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华为2022全球分析师大会 | 胡厚崑、周红演讲全文

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来源:华为,书享界(readsharecn)

导语

2022年4月26日,华为第19届全球分析师大会在深圳开幕。

华为轮值董事长胡厚崑在大会上发表了“持续创新,共建绿色智能世界”的主题演讲,主要讲了三点:

第一,持续创新,引领产业发展。

第二,深耕数字化,为客户创造价值。

第三,聚焦供能和用能,以数字技术使能低碳发展。

华为战略研究院院长周红在演讲中提到:“我们现在对于未来的所有想象可能都是保守的,我们只有大胆提出假设、大胆提出愿景,敢于打破既有理论与技术瓶颈的条条框框,才能大踏步前行。”

 

华为在本次分析师大会提出四个科学假设:

一,拓展认知的边界,物质与能量、现象与规律

二,拓展感知极限,更好地了解世界和人类自身

三,探索新的计算模式与实现方式,认知世界、解决问题

四,突破香农定律的假设,在更大的时空中发展信息通信

基于这四个科学假设,周红提出了面向未来的10个问题和挑战:

1.机器如何认知世界,能不能建立适合机器理解世界的模型?
2.如何理解人体的生理学模型,八大子系统的运行机制,以及人的意图和智能?
3.新的感知和控制能力,脑机、肌机接口、3D 显示、虚拟触觉、嗅觉、味觉。
4.如何连续、无感知地测量人的血压、血糖和心电,强人工智能帮助发明化学药、生物药和疫苗。
5.发展以应用为中心,面向价值与体验的高效率、自动化和智能化软件。
6.接近和扩展香农极限,实现区域级和全球级的高效、高性能连接。
7.创造高适应性与高效率的计算模式,非冯·诺伊曼计算架构与非传统部件,发展可解释和可调试AI。
8.通过智能计算发明新的分子、催化剂和器件。
9.发展超越传统CMOS制造的技术,达到更低成本、更高的效率。
10.发展出安全、高效的能源转换和储能,提供按需服务。

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周红博士,华为战略研究院院长。周红博士出生于1969年,毕业于复旦大学,博士。1997年加入华为,历任无线产品线研发管理部部长、中央硬件工程院总裁、欧洲研究院院长、2012实验室(战略对接)副总裁等,现任公司战略研究院院长等职务。周红博士在华为公司定位是科学家,欧研院院长的经历让他同很多科学家,包括诺贝尔奖、图灵奖、菲尔兹奖获得者进行了交流与探讨,共同讨论了很多挑战的问题以及前沿探索进展,思索未来社会可能的发展方向。
华为战略研究院院长周红演讲全文:
女士们、先生们,大家好!欢迎参加第19届分析师大会。

很高兴有机会和大家探讨面向未来的科学假设和商业愿景。

我们知道,18世纪是机械化时代、19世纪是电气化时代、20世纪是信息化时代,那么21世纪会是什么时代呢?
我认为21世纪将是人类社会全面走向智能化的时代,智能化的核心是感知、连接和计算,以及由此带来对物质和现象、生命和能量等的更高认知和掌控能力。

在走向智能世界的路上,我们面临着巨大的挑战,一方面,幸福生活、高效工作、绿色环境还需要感知、连接和计算提升成百上千倍能力,另一方面,在相关科学与技术上,过去的几十年中都没有大的突破,甚至已经接近瓶颈,怎么才能创造可行的发展路线?
我认为,面向未来,只有大胆提出假设、大胆提出愿景,敢于打破既有理论与技术瓶颈的条条框框,才能大踏步前行。
数字技术极大丰富了人类的工作与生活

