華為分析師大會進(jìn)入第二十個年頭，每年此時都是觀測華為戰(zhàn)略的最佳窗口。今年的大會以“躍升數(shù)字生產(chǎn)力，加速邁向智能世界”為主題，孟晚舟進(jìn)入第一次輪值董事長周期之后首次公開亮相。

“新人舊事”，華為如何繼續(xù)講述數(shù)字化的故事？

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孟晚舟闡述企業(yè)“四化”方向

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全球總體GDP的貢獻(xiàn)份額不斷攀升，預(yù)計到2025年，大約55%的經(jīng)濟(jì)增長將會來自于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動，全世界170多個國家和地區(qū)都紛紛制定了各自的數(shù)字化戰(zhàn)略。2026年，全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支出將高達(dá)3.4萬億美元，成為整個產(chǎn)業(yè)鏈的新藍(lán)海。

華為副董事長、輪值董事長、CFO孟晚舟表示：“數(shù)字化是整個產(chǎn)業(yè)鏈的新藍(lán)海，躍升數(shù)字生產(chǎn)力正當(dāng)時。華為將在聯(lián)接、計算、存儲、云等方面保持投入，為客戶提供極簡架構(gòu)、極高質(zhì)量、極低成本、極優(yōu)體驗的‘4極’數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，攜手伙伴共同助力客戶實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的‘4化’，即作業(yè)數(shù)字化，數(shù)字平臺化，平臺智能化，智能實戰(zhàn)化，共贏數(shù)字化未來?！?/p>

在聯(lián)接方面，華為將持續(xù)推動建設(shè)5.5g時代領(lǐng)先的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建千億互聯(lián)，萬兆體驗網(wǎng)絡(luò)能力。

在計算方面，華為將圍繞著多場景、多樣性戰(zhàn)略需求，不斷提高在通用算力人工智能計算中的能力。華為云將沿著行業(yè)數(shù)字化的云底座和實體保持投入，華為自身在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中所沉淀的技術(shù)工具和經(jīng)驗將持續(xù)開放在華為云上。

此外，在伙伴生態(tài)層面，孟晚舟提到，華為會持續(xù)深化與產(chǎn)業(yè)組織的合作，通過硬件開放、軟件開源來繁榮產(chǎn)業(yè)生態(tài)，讓更多的伙伴和開發(fā)者加入到數(shù)字化產(chǎn)品和解決方案的創(chuàng)新功能。

同時華為會堅守以利益為紐帶，以誠信為基礎(chǔ)，以規(guī)則為保障的原則，加大對伙伴的投入，并通過ICT學(xué)院、ICT技能大賽，以及未來組織2.0計劃等，持續(xù)培養(yǎng)數(shù)字化人才。

“我們認(rèn)為，一個企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是沿著四化的方向去前進(jìn)，作業(yè)數(shù)字化、數(shù)字平臺化、平臺智能化、智能實戰(zhàn)化?！泵贤碇郾硎?。

首先，戰(zhàn)略驅(qū)動是根本，數(shù)字化本質(zhì)是戰(zhàn)略選擇和戰(zhàn)略規(guī)劃，成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都是由戰(zhàn)略驅(qū)動，而非技術(shù)驅(qū)動。

其次，數(shù)據(jù)治理是基礎(chǔ)，只有通過對數(shù)據(jù)的科學(xué)治理，數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的流動才具有意義，不同維度的數(shù)據(jù)匯聚在一起才能創(chuàng)造新的價值。

最后，數(shù)據(jù)智能是方向，數(shù)據(jù)正在成為生產(chǎn)力，作業(yè)數(shù)字化、數(shù)字平臺化使得數(shù)據(jù)清潔、透明、聚合，是轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)；平臺智能化，智能實戰(zhàn)化使得數(shù)據(jù)隨需、易懂、有用，是數(shù)字轉(zhuǎn)型的深化。

華為預(yù)計，隨著數(shù)字化的深入，到2030年全球通用計算能力將增長10倍，人工智能算力將增長500倍，全球聯(lián)接總數(shù)達(dá)到2000億，萬兆企業(yè)WiFi滲透率達(dá)40%，云服務(wù)占企業(yè)應(yīng)用支出比例為87%。

通信與計算，華為兩大戰(zhàn)略研究方向

“未來通信和未來計算是邁向智能世界需要解決的兩大核心問題。在通信領(lǐng)域，今天的我們有條件超越香農(nóng)定理最初的假設(shè)和應(yīng)用條件，實現(xiàn)超越十年百倍的發(fā)展。在計算領(lǐng)域，方向是新的計算模式、架構(gòu)與部件，提升對智能的認(rèn)知水平和掌控能力，并在AI for Industry和AI for Science等應(yīng)用中不斷迭代發(fā)展”。華為戰(zhàn)略研究院院長周紅如此表示。

近年來，智能應(yīng)用迅速發(fā)展，尤其是通過AI模型優(yōu)化可以幫助解決應(yīng)用碎片化的問題，這也引發(fā)了模型規(guī)模的爆發(fā)式增長。過去十年，AI算法的算力需求提升了四十萬倍。

