品能效，促进ICT产业自身低碳发展；

投资电力电子技术及与数字技术融合创新，推动清洁能源发展与传统能源数字化；

把数字技术带给每个行业，支持各行各业通过数字化促进低碳发展；

具体到第一个方向，也就是围绕ICT产业自身低碳发展。事实上数十年以来，华为所有设备和解决方案一直在围绕降低功耗、节能减排，持续创新。应对气候变暖、各行各业低碳发展的新诉求，给ICT设备提出了新的挑战，我们也愿意设定更高的节能创新目标，来迎接挑战。

第二个方向是推动清洁能源发展与传统能源数字化。为了响应碳达峰和碳中和目标，加速清洁能源发展与传统能源数字化，我们专门成立了华为数字能源公司，其愿景是发展清洁能源与推动传统能源数字化双轮驱动，融合数字技术和电力电子技术、信息流和能量流，推动能源革命，共建绿色美好未来。

具体地讲，华为数字能源把电力电子技术和数字技术相结合，用“比特”管理“瓦特”，用数字技术控制电力电子功率设备，面向清洁发电、能源数字化、交通电动化、绿色ICT基础设施以及综合智慧能源等五大领域提供“安全、高效、绿色、智能”的解决方案，构筑面向能源产业广泛使用的嵌入式电源、智能配电、储能等使能平台。同时，面向能源各个场景，会建设一个统一的“能源管理云服务平台”，这是一个开放的应用平台，开放给华为的客户、合作伙伴一起使用。通过提供上述产品和解决方案，华为数字能源致力于实现家庭、建筑、工厂、园区、乡村、城市等场景的低碳化，促进整个社会走向低碳，最终走向零碳。

第三个方向是关于传统行业的减排，特别是碳排放相对比较高的行业，如何让这些行业降低碳排放，是全社会向低碳化发展转型的重心。我们把帮助各行各业降低碳排放作为重要的创新方向，致力于把数字技术带给每个行业，使能行业数字化、低碳化发展。

应当说，这已经成为华为与几乎所有行业共同的创新方向，我们也已经取得了一些进展。比如：在智慧交通方面，我们通过对信号灯控制，减少城市交通拥堵减排；通过智慧高速，实现了自由流收费，据测算，已累计节约燃油32.17万吨等；

智慧供暖已经在哈尔滨投入使用，根据哈尔滨道外区的实践，通过按需供热，平均能耗降低12.1%；中国供暖130亿平米，如都用智能供暖，每年可减少CO2排放1619.9万吨；

智慧农业方案在瑞士已经显示出价值，通过大数据和5G使能的无人机巡田，效率提升20倍，通过实现瑞士农场精准除草，减少90%农药使用量。

数字化将注定是一个长期的过程，不可能一蹴而就的。我们所从事的这些技术领域，有幸处在变化最活跃的环节。数字化走到今天，取得今天的进步，是因为有不断的创新。数字化走向未来，实现更加宏伟的目标，还要靠不断的创新。

坚持创新永不止，祝愿未来更美好。

谢谢大家！

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任正非：华为自研与对外合作“两条腿”走路 聚焦建立一个适应社会需求的算力平台

经济观察网 记者 钱玉娟

3月17日，深圳大学官网公布了一则该校两位青年学者获得华为“难题揭榜”火花奖的消息。

据悉，华为举办“难题揭榜”活动旨在鼓励高校与企业深入合作，评选最具有解决产业难题潜力和科学理论突破的研究课题，而为在解题揭榜中做出突出贡献的获奖者代表颁发火花奖，则是华为对为解决业务“拦路虎”的难题，做出重要贡献的学者们的敬意。

日前，华为公司创始人任正非在深圳坂田总部与部分火花奖获奖者及出题专家进行了座谈会，深圳大学官网将现场对话予以发布。

“华为现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。”任正非不避讳谈及华为的现状，但他给出一个数据，华为2022年的研发经费达238亿美元，“几年后随着我们的利润增多，在前沿探索上还会继续加大投入”。