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在过去的10年中,随着宽带通信、智能设备、AI和云计算的迅速发展,数字技术极大丰富了人们的生活,从打电话、上网浏览信息、即时通信,到地图导航、电子银行、网上购物等,ICT技术已经成为越来越多人们生活中不可或缺的重要部分。
除了生活中所需要的ICT技术,我们也在过去10年中,与很多行业进行联合探索,看看ICT技术能不能帮助或者是怎样帮助行业发展。
例如,我们与汽车公司、电信运营商一起,在高速公路上进行试验,大家知道,人工驾驶的反应速度是以秒为单位的,我们通过在汽车之间、以及汽车与网络之间建立10毫秒级的高性能连接,帮助将紧急事件的检测和反应能力提升上百倍,在100公里时速下,可以将人工驾驶所需要的几十米、上百米的安全距离,缩小到0.8米,从而极大地提升高速公路的车流量与安全性,同时可以支持组队行驶减少风阻,节省20%左右的油耗。
车联网还可以支持远程驾驶,创造新的作业模式与服务模式。
我们也在城市环境中进行试验,通过超视距的车联网、车路协同,有可能提升30%通行效率、减少90%交通事故。
今天,在工厂、在医院、在港口、在煤矿,ICT技术正在深入千行百业,使能行业数字化、智能化转型。
人类对未来的追求永无止境
 
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面向未来,我们看到还有很多地方,ICT技术有可能做出更大的贡献。
比如人的健康与幸福,通过穿戴式传感器、无线通信与云计算,可以更好地支持运动健康和慢性病的管理,AI计算还能帮助进行药物和疫苗的快速设计和高效筛选。
ICT技术可以支持无处不在的自动和智能机器,从而提升人们的生活质量,提高各行各业的作业效率。
ICT技术可以帮助建设绿色可持续发展的环境,例如进行高效的能源变换和调度、设计低成本、高效率的能源转换催化剂、储能材料。
在虚实融合的数字世界上,ICT技术还能帮助建立“远在天边、近在眼前、身临其境”的体验,丰富人们的生活、帮助人们学习成长、帮助各行各业在数字世界快速迭代改进等。
全球数字化超越“十年百倍”的发展

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在这么多的需求驱动下,全球数字化正以指数速度增长。
例如全球的移动宽带数据流量,从2010年的每月0.24艾字节(EB),增长到2020年的每月60艾字节,在10年时间中增长超过250倍。
中国的移动宽带数据流量,从2010年的每月0.033艾字节,发展到2020年的每月13艾字节,增长超过400倍。
面向未来,我们认为数字技术将以超过十年百倍的速度增长,数字化将促进人和社会加速发展。
从另一方面,我们也看到,现有的很多理论和技术都是几十年前甚至一百多年前提出的,基于这些理论和技术的应用已经开始遇到瓶颈,例如通信领域的奈奎斯特采样定理和香农定律、计算领域的可计算性理论和冯·诺依曼架构、半导体领域的摩尔定律等,希望有新的假设和愿景来牵引突破。
为此,我们提出面向未来的4个科学假设和商业愿景,希望与学术界、产业界一起共同探索,开展面向未来的研究。
 
  一:拓展认知的边界,物质与能量、现象与规律 

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首先是探索基础科学和前沿技术,拓展我们认知的边界。尤其是物理、化学、生物等领域的突破,将使我们能够更好地发明新分子、催化剂、蛋白质等材料和器件,以及新的装备和新工艺。
有一次,我和一位量子科学家讨论,怎么把光子、量子存起来?他在1993年就提出了量子存储概念的时候没人相信,大家可能会想,能用一个瓶子把光存起来吗?存储量子的操作不会影响它的状态?直到1998年,哈佛Hau等人用电磁感应透明现象将光子速度降到17m/s,2000年,她们成功地把光子“冻结”了一分钟时间。2006年帝国理工的Pendry等人提出可以用类似“光子黑洞”的思路来束缚住光,让其无法离开。目前已经有很多办法来可以实现量子存储,从而更好地支持量子通信和量子计算。
为了降低半导体器件的功耗、提升可靠性,我们和科学家合作,分析半导体器件中的热机理,看看能不能构造出有利条件,加快“光声子”变成“声声子”,从而减少栅极与漏极之间热点的形成。
现在很多超导量子计算机采用毫开尔文的温度,一些科学家在进一步探索,用激光来冷却原子,从豪开尔文降低一百万倍温度到纳开尔文,接近绝对零度的温度极限,看看能不能发现更复杂的量子现象。
未来,物质的特性能不能通过计算预测出来,而不用靠漫长的试验来进行摸索?答案是可能的。例如采用USPEX计算方法,目前用100万核时的算力,可以计算出小于200个原子组成的分子的主要特性。2017年,科学家通过计算发现了超硬五硼化钨的结构,解决了困扰科学界近60年的难题;2019年科学家通过计算,发现了十氢化钍在85万个大气压的情况下,具有惊人的高温超导性,临界温度达到-112摄氏度。
有了更好的计算化学,我们有望发现或者发明更好的催化剂、化学药、生物药与疫苗。
 二:拓展感知极限,更好地了解世界和人类自身 

