华为对人工智能的战略定位与行业应用 - 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][49] - 具体应用案例包括：通过大模型优化高炉炼铁，提高效率1%；实现地下500米-700米或更深的无人挖煤；提升洗煤精选精度0.1%；在露天矿山、港口（如天津港、秘鲁钱凯港）实现完全无人化作业 [7][49] - 在医疗健康领域，已大规模应用病理大模型（如瑞金医院）和眼科模型（如中山医科大学），通过远程诊断提升边远地区医疗水平 [8][50] - 公司聚焦于解决生产与消费中的实际问题，例如乘用车自动驾驶模型、智能座舱对话模型等，但承认进步空间仍很大 [8][51] 5G与通信技术的产业融合与前景 - 中国国铁正在试验新的5G-R无线调度系统，用于时速450公里的高铁，该系统能实时检查线路和列车轮轴安全，是重大进步 [2][19][43] - 当前中国重载火车每列可拉3万吨煤炭，由无线电调度；现有系统GSM-R能控制每列2万吨载货量的火车密集运输；升级至5G-R后将能支撑上万列时速450公里的火车和3万吨货车的运行 [2][19][43] - 中国铁路网络极其庞大且复杂，目前每天调度的高铁超过一万多列，未来铁路里程可能达30-40万公里干线轨道，这为复杂的网络调度、仓储管理等带来了巨大的技术挑战，需要尖端的数学和人工智能解决方案 [2][20][43] - 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，其核心技术带头人曾获“时代楷模”称号，在节假日承受巨大流量压力，依赖于计算机信息网络和人工智能 [19][22] 公司对人才培养、教育与青年发展的看法 - 公司认为，在快速变动的时代，希望寄托在年轻人身上，他们是时代的榜样和希望 [4][46] - 公司三年前招募了三千多名边远地区的本科毕业生，经过三年培养和专科认证，使其成为芯片生产和精密制造的“工人”，重新定义了高等教育背景下的“工人”角色 [14][57] - 鼓励青年因材施教，有人“摸高”探索人类未来，有人“摸低”贡献社会，两者皆有价值；鼓励有能力者一定要走到最高点，从高往低发展更容易 [14][15][57][58] - 中国青年创业氛围浓厚，出现大量创新公司，例如在机器人领域有百万青年参与，资本也在推动训练他们，预计三、五年或五至十年中国将有天翻地覆的进步 [15][58] - 面对质疑是正常的，许多重大科学突破（如傅里叶变换、希格斯玻色子）和公司技术（如5G Polar码、多镜头拍照）都曾面临质疑，突破需要敢于迎接挑战和大胆创新 [1][18][42][61] 人工智能对社会与就业的宏观影响 - 人工智能带来的自动化（如软件编程）已释放约30%的软件工程师工作量，未来可能达到60-70%，这将导致部分岗位精简 [24] - 国家层面，自动化提高了总财富（例如工厂无人化后产量从100增至120），需要通过“再教育工程”（如学券制）对富余人员进行职业再教育，将其转化为国家需要的人才 [23][24] - 人工智能在产业上的贡献预计将占98%，而IT公司对人类的贡献仅占2%，因此应用AI比发明AI更能强大一个国家 [32] - 公司认为未来将是算力过剩的时代，而非算力不足，当前探索建立数百数千个大模型是正确的，模型的社会应用应由行业应用工程师去实现 [24] 公司的全球合作与开放战略 - 公司强调开放与全球化的重要性，中国通过开放改革引进世界文明成果，实现了经济井喷式发展，未来需更加开放，学习所有文明国家的优点 [13][39][40] - 公司与全球学术界保持紧密合作，例如通过“黄大年茶思屋”网络平台与全球科研人员交流；与ICPC的合作始于偶然，但已成为认知世界的窗口和人才纽带 [28][41] - 公司尊重并积极与各国人才和技术合作，例如在俄罗斯认识到其理论科学的先进性，并建立了规模化的合作；在欧洲法律许可下，会加大在欧洲的发展 [28][29][30] - 公司认为美国创造的科技文明对世界有益，制裁仅针对华为，中国大多数公司仍可受益于美国的技术、工具和生态，这有利于中国产业发展 [38][39] 对特定技术领域的看法与公司定位 - 关于通用人工智能（AGI），认为美国在探索解决“人是什么”的根本问题，而中国更侧重于研究如何做事、创造价值，解决具体发展问题（如矿山、港口无人化） [23] - 在量子计算领域，认为量子科学迟早会突破，量子计算机一定会实现，但这主要是人类和国家的命题，作为企业可能未来会购买而非主导研究 [33][34] - 公司明确自身定位为“技术公司”而非“科学公司”，专注于应用科学技术，将理论科学的探索留给学术界和科学家 [25] - 在远程办公与沟通方面，认为远程网络办公的潮流不会改变，疫情加速了其普及，但物理性见面仍有价值，只是机会较少；网络教育对边远地区天才的崛起至关重要 [35][36]