中美人工智能发展路径差异 - 美国探索通用人工智能AGI和超级人工智能ASI，旨在解决“人是什么”及人类社会的未来等根本性问题，这需要一个认识过程 [1][23] - 中国研究重点在于如何利用人工智能做事，以创造更多价值并解决发展问题，例如城市安全、公共卫生及工业无人化 [1][23] - 人工智能在中国正推动具体场景的具像化应用，目标是让煤炭工人等可以“打着领带、穿着西装、戴着戒指上班” [1][23] 人工智能在工业与生产中的应用 - 华为公司研究聚焦未来3-5年，探索大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业的应用 [6][48] - 在高炉炼铁中，通过大模型优化控制，可将效率提高1% [6][48] - 中国已实现地下500米-700米或更深的无人化“挖煤”，通过实时视频数据保障矿工安全并预测事故 [6][48] - 在洗煤环节，大模型可将精选精度提高0.1% [6][48] - 露天矿山、港口装卸（如天津港、秘鲁钱凯港）已实现完全无人化作业，涉及数百辆重型矿车和挖掘机 [6][48] 人工智能在医疗健康领域的应用 - 瑞金医院的病理大模型已大规模投入使用，辅助医生进行切片分析诊断 [7][49] - 中山医科大学的眼科模型支持通过手机或专用仪器拍照进行远程诊断，帮助提升边远地区医疗水平 [7][49] 人工智能对就业的影响与再教育 - 人工智能导致生产无人化，可能使部分人员失去工作，但从国家层面看，总财富会增加，例如工厂无人生产时产出从100提升至120 [2][24][44] - 需要发展再教育工程应对岗位精简，例如实行“学券制”，为下岗人员提供补贴，并将空置的学校、工厂转为职业学校进行职业再教育 [1][24][43] - 随着大模型和智能体技术应用，AI辅助编程已释放约30%的软件工程师工作量，未来可能达到60-70% [2][25][44] 教育模式的转变与人才培养 - 网络教育正推动教育模式从“物理性集中”向“逻辑性分散”转变，使边远地区学生也能学习世界名校课程 [8][50] - 教育的目的是探索人类未来（“0-1”创新），企业的目的是创造商业价值，两者属性应区分 [11][53] - 高等教育需要培养不同类型人才，包括从事精密制造的“工人”（华为曾招聘三千多名边远地区本科毕业生培养为芯片生产工人）以及从事前沿探索的科研人员 [15][56] - 中国青年创业氛围浓厚，在机器人等领域有百万青年参与，大量创新公司涌现，预计三五年后中国将有较大进步 [16][57] 华为对技术、人才与合作的看法 - 华为定位为技术公司而非科学公司，专注于应用科学技术，将理论创新转化为工业现实 [11][26][53] - 公司认为未来将是算力过剩的时代，当前最重要的是CT（通信技术），因为先进的网络是AI实现价值的基础 [25][38] - 华为与全球学术界（如ICPC）合作是为了建立沟通纽带和认知世界的窗口，而非单纯争夺人才 [29][40] - 公司尊重全球人才与技术，在不同国家设有合作机构，例如在俄罗斯因其强大的数学与理论科学基础而设有规模化发展 [30] - 华为支持全球化与开放，认为吸收世界文明有利于共同创造价值，并致力于提升产品质量以赢得国际市场 [39][41] 人工智能在其他行业与国家的应用前景 - 对于印尼等国家，人工智能发展的重点应是“应用领先”，例如在船舶自动化、港口自动化及农业无人化领域 [31] - 人工智能在产业上的贡献价值巨大，预计将占98%，而IT公司对人类的贡献约占2% [33] - 以中国钢铁和煤炭产量为例，洗煤精度提高0.1%（乘以40亿吨）及高炉效率提高1%（中国钢产量10亿吨）能产生巨大经济效益 [33] - 在交通领域，中国正在试验450公里时速高铁的5G-R无线调度系统，未来需管理30-40万公里的干线轨道网络，这是人工智能与数学结合的复杂应用场景 [19][20][61][62] 对青年人才的建议与展望 - 鼓励青年顺应时代潮流，敢于走在最前面，选择适合自己的道路努力进取，不必过分看重短期成功或他人选择 [17][59] - 在科研中面临质疑是正常的，许多重大科学突破初期都曾受质疑，需要敢于迎接挑战和大胆创新 [18][60] - 青年应关注将学术方向“具像化”，解决实际复杂问题，例如中国庞大的铁路运输网络调度就急需尖端的数学解决方案 [20][21][61][62][63]