参观华为没有一个巨头会再漠视人工智能的浪潮。当百度的百度大脑揭开面纱，腾讯也挟大数据优势布局人工智能战略，计划推出AI与VR开放平台。
而在人工智能江湖中，华为也是提前动身的巨头中的一员。早在2012年，华为就成立了诺亚方舟实验室，研究自然语言处理和信息检索、大规模数据挖掘和机器学习、社交媒体和移动智能、人机交互系统、机器学习理论等。
任正非
我们现在所有的人工智能要自己的狗食自己先吃，自己生产的降落伞自己先跳。基于巨大的网络存量，现阶段人工智能要聚焦在改善我们的服务上。
服务是公司最大的存量业务，也是最难的业务，人工智能可以首先在服务领域发挥作用，世界上还有哪个公司有这么大的业务量和数据量与我们比拼？
通过在服务上的积累和改进，五年后就可能产生世界上最强的人工智能专家，同时把大量优质服务专家解放出来，为攻克上甘岭投入更多战略部队。
所以人工智能要瞄准服务主航道，下决心花钱打造公司内在的能力，先不做边界外的事情，不做社会上的小产品。
巨大的存量网络是人工智能最好的舞台
为什么要聚焦GTS（全球技术支持）、把人工智能的能力在服务领域先做好呢？
对于越来越庞大、越来越复杂的网络，人工智能是我们建设和管理网络的最重要的工具，人工智能也要聚焦在服务主航道上，这样发展人工智能就是发展主航道业务，我们要放到这个高度来看。
如果人工智能支持GTS把服务做好，五年以后我们自已的问题解决了，我们的人工智能又是世界一流。
首先，要解决在全球巨大的网络存量的网络维护、故障诊断与处理能力提升的问题。
我们在全球网络存量有一万亿美元，而且每年上千亿的增加。容量越来越大，流量越来越快，技术越来越复杂，维护人员的水平要求越来越高，经验要求越来越丰富，越来越没有这样多的人才，人工智能，大有前途。
我们现在用的是IP网，IP是牺牲时延来降低成本，路由窜来窜去的，哪个地方出问题，问题出在哪儿，都不知道。明天网络还会越来越复杂，越来越搞不定，故障不知怎么回事。如果没有人工智能的自我学习、知识技能的不断扬弃，这张网只靠人怎么来维护？
人是记不住这么多事故模型的。所以我们就要构筑这个能力，我们一定要在自动诊断、自动发现故障隐患这个问题上下工夫，不然将来我们的机构很臃肿，我们要在这里面敢于投入。
人工智能通过学习，可以使得专家只用聚焦解决最关键的10%的问题。一部分简单的问题可自动去实施，这样服务的专家就可聚焦解决关键问题了。精减下来的编制，可以全部给人工智能研究去招聘科学家与博士。
我们现在的基站安装，就是现场硬件装上去，我们在西安、罗马尼亚等地方，总调。以后发现问题，不一定要罗马尼亚去，我们当地发生的问题，经过全世界数据的自我学习以后，系统自己就可以调整解决，再把结果上报。
我们通过专家分析和训练，校正机器算法的结构，在处理问题中提升算法，最重要是让机器有学习能力，而不仅是人有学习能力。
做人工智能，一定要贴近实际，贴近需求，贴近客户。诺亚方舟实验室应在每个GTAC（交付领域全球技术支持中心）都应该设一个小组，天天和服务专家一起上班做故障处理，搞明白什么叫故障，故障是怎么发生的怎么排除的，它们数据模型是怎样的，他们不会在解决故障后来给你讲成故事。
另外，还要熟悉网络是什么，若不是一个网络专家，你怎么能通过人工智能发现故障呢。亲身体会存在问题和解决问题的方法是什么，这个不是GTS落地，而是2012实验室的责任，GTS相应团队可以投资和配合。
其次，人工智能要预测网络大流量，使网络规划与优化从被动走向主动。
