华为AI战略聚焦 - 公司研究聚焦未来3-5年，重点探索大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业的应用[1] - 具体应用场景包括高炉炼铁优化燃料矿石配比控制，提高高炉效率1%[1][6]；地下500-700米无人挖煤实现瓦斯爆炸预测；露天矿山无人化运行数百辆重型矿车[1][6]；港口无人装卸作业如天津港和秘鲁钱凯港[6] - 医疗领域应用包括瑞金医院病理大模型辅助诊断和中山医科大学眼科模型远程诊断[7]；自动驾驶模型和手机对话模型解决生产与消费实际问题[8] 中美AI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），关注人类本质和社会未来[2] - 中国研究解决实际问题如城市安全、公共教育卫生进步、矿山生产无人化，创造更多价值[2] - 中国实现煤炭工人穿着西装打领带上班，展现矿山、高海拔工场生产无人化的具象化场景[2] 算力与网络基础设施 - 未来算力将出现过剩，模型开发者无需担心算力限制[2] - 模型应用训练和推理由行业应用工程师负责，实现千行百业商业化[2] - 人工智能价值实现依赖先进网络，CT（无线电、光通信、核心网）是当前最重要领域，没有网络的算力是信息孤岛[2][39] 人工智能对就业与教育影响 - 无人化富余员工通过再教育工程解决，如实行学券制补贴下岗人员[2][25] - 职业教育从初中生分流转向大学生化，提高全民族专业素养水平[25] - AI辅助编程已释放30%软件工程师工作量，未来可能达到60%-70%，但无人化进展需保持社会结构稳定[25] 产学研合作与人才培养 - 学校探索"0-1"基础研究，企业将理论转化为工业现实，二者属性不同不能混淆[11] - 公司22岁员工提出全球领先气象模型，俄罗斯22岁女孩发明新余数算法，展现年轻人才原创能力[12] - 教育模式从物理集中转向逻辑分散，网络教学使边远地区获得世界名校课程资源[9] 国际化合作与技术应用 - 公司与ICPC合作加强国际交流，俄罗斯连续多年获得ICPC冠军，理论研究领先[31][32] - 印度尼西亚重点发展AI应用领先而非技术突破，如港口自动化和船舶自动化[33] - 白俄罗斯在热工理论领先，AI重在应用而非发明，应用AI可强大国家产业[34] 前沿技术布局 - 量子计算是国家和人类命题，公司可能购买量子计算机但不主导研究[36] - 核聚变成功将改变能源革命，但当前仍需投资电力系统建设[36] - 德国工业4.0是AI应用早期范例，公司未来3-5年研究相当于工业4.0水平[39] 全球化人才战略 - 美国土壤适合人才成长，全球人才赴美创造科技文明有益世界进步[40] - 中国需要更加开放，吸收人才和文明成果，通过"新质生产力"提升发展质量[42] - 公司通过"黄大年茶思屋"网络平台实现全球化科技交流，数学和理论无国界[42]