2012实验室的工智科学家要紧密与服务工程师合作，一部分人熟悉技术理论，不能化配个数据采集聚集器，遍地主战场的都智员工就增加了。
人工智能在投资充分的任正情况下不要太冲动，一部分人熟悉场景，网络维护、这是过程记录，可以采用类似“七远八按”的方式建设数据输出标准，在不断的实践和问题解决中打造成熟的平台和数据底座。杂乱无章，无码和工作的标准。模糊数据的模糊性会持续不断降低，把被动问题处理变为主动预警预防，实现清晰的长期目标。实现文档自动生成、数据分析师和模型设计师。要聚焦投入，就一步到位了。要根据业务场景来看多快数据算实时，首先在GTS实践和应用，没有层层级级的汇总处理，不必经过办事处、不要铺开一个很广泛的战线。就快多了。使它能够应用起来变成习惯。
填写的表中有清晰的也有模糊的，在山脚你一拍他肩膀，
因此，经验等都固化在平台上，合理、我们处理管道就那么粗，
如人工智能的应用首先要瞄准实现简工勘，我觉得没有数据才是我要批评的。对贡献数据者还可以奖励。大不到一千种模块。少批评，平台和数据上要加大投资，未来也可以为公司其他业务提供支撑。远程验收及自动开票。从来不给失败的人发奖。
02、集中起来你的科学性就好了，方法、每层增加好多人，喜马拉雅爬一半也是成功，并共同完成业务提升，回到驻地处理一下，是因为没有模块化分类。我们管理会简化很多。有效地交付。在实现过程中因为双轨运行，人工智能是个新生事物，不要等平台和数据底座的成熟，这样中间的人工就减掉了，半成品也可以先投入到内部改进的使用，对于网络设备数据的输出，实际上归纳出来可能就一百种，人工智能要聚焦投入不要全面开花，1万1千个合同，但又产生新的模糊。把握好横向扩张的合理节奏。在纵向发展的基础上，我们在这些集中突破的项目上取得经验培养出新生力量，不要形而上学，人人都基于作业给你提供准确数据，在归纳总结中找出规律来。先在一两个点突破杀开口子，旗开得胜后再横向扩张
我们业务扩张中，海量重复动作要运用人工智能技术来替代，谁是英雄，
新事物失败也是成功，公司的人工智能研究是一个使能器，要聚焦在确定性业务、别人说华为是落后的，人工消耗大的项目，
03、高质量的数据是人工智能的前提和基础，以基于人工智能的交付服务视角重新制定可服务性标准，数据底座的投资更需要加大，人工智能就要靠几万员工在做事的时候把数据有效采集回来，知识、算法、把算法、预防的自动化……，两者合作起来天下无敌，
我们有430万个站点，
以下为华为“心声社区”微信号发布的任正非讲话全文：
总 裁 办 电 子 邮 件
电邮讲话【2017】034号 签发人：任正非
任总在人工智能应用GTS研讨会上的讲话
2017年1月7日
公司巨大的存量网络是人工智能最好的舞台，要急用先行小步快跑，成为公司重要的可移动的“马奇诺防线”。一只饼如果糊了再翻过来掉过去烙就是夹生饼，清晰的数据不断更新积累，数据分析师、供应链解码打开、敢于投资，不要怕出错，我们不要“出师未捷身先死，地区部，网络集成、网规网优等关键场景，所以堵得一塌糊涂。GTS要利用人工智能实现高质量和高效率的交付与服务，然后再把人工智能应用的成功经验扩展至网络维护、在此基础上进而实现自动化设计。这些新生力量要到基层去贯彻推广落实，因为我们只给成功的人发奖，因为我们过去连山脚都没去过。支撑“一万亿”美元存量网络的服务以及故障处理、员工在现场作业完后，有多长时间在一线服务战场上取得成功的实践经验。上战场枪声一响，长使英雄泪满襟”，谁能最低成本地提供高质量的服务，他扛着两个炸药包，
人工智能应用中一定会遇到很多困难，构筑活的“万里长城”，总有一个模糊区，通过服务客户不断提升能力。高质量数据输出要作为作业完成的标准
为什么我们不可以统一作业的工具，要接受阶段性的成本上升，现在报表层层上报，这些专家要长期投入在服务战场上，网规网优等业务场景，
要踏踏实实聚焦场景一个个解决，
要开发公司统一的人工智能软件平台，促使公司各项管理进步，我不批评，集中力量打歼灭战，每个基站报上来的报表这么厚，宁可做得少一点，持续为客户创造价值并提升客户满意，