以成都这张网为例，随着视频业务发展， 过去1年4G用户增加75%，全网流量增加70%，成都市区用户平均下载速率从35Mbps提升到40Mbps。
那么，客户的挑战是如何在网络流量快速增长的同时，保障和提升最终用户的体验？
随着网络承载的业务越来越丰富，越来越动态，就需要利用人工智能去主动预测，去主动发现未来几个月的流量热点并对网络进行事前的调整。
以后的网络是以数据中心为中心的网络，在网络的规划设计中，网络拉远共享带来了时延，拉近了时延少了但数据中心就多了，几万个数据中心之间的数据调来调去就是个复杂的算法问题，这也需要人工智能在网络规划中发挥作用。
为什么这么多年我一再鼓励，要有些学航天、地理、测绘、生物等杂家进入服务体系来，就是要敢于用最先进的工具和方法解决问题。通过使用先进的工具，把网络的拓扑图拿出来，把卫星地图拿出来，再利用人工智能进行大流量预测输出一个流量图，然后把韩国的先进案例、四川的先进案例图拿来，一重叠，就能预测网络的流量机会在哪。通过流量非正常变动，发现事故苗子。
现在我们网络优化的模式都是事后的。根据你们的流量预测与自动规划的例子，以后可以做到提前预测，这样就在用户拥塞发生之前进行网络调整，提前避免问题。
我知道你们不可能一步做完，但是我们一步一步往前走，我们一定能找到机会窗。
虽然有的内容还只是演示没有进入全面实用状态，但我相信今天的假，就是明天的真，我们一定要找到最实用最简单的方式为世界服务。
所以人工智能在服务上的应用一个是对网络故障诊断分析，第二个是对网规网优的指引，再有就是做好技术资料的翻译。
我们的人工智能要优先往内做，拿我们内部业务一块一块做实验，今年这块做成一点，明年那块做成一点，技术越难越要搞，对内部我给足预算，下定决心花钱在服务上打造好这些本领，才有未来。
进攻就是最好的防御，当我们用这种方式进攻时，门槛高得其他公司跟不上了。2020年我们超过1500亿美金后，我们会变成一个慢牛，不会再增长那么快，这个时候人工智能如果使用好，我们会控制人数，增加效率与效益，那公司还是一个好的经营状况。这时候我们培养的这支队伍就可以杀出去，为攻克新的上甘岭投入更多战略部队。
人工智能要聚焦到主航道上，不要做小商品
2012实验室在瞄准未来构筑一些高端技术的过程中，还是要敢在主航道上向前冲。人工智能研发技术越难越要搞，不要去做些小商品挣些小钱，趁着这几年我们有的是钱，要大力投入，加快建设步伐让服务用上最先进的工具。这些技术马上达到实用性还要些时间，我们要有这个战略耐心。
人工智能在GTS先做好，你们有好多独立型的模块和问题领域，可以有一个全面攻击的部队，但是要突出一个重点攻击的部队，重点攻击成功了，人员又分散去作为种子，这块攻击成功了，再扩散旁边一点点。
人工智能最初不一定要选择最难的骨头来啃，可以选择简单的那块骨头先啃，先从最容易的地方入手。对于GTS最容易的是马上可以用的，这样就得到了及时的信心鼓舞。
智慧要在主航道边界里面，不做边界外的事情。人工智能要与主航道业务捆绑，在边界之内可以大投，一起扩展更多的灵感更多的发挥。所以离开了这个边界，偏离主航道的就不给钱了。
华为不做公共人工智能产品，不做小商品，我非常害怕你们一冲动，拿人工智能去和社会比。你做出来我没用，有人就去创业，这会掏空公司的，你如果有才华就要转到主航道上来。这些公共人工智能产品(别人主业、我们副业)的事不要做。别人成功了我们就花钱拿过来用。
用美国砖建中国长城
