文章核心观点 - 中国企业评价体系正从单纯追求规模增速与利润，转向更注重商业成功与社会责任的平衡，特别是在技术变革时代[1] - 科大讯飞入选“2024—2025年度受尊敬企业”，为观察科技企业如何赢得尊敬提供了样本，其入选体现了对技术信仰、产业路径及社会角色的综合认可[1][3][9] 评选标准与时代背景 - “受尊敬企业”评选涵盖“优质运营、创新突破、公众信赖、社会贡献、年度影响”五大核心指标，评价维度多元立体[3] - 评选标准强调长远主义，兼顾股东回报及员工、供应商、社会整体福祉，认为“受尊敬”是公司溢价的一部分[3] - 评价标准的转变恰逢中国经济结构转型升级关键期，企业面临在技术迭代中保持战略定力、在追求效率时回应社会关切的挑战[3] - 对于人工智能企业，技术伦理、数据安全、就业影响等社会议题与商业发展如影随形，能否入选成为衡量其商业文明成熟度与长期可持续发展能力的重要风向标[3] 创新突破与技术定力 - 过去一年人工智能行业最具戏剧性，以大模型为代表的通用人工智能技术席卷全球，国内爆发“百模大战”[4] - 科大讯飞的核心特征在于围绕“讯飞星火大模型”进行高频迭代与务实落地，采取稳健且目标明确的技术路线[5] - 公司坚持核心技术自主研发，在算力底座受外部制约背景下，通过与国产软硬件生态深度适配，保障模型训练和推理的自主可控[5] - 大模型演进路径紧扣应用需求，迭代针对性地补齐文本生成、逻辑推理、数学能力、多模态交互等关键短板，扎实推进基础能力建设[5] - 分析认为其技术定力体现了对产业发展规律的深刻理解，真正的技术壁垒靠持续的研发投入和工程化实践累积而成[5] 优质运营与年度影响 - “优质运营”和“年度影响”取决于技术能否转化为现实生产力，解决实际问题[5] - 科大讯飞获奖理由包括“产业赋能成效”，致力于推动AI技术从“锦上添花”的工具转变为传统行业转型升级的“基础设施”[6] - 在教育领域，通过大模型技术构建覆盖“教、学、考、评、管”全场景的智慧教育生态，利用AI辅助批改作业、分析学情、提供个性化学习路径，减轻师生负担并提升效率[6] - 在医疗领域，将AI辅助诊疗系统下沉到基层，帮助社区和偏远地区医生提高诊断准确率、规范诊疗流程，拓展技术的社会价值边界[6] - 在汽车、金融、运营商等多个主要赛道展现出较强渗透能力，技术正改变大众生活方式和行业运营模式，广泛的行业触达能力构成其“年度影响”的重要支撑[6] 社会贡献与公众信赖 - “社会贡献”与“公众信赖”是科技企业需攻克的堡垒，需确保技术力量服务于社会整体福祉[7] - 科大讯飞长期坚持“科技向善”理念，在非盈利或弱盈利的社会公益领域保持持续投入[7] - 典型案例包括向听障群体免费开放语音转文字服务，通过技术升级提升识别准确率和实时性，帮助数以百万计的听障人士更好融入社会[7] - 在方言保护、助力乡村教育振兴等方面也有投入[7] - 这些公益实践构建了企业最坚实的护城河——公众信任，体现了“比商业成功更高的追求”，表明技术创新可带来温度传递、弥合数字鸿沟、促进社会公平[7][8] 案例启示与行业意义 - 科大讯飞的案例表明，一家真正受尊敬的科技企业，既要具备引领技术潮流的能力，更要拥有将技术红利惠及更广泛人群的胸怀与智慧[9] - 在“向新而行”的道路上，唯有将商业价值与社会价值深度融合，企业才能找到穿越周期、行稳致远的长青之力[9]

公司对人工智能(AI)的战略定位与研发重点 - 公司对AI的研究聚焦于未来3-5年，重点在于大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业中的实际应用 [3] - 具体应用场景包括：通过大模型优化高炉炼铁，提高效率1%；实现地下500-700米或更深的无人化采煤；提升洗煤精选精度0.1%；实现露天矿山、港口（如天津港、秘鲁钱凯港）的完全无人化作业 [3] - 在消费与健康领域，公司关注乘用车自动驾驶模型、手机智能助手以及医疗AI应用，如瑞金医院的病理大模型和中山医科大学的眼科模型，以帮助提升诊断能力 [4] 公司对基础研究与产学研合作的看法 - 公司明确区分企业与高校的定位：高校负责探索人类未来，进行“0-1”的基础研究和理论创新；企业则负责将理论转化为工业现实和商业价值 [8] - 公司内部存在年轻人才的原创贡献案例，例如一名22岁员工提出了全球领先的气象模型，另一名22岁俄罗斯女员工发明了可能改变AI芯片实现结构的新余数算法 [9] - 公司认为，产业界与学术界的合作是典范，例如本次ICPC冠军杯的题目即取材于工业界的大模型AI时代，冠军是浙江大学毕业、佐治亚理工学院的博士生 [12] 公司对人才培养与青年发展的观点 - 公司认为教育模式正从“物理性集中式”向“逻辑性分散式”转变，网络教育使边远地区学生也能接触到世界名校课程，促进了社会整体进步 [5][6] - 公司鼓励青年根据自身特点选择道路，或攀登科学高峰，或投身具体产业，并指出中国有大量青年在机器人等领域创业，形成了不羡慕外部机制的内部创新土壤 [13] - 公司曾招聘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需要高等教育背景的新时代“工人” [12] 公司对AI时代社会影响与就业的研判 - AI发展将提高社会总财富，例如软件工程领域，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% [23] - 面对AI应用导致的岗位变化，需要发展“再教育工程”，例如通过“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 [22] - AI的贡献主要在于产业应用，预计IT公司对人类的贡献占2%，而AI在产业（如驾驶、采矿、炼钢、医疗）的贡献将占98% [31] 公司对算力、网络与AI基础设施的认知 - 公司认为未来将是算力过剩的时代，而非算力不足，并指出当前大模型算力需求是一种线性技术推演 [24] - 公司强调，先进网络（CT）是AI发挥价值的基础，没有网络的算力是信息孤岛，当前最重要的是发展无线电、光通信、核心网、数据通信等技术 [36] - 公司以5G-R为例，说明其可支持时速450公里的高铁无线调度，并能实时检查线路与列车安全，这是铁路运输网络复杂调度迈向智能化的一大进步 [17] 公司的全球化合作与人才观 - 公司强调与全球学术界建立纽带的重要性，例如通过与ICPC的合作获得了认知世界的窗口，并特别指出俄罗斯在数学等基础理论上的领先地位 [27][28] - 公司认为美国创造的科技文明有益于世界进步，中国需要更加开放，学习世界所有文明国家的优点，通过开放和“新质生产力”提升发展质量 [37][38] - 公司表示其全球科技交流依托于“黄大年茶思屋”网络平台，旨在促进无国界的理论交流与合作 [39] 公司对特定技术领域的前瞻 - 在量子计算领域，公司认为量子科学迟早会突破，量子计算机一定能实现，但该研究是国家和人类的命题，公司自身无法承担，未来可能选择购买 [33] - 对于通用人工智能(AGI)，公司指出中美追求方向不同：美国探索AGI/ASI以解决人类社会的根本问题；中国则聚焦于利用AI解决具体问题，创造价值 [21] - 公司认可远程网络办公是不可逆转的潮流（如疫情期间的加速普及），但物理性的面对面交流仍然有其成本与价值，两者将共存 [34]

公司产品发布 - 深圳市众擎机器人科技有限公司发布年度收官产品全尺寸通用人形机器人T800 [1] - T800的核心竞争力聚焦“性能全覆盖、场景全适配” [1] - 产品搭载29个全栈一体化关节模组，可输出450N m峰值扭矩与14000W瞬间关节功率 [1] - 产品具备高自由度关节设计与多维度感知灵巧手 [1] - 产品综合体能已超越90%成年男性 [1] 产品性能与场景应用 - T800既能胜任工业重载作业，也能完成商业服务精细操作，同时适配家庭陪伴交互需求 [1] - 产品破解了人形机器人“场景局限”的行业痛点 [1] - 公司计划以T800为核心，推进产品在工业生产、商业服务、家庭陪伴等多元场景的验证与落地 [2] 商业化与成本 - T800综合运营成本仅为人力成本的1/3 [1] - 产品售价18万元起 [1] - 公司同步推出基础版、生态版（开源版）、锐化版（Pro版）、旗舰版（Max版）四款梯度产品矩阵 [1] - 产品矩阵旨在精准匹配中小企业至大型生态伙伴的差异化需求 [1] - 此举旨在突破从“技术可行”到“规模可用”的关键瓶颈 [1] 生态战略与量产规划 - 公司启动生态伙伴对接工作，秉持“链接生态、服务生态、共建生态”理念 [1] - 公司将开放技术接口与场景解决方案，推动产品快速融入千行百业 [1] - 公司将依托全链路数字化智造基地的量产能力，逐步实现各场景规模化部署 [2] - 公司计划为通用人工智能时代到来注入动能 [2]

公司对人工智能的战略定位 - 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，以解决实际问题[6][7] - 人工智能应聚焦于产业应用，例如通过大模型优化高炉炼铁效率1%，提高洗煤精度0.1%，以及实现矿山、港口等场景的无人化作业[7] - 在医疗领域，公司关注人工智能的实际应用，如瑞金医院的病理大模型和中山医科大学的眼科模型，以提升诊断能力[8] - 公司认为人工智能在产业上的贡献将占98%，而IT公司的贡献仅占2%，强调应用价值[32] 人工智能的具体应用案例 - 在工业领域，已实现地下500-700米无人挖煤，通过数据采集拼接实时视频保障安全，并在露天矿山实现数百辆重型矿车无人运行[7] - 在交通领域，中国国铁正在试验5G-R无线调度系统，以支撑时速450公里的高铁和3万吨重载货车的运行，这是一个大踏步的进步[19] - 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被表彰为时代楷模[19] - 通过5G和光纤网络，实现了低时延远程医疗，例如在西藏牧区通过探头扫描并将数据传至深圳检测中心诊断肝包虫[10] 对算力与通用人工智能的看法 - 公司认为未来将是算力过剩的时代，而非不足，当前建设数百数千个大模型都是正确的探索[24] - 对于通用人工智能，美国探索方向是AGI和ASI，旨在解决人类社会的根本问题，而中国的研究重点在于解决具体问题并创造价值[23] - 人工智能的发展应与社会结构稳定相协调，例如通过再教育工程安置因自动化而富余的人员，实现国家总财富的增加[23][24] - 量子计算未来一定会突破并在特定计算中带来巨大优势，但这是国家和人类层面的命题，公司目前无法承担相关研究，未来可能选择购买[34] 公司的技术合作与全球化视野 - 公司与ICPC的合作始于偶然，但已成为认知世界的窗口，并特别认可俄罗斯在数学、物理等理论科学上的领先基础，因此在俄设有规模化发展机构[28][29] - 公司尊重每个国家的人才与技术，在不同国家设有合作机构，例如在罗马尼亚有合作，并考虑在欧洲法律许可时加大发展力度[29] - 公司倡导开放合作，通过“黄大年茶思屋”等网络平台与全球科研人员进行理论交流，认为数学和理论没有国界[40] - 公司认为美国创造的科技文明对世界有益，制裁仅针对公司自身，中国大多数公司仍可受益于美国的技术与生态，公司渴望全球化并站在巨人肩膀上[38][39] 对教育、人才与青年发展的观点 - 强调“教育是教育，商业是商业”，学校应专注于“0-1”的基础研究和创新，企业则负责将理论转化为工业现实[11][13] - 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，使边远地区得以接触世界名校课程，有利于整个社会的进步[9][10] - 鼓励青年敢于走在时代潮流最前面，不要过于看重金钱或短期指标，应选择适合自己的道路并努力进取，即使不成功也是宝贵的财富[16][17] - 中国青年创业氛围浓厚，在机器人等领域有数百万青年参与，形成了不羡慕他人、自主创新的机制，这将成为中国现代化的中坚力量[15] - 