自研基础上，任正非强调，随着经济实力的增长，华为会不断扩大对外合作的“喇叭口”。他将华为与高校的合作分为三个阶段：在一定的技术边界内探索人类的未来；2012实验室是以基础理论及应用理论为基础，探讨现实性的可能，没有目标考核；产品线是对产品的商业成功负责。

任正非在讲话的最后，提及了一个现实转变：过去华为大量的研究都与西方国家的大学合作，但目前已开始和国内大学加强合作，在他看来，这与其个人的指导思想变化有关系。

2019年后华为遭遇“断供”，任正非回忆当时，“别人不能给我们提供零部件、工具……我们就傻了。”令他感到庆幸的是，华为在过去近二十年时间里，尤其在基础理论上作了准备，“投了几千亿培养了一批研究基础理论的科学家、技术诀窍的专家。他们一直在爬科学的‘喜马拉雅山’。”

任正非说，当华为受打压时，“就请这些科学家到‘山脚’来‘放羊’、‘种地’……拿着‘手术刀’参加‘杀猪’的战斗。”他看到，华为历时三年完成了13000多颗器件的替代开发、4000多个电路板的反复换板开发，如今“我们的电路板才稳定下来，因为我们有国产的零部件供应。”

不只是关键部件解决了供给难题，华为更在软件层面攻克着难题。任正非透露，华为将在4月份推出自研的管理系统MetaERP软件，“完全用自己的操作系统、数据库、编译器和语言……”据他介绍，上述管理系统软件不仅经历了华为公司全球各部门的应用实战考验，还经过了公司的总账使用年度结算考验，正因如此，华为对推广MetaERP“有把握”。

在与获奖学者们的交流对话中，任正非谈及，“未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。”他认为人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。

任正非呼吁大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，“模型的应用有时比模型本身还有前途。”不过，应用平台不是华为的选项，而是聚焦在自己会做“AI的底层算力平台”这一方面，建立一个适应社会需求的算力平台。

据任正非讲述，华为公司轮值董事长徐直军曾向他展开一个设想——将底层平台开放，“在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。”

任正非也有关注到ChatGPT，这对华为的机会是什么？他自问自答，“它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。”

在回答提问时，任正非强调，企业的需求是现实性的，华为必须要解决现实问题，但“教育不应该集中在现实需求上，要面向未来”，另外，需要有破题能力的人才，“全面发展的人，对我们公司的作用不大。”他认为，设立“难题揭榜”火花奖的目的就是破题。

高校是基础研究的主力军和主阵地，深圳大学在其官网表示，基础研究一方面要遵循科学发现自身规律，保护科学家探索世界奥秘的好奇心，鼓励并支持自由探索和充分交流辩论；另一方面，要通过重大科技问题带动，在重大应用研究中抽象出理论问题，进而探索科学规律，使基础研究和应用研究相互促进。

在深圳大学方面看来，“真解决问题”“解决真问题”“问题真解决”，也将成为其开拓创新学科方向、推动科技重大进步、攻坚国家“卡脖子”难题的理念、态度及行动。

下附华为公司创始人任正非与获奖学者们的问答（有部分删减）：

1、提问：我今年刚加入学校做助理教授，研究方向与ChatGPT相关。在国外，这些研究都是由相对比较年轻的人来做的，但国内不一样，很多资源基本都在相对高级别教授或工程师手里，比如机器、学生，但他们对新技术的理解和跟进可能不够。年轻人有很好的想法，但是没有机器，招不到更好的学生。有能力的人没有资源，有资源的人没有能力，面对这样的情况，任总有什么建议和指导？

任正非：我知道香港中文大学的EDA做得很好，别的领域应该也很好；香港城市大学的半导体工艺学教得很好；港大的理论很好……

第一，科学家的类别可以不一样，有些是架构型的科学家，有些是阐述型科学家，有些是突破型的科学家，有些是工匠型的科学家……年龄大的科学家，他们人生阅历很丰富，对系统架构的认识很清晰；他们向青年人阐述架构模型，年轻人有奇思怪想就容易突破，这个架构里的缺陷就容易被修复了；有些人深入实践，在工程实现方面积累了丰富的Know-How经验，善于解决复杂的工程问题，我们也称之为工匠科学家。最有创造力的是年轻人，但最有架构能力的还是有经验的老专家、老教授，他们对整个架构有很清晰的认识。所以，要将老、中、青结合起来，国家才能够攻克大的难关。