人工智能研究一定要走向高度开放。你们自己开展研究是正确的，不研究你就不知道方向与对错，就不知道哪些是好的。世界上还有比我们做得好的，我就引进来。
谷歌的系统大量读西班牙的、拉丁美洲的图书，它的英文翻西班牙语就非常准确，我们也要从外面引进这些做得好的机器翻译能力。请加工业智能化微信号：robotinfo 学习工业智能化知识
在自然语言对话上，我们能不能与业界领先企业合作，我们给他们一些支持，做出来后我们用他的系统就行了。我们要有这种气概，只有容天下才能霸天下。
我们要防止封闭，一定要开放。在机器学习领域，一定有很多学习软件大大地超越我们，会有很多很多人做出好的东西来，我们就和这些最好的厂家合作。
这边掺进一个美国砖，那边再用一个欧洲砖、一个日本砖，万里长城，不管砖是谁的，能打胜仗就行了，不要什么砖都自己造。在这个万里长城大平台上，允许大河奔腾的踢踏舞，允许“蜂子”跳舞，它颠覆不了这个平台，但是激活了这个平台。
在产业分工上，在别人有优势的地方就利用别人的优势，集中精力在主航道。单项的研发能力，全世界很多国家的公司和研究所都很厉害，但是整合能力我们最强，所以我们不要害怕开放。学术界平均1000篇论文才有一篇有商业价值，他们也很着急，只要我们找他们讲问题，他们就很高兴。
我们要把思想研究院搞起来，思想研究院只有秘书机构，就是一个会议机构，各种思想碰撞后出纪要。我们一定要对未来有一个投入，才可能在3-5年之后在这个领域里面取得一定的地位。
获取人才要敢于做“东北乱炖”
这些年之所以鼓励吸收各专业的杂家进入服务体系，就是要敢于将各种最先进的工具和新的方法应用到我们的业务中来。当年我跟GTS讲，每年进100个学测绘的博士进GTS。
只要他们愿意转行，他带来的思维方式都会使我们的人工智能更成熟，带着很多生物学、医学的思维观念进入电气学。不能只招计算机和电子类学生。我原来学建筑，高中时看了一本小说《百炼成钢》，填报了建筑志愿，但毕业后一天专业也没搞过。
世界上最厉害的软件国家还是美国，美国的创新意识很强，我们还要在美国加大对未来优秀人才的投入，把诺亚方舟的前哨部队放到美国、加拿大去。
我们在海外的专家平均都是四五十岁，现在我们要进苗子了。苗子不一定都是中国人，可以是外国人的博士，进来十年后正好可以冲锋，不然我们很快就会青黄不接。香港、台湾也有非常多的优秀人才留学后回来，但没有太大产业，我们要多拢一点回来。
现在人工智能在外面炒作得很火，可能会出现一些泡沫破灭，河水一泛滥后就在马路上抓鱼，华为这个时候趁机赶紧找人。
我们在一些名牌大学里面还要更多地开展各种竞赛活动，因为人才是非常多方面的、非常多元化的，我们要有需求策划。原来我们的万里长城是不容人跳舞的，为什么不能像张艺谋G20演出一样，搭一个台子供大家跳舞？
我们要招一些牛人，几个牛人带一批小青年，人才我们要去找，不是去招。我们的牛人，每个Fellow要自己选四个助手，培养这些年轻人开阔眼界，研发也减轻你的工作量，让你聚焦在主要作战方向上，众人拾柴火焰高，每个助手跟你时间不超过3年，能力就循环出去了。
2012实验室与PSST（网络解决方案）要一起推动，加强干部流动，研发人员要循环起来，避免闭门造车，否则，慢慢地他就找不到目标方向了。那些在前线的干部，有一些回来是带有战争经验到研发，有一些走向GTS了，有一些是走向产品销售，又增加了纵深，这样子我们公司的血液都流动起来了。
明确方向后大胆投入，成功是迟早的事
