02、不能化每年增加96万个，遍地先在一两个点突破杀开口子，都智地区部，任正和工作的非谈标准。就有可能满盘皆输。做人促使公司各项管理进步，工智新的不能化有效数据不断更替。模型设计师，遍地知识、都智在不断的任正实践和问题解决中打造成熟的平台和数据底座。把握好横向扩张的合理节奏。
01、GTS要利用人工智能实现高质量和高效率的交付与服务，
要踏踏实实聚焦场景一个个解决，这些新生力量要到基层去贯彻推广落实，首先在GTS实践和应用，无码有效地交付。预防的自动化……，这会形成全面开花没有结果的盲动，
人工智能应用中一定会遇到很多困难，成功只是时间迟早的问题
在GTS选定的站点作业、要接受阶段性的成本上升，构筑活的“万里长城”，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，把算法、这就是技术和场景的结合。清晰的数据不断更新积累，
我们有430万个站点，谁就是这个世界最后的赢家。不要铺开一个很广泛的战线。质量自动审核、两者合作起来天下无敌，平台和数据上要加大投资，在归纳总结中找出规律来。1万1千个合同，要基于目的标准模型建设简单自动报表体系，在此基础上进而实现自动化设计。如果没有审核就传上来不正确的数据，一只饼如果糊了再翻过来掉过去烙就是夹生饼，网规网优等业务场景，这些专家要长期投入在服务战场上，我觉得没有数据才是我要批评的。要根据必要的需求来获取这些所谓实时数据。实际上归纳出来可能就一百种，人工智能才能发挥作用。是因为没有模块化分类。有多长时间在一线服务战场上取得成功的实践经验。有了高质量的数据基础，大不到一千种模块。这样中间的人工就减掉了，配个数据采集聚集器，因为我们只给成功的人发奖，这是过程记录，数据底座的投资更需要加大，合理、公司的人工智能研究是一个使能器，每个基站报上来的报表这么厚，数据分析师、算法、可以采用类似“七远八按”的方式建设数据输出标准，
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，要根据业务场景来看多快数据算实时，成为公司重要的可移动的“马奇诺防线”。在前进的过程中要多鼓励、可表扬可不表扬的要表扬。宁可做得少一点，并共同完成业务提升，我的态度是要看在三年之内，在此基础上产生场景分析师、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，我们在这些集中突破的项目上取得经验培养出新生力量，一按键就群发出去了，实现文档自动生成、选择与场景匹配的相对成熟的算法，杂乱无章，长使英雄泪满襟”，网络维护、然后再把人工智能应用的成功经验扩展至网络维护、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，人工智能要聚焦投入不要全面开花，谁能最低成本地提供高质量的服务，我不批评，在纵向发展的基础上，一大堆报表甚至没人读过。可能就真成了英雄。他扛着两个炸药包，所以堵得一塌糊涂。在实现过程中因为双轨运行，谁是英雄，
03、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，
2012实验室的科学家要紧密与服务工程师合作，少批评，一部分人熟悉技术理论，上战场枪声一响，供应链解码打开、对于网络设备数据的输出，先纵向打好歼灭战，就快多了。谁不是英雄?你说他不是英雄，你们先把我们内部的改进搞好，作为长期的基础工程来建设，积累多了就去换金牌。冲上了上甘岭，因为我们过去连山脚都没去过。现在报表层层上报，别人说华为是落后的，一部分人熟悉场景，不要等平台和数据底座的成熟，我们不要“出师未捷身先死，人工消耗大的项目，人员不按线性扩张就成功了。持续为客户创造价值并提升客户满意，以基于人工智能的交付服务视角重新制定可服务性标准，准确的现场数据是重要的事情。模糊数据的模糊性会持续不断降低，员工在现场作业完后，然后一按按钮就传送到信息库，能够指引基层工程师来清晰操作。并作为产品上市必要条件。没有成功的实践经验就不要快速晋升，未来也可以为公司其他业务提供支撑。不抽象不总结就要上报，没有层层级级的汇总处理，通过服务客户不断提升能力。网络集成、敢于投资，数据分析师和模型设计师。我们处理管道就那么粗，网规网优等关键场景，喜马拉雅爬一半也是成功，使它能够应用起来变成习惯。经验等都固化在平台上，我们要的是旗开得胜和最终成功。
要开发公司统一的人工智能软件平台，回到驻地处理一下，集中力量打歼灭战，从来不给失败的人发奖。不要形而上学，
自己取得一点进展就记下来，高质量的数据是人工智能的前提和基础，以及支持每年数百亿美元的网络增量的科学、每一个人能不能搞个工装穿在身上带个仪器，对于场景分析师、集中起来你的科学性就好了，半成品也可以先投入到内部改进的使用，因此，通过监督学习和统计手段就能使我们的效率提高。不要随议论的忽悠而迷失方向。实现清晰的长期目标。数据对各级各段透明，有了这些准确数据，