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第二是我们未来将不断扩展感知世界和感知自身的能力,将从接近人类感知到超越人类感知、从替代感知到扩展和创造感知、从人类感知到机器感知。
在这方面我们要向生物界学习,大自然通过百万年甚至上亿年的进化,形成了远远超越现有机器和人的感知能力。
例如在视觉上,有些蜘蛛眼睛在物体轮廓和运动计算上远远超越了人眼,有利于快速精准捕获猎物,我想自动驾驶汽车是不是正好需要这种眼睛?
同样的还有青蛙眼睛,是高灵敏度的单光子接收机,可以在黑暗的环境下看的更清楚。
在嗅觉上,狗鼻子分辨气味的能力超过人类1000倍。
除了拓展对外部世界的感知,我们未来也能更好地感知和控制人体自身。像ECG、EEG、PPG等这些技术目前还没有系统地、便捷而又低成本地发展起来,对于人体的八大子系统的实时度量感知,我们还有很多工作要做。通过发展新的传感器,我们将来可能实时、无感知地测量血压、血糖、心电等重要的健康参数;我们可以发展新的神经系统脑机接口、肌机接口,更好地与机器协同,将来有可能用思考来交流和工作、用思考来开车和娱乐。
我们也可以发展虚实融合数字世界新的体验,例如3D显示和虚拟触觉,以帮助在数字世界中“看得真、摸得实”。
 
 三:探索新的计算模式与实现方式,认知世界、解决问题 
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第三是探索适应目标与环境的计算模式与高效实现方式,从而更好认知世界、解决问题、创造价值。
信息领域经过多年的积累,已经发展出了十几种广泛使用的计算模式,例如无线和光通信里大量使用基于快速傅里叶变换的蝶形计算模式,路由器里大量使用基于逻辑状态转移的有限状态机计算模式,AI里目前大量使用基于统计和相关的计算模式等。数学家和工程师们奋斗了这么多年,我们在计算模式上是不是已经走到了尽头?我认为还有很大的空间,例如:
在通信上:随着未来的通信系统不断走向高频、高速,我们将面临越来越多的非线性信道和非线性器件带来的问题,我们能不能从传统的线性傅里叶变换拓展到非线性逆散射变换,以更好地匹配未来的应用?
在AI上:随着应用的不断拓展,我们面临统计相关AI计算模式不可解释、不可调试的问题,同时还有很大的能效挑战。我们能不能向生物界学习,例如蚂蚁,小小的蚂蚁大脑一般只有0.2毫瓦的能耗,它既不用深度学习、也不需要遵循可计算性理论和冯·诺依曼架构,但是却能够跑来跑去做很多复杂的事情,例如筑巢、寻找食物、养蚜虫等等。目前的自动驾驶汽车还需要几十瓦甚至几百瓦来进行计算,在能效上与蚂蚁相比还有很大的差距。因此在AI领域,除了统计和相关计算模式外,能不能进一步发展出数理逻辑计算模式、几何流形计算模式、博弈计算模式等?
在科学计算上:我们大量用到矩阵,对于两个n行n列矩阵的乘法,如果按照原始简单算法,复杂度是n的3次方,1969年德国数学家创造的斯特拉森算法,将复杂度降低到n的2.807次方,2020年底MIT的Williams与哈佛的Alman给出一个复杂度是n的2.3728596次方算法。
在矩阵计算中,我们更关心稀疏线性方程组求解,因为在社会科学中,地球上有几十亿人,平均每个人只维持不超过200个有效关系;在芯片设计中,大部分元件的限制条件是局部的。在这个领域,佐治亚理工大学的彭泱等人发明了计算复杂度为n的2.3316次方的先进算法,获得了计算理论顶会SODA的2021年最佳论文奖。几个月前我们的数学家发明了一个更新的算法,将复杂度下降到n的2.28次方,比彭泱等人的算法降低了0.0516次方,这个进步意味着什么呢?对n=100万来说,计算复杂度将能进一步下降约45%。
在具体实现上,超级计算机往往要用巨大的能耗来实现大算力,例如3千万瓦实现近500PFLOPS算力,而人脑大约用20W可以做到近30PFLOPS,效率高了约八万倍。
从这个角度看,我们是不是要发展适应性与高效性计算模式,创造新架构与新部件,而不要受限于传统的可计算性理论、以及冯·诺依曼架构?
 
