在一個項目中要有戰(zhàn)略重點和戰(zhàn)略次點，可以把最容易的地方先智能化，我們就有信心往更高的山頭攻了。

我們所有的人工智能要自己的狗食自己先吃，自己生產(chǎn)的降落傘自己先跳?；谖覀兙薮蟮木W(wǎng)絡(luò)存量，現(xiàn)階段人工智能要聚焦在改善我們的服務(wù)上。服務(wù)是公司最大的存量業(yè)務(wù)，也是最難的業(yè)務(wù)，人工智能可以首先在服務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮作用，所以人工智能要瞄準(zhǔn)服務(wù)主航道，下決心花錢打造公司內(nèi)在的能力，先不做邊界外的事情，不做社會上的小產(chǎn)品。

巨大的存量網(wǎng)絡(luò)是人工智能最好的舞臺

為什么要把人工智能的能力在服務(wù)領(lǐng)域先做好呢？對于越來越龐大、越來越復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，人工智能是建設(shè)和管理網(wǎng)絡(luò)的最重要的工具，人工智能也要聚焦在服務(wù)主航道上，這樣發(fā)展人工智能就是發(fā)展主航道業(yè)務(wù)，要放到這個高度來看。

首先，是解決我們在全球巨大的網(wǎng)絡(luò)存量的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、故障診斷與處理的能力的提升。我們在全球網(wǎng)絡(luò)存量有一萬億美元，而且每年上千億的增加。容量越來越大，流量越來越快，技術(shù)越來越復(fù)雜，維護(hù)人員的水平要求越來越高，經(jīng)驗要求越來越豐富，越來越?jīng)]有這樣多的人才，因此人工智能大有前途。

我們現(xiàn)在用的是IP網(wǎng)，IP是犧牲時延來降低成本，路由竄來竄去的，如果出問題，連問題出在哪兒，都不知道。英國出現(xiàn)了問題，原因可能在德國。未來網(wǎng)絡(luò)中要更多地關(guān)注亞健康檢查，甚至在出問題前就要知道。明天的網(wǎng)絡(luò)還會越來越復(fù)雜，越來越搞不定。華為在全球網(wǎng)絡(luò)中占有三分之一的份額，這么大的存量網(wǎng)絡(luò)維護(hù)難度也很大，如果沒有人工智能的自我學(xué)習(xí)、知識技能的不斷揚棄，這張網(wǎng)只靠人怎么來維護(hù)？人是記不住這么多事故模型的。所以我們就要構(gòu)筑這樣的能力，一定要在自動診斷、自動發(fā)現(xiàn)故障隱患等方面下工夫，不然將來我們的機構(gòu)會很臃腫。

人工智能通過學(xué)習(xí)，可以使得專家只用聚焦解決最關(guān)鍵的10%的問題。一部分簡單的問題可自動去實施，這樣服務(wù)的專家就可聚焦解決關(guān)鍵問題了。而以后發(fā)現(xiàn)問題，不一定非要去現(xiàn)場，當(dāng)?shù)匕l(fā)生的問題，經(jīng)過全世界數(shù)據(jù)的自我學(xué)習(xí)以后，系統(tǒng)自己就可以調(diào)整解決，再把結(jié)果上報。我們通過專家分析和訓(xùn)練，校正機器算法的結(jié)構(gòu)，在處理問題中提升算法，最重要是讓機器有學(xué)習(xí)能力，而不僅是人有學(xué)習(xí)能力。

第二，人工智能在網(wǎng)絡(luò)大流量預(yù)測使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化從被動走向主動。以成都這張網(wǎng)為例，隨著視頻業(yè)務(wù)發(fā)展，過去1年4G用戶增加75%，全網(wǎng)流量增加70%，成都市區(qū)用戶平均下載速率從35Mbps提升到40Mbps。那么，客戶的挑戰(zhàn)是如何在網(wǎng)絡(luò)流量快速增長的同時，保障和提升最終用戶體驗的呢？隨著網(wǎng)絡(luò)承載的業(yè)務(wù)越來越豐富，越來越動態(tài)，就需要利用人工智能去主動的預(yù)測，主動發(fā)現(xiàn)未來幾個月的流量熱點并對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行事前的調(diào)整。