在计算机等脑力劳动领域，女性与男性没有本质区别，应鼓励更多女性参与科学技术领域的创造性工作[26][27] 行业发展趋势与未来展望 - 人工智能正推动生产性进步，未来三到五年内即可体会到，例如在工业、医疗等领域的具体应用[10] - 软件工程领域，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%[24] - 远程办公和网络沟通的潮流不会改变，但定期的面对面交流仍有其成本与价值，物理办公不会完全消亡[35][36] - 公司认为当前最重要的仍是通信技术，因为先进的网络是将AI数据传至数千公里外、实现其价值的基础，没有网络的算力只是信息孤岛[37] - 中国需要更加开放，向所有文明国家学习，容纳世界文明，以发展“新质生产力”，提升产品和发展的质量[40]

公司对人工智能的定位与战略 - 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，解决生产与消费中的实际问题[7] - 在工业领域，通过大模型优化高炉炼铁，可提高效率1% 在地下500-700米或更深实现无人挖煤 通过大模型提高洗煤精度0.1% 并在露天矿山、港口（如天津港、秘鲁钱凯港）实现完全无人化作业[7] - 在医疗健康领域，应用病理大模型（如瑞金医院）和眼科模型（如中山医科大学）辅助诊断，并通过5G网络实现远程诊断，例如在西藏牧区通过探头扫描检测肝包虫[8][10] - 公司认为人工智能在产业上的贡献将占98%，而IT公司的贡献占2% AI应重在应用而非发明，应用AI能强大一个国家[35] 人工智能对行业与社会的影响 - AI辅助软件编程已释放约30%软件工程师的工作量，未来可能达到60%-70%[26] - 人工智能推动生产进步，使社会总财富增加，但会导致岗位精简，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[25] - 通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）是美国等国家的探索方向，而中国的研究重点在于利用AI解决具体问题、创造价值，如实现矿山、水泥生产无人化，让工人能在更安全舒适的环境工作[24] - 算力未来将过剩，当前大模型（如华为提及的950、960、970节点）的算力需求是线性技术推演，但实际需求可能是非线性的[26] 人才培养、教育与产学研合作 - 教育的目的在于探索“0-1”的原始创新并培养人才，而企业的责任是将理论转化为工业现实 两者属性不同，不应混淆[11] - 网络教育推动从物理集中式向逻辑分散式教育模型转变，使边远地区学生也能接受世界名校课程，促进了社会整体进步[9] - 公司招收了三千多名边远地区本科毕业生，经过三年培养授予专科认证，使其成为芯片生产和精密制造领域需要的高等教育“工人”[15] - 中国青年创业氛围浓厚，在机器人等领域有百万青年参与，大量资本投入推动其成长，这些青年将成为中国现代化的中坚力量 中国青年更倾向于自主创业而非羡慕他人机制[16] - 公司通过ICPC等竞赛与全球顶尖青年人才建立联系和纽带，旨在开放交流、感知世界脉搏，而非单纯争夺人才[5][42][43] 技术创新与全球合作 - 公司肯定了许多基础理论的原创来自西方（如奥地利、法国、美国），但也指出中国在高压直流输电系统、星闪传输架构等方面有世界级原创 公司内部有22岁年轻人提出了全球领先的气象模型，另有22岁俄罗斯女孩发明了可能改变AI芯片结构的新余数算法[12] - 肯定俄罗斯、法国、美国等国的数学理论领先优势，并基于此在俄罗斯设立研究所进行规模化合作，认为数学等理论科学没有国界[32][43] - 认为美国创造的科技文明对世界有益，全球化有利于共同进步 公司自力更生是被逼无奈，在诸多方面使用的芯片已落后国内其他企业至少一代[42] - 量子计算未来一定会突破并在特定计算领域带来巨大优势，但这是人类和国家的命题，公司目前无法承担相关研究，未来可能选择购买量子计算机[36] 特定技术领域应用展望 - 