 四:突破香农定律的假设,在更大的时空中发展信息通信 
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第四是在有别于香农定律的假设、以及更大的时空中探索信息通信,从而跨越空间的障碍,建设全球直达的能力,连接虚拟与现实世界、以及无处不在的机器。
将来的真人级全息通讯,如果不压缩数据,需要接近2Tbps的带宽,以及1-5ms的时延;
自动驾驶如果采用12个摄像头,每天可能产生高达4T字节的数据,目前的5G网络远远达不到这个容量。
对于这些挑战,我们是不是有足够的理论和技术来实现呢?我认为这是可能的。
例如,在理论上,如果我们假设这个世界是有先验知识、有记忆的,就可能跳出香农1/2/3定律的限制。在工程上,一个量子级联激光器可以同时产生几百个波长,实现上百T的流量;未来如果我们能做出高重频阿秒激光器,甚至可能产生百万T的流量。这些技术如果能嫁接到无线和光领域,是不是可以成千上万倍提升通信性能?
打通科学假设与商业愿景,创造知识与价值
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为了打通科学假设与商业愿景,我们把创新分成前后相关的5个环节:从假设和愿景,到理论、技术和商业创新。
越靠近后端商业、客户和用户的创新,效果就越明显;而越靠近前端假设、愿景和基础科学,就越需要耐心。
面向未来,我们要敢于向前端基础研究寻求答案。
在基础科学研究上,除了支持以科学家兴趣驱动的“波尔象限”创新外,我们希望与伙伴一起探索“巴斯德象限”创新,这样既能拓展科学认知,也能创造应用价值。
面向未来的10个问题和挑战

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围绕前面4个假设与愿景,聚焦“巴斯德象限”,我们提炼出面向未来可以重点考虑的两个基础科学问题,以及8个前沿技术挑战。
第一个科学问题是机器如何认知世界,能不能建立适合机器理解世界的模型?
第二个科学问题是如何理解人的生理学模型,尤其人体八大子系统的运行机制,以及人的意图和智能?
前沿技术挑战包括:
1.在人机接口上如何发展新的感知和控制能力,例如脑机和肌机接口、3D显示、虚拟触觉、嗅觉、味觉等等
2.在健康上如何连续地、无感知地测量人的血压、血糖和心电?能不能通过AI强人工智能帮助发明新的化学药、生物药和疫苗?
3.在软件上如何发展以应用为中心,面向价值与体验的高效率自动化和智能化软件?
4.在通信上如何接近和扩展香农极限,实现区域级和全球级的高效、高性能连接?
5.在计算上如何发展适应性与高效率的计算模式、发展非冯·诺伊曼计算架构与非传统部件、发展可解释和可调试AI?
6.在材料上,如何通过AI帮助发明新的分子、催化剂和器件?
7.在制造上如何发展出超越传统CMOS制造的技术,达到更低成本、更高的效率?
8.在能源上能不能发展出安全、高效的能源转换和储能,提供按需服务?
 
最大的力是合力,最强的智是众智

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华为正以开放的心态,与全世界伙伴一起创造。
4月30日我们计划推出线上黄大年茶思屋,希望建设成一个科学和技术交流的通道,向全社会开放。
在黄大年茶思屋上,我们将总结和提炼出挑战的课题,邀请全球优秀人才来一起探索创新。
 
今天,我们对数字技术的所有想象都是保守的

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三十年前,我在大学的时候,还需要排长队来打长途电话,完全无法想象有一天能够拿着一个小盒子,不需要任何连线就可以随时随地与远方的家人视频沟通,可以通过这个小盒子可以连接世界,干很多事情,这在当时太科幻了。
我们现在对于未来的所有想象可能都是保守的,因此我们要更加勇敢,希望能和学术界、产业界一起,重构基础理论、重构架构、重构软件,共同探索、开创未来!
 
