把AI引入華為內(nèi)部管理，持續(xù)提升運營效率與用戶體驗。

華為把AI引入到內(nèi)部管理分為兩個階段。第一階段對準(zhǔn)業(yè)務(wù)重復(fù)、海量、復(fù)雜的場景，用AI提升公司內(nèi)部運營效率，比如看發(fā)票、生產(chǎn)線檢測、基站安裝等。2018年開始公司內(nèi)部成立了人工智能使能部，幫助公司各個環(huán)節(jié)利用AI技術(shù)來提升效率。第二階段，抓住AI大模型技術(shù)變革的機遇，各業(yè)務(wù)領(lǐng)域一體化協(xié)同，形成信息、決策、行動優(yōu)勢。下一步我們會基于盤古大模型以及企業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)大模型，通過大模型重構(gòu)業(yè)務(wù)模式。一方面把AI大模型與人結(jié)合起來，使得每個員工都有“懂我”的智能助手；另一方面把AI大模型跟事情結(jié)合起來，將大模型全面引入到研發(fā)、銷售等各領(lǐng)域，重構(gòu)作業(yè)模式，提升業(yè)務(wù)效率。

投資AI基礎(chǔ)研究，推動人工智能持續(xù)創(chuàng)新。

華為在AI基礎(chǔ)研究上一直有著較大的投資。在AI國際頂會上，華為每年都有200-300篇論文發(fā)表，近期數(shù)次在優(yōu)化理論、模型量化、優(yōu)化器、生成模型理論等方面獲得大會最佳和優(yōu)秀論文獎。2017年華為把所有的AI研究統(tǒng)一到諾亞方舟實驗室，這些年諾亞方舟實驗室在AI領(lǐng)域的研究取得了很多成果，比如手機上AI HDR算法、加法網(wǎng)絡(luò)、第一個千億參數(shù)稠密中文語言大模型、以及HEBO黑盒優(yōu)化平臺等。這些基礎(chǔ)研究的成果支持了華為通過AI技術(shù)提升產(chǎn)品和解決方案競爭力，提升內(nèi)部效率，以及開創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)。下一步我們將持續(xù)投資AI基礎(chǔ)研究和AGI技術(shù)，構(gòu)筑基于AI大模型底座的通用人工智能能力，構(gòu)建數(shù)據(jù)高效、能耗高效的基礎(chǔ)AI能力。這些AI的基礎(chǔ)研究方向包括基礎(chǔ)模型架構(gòu)、高效訓(xùn)練、端側(cè)大模型，多模態(tài)理解、多模態(tài)生成、長鏈條推理、決策優(yōu)化、AI智能體自演進、世界模型等。

積極參與全球的AI治理，增加人類、社會和環(huán)境的福祉。

我們認為AI應(yīng)服務(wù)于人，提高人的工作效率和生活品質(zhì)，通過AI使能行業(yè)數(shù)字化，改變行業(yè)的生產(chǎn)方式，成為各行業(yè)進入智能世界的核心引擎；要持續(xù)降低AI的技術(shù)門檻，讓每個人、每個家庭、每個組織擁有平等獲取和使用新技術(shù)的機會。同時，AI應(yīng)運用于為社會創(chuàng)造更廣泛的福祉等善意的用途，在AI的設(shè)計、開發(fā)和使用過程中，要審慎評估新技術(shù)對社會帶來的長期和潛在影響，避免技術(shù)濫用。以及，AI應(yīng)運用于生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展，積極運用AI來研究、解決全球關(guān)注的問題，如聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

總結(jié)來講，自2018年10月華為發(fā)布AI戰(zhàn)略及全棧全場景AI解決方案以來，我們一直在堅定地執(zhí)行AI戰(zhàn)略和打造AI解決方案，在各個領(lǐng)域上也取得了一定的成果。面向未來，我們將持續(xù)推進全面智能化，為客戶貢獻更有競爭力的產(chǎn)品和解決方案，真正解決各行各業(yè)的問題，推進各行各業(yè)的智能化，期望跟產(chǎn)業(yè)界一起讓智能無所不及，謝謝！

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