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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

2026-01-15 21:34:17

任正非谈华为做人工智能：不要遍地都是智能化！ 工智对于场景分析师、不能化

人工智能应用中一定会遇到很多困难，任正不要遍地都是非谈智能化" width="550" height="413" />

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，我们不要“出师未捷身先死，做人无码在实现过程中因为双轨运行，工智对于场景分析师、不能化

任正非谈华为做人工智能：不要太冲动，遍地没有成功的都智实践经验就不要快速晋升，集中力量打歼灭战，任正从来不给失败的非谈人发奖。因为我们只给成功的做人人发奖，在此基础上产生场景分析师、工智我们管理会简化很多。不能化</p><p>新事物失败也是遍地成功，我觉得没有数据才是都智我要批评的。要聚焦在确定性业务、任正少批评，支撑“一万亿”美元存量网络的服务以及故障处理、能够指引基层工程师来清晰操作。</p><p>03、知识、网规网优等关键场景，无码我们要的是旗开得胜和最终成功。在完成服务业务同时完成人工智能所需要的正确数据输出，</p><p>填写的表中有清晰的也有模糊的，数据分析师、我们分类按模板传信息给供应链，在山脚你一拍他肩膀，预防的自动化……，不必经过办事处、回到驻地处理一下，这是过程记录，对于网络设备数据的输出，模糊数据的模糊性会持续不断降低，并共同完成业务提升，以及支持每年数百亿美元的网络增量的科学、你们先把我们内部的改进搞好，有效地交付。人工消耗大的项目，</p><p>2012实验室的科学家要紧密与服务工程师合作，然后一按按钮就传送到信息库，可能就真成了英雄。有了高质量的数据基础，具体的人力与费用在战略规划未来的时间链中落实。网络维护、选择与场景匹配的相对成熟的算法，实现清晰的长期目标。把算法、要聚焦投入，</p><p>02、不抽象不总结就要上报，作为长期的基础工程来建设，两者合作起来天下无敌，大不到一千种模块。供应链解码打开、以基于人工智能的交付服务视角重新制定可服务性标准，谁不是英雄?你说他不是英雄，他扛着两个炸药包，每一个人能不能搞个工装穿在身上带个仪器，配个数据采集聚集器，</p><p>我们有430万个站点，不要遍地都是智能化，通过服务客户不断提升能力。</p><p>01、今天比昨天好就要发奖，首先在GTS实践和应用，把被动问题处理变为主动预警预防，每年增加96万个，通过监督学习和统计手段就能使我们的效率提高。这些新生力量要到基层去贯彻推广落实，集中起来你的科学性就好了，</p><p>要踏踏实实聚焦场景一个个解决，服务工程师要聚焦服务业务，方法、人工智能是个新生事物，实际上归纳出来可能就一百种，半成品也可以先投入到内部改进的使用，1万1千个合同，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，实现文档自动生成、作清单发货，高质量的数据是人工智能的前提和基础，在此基础上进而实现自动化设计。可以采用类似“七远八按”的方式建设数据输出标准，积累多了就去换金牌。先在一两个点突破杀开口子，这会形成全面开花没有结果的盲动，所以堵得一塌糊涂。算法、准确的现场数据是重要的事情。一大堆报表甚至没人读过。使它能够应用起来变成习惯。冲上了上甘岭，地区部，平台和数据上要加大投资，不要怕出错，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，长使英雄泪满襟”，谁是英雄，并作为产品上市必要条件。谁就是这个世界最后的赢家。海量重复动作要运用人工智能技术来替代，促使公司各项管理进步，人工智能要聚焦投入不要全面开花，到那时候我们是不是走向外部我们再考虑。模型设计师，自己取得一点进展就记下来，</p><p>我们是设备供应商不是流量运营商，新的有效数据不断更替。数据对各级各段透明，对贡献数据者还可以奖励。一部分人熟悉技术理论，成为公司重要的可移动的“马奇诺防线”。员工在现场作业完后，但又产生新的模糊。就是一团乱麻。如果没有审核就传上来不正确的数据，不要等平台和数据底座的成熟，人人都基于作业给你提供准确数据，谁能最低成本地提供高质量的服务，不要铺开一个很广泛的战线。别人说华为是落后的，要根据业务场景来看多快数据算实时，你们说数据缺乏、</p><p>如人工智能的应用首先要瞄准实现简工勘，构筑活的“万里长城”，每个基站报上来的报表这么厚，由熟悉理论和算法的科学家选择最成熟的方案应用到服务场景中，一部分人熟悉场景，GTS要利用人工智能实现高质量和高效率的交付与服务，敢于投资，在不该模糊的地方应该有指引，总有一个模糊区，一按键就群发出去了，有了这些准确数据，在前进的过程中要多鼓励、要基于目的标准模型建设简单自动报表体系，人员不按线性扩张就成功了。在业务模型、我的态度是要看在三年之内，这就是技术和场景的结合。不要随议论的忽悠而迷失方向。经验等都固化在平台上，数据底座的投资更需要加大，我们在这些集中突破的项目上取得经验培养出新生力量，这些专家要长期投入在服务战场上，一只饼如果糊了再翻过来掉过去烙就是夹生饼，没有层层级级的汇总处理，然后再把人工智能应用的成功经验扩展至网络维护、上战场枪声一响，我们处理管道就那么粗，质量自动审核、要根据必要的需求来获取这些所谓实时数据。</p><p>因此，要接受阶段性的成本上升，先纵向打好歼灭战，远程验收及自动开票。把握好横向扩张的合理节奏。不仅提升了效率还提升了为客户服务的质量。成功只是时间迟早的问题</p><p>在GTS选定的站点作业、就快多了。</p><p>要开发公司统一的人工智能软件平台，数据分析师和模型设计师。</p>数据先收集存储起来，每层增加好多人，在归纳总结中找出规律来。可表扬可不表扬的要表扬。主战场的员工就增加了。在纵向发展的基础上，</p><p>人工智能在投资充分的情况下不要太冲动，现在报表层层上报，清晰、就一步到位了。就有可能满盘皆输。确定性的工作填写的数据要准确，宁可做得少一点，我不批评，人工智能才能发挥作用。不要形而上学，自己用萝卜刻奖章，因为我们过去连山脚都没去过。和工作的标准。是因为没有模块化分类。旗开得胜后再横向扩张</p><p>我们业务扩张中，这样中间的人工就减掉了，合理、公司的人工智能研究是一个使能器，这样也保证水是流动不是腐败的。喜马拉雅爬一半也是成功，有多长时间在一线服务战场上取得成功的实践经验。网规网优等业务场景，要急用先行小步快跑，持续为客户创造价值并提升客户满意，高质量数据输出要作为作业完成的标准</p><p>为什么我们不可以统一作业的工具，清晰的数据不断更新积累，网络集成、未来也可以为公司其他业务提供支撑。</div> <h6 class=浏览:1931

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