谢谢大家!

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华为轮值董事长胡厚崑演讲全文:

 

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胡厚崑,华为副董事长、轮值董事长。胡厚崑先生出生于1968 年,毕业于华中理工大学,本科。1990 年加入华为,历任公司中国市场部总裁、拉美地区部总裁、全球销售部总裁、销售与服务总裁、战略与 Marketing 总裁、全球网络安全与用户隐私保护委员会主席、美国华为董事长、公司副董事长、轮值 CEO 及人力资源委员会主任等,现任公司副董事长、轮值董事长等职务。

 

女士们,先生们,大家好,刚才的动画简单回顾了华为2021年的经营业绩,数字看起来不错,但是困难依然很多。

上一个议题,战略研究院周红博士分享了华为如何看待未来,接下来,我想着重谈谈华为怎么走向未来,当前我们要做的就是,持续强化创新能力,牢牢抓住千行百业数字化、智能化发展以及人类社会低碳化发展这两个大机遇。

创新是华为的基因


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首先谈谈华为的创新。华为成立三十多年来,一直通过创新为客户、为社会创造价值,创新已经成为我们的基因。近几年来,华为虽然面临经营上的困难,但在研发上的投入,没有减少反而在增加,从过去年收入占比10%,提高到去年的22%。

当前,大家可以看到,我们的创新环境正面临一些新的变化。

从产业来看,香农定理和冯诺依曼架构等已遇到很大瓶颈,亟需探索新的理论和新的架构,从华为来看,我们在先进器件获取困难的情况下,单点技术领先同样遇到困难。为此,我们在创新方向上,将更加注重系统创新,华为正在通过基础理论、软件、架构三个方面来进行突破。

另一方面,创新也高度依赖人才,我们希望用世界级的难题,吸引世界级的人才,来共同迎接挑战,推动科学和技术上的进步。

接下来,我向大家报告一下华为当前几个产业的创新方向。

5.5G和F5.5G,实现10Gbps无处不在

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首先谈谈联接,大家看到,未来的发展,对联接技术的需求是永无止境的。比如,工业场景下,工业控制对实时性、可靠性的要求非常高,这就需要在带宽、时延和可靠性上至少提升10倍;而在家庭的场景下,要实现超高清视频,VR、AR甚至全息的远程通信,往往追求 “身临其境”、“天涯若比邻”的体验,但当前千兆到户的带宽,是远远不够的。

我们大胆地提出了一个愿景,就是未来实现10Gbps无处不在的带宽。大家知道,今天我们的带宽还做不到1Gbps无处不在,从今天到未来是一个巨大的挑战。

为此,两年前在无线领域,华为最先提出了5.5G,现在我们已经完成了5.5G的多项关键技术创新和验证。今天,在这次大会上,我们也在固网领域,首次提出F5.5G的产业愿景,目标是将带宽、覆盖和体验提高10倍以上。我们希望通过无线和固网这两个领域的创新,持续推进联接产业的发展。

重定义计算架构,突破计算瓶颈

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再来看看计算,当前算力需求面临爆发式增长,今天一部智能手机的算力,已经远远超过了当年阿波罗登月时主控计算机的能力。我们预测到2030年,全球通用计算算力将增长10倍(达到3.3 ZFLOPS),AI算力将增长500倍(超过105 ZFLOPS)。为了应对这个挑战,华为重新定义计算架构,去突破计算性能和效率的瓶颈。具体而言,我们在几个方面努力:

第一,在节点架构层面,现有的异构计算架构,仍然是以CPU为中心,遇到性能瓶颈。华为推出革命性的全对等互联模式,大幅提升系统性能;

第二,在基础软件架构层面,未来,融合高性能计算、人工智能、大数据分析等多种计算模式的需求,会越来越多。我们将持续打造多样性计算融合架构,把不同XPU专属的加速库、编译器等基础软件进行重构,提升应用软件开发效率和实现性能倍增;