我认为，武汉大学的测绘学院做得非常好，五位院士给大一学生讲课，这就是最正确的。一年级的孩子最聪明，但是他不知道爬上“二楼”是什么样子，教授就跟他讲“二楼”、“三楼”、“四楼”……是什么。不必八年博士毕业才恍然大悟，原来“二楼”是这样子。深圳前段时间的改革很好，博士生做中学老师、小学老师，这就是国家在进步。在小孩时期就要启发他未来的理想是什么，不要等他快老了再告诉他，就会错过一个最好的创造发明的时代。因为最具创造性思维的是儿童时期，他想象的空间、想象的人、想象的人际关系是我们都想不到的，为什么这个时候要把他们整齐划一齐步走呢，为什么不能允许他们有点步伐不一致呢？中国的未来需要百花齐放。

第二，未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。德国之所以这么挺华为的5G，因为它要推进人工智能对德国工业的进步，德国很多工厂的生产无人化；中国的湘潭钢铁厂，从炼钢到轧钢，炉前都无人化了；天津港装卸货物也实现了无人化，代码一输入，从船上自动把集装箱搬运过来，然后用汽车运走；山西煤矿在地下采用5G+人工智能后，人员减少了60-70%，大多数人在地面的控制室穿西装工作……这些都是已经大规模使用的例子，在这些过程中，最终对人类的贡献是很大的。

大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。但是我们公司除了会做AI的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。底层平台会开放这点是徐直军对我讲的设想，在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。

2、提问：刚才任总讲到，您年轻时没有书读，但是您创办了华为，创造了奇迹，个人的领导力、个人的英雄主义是否起了决定性的作用？

任正非：我讲的是六十年代，那个时代是反对白专，缺少技术性的书籍，不像今天这么多书籍，还有互联网，青年人应珍惜这个机会。多好的一个时代呀！在网络上，思想的碰撞是全球化的，碰撞的火花也是在时代前沿的。它推动着一个庞大的群体在创造世界，世界的进步速度由此加快，应该是万众力拔山兮。

在联接领域，我们应该是世界领先了，这是20万人，再加上外包的20万人，再加上从全世界理论工作者中吸收的能量，才做到的。例如5G的理论就是由土耳其Arikan教授的一篇数学论文引发的。在计算领域，我们也想追赶美国，我们就有了一个机会窗，抓住机会窗还是要靠集体的力量，推动集群计算。我们公司内部叫“一杯咖啡吸收宇宙能量”，主要是集体智慧互相挤压、互相冲击，你的思想点燃他的火花，他的火花燃起了熊熊大火。比如，香港大学张翔校长提到对普通玻璃辐射制冷的科学研究，太阳照射在外表面，里表面出冷气。这个技术能否运用到我们机器的外壳上，不是极其巨大的成就吗？

因此，个体的发明要有群体的平台，把火花变成熊熊大火。怎么把这个平台团结起来？大家就会一心一意去抬一个“轿子”。

3、提问：我们有一个指导思想：研究真问题，真研究问题，真解决问题。揭榜以后，我们与华为推进了一个合作项目，会涉及到开放和一些制度上的问题。比如，我们研究的方案到华为产品线怎么去落地，后续怎么跟进？能不能给出题的人也有激励？这样就鼓励大家愿意把东西跟我们分享，愿意跟我们一起去合作解决问题。

任正非：我们不能太小气，老师揭榜以后要给予相应的奖金和表彰，把精神激励和物质激励结合起来。

我们的学习平台分成几部分：一是“黄大年茶思屋”，所有理论（包括我们自己的理论）都在上面全开放，因为我们相信华为的整合能力应该比其他公司强；二是“稼先网”，那是Know-How，是技术，目前不对社会开放；三是，技术上开放的部分就发布到“黄大年茶思屋”上来。老师的研究成果是理论，不一定很快有用。关于跟进的问题，你不是有认识的人吗？他们会透露信息给你，你那时有兴趣欢迎参与。