在交通领域，中国正在试验用于高铁调度的5G-R系统，可支持450公里时速和3万吨重载列车运行 中国铁路网络复杂，未来干线轨道可能达30万-40万公里，其调度、管理等是亟待人工智能和尖端数学解决的复杂问题[20][21] - 人工智能在交通领域具象化为高铁的日常维护、安全监控多模态AI，以及12306票务系统（全球访问量和交易量领先）的运营[22][23] - 对于印度尼西亚等国家，AI发展的重点应是“应用领先”，如船舶自动化、港口自动化、岛间无线电通信以及结合北斗卫星的厘米级定位技术，以促进工业起飞[33][34] - 对于白俄罗斯，AI重在应用而非发明，其在热工理论（如热管、磁流变抛光技术）上的优势对解决芯片散热等尖端工程问题至关重要[34]

公司对AI发展的核心观点 - 公司认为AI发展的重点在于“应用”而非“发明”，AI将促使生产性进步，三五年后就能体会到[2] - 公司认为未来算力将过剩，当前建数千个、数百个大模型都是正确的探索，但需求可能是非线性的，模型的社会应用应由行业应用工程师负责[2][23] - 公司聚焦于未来3-5年，研究大模型、大数据、大算力在工农业、科技产业上的具体应用[5] AI在工业与生产领域的应用实例 - 在高炉炼铁中，通过大模型优化控制，可将高炉效率提高1%[6] - 中国已实现地下500米-700米或更深的无人挖煤，通过数据采集和实时视频远程操作机械，并预测安全事故[6] - 在洗煤环节，使用大模型可提高精选精度0.1%[6] - 露天矿山已实现数百辆重型矿车、挖掘机的完全无人化运行[6] - 港口如天津港、秘鲁钱凯港已实现从集装箱装卸、堆垛到通关的全流程无人化[6] AI在医疗与消费领域的应用实例 - 瑞金医院的病理大模型已大规模使用，通过大模型推理分析生理切片，帮助医生提高诊断能力[7] - 中山医科大学的眼科模型，可通过手机或专用仪器拍照进行远程诊断，帮助边远地区[7] - 乘用车的自动驾驶模型以及座舱、手机上的小艺对话模型等已投入应用[8] - 在西藏牧区，通过小型超声波探头扫描，数据经3000公里网络传至深圳检测中心，可发现肝包虫病，体现了5G低时延和高宽带光纤网络的作用[10] 对AI时代教育、人才与青年发展的看法 - 网络教育实现了从物理集中式向逻辑分散式的转变，使边远地区能接触到世界名校课程，有利于整个社会进步[9] - 每个人人生道路不同，有人“摸高”探索前沿，有人“摸低”扎根基础，都是对社会贡献，鼓励有能力的青年优先“摸高”探索真理[2][14] - 公司曾招聘三千多名边远地区本科毕业生，经三年培养后授予专科认证，从事芯片生产和精密制造的“工人”岗位，新时代的“工人”需要高等教育[14] - 中国青年创业氛围浓厚，大量青年在机器人等领域创业，数百万青少年在成长，将成为中国现代化的中坚力量[15][16] - 面对质疑是正常的，许多重大科学突破初期都面临质疑，需要敢于迎接挑战和大胆创新[19] 对AI技术发展路径与行业分工的阐述 - 学校属性是探索人类未来，做“0-1”的研究创新；企业属性是创造商业价值，把理论变成工业现实[11] - 公司内部所谓的“科学家”是一种职务分类，公司本质是技术公司而非科学公司，专注于应用科学技术[24] - 从事理论研究的科学家不应担心社会应用，理论是伟大的思想推导，如傅里叶变换、麦克斯韦方程等[24] - 美国在探索通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI），旨在解决人类社会的根本问题；中国则研究如何利用AI创造价值、解决具体发展问题[21] AI对社会就业与再教育的影响 - 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%[23] - 无人化会导致岗位精简，但国家总财富会增加，需通过再教育工程（如学券制）对下岗人员进行职业再教育，将其转化为国家需要的人才[22] - 人工智能在产业上的贡献将占98%，而IT公司对人类的贡献只占2%[30] 对算力、模型及公司战略的论述 - 算力过剩的时代一定会到来，做模型的人无需担心模型的社会应用性问题[23] - 人工智能在公司地位重要，但当前最重要的是CT（通信技术），包括无线电、光通信、核心网、数据通信等，因为AI需要先进的网络来传输数据，没有网络的算力是信息孤岛[35] - 公司无法承担量子计算等基础研究，但量子计算机若成功，公司可能会购买，当前仍需在其他方面努力[32] 对全球化、开放合作与人才流动的态度 - 美国创造的科技文明对世界有益，公司支持全球化，渴望站在巨人肩膀上，自力更生是被逼无奈[36][37] - 公司认为中国需要更加开放，向所有文明国家学习，容纳世界文明，开放改革使中国富起来，但还需要发展“新质生产力”以提高发展质量[38][39] - 公司与ICPC等国际组织的合作是建立沟通纽带，通过“黄大年茶思屋”等网络平台进行全球化科技交流[39] - 在计算机时代，男性和女性在脑力劳动中没有本质区别，应鼓励更多女性参与科学技术领域[26]

公司对人工智能的战略定位 - 公司研究聚焦于未来3-5年，着眼于大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业上的具体应用[6] - 公司认为人工智能重在应用而非发明，应用AI会强大一个国家，AI在产业上的贡献将占98%[32] - 公司定位为技术公司而非科学公司，核心是应用科学技术，将理论转化为工业现实[10][24] 人工智能的具体应用场景与效益 - 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%[6] - 在矿业实现无人化，已能在地下500米-700米或更深进行无人挖煤，露天矿山可实现数百辆重型矿车、挖掘机完全无人运行[6] - 在港口实现无人化作业，例如天津港和秘鲁钱凯港的集装箱装卸、堆垛到通关均无人操作[6] - 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投入使用，帮助提高诊断能力[7] - 利用5G和光纤网络，可实现远程医疗，例如在西藏牧区通过探头扫描并将数据传至深圳检测中心诊断肝包虫[9] - 在铁路系统，国铁正试验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，未来中国铁路网可能达30-40万公里，需要复杂的人工智能调度[17][18] 对人才培养与教育的看法 - 公司认为学校的属性是探索未来，做“0-1”的研究创新；企业的属性是创造商业价值，把理论变成工业现实[10] - 网络教育实现了从物理集中式向逻辑分散式的转变，使边远地区能接触到世界名校课程，有利于社会进步[8] - 高等教育应因材施教，鼓励有潜力者“摸高”探索真理，同时也需要培养新时代的“工人”，例如公司曾培养三千多名边远地区本科毕业生成为芯片生产和精密制造工人[13] - 中国在机器人领域有数百万青年参与，无论商业成败，这些人才的成长将是中国现代化的中坚力量[14] - 在计算机时代，男性和女性在脑力劳动中没有本质区别，应鼓励更多女性参与科学技术领域[26] 对算力、模型与行业分工的见解 - 公司认为未来将是算力过剩的时代，目前建设数百数千个大模型都是正确的探索[23] - 大模型的发展应面向千行百业的应用训练和推理，其商业应用应由行业应用工程师来完成[24] - AI辅助编程目前已释放约30%的软件工程师工作量，未来可能达到60-70%[23] - 公司最重要的当前是CT（通信技术），包括无线电、光通信等，因为先进的网络是AI发挥价值、避免成为信息孤岛的基础[37] 国际化合作与开放态度 - 公司尊重各国人才与技术，在不同国家设有机构合作发展，例如在俄罗斯因看重其理论科学基础而设立了规模化机构[28][29] - 公司认为开放使中国富起来，应继续向所有文明国家学习，不能闭关自守，通过“黄大年茶思屋”等全球化网络平台促进学术交流[39] - 美国创造的科技文明对世界有益，大多数中国公司仍可使用美国的技术生态，这对中国产业发展有好处[38] - 