第三,在数据中心层面,我们围绕集群计算架构持续创新,发挥华为在ICT领域的技术积累,把云、计算、存储、网络、能源整合在一起,相当于把数据中心打造成一台超级计算机,实现性能倍增,能效显著改善。

MetaStudio,云上的数字内容生产线

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下面我想谈谈华为云上的创新,大家知道,过去几年,华为云服务发展很快,也推出了各种各样的创新应用,比如软件开发、数据治理、AI开发等系列云服务。今天利用这样一个机会,向大家隆重介绍一款华为云上的新产品,叫MetaStudio,你可以理解为云上的数字内容生产线。

我们认为,未来数字世界和物理世界的融合在进一步加快,高品质的数字内容生产成为刚需,MetaStudio恰恰是为这样的需求而诞生的。

大家知道,影视制作中,渲染是一个非常耗时的环节,过去一部90分钟的3D电影,渲染需要6个月时间,现在,使用了MetaStudio,充分调用华为云上百万核的渲染资源,效率大幅提高,现在只需要2周的时间就可以完成。

更进一步,MetaStudio将影视制作的剪辑、建模、合成等全流程都搬到了云上,让影视创作者可以无缝的异地协作、大幅提升制作效率,一部电影大片的内容制作周期,可以从几年缩短到几个月。

以人为中心的全场景智慧化体验

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接下来我想谈谈终端,大家首先想到的肯定是华为手机,过去两年,因为芯片的短缺,我们的手机业务出现了重大下滑,这对消费者和华为来说都是很大的遗憾。但这同时也提供了一个机会,让我们重新思考终端业务,怎么为消费者带来更大的价值。

我们认为,终端不仅仅只有手机,当用户被越来越多的电子设备包围的时候,需要的不是更多的终端,而是更为智能的体验,也就是以人为中心的全场景智慧化体验,这也正是华为终端的创新焦点。

举个例子,华为去年底发布的医疗级带血压计的手表,可以用来监测血压、血氧、心电图等等信息,在用户授权的前提下,这些数据可以上传到云端,在云端由软件算法平台来分析生成报告,消费者和他们的健康顾问、医生等可以通过不同的终端看到这些信息。华为及伙伴,可以根据这些信息,提供全面的数字健康服务,比如筛查解读、体征监测、慢病管理等等。这就是一个很典型的以人为中心,实现个人健康管理智慧化的一个案例。

当然,大家可以看到,华为正在围绕更多的场景,通过多样化的终端、云服务,以及越来越多的合作伙伴生态,来为用户打造全新的体验,包括智慧办公、运动健康、影音娱乐、智能家居和智慧出行五大场景。

数字化进程加速,挑战各有不同

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刚才我们谈了华为的创新,我们创新的目的最终要为客户、为社会创造价值。面向未来,我们看到两大趋势,第一,就是千行百业的数字化、智能化发展,第二,就是人类社会实现低碳化发展。我们认为数字化与低碳化这两大趋势,既是挑战,也是机遇,华为过去30多年的创新积累,是可以有所贡献的。

首先我来谈谈千行百业的数字化。毫无疑问,当前对所有的企业来说,没有人会去怀疑数字化该不该做,大家更关心的是,数字化怎么做,怎么做得多好。

但是我们也看到,不同的企业、不同的行业,在数字化的进程中,所处的阶段不同,比如信息通信和金融行业等,数字化转型是比较早的,数字化已经进入核心生产系统;电力,油气,制造等行业,也正在推进数字化解决生产场景问题;而地产、建筑、农业等行业,才刚刚开始数字化进程。

正是因为数字化进程不同,大家面临的挑战也是各有不同的。我们把客户遇到的一些问题展现在这里,比如“技术的选择比较难”,“场景很复杂,技术不能匹配”,比如担心“投入大,没有产出”,再比如说,我们知道云是数字化的关键技术,但对很多企业来讲,上云是依然是一个很大的挑战。

在过去的十来年中,我们也一直在走数字化这条路,我们有很多经验、也有很多教训,我们对客户遇到的这些困难,感同身受。我们要做的就是积极采取措施,帮助客户去解决这些问题。下面我就来谈谈华为的几个关键措施。