我们需要有破题能力的人才，全面发展的人对我们公司的作用不大。比如“火花奖”就是破题，你也可能是“歪瓜裂枣”，除了破这道题，其他都不太懂。全面发展是培养领袖的。到博士不应该全面发展，在哪一点能够突破就行，我们应该改变对博士的评价体系。如果能改变，对下一代孩子是很有价值的。

4、提问：最近关注到，有位“天才少年”在公司工作两年离开，去做机器人创业了；我有个苏黎世大学毕业的朋友也是类似情况，他在这个领域也算顶尖的，也是工作两年就离开了。ChatGPT、电动车、大疆无人机……很多颠覆式创新都是这种初创企业去做的。第一个问题，任总如何看待年轻人在创新创业与守成之间的差异？第二个问题，除了待遇，我们公司在制度上能不能给年轻人一些资源上的鼓励，鼓励大家去突破、创新，敢于挑战？

任正非：第一，进入我们公司，“天才少年”这个称呼就没有了，定位“天才少年”主要用于入职的定级定薪。所有新员工在三丫坡入职培训时，到处都是张榜公布的题目，大家要去踊跃回贴，有人会读这个帖子，就有人来找你喝咖啡，你要认真去交流，反对意见或赞成都行。他们是在选人，这些专家有权力给你当场定级的、定工作岗位的，因为他们本身就是很厉害的专家。如果他认为你可以培养，职级就会被定得很高，为什么非要从最低级别开始起步呢？他也可以把你拉进他的项目组，你直接就进入大项目组了。大项目组不是指规模大，而是指高端项目组。

我们强调“不拘一格选人才”，老、中、青相结合，在开放的环境中向前滚动。年轻人最有突破能力的是25-35岁；有经验、有资历的人有架构能力，架构和突破同样重要。科学技术上也有成与败的问题，败不馁，失败对你来说也是一次实战锻炼。

第二，我们不能垄断人才，员工想出去创业或到其他公司去，人尽其才，发挥他的价值，对国家都是有用的。过去有个电影叫《中锋在黎明前死去》，我们垄断人才，没有用也扣住不放，消磨他的青春，而且还要给他发工资，两头不讨好。我们对人才机制也有反思，比如有些人进入公司以后，没有很好使用到他最擅长的地方，没有发挥作用等于浪费他的青春。

人才关键是怎么用。比如我们强调专家垂直循环机制，专家不能在一个岗位呆很长时间，要到前线作战去循环。“石头”一翻开，压在下面的“草”就长高了，大家都看见了，这样年轻人就不会被埋没在“石头”底下。专家垂直循环的目的，是让他将理论和实践相结合去解决实际问题。垂直循环下去不一定降薪，工作组没有级别，他可以比行政部门的级别高，他可以是“尉官”、“校官”、“少将”、“上将”……保持他的循环，直到有合适岗位。当然，不合适的人也面临着淘汰。没有理论的实践，会在盲目摸索中经历数十次才能感觉到；没有实践，对理论就没有深刻的理解。

5、提问：世界逐渐进入数据时代，算法、算力、数据是数据时代的三个支柱。算法和算力方面，高校有办法解决，但是高校收集数据比较困难，很多数据其实是各个公司提供的。但是有些数据可能涉及一些隐私问题，企业很难提供，因此相关的算法进展很慢。不知任总对这个问题有何看法？

任正非：我们公司有个项目，希望做到几千万台服务器一个操作系统，全是年轻人，我就让他们“胡说八道”，反正我们现在也不可能做到几千万台。现在已经能做到几十万台一个操作系统了。

我们公司的算法是解决算力的算法，精力主要放在如何用算法来降低大流量过程中的消耗问题，只做“黑土地”基础平台。原则上，我们不做解决客户应用的算法，为业务服务的算法部分，只有客户才搞得明白。数据是人家的，我们最多是借用一下。

我们将来也可能向谷歌学习，做一些没有现实意义的研究，不一定跟华为的业务有关，其实就是给人类社会多做一点贡献。当然，我们现在还没有那么多钱，当纯利足够多时，我们的科学前沿就要推进一步，从火花变到宇宙去。

