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任正非: 任正非最新講話!1.4萬字全文,信息量很大


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中國每年新增八千多公裡的鐵路,未來中國鐵路裡程有數十萬公裡,是世界上最長最復雜的鐵路網。未來你們成為中流砥柱的時候,中國可能有30-40萬公裡幹線軌道,還不包括城際鐵路、地下鐵路。這麼密集的交通網絡調度、倉儲管理、裝貨管理、協調管理……,這是多復雜的科學,需要很厲害的數學博士解決這個問題。


如果你來自於交通大學,交通亟待解決的問題就是非常復雜的問題。

提問:非常感謝任總。不過我是計算機專業,未來會在人工智能上做一些探索。


任總:高鐵的日常維護、高速運行中的列車安全監控無一不是多模態的人工智能。12306的票務系統在節假日時間段裡是中國最大的互聯網,已經難以承載假期高峰這麼大的流量了。鐵路制造、建設、運輸系統也依賴於計算機信息網絡,人工智能也要具象化。

8、提問:任總您好!我是來自北京郵電大學的教練,我帶了七年的北郵最好的競賽學生,今年也加入了華為,現在在數通部門工作。我的問題是在您看來通用人工智能未來多久能夠實現,如果能夠實現的話,很多專業和崗位都將被人工智能取代,未來中國的年輕人該怎麼去在大學當中選擇專業和方向?我們家的小孩明年也要參加高考了,很想聽一聽您的意見。

任總:對於通用人工智能,美國中國在人工智能的追求方向有所不同,美國在探索通用人工智能AGI和超級人工智能ASI,解決人是什麼、人類社會的未來是什麼,他們想完整地解決一個問題,這個時代還需要一個認識過程。而中國是在研究解決怎麼做事,創造更多的價值,解決發展問題。城市的安全、公共教育衛生的進步、礦山生產無人化、水泥生產無人化……,煤炭工人打著領帶、穿著西裝、戴著戒指上班,這就是現在的具像化。想象灰塵滾滾的礦山、極度嚴寒的礦區、極度炎熱的工地、極度高海拔的工場將來生產無人化了,會有多壯觀。


無人化富余出的員工怎麼辦?要發展再教育工程,例如實行學券制,給下崗人員一些學券補貼,把一些已經空著的學校、工廠變成職業學校,對下崗人員進行職業教育。黨的十二大提出提高全民族的教育文化素質,今天中國面臨提高全民族專業素養水平的時段。過去我們的職業教育大多從初中生分流建專科學校,初中生年紀太小了,不能真正掌握信息學。現在連解放軍戰士都在大學生化,先進武器不是文化低的人就能掌握的。大量無人化以後,可能會導致有一些人沒有工作。但是從國家來看,總財富是在增加的。比如一個工廠,有人的生產是100,無人時生產120,把這些富余出來的人員,實行再教育,再上崗,轉到具體化的工作中。因此,我們會面臨著很多崗位的人員精簡,國家通過再教育工程把這些人接下來,轉成國家需要的人才培養上去,因為人工智能帶來國家總財富增加。

現在軟件編程大家都說是需要人的,隨著大模型和智能體技術在軟件開發中的廣泛應用,AI輔助計算機軟件編程已經釋放了約30%的軟件工程師的工作量,未來可能達到60-70%。為什麼無人化進展速度不能快呢?還是要慢慢來,要使社會結構發展穩定。所以,人工智能帶來的社會好處是總財富增加了,怎麼分享這些財富?怎麼重新造就一些人再上崗呢?這就是新的課題。


9、提問:您好,任總!我來自普林斯頓大學的博士生,現在做的科研方向是人工智能大語言模型。我想問的是學術界常常面臨的一個問題是計算資源比較有限,我知道華為最近幾年在某些關鍵器件受到了某些限制。在這種長期資源受限的處境之下會怎麼克服、怎樣做出下一步的選擇呢?謝謝!

任總:我認為以後是算力過剩的,不是你想象的算力不足。建數千個、數百個大模型都是正確的探索。現在大模型大到什麼程度,需要多少算力?華為在解釋超節點的時候講到了950、960、970,但我們需要多少個“970”,970在哪兒能用?需要多少台,集群怎麼連接。這是一種線性技術推演,是一定能實現的算力假設。但需求在那裡,我們還沒有能力很好的預測和推演,需求是不是一種線性結構,萬一是非線性的呢?因此,算力過剩的時代一定會到來的,做模型的人不要擔心,模型怎麼能夠對社會有用,也不是你要擔心的問題。模型面向千行百業的應用訓練和推理,將來能不能產生商業應用,又是另外一些人來做,就是行業應用工程師。

網上經常有人說華為不是搞科學的,我們本來就是搞技術的。我們叫華為技術公司,不是華為科學公司。科學是你們研究的,我們是應用科學技術。但是我們公司內部把一些人叫“科學家”,是一種職務分類。並不對標社會標准,只是一個專稱代號,不必較真。

所以,你們搞理論走科學道路,不要擔心你的科學會不會得到社會應用,如果總擔心社會應用,你就不是科學家,而是應用專家。從事理論是偉大的,因為理論是想出來的、推理出來的,所以這些人很少的。你們想一想傅裡葉變換、拉普拉斯方程、麥克斯韋方程……有多難,它是數學推導和物理直覺創造出來的“空想”。把方程都描寫出來,當時他們怎麼知道,這對人類社會這麼有用。我們在工業上做好,怎麼尊重原創,這就是我們和歐洲美國怎麼解決好關系的問題。
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