让产品适配更多的场景

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第一,让我们的产品,更好的适配不同场景的需要。

过去30多年,我们做电信行业,习惯于用相对标准化的产品,去满足海量的需求。当面对千行百业数字化时,我们看到的需求是不一样的,即使是同一个产品,也面对着在不同行业、不同场景下的需求。

我给大家举一个例子,比如5G,当前全球部署了200多万个5G基站,大家看到的都在地面做无线通信,但实际上,当我们和煤矿客户讨论的时候,发现5G设备也是可以用在煤矿井下的,但必须符合安全生产防爆的要求,完成防爆改造,控制发射功率在6W以下,这样,5G就可以从天上走向地下了,当前华为已帮助200多个煤矿,地下安装3000多个5G设备。

在行业数字化中,我们还看到另外一种需求,客户面对不同的场景,往往需要容易部署、容易安装、预制化的产品组合,这样就可以降低数字化改造的难度。我们就要在这个方向上创新,向前多走一步,提前做好产品的预集成、预验证,简单来说,就是华为要把麻烦留给自己,把方便留给客户和伙伴。

去年,我们新推出了20多个面向金融、教育、医疗、能源等行业的产品组合方案,大大提升了客户和伙伴在安装、维护和管理上的效率。

让客户上云不再困难

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谈到数字化,必须要谈一谈云的问题。

大家都清楚,云在企业数字化的过程中,效率高、更便捷、资源配置更弹性,价值是非常大的。但各行各业,特别是传统企业,在使用云计算的过程中,依然会遇到这样那样的问题,简单总结下来,大家的问题可以概括为“不愿上,不会上,用不好”,在华为来看,就是要帮助客户去解决这些问题。

首先,大家“不愿上”,往往担心数据的安全,但实际上,针对这个问题,是可以提供多种选择的。对资源弹性要求高的系统,可以上公有云,对数据安全要求高的业务,可以放在本地,采用专属云服务。此外,不管是公有云还是混合云,在数据安全方面,以华为的经历和经验积累,都能够为客户提供最高等级的安全保障。

其次,不会上。比如,企业不知道哪些应用可以上云,应该怎么上?针对这些问题,华为建立了专门的咨询服务团队,帮助客户做好上云规划,有了规划,还要有人才,我们为客户开设数字化转型专班,同行互助,提供全方位的服务。

最后,即使是上了云的客户,也往往面临“用不好”的问题。比如大家知道AI很有用,但不知道怎么把AI的能力和业务场景结合,也缺乏专家和训练数据,没法快速开发出AI应用。我们把AI、大数据,音视频等技术,以及集成开发工具,都开放在云上,随取随用,同时提供相应的咨询服务,帮助客户用好这些技术和资源。

关于怎么帮助客户用好云,我想分享一个天津港的案例。简单来说,天津港是一个每年集装箱吞吐量近两千万箱的大型港口,它的作业计划是个非常复杂的系统工程,必须借助AI等技术手段来提升效率。传统方式下,需要购置设备,搭建开发环境,采集数据,再启动算法开发,至少花费3-6个月时间才能完成,现在利用华为云上资源和AI求解器开发环境,只要2-4周时间,极大提升了港口应用的开发效率。

天津港只是一个例子,我们相信,华为可以帮助更多行业用好云,做好数字化。为此,华为提出了“一切皆服务”的战略,把基础设施、技术以及经验云化、服务化,让千行百业的客户上云不再困难。

军团,一支队伍服务好一个行业

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我知道大家对军团非常感兴趣,今天我想谈谈为什么成立军团,以及军团在千行百业数字化中发挥什么作用?

我们在帮助客户数字化转型的实践中,发现客户有很多问题,我们有很多技术,但这些技术,不能很好的匹配,解决不了客户的问题。一方面,现有的技术满足不了客户的需要,另一方面,即便有些技术客户很想用,但没办法有效组合起来,形成解决方案。

怎么办?我们尝试一种新的组织形式,叫军团,实际上是一个集成团队,不光有销售,还有需求管理、行业解决方案开发、生态合作以及服务等等这些资源,特点是,每个团队针对一个特定行业,能够深入了解客户的需求。

通过这种新的组织运作模式,我们在纵向上缩短管理链条,让产品研发更好的响应客户需求;横向帮助我们快速整合资源,识别关键业务场景,把华为和伙伴的产品以及能力,整合到一起,形成针对性的解决方案。