公司与ICPC等国际组织的合作是感知世界脉搏、建立友好纽带的窗口，并非以招聘为目的[27][38] 对特定技术领域的看法 - 在量子计算领域，公司认为量子科学迟早突破，量子计算机一定会实现，但这是国家和人类的命题，公司可能未来选择购买而非主导研究[34] - 对于通用人工智能，中美方向不同：美国探索AGI/ASI以解决人类未来；中国研究如何应用AI创造价值、解决发展问题[21] - 对于像印度尼西亚这样的国家，最紧迫的是强调“应用”领先，例如在港口自动化、船舶自动化及农业无人化等领域[30][31]

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]

人工智能发展路径与中美差异 - 中美在人工智能的追求方向不同 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、人类社会的未来等根本性问题 而中国的研究重点在于解决如何做事、创造更多价值、解决发展问题等具体应用[1][23] - 公司着眼于未来3-5年 聚焦大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业上的实际应用 例如通过大模型优化高炉炼铁效率1% 提高洗煤精度0.1% 以及实现矿山、港口等场景的无人化作业[6] - 人工智能在产业上的贡献预计将占98% 而发明AI的IT公司对人类的贡献仅占2% 因此应用AI是强大一个国家的关键[33] 人工智能对生产效率与就业的影响 - 人工智能辅助计算机软件编程已释放约30%的软件工程师工作量 未来可能达到60-70%[2][25] - 生产无人化将提升总产出 例如一个工厂有人的生产是100 无人时生产可达120 国家总财富因此增加[2][24] - 面对无人化可能导致的岗位精简 需要发展再教育工程 例如实行学券制 对富余人员进行职业再教育 将其转化为国家需要的人才[1][24] 公司技术研发与产业应用聚焦 - 公司定位为技术公司而非科学公司 内部职务分类中的“科学家”是专称代号 公司核心是应用科学技术解决实际问题[26] - 研究聚焦于解决生产与消费中的实际问题 例如高炉炼铁优化、无人矿山、港口无人装卸、远程医疗诊断（如通过5G网络传输超声波数据诊断肝包虫）以及乘用车自动驾驶模型等[6][7][9][10] - 在通信技术领域 当前最重要的是CT（通信技术） 包括无线电、光通信、核心网、数据通信等 因为先进网络是AI实现价值、避免信息孤岛的基础[38] 人才培养、教育模式与青年发展 - 教育模式正从物理性集中式向逻辑性分散式转变 网络教学使边远地区学生也能接受世界名校课程 有利于全社会进步[8] - 教育的目的在于探索未来 企业的目的在于创造商业价值 两者属性不同 大学从事“0-1”的研究创新 企业则将理论转化为工业现实[11][13] - 鼓励青年敢于走在时代潮流最前面 选择适合自己的职业努力进取 不必过分看重短期指标或成功与否 在不成功的道路上也能积累巨大财富[17][18] - 公司曾招聘三千多名边远地区本科毕业生 经过三年培养授予专科认证 使其成为芯片生产和精密制造领域需要的高等教育“工人”[15] 全球化合作、开放与人才观 - 公司渴望全球化 认为自力更生是被逼无奈 享受站在巨人肩膀上更有利于发展 美国创造的科技文明对世界有益 中国大多数公司仍可使用美国的技术促进产业进步[39][40] - 公司通过“黄大年茶思屋”等全球化科技网络平台与全球研究者交流 数学与理论没有国界 这种开放与合作是纽带[41] - 在计算机等非重体力劳动的脑力劳动领域 女性与男性没有本质区别 应鼓励更多女性参与创造性工作[27][28] - 肯定俄罗斯、法国、罗马尼亚、白俄罗斯等国家在数学、物理、热工理论等基础科学领域的领先地位和贡献 并在此基础上开展合作[30][31][33] 对前沿技术与未来趋势的看法 - 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负责[25] - 量子科学迟早会突破 量子计算机一定会实现 并在特定计算上带来巨大优势 但公司自身不承担量子研究 未来可能购买量子计算机[34][35] - 远程网络办公的潮流不会改变 它加速了知识扩散 有助于亚非拉边远地区天才的崛起 但物理性面对面交流仍然需要 只是机会相对较少[36][37] - 机器人领域在中国发展迅速 有百万青年参与 大量创业公司涌现 预计三五年后中国在该领域会有较大进步[16]

