任正非:钱给多了,不是人才也变成了人才
来源|创伙伴 ID: chuanghuoban
作者|钱少的
华为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。
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。近期,创业家&i黑马也即将推出“人工智能系列专题报道”,展示在人工智能奇点来临之刻,未来的“智能”商业和生活预想。
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。近日,华为创始人任正非在华为诺亚方舟实验室座谈会上做了一次内部演讲,首次系统谈到了华为在人工智能领域的发展战略,包括华为的人工智能的服务方向、研发重点,以及如何去“挖人”等。
任正非说,华为在全球巨大的存量网络,为发展人工智能提供了最好的发展舞台。服务是公司最大的存量业务,也是最难的业务,人工智能应首先在服务领域发挥作用。
面对社会上掀起的人工智能热潮,众多新兴创新公司的涌现,任正非表示,华为的人工智能将聚焦到主航道上,不要做小商品。同时要吸收全世界、多元化的人才来激活了这个平台,“人工智能在外面炒作得很火,可能会出现一些泡沫破灭,华为要这个时候趁机赶紧找人。谷歌有它选择人才的方式,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。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。”
以下为任正非演讲实录,经创业家&i黑马编辑:
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。
一、巨大的存量网络是人工智能最好的舞台
为什么要聚焦GTS、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,要解决我们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……做总调。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的预测,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。
二、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。
三、用美国砖建中国长城,让“蜂子”在长城上跳舞
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。
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。就是刚才GTS讲的那个方面,人工智能先在这几个方面做好。
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。
四、在人才获取上要敢于做“东北乱炖”,要加强干部的循环
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。
五、战略方向已经明确,大胆投入,成功只是时间迟早问题
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!
六、诺亚方舟实验室座谈节选
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。
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