6、提问：在一些应用类数学领域，从华为角度看，哪些问题我们可以去做中期或长期规划？

任正非：我认为，数学跟工业的结合，应该是一些具体应用研究所的任务。比如，江苏大学镇江农机学院和郑州合作做了液压拖拉机，学院为什么不可以有各自的特色，它不就是有些方面的名校了吗？大马力液压拖拉机目前只有美国才有，一天耕地近万亩就很厉害。我国做的拖拉机马力小，但不是已经会做了吗，中国的学院为什么都要一模一样？

中科院担负的是发现，就可以探讨一些发散、“无聊”的事情，允许“胡说八道”，这就是人类的先导。但将你们的发现变成工程化的产品或装置，不是你们的擅长，需要更大范围的合作，你们的理论联系了实践才能发挥出更大的价值,“无用”方能“有用”。

7、提问：刚才您说，科学就是做“无聊”的事情，我非常认可。还有一种说法，比如100年前爱因斯坦坐在自己的房间里就能做出相对论，但现代科学可能需要大仪器、大科学装置。在这种情况下，如果一个青年科学家没有明确的目标导向，可能很难做出一些突出进展。基础研究存在一些不确定性，难以提前规划。请问任总，如何看待这两者的平衡？

任正非：科学就是好奇心驱动，有些理论和论文发表了，可能一、两百年以后才能发挥作用。爱因斯坦年纪轻轻就有伟大的发现，大家不理解，他不也是很寂寞，到处找人喝咖啡，各说各的，生命这么长时间，有多少人有兴趣与他喝咖啡呀，你以为天天会有人与他喝咖啡。伟大与孤独是同义词。比如，孟德尔的豌豆杂交实验从1856年至1863年共进行了八年，他将研究结果整理成论文《植物杂交试验》发表，他发现了遗传基因，但当时未能引起学术界的重视，孟德尔的思想和实验太超前了。经历百年后，人们才认识到遗传基因对人类社会的巨大价值。

我们还是要把科学和技术分开，如果一讲做事要有目的性，目的性就是技术，不是科学。科学就是你的兴趣爱好，为了搞清楚不惜一切代价。所以，科学家大多数看上去都是“疯子”，很少科学家能看到自己的研究在人类社会的成就。比如，麦克斯韦不知道他的方程对人类社会这么重要，现在的无线世界是基于他的电磁场理论；法拉第也不知道现在的电气化社会是源自他的线圈框实验；毕达哥拉斯也想不到他的几何学理论演变成了微积分的萌芽……

科学家也是“苦行僧”，科学家挺进科学的前沿与传教士挺进非洲的过程是一样的。那些去非洲的传教士非常苦，几百年前从欧洲到非洲只能坐小木船，100人能活下1个人来就不错了。又从海边深入不毛之地和原始森林，又能活下几人来。他此生还有可能逆向流程，回英国探亲吗？回不去了，献身是痛苦的，也是快乐的。如果没有他们的虔诚，现在非洲是不能开发的，语言都不通，怎么开发？因为他们传播了语言，非洲的语言环境是好的，才有开发的基础。

8、提问：高校的一些研究跟我们公司内部的一些研发是否要做进一步的协同，一起解决技术难题？想听听您在这方面的建议。

任正非：高校的研究跟我们公司的研发没有直接关系，因为高校要担负起高校的任务，它是一个很广阔的观念。我们与高校合作，我们公司只是放进去一点东西，通过高校的力量来释放，充分发挥高校学者的作用。比如，高校喜欢“面条”，我们放了点“味精”。

其次是识别出一些优秀学生，就是我们的种子。如果他生活确实困难，暑假可以到我们公司来实习，这样他也有钱去付学费。还有各种方式，比如我们的竞赛组织是在全世界开展的，并非只在中国高校。我们需要在全世界吸纳人才，才解决了我们的一些问题。

9、提问：我有三个感受：第一，我们跟华为做项目真累，因为做国家项目一般是一年做一次年报，跟其他公司合作一个季度做一个季报，跟华为合作叫做周报，咱们华为的同事恨不得叫我做日报。第二，这个项目是真落地。第三，华为对数据的保护真严。我建议，是否可以设立一些华为专门的数据发布点？我们上门来做一些分析，你们做一些物理控制；也可以对某些数据做一些脱敏，把华为的核心技术去掉。