公司对算力与AI发展的核心观点 - 公司认为未来将是算力过剩而非算力不足的时代，建设数百个、数千个大模型都是正确的探索 [1][42] - 当前大模型对算力的需求是一种线性技术推演，但实际需求可能是非线性的，因此算力过剩时代一定会到来 [1][42] - 公司定位为技术公司而非科学公司，其核心是应用科学技术，将理论转化为工业现实 [2][43] AI的战略重点与实际应用 - 公司的AI研究聚焦于未来3-5年，重点是大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业的实际应用 [7][47] - 在钢铁行业，通过大模型优化高炉控制，可提高冶炼效率1% [7][47] - 在矿业，已实现地下500-700米或更深的无人挖煤，并通过数据视频预测瓦斯爆炸、透水等风险以保障安全 [7][47] - 在煤炭洗选环节，大模型可将精选精度提高0.1% [7][47] - 在港口，如天津港和秘鲁钱凯港，已实现从装卸、堆垛到通关的全流程无人化作业 [7][47] - 在医疗领域，瑞金医院的病理大模型和中山医科大学的眼科模型已投入使用，帮助提高远程诊断能力 [8][48] - 在交通领域，已布局乘用车自动驾驶模型及智能座舱对话模型 [8][48] - 通过5G+远程辅助诊断，例如在西藏牧区使用探头扫描，数据经3000公里网络传至深圳，可诊断肝包虫病 [10][51] 对教育、人才与创新的看法 - 公司认为学校的属性是探索人类未来，从事“0-1”的研究创新；企业的属性是创造商业价值，将理论变为工业现实 [11][52] - 中国正在涌现原创技术，例如公司一名22岁员工开发了全球领先的气象模型，另一名22岁俄罗斯女员工发明了可能改变AI芯片架构的新余数算法 [12][53] - 网络教育实现了从物理集中式向逻辑分散式的转变，使边远地区学生也能接受世界名校教育，有利于社会整体进步 [9][49] - 高等教育应因材施教，有人“摸高”探索前沿，有人“摸低”从事精密制造，例如公司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 [15][56] - 中国青年创业氛围浓厚，在机器人等领域有数百万青年参与，大量小型创新公司涌现，预计三到五年或五到十年中国将有巨大进步 [16][57] - 面对质疑是创新过程中的常态，历史上许多重大科学突破和公司自身技术（如5G Polar码）都曾面临质疑，需要敢于迎接挑战 [19][60] 对全球合作与特定技术领域的看法 - 公司肯定开放与合作，认为美国创造的科技文明对世界有益，中国需要更加开放并向所有文明国家学习 [38][40] - 公司与ICPC等国际组织的合作是建立连接、感知世界脉搏的纽带，并通过“黄大年茶思屋”等网络平台促进全球化的科技交流 [29][41] - 在通用人工智能（AGI）方面，认为美国探索解决“人是什么”的根本问题，而中国更侧重于研究如何利用AI创造价值、解决具体发展问题 [22] - AI在产业上的贡献价值巨大，预计将占98%，而IT公司对人类的贡献仅占2% [33] - 对于量子计算，认为其迟早会突破并在特定计算上带来巨大优势，但这是国家和人类的命题，公司自身无法承担该研究，未来可能选择购买 [34] - 在远程办公与沟通方面，认为网络办公的潮流不会改变，但定期的面对面交流仍有其成本与价值 [35][36] - 人工智能在公司内部地位重要，但当前最重要的是通信技术（CT），因为先进的网络是AI发挥价值、避免成为信息孤岛的基础 [37]