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,首次系統(tǒng)談到華為在人工智能領域的戰(zhàn)略。
文章提到,任正非主要談到了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(xié)作,四是人才獲取。
任正非指出,我們要防止封閉,一定要開放。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。
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(xiàn)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)在的基站安裝,就是現(xiàn)場硬件裝上去,我們在西安、羅馬尼亞……做總調。以后發(fā)現(xiàn)問題,不一定要羅馬尼亞去,我們當?shù)匕l(fā)生的問題,經過全世界數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中心就多了,幾萬個數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)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(xiàn)事故苗子……。
現(xiàn)在我們網絡優(yōu)化的模式都是事后的。根據(jù)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(shù),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。