公司对人工智能的战略定位与研究方向 - 公司研究聚焦于未来3-5年人工智能在产业中的实际应用，而非长期理论或通用人工智能探索 [6][7][8] - 人工智能应用旨在推动工业、医疗等领域的实质性进步，例如提高高炉炼铁效率1%，提升洗煤精度0.1%，以及实现矿山、港口作业无人化 [8] - 公司认为人工智能在产业上的贡献将占98%，而发明人工智能的IT公司贡献仅占2% [36] 人工智能的具体应用场景与案例 - 工业领域：通过大模型优化高炉炼铁，中国已实现地下500-700米无人挖煤，露天矿山完全无人化作业，天津港、秘鲁钱凯港实现无人装卸 [8] - 医疗领域：瑞金医院病理大模型、中山医科大学眼科模型已投入应用，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 [9][11] - 交通与基建：中国铁路试验5G-R无线调度系统，目标支撑时速450公里高铁与3万吨重载货车，12306票务系统已是全球领先的超大型实时系统 [21][22] 对教育、人才与校企合作的看法 - 强调“教育是教育，商业是商业”，学校应专注“0-1”的探索创新，企业负责将理论转化为工业现实 [12] - 网络教育推动从物理集中式向逻辑分散式模型转变，使边远地区能接触到世界名校课程，有利于社会整体进步 [10][11] - 鼓励青年敢于在质疑中前进，选择适合自己的道路，不一定要追求商业成功，理论探索本身具有巨大价值 [19][20][21] 对算力、技术与行业生态的研判 - 认为未来将出现算力过剩，而非不足，当前应探索大模型在千行百业的应用，商业转化由行业应用工程师完成 [27][28] - 公司定位为技术公司而非科学公司，专注于应用科学技术，尊重并利用全球的基础理论原创 [28][29] - 先进的通信网络（CT）是人工智能发挥价值的基础，没有网络的算力是信息孤岛 [41] 全球化合作与文明交融 - 公司倡导开放合作，通过ICPC等平台与全球青年建立纽带，认为文明交融与技术共进有利于世界繁荣 [4][15][44] - 肯定美国等国家的科技文明对全球进步的贡献，认为中国需要更加开放，学习世界优点，发展高质量的新质生产力 [42][43] - 公司在俄罗斯、欧洲等地基于当地理论科学优势设立研究机构，开展合作，例如尊重俄罗斯在数学、物理上的领先基础 [32][33] 对特定国家与地区的发展建议 - 建议印度尼西亚等国家优先聚焦人工智能“应用”领先，而非技术突破，例如发展港口自动化、农业无人化 [34] - 认为白俄罗斯在热工理论等尖端领域作用巨大，人工智能对其发展有用，但重在应用而非发明 [35] - 肯定匈牙利、罗马尼亚等东欧国家的历史贡献与创造性，表示将继续加强在欧洲的合作 [15][33]

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]

12月5日，ICPC北京总部官网发布华为公司总裁任正非与ICPC主席、教练及获奖选手座谈。任正非在讲 话中谈及青年、人才、教育等相关话题。 任正非表示，罗马尼亚是一个非常伟大的国家。东欧国家的创造性也很强大。罗马尼亚有深厚的数学竞 赛传统，发起著名的IMO国际奥数。罗马尼亚曾经对中国输出过石油工程技术，中国早期在石油勘探技 术学习两个国家：一个是罗马尼亚，一个是阿塞拜疆，那时石油勘探还是模拟技术。罗马尼亚是欧洲现 代石油工业的发源地之一，并且在石油勘探的过程中，为防止石油枯竭后怎么办，发展了石油勘探设备 制造工业。90年代以后，中国转过来向美国学习数字石油勘探技术，中国的勘探发生了很大的进步。 "罗马尼亚在原创时期对中国工业的进步发展作用是极大的，我们还是坚持和罗马尼亚加强合作。欧洲 在法律许可的时候，我们还是要加大在欧洲的发展"，他说。 以下为实录： Veronika Soboleva：大家早上好！首先，非常感谢任总将ICPC的队伍带到练秋湖这么漂亮的园区，非常 荣幸今天能够来到这里。所有参加的成员都代表ICPC，这一年都非常努力，他们来自超过三十多个国 家和地区，有110多人，包括来自世界各地的教练和参赛 ...