任正非：我不理解华为这些“农民”怎么管理一日生活的，是否还要吹“起床号”。我们说“一杯咖啡吸收宇宙能量”，2012实验室有一段时间，有人回来报销时，要写心得收获报告，喝一次咖啡就能找到了灵感，你看这些主管多幼稚。他以为是去与“上帝”喝咖啡呢？这些没有喝过“咖啡”的主管，怎么能管理你们这些教授？

第一，将来我们校企之间的合作应该是几年一报就行。别把时间浪费去写报告，科学研究报给谁，只有报给自己，因为科学是无尽的前沿。我们拨了款，你们就去研究，研究完公开就行。你们可以发表论文，也可以写书，没有必要带上我们员工的名字，毕竟他们已经拿了高工资。我们只要读你的论文明白了，我们就开始消化，消化以后再往下传，我们就做成产品赚到钱了，为什么要跟你们抢名呢？

第二，关于数据，我是持开放态度的。“黄大年茶思屋”的网络与我们公司的网络是相通的，我们与高校的联合研究与合作，可以通过就近的茶思屋访问华为云上的数据。当你需要这些数据来丰富你的成果，你可以申请，我们开放让你下载。我认为，开放给你们也是对国家有好处，你们拿了数据给别人用，也是促进社会和国家的进步。“科学无国界”，讲的就是这个意思。

10、提问：今天我是作为一名出题人来参加活动。作为一个出题人，不仅要承担着对难题的凝练发布，还要跟外部老师、内部员工交流，工作其实也相当繁重。作为出题人，不是揭榜获奖者，所以会务没有给鲜花。我认为，也要给出题人一些激励。

任正非：我面前的这束鲜花，现在就送给你。出题人是真难的，总有一天你出不出题来，江郎才尽，那时真要给你送花鼓励你。

我们科学家的成长道路：一种是垂直往上走，为了科学理想爬“喜马拉雅山”，工资钱少一点，但是收入一定还是体面的；另一种是拿着“手术刀”参加“杀猪”的战斗，用你学到的本事，帮我们发现存在的问题，解决问题，产生商业价值，按价值评价也许钱会多一点。如果你认为钱拿少了，就拿着你的理论知识参加“杀猪”的战斗去，收入多少与“杀猪”产生的价值相关。“杀完猪”以后还能重新选择“爬山”吗？可以，这就是全能科学家。

11、提问：与产品线同事交流，我发现通过业务建模和计算仿真可以发现问题并改进问题，使我们的产品做到极高质量、极简架构，能用一些不那么先进的工艺达到一些先进系统。请问任总，在计算产业的系统仿真建模方面的前沿研究，对我们有什么指导？

任正非：首先我们要感谢朱广平，朱广平曾经是公司的Fellow，已经退休了。当时他提出“我们要做世界第五台计算机”，我们都笑他，认为是“胡说八道”，在计算产品上我们怎么可能崛起呢？做着做着，你们提出来要做世界第二了，好像最近你们又不甘于做世界第二了？

中国的社会体制有它独特的优越性，中国的高铁、高速公路、供电系统、电信系统……基础设施已经修到了无人烟的地方，如果没有国家力量不计代价去做这些事情，农民就不可能脱贫。这就是社会主义的优越性。中国提出“东数西算”这个概念，美国是做不到的，因为美国经济是私有制。美国电力网为什么赶不上中国的电力网稳定？中国电力网的规则是科学分布，有人区、无人区都要科学分布；而美国企业只会在能赚钱的地方布点。特别是我国的高压直流输电领先世界，这需要几千种设备配套研究，不是国家计划协调，是做不出来的。同时起步的苏联因为解体没有做出来。美国有六十多家电网，协调不起来，做不出来。中压直流驱动，没有变压器，会省出多少空间。

挪威是世界最富的国家，二十多年前人均GDP就达到十几万美元，但是国家人口太分散，农村就没人建通信基础设施，有些地方看不到电视，电话也很难打通。所以，中国社会主义的优越机制，会使中国的算力有可能崛起。