以后的網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)據(jù)中心為中心的網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃設(shè)計中，網(wǎng)絡(luò)拉遠(yuǎn)共享帶來了時延，但數(shù)據(jù)中心就多了，幾萬個數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)調(diào)來調(diào)去就是個復(fù)雜的算法問題，這也需要人工智能在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中發(fā)揮作用。為什么這么多年我一再鼓勵學(xué)航天、地理、測繪、生物等的人進(jìn)入服務(wù)體系來，就是要敢于用最先進(jìn)的工具和方法解決問題。通過使用先進(jìn)的工具，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的流量機會以及流量的非正常變動，發(fā)現(xiàn)事故苗子。

所以人工智能在服務(wù)的應(yīng)用有三點，一是對網(wǎng)絡(luò)故障診斷分析，二是對網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)的指引，三是做好技術(shù)資料的翻譯。我們的人工智能要優(yōu)先往內(nèi)做，拿我們內(nèi)部業(yè)務(wù)一塊一塊做實驗，才有未來。進(jìn)攻就是最好的防御，當(dāng)我們用這種方式進(jìn)攻時，門檻就高得其他公司跟不上了。

人工智能要聚焦到主航道上，不要做小商品

人工智能研發(fā)技術(shù)越難越要搞，要大力投入，加快建設(shè)步伐讓服務(wù)用上最先進(jìn)的工具。這些技術(shù)馬上達(dá)到實用性還要些時間，我們要有這個戰(zhàn)略耐心。

人工智能最初不一定要選擇最難的骨頭來啃，可以選擇簡單的那塊骨頭先啃，先從最容易的地方入手。智慧要在主航道邊界里面，不做邊界外的事情。人工智能要與主航道業(yè)務(wù)捆綁，在邊界之內(nèi)可以大投，一起擴展更多的靈感。所以離開了這個邊界，偏離“主航道”的就不投了。

用美國磚建中國長城，讓“蜂子”在長城上跳舞

人工智能研究一定要走向高度開放。自己開展研究是正確的，不研究就不知道方向與對錯，就不知道哪些是好的。世界上有比我們做得好的，就要引進(jìn)來。

此外，要防止封閉，一定要開放。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，一定有很多學(xué)習(xí)軟件大大地超越我們，會有很多人做出好的東西來，我們要和這些最好的廠家合作。這邊摻進(jìn)一個美國磚，那邊再用一個歐洲磚、一個日本磚，萬里長城，不管磚是誰的，能打勝仗就行了，不要什么磚都自己造。在這個萬里長城大平臺上，允許大河奔騰的踢踏舞，允許“蜂子”跳舞，它顛覆不了這個平臺，但是激活了這個平臺。在產(chǎn)業(yè)分工上，別人有優(yōu)勢的地方就利用別人的優(yōu)勢，我們要集中精力在主航道。

單項的研發(fā)能力全世界很多國家的公司和研究所都很厲害，但是整合能力我們最強，所以不要害怕開放。一定要對未來有投入，才可能在3-5年之后在這個領(lǐng)域里面取得一定的地位。

在人才獲取上要敢于做“東北亂燉”

這些年，我們之所以鼓勵吸收各專業(yè)的雜家進(jìn)入服務(wù)體系，就是要敢于將各種最先進(jìn)的工具和新的方法應(yīng)用到我們的業(yè)務(wù)中來。所以研發(fā)人工智能就像“東北亂燉”，不管什么都燉進(jìn)去，能燉出味道來就是好的。瞄準(zhǔn)未來，要敞開一個很大的人才喇叭口，只要他們愿意轉(zhuǎn)行，他帶來的思維方式都會使我們的人工智能更成熟。

世界上最厲害的軟件國家還是美國，美國的創(chuàng)新意識很強，我們還要在美國加大對未來優(yōu)秀人才的投入。華為在海外的專家平均都是四五十歲，現(xiàn)在需要進(jìn)苗子了。苗子不一定都是中國人，可以是外國博士，十年后正好可以沖鋒，不然我們很快就會青黃不接。

因此建議在一些名牌大學(xué)里面還要開展各種競賽活動，因為人才是非常多方面、多元化的，我們要有需求策劃。原來的萬里長城是不容人跳舞的，為什么不能搭一個臺子供大家跳舞？

在人工智能的歷史長河中，要有業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略聚焦點，現(xiàn)在就是聚焦在服務(wù)上，在一個項目中要有戰(zhàn)略重點和戰(zhàn)略次點，可以把最容易的地方先智能化，就有信心往更高的山頭攻了。