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]

文章核心观点 - 公司总裁任正非在ICPC座谈会上系统阐述了公司对人工智能、教育、人才及全球合作的看法，核心观点是AI的发展重在行业应用，而非单纯追求通用人工智能或理论突破，同时强调网络对于释放算力价值、避免信息孤岛的关键作用 [2][43] - 公司认为企业的核心属性是创造商业价值，应聚焦于将前沿理论（0-1）转化为工业现实（1-N），而探索人类未来的基础研究是学校的使命 [14] - 公司看好中国青年创业者的活力与潜力，认为在机器人等领域，大量青年的参与将推动中国工业现代化，并形成不羡慕外部机制的内生创新环境 [18] 关于人工智能（AI）的战略与应用 - **AI重在应用**：公司认为AI对人类的贡献，98%将体现在产业应用上，例如驾驶、矿山、炼钢、医疗等，而发明AI的IT公司贡献仅占2% [37] - **聚焦未来3-5年的产业应用**：公司研究着眼于大模型、大数据、大算力在工农业和科技产业的实际应用，例如：通过大模型优化高炉炼铁，提高效率1%；实现地下500-700米煤矿无人开采；提升洗煤精度0.1%；实现港口（如天津港、秘鲁钱凯港）全流程无人化作业 [8] - **AI与网络不可分割**：没有网络的算力是信息孤岛，孤岛化的AI无法实现真正的智能，先进的网络（CT）是AI感知与控制数据远程传输的基础 [2][43] - **AI赋能具体行业案例**： - **医疗**：瑞金医院病理大模型、中山医科大学眼科模型已投入使用，实现远程诊断 [9] - **交通**：中国铁路系统正试验5G-R无线调度，支撑时速450公里高铁与3万吨重载列车运行，其调度、安全监控均依赖多模态人工智能 [22][25] - **软件工程**：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% [28] - **对通用人工智能（AGI）的看法**：中美路径不同，美国探索AGI/ASI以解决人类根本问题，而中国研究重点在于利用AI解决具体发展问题，创造价值 [26] - **算力展望**：未来将是算力过剩的时代，模型开发者无需过度担心算力资源，应关注模型如何对社会有用 [28] 关于教育、学校与企业的分工 - **明确分工**：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，将学校的理论变成工业现实，两者混淆会导致倒退 [14][16] - **教育模式转变**：网络使教育从物理集中式向逻辑分散式转变，边远地区学生可通过网络接受世界名校课程，促进了社会整体进步 [10][11] - **高等教育的新责任**：部分大学生经过培养可成为新时代的“工人”，即芯片生产、精密制造等领域需要的高等教育背景人员 [17] - **应对AI带来的就业变化**：AI导致部分岗位精简，但国家总财富增加，需通过再教育工程（如学券制）对富余人员进行职业培训，使其转型上岗 [27] 关于人才、青年与创新 - **鼓励青年敢于探索**：青年应随时代潮流冲浪，敢于走在最前面，不必过分看重金钱或短期指标，选择适合自己的道路努力进取 [19] - **中国青年创业氛围**：中国涌现大批青年创业公司，尤其在机器人领域有百万青年参与，他们不羡慕外部高薪机制，形成了内生创新动力 [18] - **人才全球化与开放**：人才流向美国创造科技文明对世界有益，中国应坚持开放，向所有文明国家学习，容纳世界文明 [43][45] - **不拘一格选人才**：网络知识的扩散为更多人才提供了展现机会，历史上许多伟大发明家也出身平凡 [41] - **公司与ICPC的合作**：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等基础理论上的领先地位 [32][33] 关于技术发展与其他领域 - **量子计算**：量子计算机迟早会突破并在特定计算上带来巨大优势，但这是人类和国家的命题，公司自身不承担基础研究，未来可能采购使用 [38][39] - **远程办公与协作**：网络办公的潮流不可逆转，疫情加速了其普及，但物理面对面交流仍有价值，只是机会较少 [40] - **对特定国家的合作与看法**： - **俄罗斯**：在数学、物理等理论科学上非常先进，公司与之有规模化合作 [33] - **匈牙利/罗马尼亚**：肯定其在科学史上的贡献，并愿意加强合作 [16][34] - **印度尼西亚**：建议其AI发展重点应是“应用领先”，如港口自动化、农业无人化，而非争夺大模型领先 [35][36] - **白俄罗斯**：在热工理论（如芯片散热）上贡献巨大，AI对该国同样重在应用 [36] - **女性参与科技**：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 [31]