当然，我们还不可能是第一，美国还是厉害，因为先进的芯片制造目前在中国还存在困难，我们是用另外的方法弥补在芯片上的落后。我们在圣市建设大型云架构的系统仿真实验室，就是打造我们先进的“数字化风洞”，通过系统建模、分析、仿真、验证、优化来加快科研的迭代速度。当地有很多优秀的数学家、物理学家，你们要充分利用好。

12、提问：公司内部有不同的研究部门，比如2012实验室、产品线研究部，包括直接负责产品交付部门的各个研发团队。请问任总，我们怎样去做更好的内部技术合作、技术竞争，以及对外的技术合作？

任正非：科学合理分工太难了，那不成计划经济了吗？科学合理的就不可能有重复资源的说法。市场经济允许有重复研究、允许浪费，就是让大家有一个竞赛关系。多个模块的研究，在竞争中有可能小模块把大模块就吃掉了，那我们就承认小模块的领导地位，由他来整合资源。干部任期制、专家循环制、大家讨论的学习平台……部门“围墙”就逐渐被拆掉了。现在我们开放讨论，在讨论中思辨，在思辨中学习，看大家讨论的内容也是学习。

13、提问：学校的学生考评导向跟我们公司的考评导向不一样。比如，我在学校是做力学纯理论研究，像我们这种博士来了公司以后，大多数都有一个适应过程，有的人可能适应时间短，有的人可能适应很长，有的没有适应过来就离职了。

任正非：我们不参与教育制度的改革，太复杂了。我曾表扬过衡水中学，改变不了外界环境，就改变适应外部环境的胜利方式。衡水中学有衡水中学的胜利方法，深圳中学也有深圳中学的方法，不能以深圳的教育模型来要求内地。多种教育模式，我们都要认同。

我们公司对员工是选拔制，不是培养制，学生在选择来不来华为的时候，要考虑工作适宜不适宜你的兴趣爱好。不适宜就别来，浪费了你的青春。我们不能为学生设计命运。你进华为时就要考虑适应性，不能只看到工资高，要看给你的岗位是否符合你的兴趣爱好，你愿不愿意在这里贡献。华为不能容纳天下人，也不可能让天下人适应。

公司只有一个总的理想，员工不能要求公司去实现你的理想，你必须适应这个总的理想，参加主力部队作战，发挥你的作用。我们的主航道不会变化，你们与大学合作的面宽一点，到2012实验室的时候窄一点，到产品研发更是窄窄的，要有长期性的清晰指标。

14、提问：现在计算机发展非常迅猛，每隔两三年就有一个新概念。前一个月研究这个方向，可能两三个月以后又出现新的方向，我们的研究就过时了。请问任总，我们如何去跟上时代发展的潮流？第二，在高校人才培养、指导学生方面，任总有没有好建议？

任正非：计算机的迭代速度比通信的迭代速度快得多，不是两三年迭一个代，而是两三个月，要感受到世界的变化速度之快。如果你们访问不了外国网站，可以在“黄大年茶思屋”科技网站上感受一下。我们员工在外面读论文，他们认为有用的内容就贴上来了；如果涉及版权问题，就会把索引摘下来，你自己可以想办法去看。世界变化的速度还会越来越快，未来的世界很恐怖。尤瓦尔·赫拉利在达沃斯论坛上讲到，将来人会是机器的奴隶。大会对我提问，我不好回答，我对社会问题比较无知，就说人死了灵魂就没有了，讲的是模拟灵魂。实际数字灵魂不会没有的，它是有继承性的，AI正在颠覆我们过去的认知。因此，人类社会变化不可想象，你们要感知这个变化，就要多读文献。

我经常对我们的高级专家讲，能不能少点干活，多去看文献，如果连方向都不清楚，怎么走正确的路？你们看了文献，喝咖啡的时候讲两句，可能就启发了下面的人。在我年轻时代，69岁的美国人乔治·海尔迈耶发明了液晶，人们那时描绘将来做一面墙都是图像。我们那时连电视机都还没有看见过，怎么能理解未来，你想想这个科学的预测有多厉害！现在连液晶墙面也已经没落了。

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