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任正非谈人工智能:投资不要遍地开花 很可能满盘皆输!

2017-03-30 14:11
蓝林笑生
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眼下,人工智能火了!诸如百度、阿里巴巴、京东等科技公司都在探索并尝试将人工智能应用到企业的未来发展中。

30日,中新经纬客户端从华为心声社区微信号获悉,华为创始人任正非在人工智能应用GTS研讨会上讲了他对人工智能的看法,让我们看看他是怎么说的:

任正非认为,人工智能研究是华为的一个使能器,促使公司各项管理进步,从而构筑活的“万里长城”。谁能最低成本地提供高质量的服务,谁就是这个世界最后的赢家。不要随议论的忽悠而迷失方向。

而在具体的操作层面,任正非表示,首先高质量的数据是人工智能的前提和基础,高质量数据输出要作为作业完成的标准。

其次要聚焦投入,敢于投资。但也不要全面开花,要急用先行小步快跑,聚焦在确定性业务、人工消耗大的项目。“不要遍地都是智能化,这会形成全面开花没有结果的盲动,就有可能满盘皆输。”

任正非还表示,在业务扩张中,人员不按线性扩张就成功了。对于华为的专家,要长期投入在服务战场上,通过服务客户不断提升能力。同时要看在三年之内,有多长时间在一线服务战场上取得成功的实践经验。没有成功的实践经验就不要快速晋升,这样也保证水是流动不是腐败的。

以下为任正非讲话全文:

任总在人工智能应用GTS研讨会上的讲话

公司巨大的存量网络是人工智能最好的舞台,GTS要利用人工智能实现高质量和高效率的交付与服务,支撑“一万亿”美元存量网络的服务以及故障处理、预防的自动化……,以及支持每年数百亿美元的网络增量的科学、合理、有效地交付。持续为客户创造价值并提升客户满意,构筑活的“万里长城”,成为公司重要的可移动的“马奇诺防线”。谁能最低成本地提供高质量的服务,谁就是这个世界最后的赢家。公司的人工智能研究是一个使能器,促使公司各项管理进步,不要随议论的忽悠而迷失方向。

01

高质量的数据是人工智能的前提和基础,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,和工作的标准。配个数据采集聚集器,员工在现场作业完后,回到驻地处理一下,一按键就群发出去了,不必经过办事处、地区部,就一步到位了。数据对各级各段透明,没有层层级级的汇总处理,就快多了。

我们有430万个站点,每年增加96万个,1万1千个合同,每个基站报上来的报表这么厚,是因为没有模块化分类。不抽象不总结就要上报,我们处理管道就那么粗,所以堵得一塌糊涂。实际上归纳出来可能就一百种,大不到一千种模块。我们分类按模板传信息给供应链,供应链解码打开、作清单发货,我们管理会简化很多。现在报表层层上报,每层增加好多人,一大堆报表甚至没人读过。要基于目的标准模型建设简单自动报表体系,这样中间的人工就减掉了,主战场的员工就增加了。人人都基于作业给你提供准确数据,集中起来你的科学性就好了,有了这些准确数据,通过监督学习和统计手段就能使我们的效率提高。

填写的表中有清晰的也有模糊的,确定性的工作填写的数据要准确,如果没有审核就传上来不正确的数据,就是一团乱麻。清晰的数据不断更新积累,新的有效数据不断更替。总有一个模糊区,模糊数据的模糊性会持续不断降低,但又产生新的模糊。在不该模糊的地方应该有指引,能够指引基层工程师来清晰操作。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,在归纳总结中找出规律来。清晰、准确的现场数据是重要的事情。

我们是设备供应商不是流量运营商,要根据业务场景来看多快数据算实时,不要形而上学,要根据必要的需求来获取这些所谓实时数据。对于网络设备数据的输出,可以采用类似“七远八按”的方式建设数据输出标准,以基于人工智能的交付服务视角重新制定可服务性标准,并作为产品上市必要条件。

因此,你们说数据缺乏、杂乱无章,我不批评,我觉得没有数据才是我要批评的。每一个人能不能搞个工装穿在身上带个仪器,数据先收集存储起来,然后一按按钮就传送到信息库,对贡献数据者还可以奖励。

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