周紅表示，在AI能力快速提升的情況下，需要考慮AI的目標(biāo)如何與人類一致、并且正確和高效地執(zhí)行。除了通過規(guī)則和法律來加強AI的倫理和治理外，從理論和技術(shù)的角度看，要達(dá)到這些要求，目前還面臨三個重要的挑戰(zhàn)：AI的目標(biāo)定義、正確性與適應(yīng)性、以及效率。

AI面臨的第一個挑戰(zhàn)，是缺乏共識的目標(biāo)定義。如果沒有定義清楚并達(dá)成共識，就很難確保AI發(fā)展的目標(biāo)與人類一致，也很難合理地分類和科學(xué)地計算。人工智能在歷史上有不同的流派，例如符號主義、貝葉斯主義、進(jìn)化主義、行為主義，以及連接主義等，它們還沒有很好地融合起來。

其次，在當(dāng)前的很多AI應(yīng)用中，存在正確性和適應(yīng)性的挑戰(zhàn)。依靠大數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律進(jìn)行的學(xué)習(xí)，會依賴于采樣的覆蓋面和數(shù)據(jù)的正確性，如果錯誤使用，就可能導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定和偏見的風(fēng)險，出現(xiàn)“黑天鵝”事件?！癆I的能力分布在巨大的參數(shù)中，出了這些問題，我們既無法解釋、也難以調(diào)試?！敝芗t補充說。

第三個挑戰(zhàn)是AI的效率。能源效率方面，當(dāng)前超級計算機單位能量的計算效率，要比人腦低大約三萬倍到十萬倍。數(shù)據(jù)效率方面，除了通過從大數(shù)據(jù)中得到統(tǒng)計規(guī)律，來認(rèn)識和理解世界外，行業(yè)也在思考能不能從小數(shù)據(jù)中進(jìn)行思考，發(fā)現(xiàn)邏輯性，形成概念，抽象出原則。

周紅提到，近幾年學(xué)術(shù)界有很多跳出Transformer之外的新型AI架構(gòu)的思考，例如Geoffery Hinton的GLOM模型，建議通過各種學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)從部分到整體，類似人類的感知系統(tǒng)。

Yoshua Bengio建議未來的人工智能由基于直覺的System1模型和基于邏輯與歸納的System2模型組成；Yan LuCun建議以自監(jiān)督的方式來學(xué)習(xí)世界模型，然后利用這些模型進(jìn)行預(yù)測、推理和規(guī)劃；Richard Sutton提出基于經(jīng)驗的AI，通過與環(huán)境的交互而獲取經(jīng)驗，構(gòu)建AI的目標(biāo)和整個世界的狀態(tài)，使得智能體可以學(xué)會與環(huán)境溝通、合作和競爭。

周紅建議，在這些思考的基礎(chǔ)上，發(fā)展感知與建模、知識自動生成、求解與行動三個核心部分，通過從多模態(tài)感知融合與建模，到“知識+數(shù)據(jù)”驅(qū)動的決策，實現(xiàn)更高正確性與適應(yīng)性的自主智能系統(tǒng)。

具體來看，感知與建模是對外部環(huán)境以及自身的表征與抽象；

知識的自動生成應(yīng)該將吃穿住行、琴棋書畫、數(shù)理化生等人類能表達(dá)與不能表達(dá)、能感知和不能感知的知識都考慮進(jìn)來，要考慮Human in the loop，將人已有的經(jīng)驗融入到策略模型或評價函數(shù)當(dāng)中；

求解與行動可以是在已有知識的基礎(chǔ)上，結(jié)合內(nèi)外部信息進(jìn)行直接的演繹推理，或者通過與環(huán)境交互試錯，來找到解決辦法。

發(fā)展更好的計算模式，以及與之匹配的計算架構(gòu)與計算部件，也是提升智能計算效率的方向。

當(dāng)前很多AI計算面臨存儲瓶頸的問題，往往要花比計算多上百倍的時間來讀寫與搬移數(shù)據(jù)，拋開傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)的處理器、指令集、總線、邏輯器件和存儲器件，圍繞先進(jìn)AI計算模式的需要來定義新的架構(gòu)與部件，是業(yè)界的研究方向。

“在通信和計算兩大基石的驅(qū)動下，從狹義人工智能，到通用人工智能與超級人工智能的過程中，我們首先要通過理論和技術(shù)的不斷突破，來實現(xiàn)萬物智聯(lián)，促進(jìn)社會的進(jìn)步；其次要勇于拓展思想的邊界，增強對智能的認(rèn)知和掌控能力；最終，用正確的目標(biāo)和有力的手段，牽引人工智能的發(fā)展，助力我們超越極限，增強生命，創(chuàng)造物質(zhì)，控制能量，跨越時空，實現(xiàn)人類文明的進(jìn)化。”周紅總結(jié)表示。

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