华为对人工智能的战略定位与聚焦 - 公司研究聚焦于未来3-5年，致力于将大模型、大数据、大算力应用于工农业和科技产业，解决实际问题 [7][53] - 在工业领域，通过大模型优化高炉炼铁，可提高效率1%；在洗煤环节可提高精选精度0.1% [7][53] - 已实现地下500米-700米或更深的无人化采煤，以及露天矿山的数百辆重型矿车、挖掘机完全无人运行 [7][53] - 在港口实现无人化作业，例如天津港和秘鲁的钱凯港，涵盖集装箱装卸、堆垛到通关全流程 [7][53] 人工智能在具体行业的应用实例 - 在医疗健康领域，瑞金医院的病理大模型和中山医科大学的眼科模型已大规模应用，帮助提升诊断能力，特别是支持远程诊断 [8][54] - 利用5G和光纤网络，可实现远程医疗，例如在西藏牧区通过超声波探头扫描，数据经3000公里传至深圳进行肝包虫诊断 [10][56] - 在交通领域，国铁正在试验5G-R无线调度系统，以支持时速450公里的高铁和载重3万吨的货运列车安全运行 [19][65] - 12306票务系统已成为全球访问量和交易量领先的超大型实时系统，其复杂调度问题亟待尖端数学和人工智能解决 [19][66] 人工智能对生产效率与就业的影响 - 人工智能将带来社会总财富增加，例如工厂无人化后，产出可从100提升至120 [24][70] - AI辅助编程目前已释放约30%的软件工程师工作量，未来该比例可能达到60-70% [24][70] - 无人化将导致岗位精简，需要通过再教育工程（如学券制）对富余人员进行职业培训，使其转型再上岗 [23][70] - 中国在机器人领域有百万青年参与创业和研发，大量资本投入推动其成长，预计三、五年后该领域将有较大进步 [15][62] 华为对算力与基础研究的看法 - 公司认为未来将是算力过剩的时代，而非算力不足 [25] - 公司定位为“技术公司”而非“科学公司”，其职责是应用科学技术，将学校的理论创新（0-1）转化为工业现实 [11][26][57] - 肯定基础理论研究的伟大价值，如傅里叶变换、麦克斯韦方程等，并强调尊重原创 [26] - 公司内部有年轻人才做出世界级创新，例如一名22岁员工提出了全球领先的气象模型，一名22岁俄罗斯女孩发明了可能改变AI芯片架构的新余数算法 [12][58] 产学研合作与人才培养 - 公司认为企业与学校属性不同，学校探索未来（0-1），企业创造商业价值，将理论变为现实，二者不应混淆 [11][57] - 网络教育推动了从物理集中式向逻辑分散式教育模型的转变，使边远地区学生也能接触到世界名校课程 [9][55] - 公司招募了三千多名边远地区本科毕业生，经过三年培养后授予专科认证，使其成为芯片生产和精密制造领域的新时代“工人” [14][61] - 鼓励青年“摸高”，攀登科学高峰，若无法继续攀登则可转向应用领域，“从高往低打” [15][61] - 通过与ICPC等组织的合作，建立与全球学术界和产业界的联系纽带，并利用“黄大年茶思屋”网络平台促进全球化科技交流 [29][42][44] 全球化视野与产业合作 - 公司强调开放与学习世界文明的重要性，认为开放改革使中国发展，未来需通过提升“新质生产力”来创造高质量产品 [44] - 肯定各国在理论科学上的贡献，例如俄罗斯在数学、物理上的领先基础，以及匈牙利、罗马尼亚等国的历史性贡献 [13][30][59] - 对于不同发展水平的国家，建议其人工智能战略应侧重“应用领先”而非争夺基础技术突破，例如印度尼西亚可重点发展港口、船舶自动化 [31] - 认为人工智能的价值98%体现在产业应用（如驾驶、采矿、医疗），仅2%在于IT公司自身的发明 [33] - 对于量子计算等前沿领域，公司认为其突破是必然的，但属于国家和人类层面的命题，公司当前无法承担相关基础研究，未来可能选择购买 [35]