这种运作模式当前已经收到了一些效果。这里我给大家举个例子,比如最早成立的煤矿军团,就已经与客户一起完成了基于鸿蒙开发的煤矿操作系统,我们把它叫矿鸿。矿鸿操作系统实际上解决了在煤矿作业环境下,各种各样设备联通的问题,用我们客户的话来说,“设备之前互相认识了,机器人跑一趟就把数据采集了,距离矿工穿西装打领带采煤的梦想就更近一步了”。

把鸿蒙操作系统针对煤矿行业来进行开发,难度还是非常大的,由于有了军团这样的集成性组织,才能够更好的理解客户需求,也能够更快的去响应客户需求,煤矿军团在矿鸿开发过程中,从需求调研到商用发布仅用了3个月的时间,这在过去是无法想像的。

当前,我们已经成立了煤矿、海关港口、智慧公路、电力数字化和机场轨道等行业军团。当然,我们还处在一个初期摸索、积累经验的阶段,希望客户和伙伴们能够多一些耐性,多一些支持。

数字技术是低碳发展的使能器

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最后,我想谈谈低碳化。我们坚信,数字技术是实现低碳发展的使能器。华为在对于低碳发展的贡献,主要聚焦在两个方面,一个是供能侧,一个是用能侧。

供能,促进可再生能源发展

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首先,在供能侧,我们要努力提高可再生能源在能源中的比例。具体而言,我们要做的,就是充分利用数字技术,来改变光伏行业的技术路线,提升发电量和运维效率。

从2014年起,我们率先把无线分布式基站理念引入到光伏行业,提升发电量;我们把电力载波技术,率先引入光伏领域,节省部署成本。我们把云和AI技术用到光伏电站的运维,降低运维成本。

举个例子,在青海戈壁滩,我们助力客户建成了全球最大的2.2GW单体光伏电站,通过把云和AI技术用到光伏电站,使发电量提升超过2%,运维效率提升超过50%。

用能,打造绿色ICT基础设施

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其次,在用能侧,大家都知道,ICT能帮助各行各业大幅降低能耗和碳排放,这也是我们推动千行百业数字化的一个原因。今天我重点谈谈ICT产业自身的节能减排,这方面有两个发力点,一个是无线站点,一个是数据中心。

在无线站点方面,全球约有1000万个,对于这些站点,如果能降低能耗,对整个行业有很大价值。我们采用极简设计理念、最大化利用可再生能源以及智能技术,打造系统化方案。

比如,我们基于极简的设计方案,采用一体化室外基站,替代传统的室内基站,省掉了机房、省掉了空调,大大减少了配套基础设施的能耗,在印尼实测下来降低了30%;在波兰,我们在站点上叠加光伏,太阳能供电比例高达约30%。

另一方面,数据中心正在成为关键的基础设施,它的能耗也不容小视。华为通过全液冷、AI管理、预制模块、集群计算等创新技术,应对数据中心能耗挑战。比如我们在贵安建设的绿色数据中心,就用到了这些技术,节能减排效果非常显著。

携手迈向更美好的绿色智能世界

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面向未来,华为面临的困难是现实的,但同时,人类社会的数字化、智能化、低碳化发展中,展现的机遇也是巨大的。唯有持续不断的创新,才能带来源源不断的发展动力。我们希望联合客户和伙伴,共建一个美好的绿色智能世界。

 

谢谢。

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领先者,必有领先之道。组织的每一项变革、每一条举措、每一个行动都与组织战略意图强关联,弹无虚发。上下同欲者,胜;力出一孔者,强!华为高层认为企业最大的浪费是经验教训的浪费。在不确定性成为常态的当下和未来,中国企业借鉴华为30年风雨路所沉淀的经验与教训很有现实意义。华为原中国区规划咨询总监邓斌,对华为近距离跟踪研究18年所输出的“学习华为三部曲”,解码华为管理之道,解构华为成长之路,解读华为学习之法,系统还原了一个世界级卓越企业的真实管理实践,是华为资深员工看了普遍产生强烈共鸣的一套书,您值得拥有。2 3 4

 

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