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孟晚舟谈华为数字化战略:将对联接、计算、存储、云等持续投入

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孟晚舟谈华为数字化战略:将对联接、计算、存储、云等持续投入

这是孟晚舟在当值华为轮值董事长后,首次公开发表演讲。

华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟 图片来源:华为

界面新闻记者|陆柯言

4月19日,华为第20届全球分析师大会在深圳开幕。华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟在当值轮值董事长后,首次公开发表演讲,谈论华为在数字化时代的战略。

华为公布的研究报告显示,数字经济对全球经济GDP的贡献份额在不断攀升,预计到2025年大约55%的经济增长将会来自数字经济的驱动,170多个国家和地区都制定了各自的数字化战略。华为预计,2026年全球数字化转型支出将达到3.41万亿美元,这恰恰是华为等ICT基础设施服务商的机会。

在演讲中,孟晚舟分享了华为对数字化转型的三个观点:

首先,战略驱动是根本:数字化本质是战略选择和战略规划,成功的数字化转型都是由战略驱动,而非技术驱动;

其次,数据治理是基础:只有通过对数据的科学治理,数据在企业内部的流动才具有意义,不同维度的数据汇聚在一起才能创造新的价值;

最后,数据智能是方向:数据正在成为生产力,作业数字化、数字平台化使得数据清洁、透明、聚合,是转型的基础;平台智能化,智能实战化使得数据随需、易懂、有用,是数字转型的深化。

孟晚舟表示,华为将在联接、计算、存储、云等方面保持投入,提供极简架构、极高质量、极低成本、极优体验的数字基础设施。

“只有通过对数据的科学治理,数据在企业内部的流动才具有意义。”孟晚舟在演讲中提到,华为将持续推动建设5.5G技术,同时将数字转型过程中所沉淀的技术、工具和经验开放在华为云上。此外,华为也将把基础软件等底层能力持续贡献给开放原子开源基金会。

华为战略研究院院长周红则分享了华为对通信和AI领域的思考。他认为,在迈向智能世界之前,未来通信和未来计算是业界需要解决的两大核心问题。

周红表示,在通信领域,随着AlphaGO、5G MassiveMIMO等技术的发展,通信领域香农定理最初的假设和应用条件已经可以突破,实现超越十年百倍的发展。

而在计算领域,大模型的爆发式增长,正在加速催生算力需求。在AI能力快速提升的情况下,需要考虑AI的目标如何与人类一致、并且正确和高效地执行。

周红认为,除了通过规则和法律来加强AI的伦理和治理外,从理论和技术的角度看,要达到这些要求,目前还面临三个重要的挑战:AI的目标定义、正确性与适应性以及效率。以目标定义为例,如果没有定义清楚并达成共识,就很难确保AI发展的目标与人类一致,也很难合理地分类和科学地计算,这也是目前业界对AI最主要的担忧之一。

“近几年学术界有很多跳出Transformer之外的新型AI架构的思考,我建议在这些思考的基础上,发展感知与建模、知识自动生成、求解与行动三个核心部分,通过从多模态感知融合与建模,到‘知识+数据’驱动的决策,实现更高正确性与适应性的自主智能系统。”周红说道。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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这是孟晚舟在当值华为轮值董事长后,首次公开发表演讲。

华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟 图片来源:华为

界面新闻记者|陆柯言

4月19日,华为第20届全球分析师大会在深圳开幕。华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟在当值轮值董事长后,首次公开发表演讲,谈论华为在数字化时代的战略。

华为公布的研究报告显示,数字经济对全球经济GDP的贡献份额在不断攀升,预计到2025年大约55%的经济增长将会来自数字经济的驱动,170多个国家和地区都制定了各自的数字化战略。华为预计,2026年全球数字化转型支出将达到3.41万亿美元,这恰恰是华为等ICT基础设施服务商的机会。

在演讲中,孟晚舟分享了华为对数字化转型的三个观点:

首先,战略驱动是根本:数字化本质是战略选择和战略规划,成功的数字化转型都是由战略驱动,而非技术驱动;

其次,数据治理是基础:只有通过对数据的科学治理,数据在企业内部的流动才具有意义,不同维度的数据汇聚在一起才能创造新的价值;

最后,数据智能是方向:数据正在成为生产力,作业数字化、数字平台化使得数据清洁、透明、聚合,是转型的基础;平台智能化,智能实战化使得数据随需、易懂、有用,是数字转型的深化。

孟晚舟表示,华为将在联接、计算、存储、云等方面保持投入,提供极简架构、极高质量、极低成本、极优体验的数字基础设施。

“只有通过对数据的科学治理,数据在企业内部的流动才具有意义。”孟晚舟在演讲中提到,华为将持续推动建设5.5G技术,同时将数字转型过程中所沉淀的技术、工具和经验开放在华为云上。此外,华为也将把基础软件等底层能力持续贡献给开放原子开源基金会。

华为战略研究院院长周红则分享了华为对通信和AI领域的思考。他认为,在迈向智能世界之前,未来通信和未来计算是业界需要解决的两大核心问题。

周红表示,在通信领域,随着AlphaGO、5G MassiveMIMO等技术的发展,通信领域香农定理最初的假设和应用条件已经可以突破,实现超越十年百倍的发展。

而在计算领域,大模型的爆发式增长,正在加速催生算力需求。在AI能力快速提升的情况下,需要考虑AI的目标如何与人类一致、并且正确和高效地执行。

周红认为,除了通过规则和法律来加强AI的伦理和治理外,从理论和技术的角度看,要达到这些要求,目前还面临三个重要的挑战:AI的目标定义、正确性与适应性以及效率。以目标定义为例,如果没有定义清楚并达成共识,就很难确保AI发展的目标与人类一致,也很难合理地分类和科学地计算,这也是目前业界对AI最主要的担忧之一。

“近几年学术界有很多跳出Transformer之外的新型AI架构的思考,我建议在这些思考的基础上,发展感知与建模、知识自动生成、求解与行动三个核心部分,通过从多模态感知融合与建模,到‘知识+数据’驱动的决策,实现更高正确性与适应性的自主智能系统。”周红说道。

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