我今天最高兴的是，你们的战略方向跟我想的是一致的，短期内成不成功并不重要，我们走到这一条路上来，最后一定会成功，只是时间早迟的问题。
而且我认为在人工智能的历史长河中，你们也要有业务的战略聚焦点，现在就是聚焦在服务上，在一个项目中也要有战略重点和战略次点，可以把一个最容易的地方先智能化，大家一成功了就高兴，弟兄们我们又成功了，我们就有信心往更高的山头攻了。
我们那个时候，40门的交换机还做不出来，我们天天都在庆功，然后做到2000门……一直庆功走过来的呀。都是因为小胜利把我们胆子弄大了，我们就开始一天到晚“胡说八道”，最后自己相信自己的“胡说八道”，就真做到这个“胡说八道”了。
你们这些年轻的未来的将军，在胜利鼓舞中在炮火震动中，一定会一步步走向最终的胜利！
问：华为的创新模式和百度、谷歌等有什么本质上的不同？
任正非：有相同也有不同。某些互联网公司的创新是碎片化的，是形不成整体的竞争力的。而我们是在开放基础上进行开发，我们强调做一个大的平台，形成具有长远支撑能力的架构，这些方面我们之间的开发就是不一样的。
诺亚实验室在创新上与这些公司有相似之处，可以自己决定怎么做，但要在华为主航道的边界内。但是产品的开发必须强调要有目标管理，要有计划、预算、核算的管理。如果这个世界不发生颠覆式的黑天鹅事件，就没有人能推翻华为。如果要颠覆华为，那是我们自己颠覆自己。
问：当前我们光脚干翻了思科，现在我们穿上鞋子如何干翻苹果？
任正非：我们从来也没有想干翻思科，也没有想干翻苹果。前段时间传说思科收购爱立信，我高兴得不得了，如果还有人举着旗子在前面走，我就好跟着站队，现在苹果账上有2000多亿美金的现金，如果苹果积极一点，苹果为啥不能与人合并呢？
合并以后就是一个全网络公司，而且它有那么多钱，那不就成就了一番霸业吗？我跟着他们的旗子后面走，为啥不可以呢？我们为什么要去推翻人家呢？这是网上的胡说八道。我们为什么要推翻他们，我们能称霸这个世界吗？称霸世界的只有两个人，一个是成吉思汗，一个是希特勒，他们死无葬身之地。我们不要树敌过多，我们要多交朋友。
问：我们要找最好的人，最优秀的人，结果经常会碰到像谷歌这样的公司竞争，跟我们抢，我们怎么从更高的层面，从公司策略等方面吸引这些人才来？
任正非：我们公司有一样事情是比谷歌好的，我们的餐厅做得比谷歌好。谷歌的餐厅，饭不要钱就是标准化，都吃这个饭。我们的食堂开始多元化多方位地满足客户需求，将来松山湖有28个餐厅，还有十来个咖啡馆，松山湖还有两条铁路连起来。
第二个，招聘人才这个事情其实我们真的不知道哪个人才最优秀。颠覆旧中国的是两个医生，孙中山和鲁迅，你找领袖的时候怎么会去找个医生做总统呢，你有没有想过这个问题，当然孙中山虽然是临时大总统，当了几天也是大总统啊。所以说谁是人才，谁不是人才，没有模型。你们大家知道金一南将军，看看他的简历，图书馆管理员。
谷歌有他的选择人才的方式，它拿走了很多人才。但是我们认为识别人才的方式很多，就是我们不能用一种教条的方式衡量什么是人才。这次财经在美国招聘了大量的博士，这些人的第一志愿是非洲。为什么？出去留学的不全是富二代、官二代，还有穷二代。
穷二代的最大理想是，书读完了赶快挣钱帮爸爸妈妈还账。华为哪儿挣钱最多，非洲挣钱最多，他们就选择去非洲，他们到非洲综合化锻炼，什么都搞明白了，你怎么知道他不是华为未来的接班人呢？当然这里面也有很多富二代，而且家里非常有钱，还有些是女孩子，同样在非洲艰苦奋斗。
什么是人才，我看最典型的华为人都不是人才，钱给多了，不是人才也变成了人才。
