華為輪值董事長(cháng)徐直軍發(fā)表主題演講

　　“感謝大家參加線(xiàn)上華為全聯(lián)接大會(huì )，能在線(xiàn)上與大家溝通，也是數字化發(fā)展的有力見(jiàn)證。今天，我想談的主題是：

　　”大家都知道，在這充滿(mǎn)變化的年代，數字技術(shù)在快速發(fā)展。數字化發(fā)展已成為全球重要的共識，也許是唯一的共識。

　　今天，全球已經(jīng)有超過(guò)170個(gè)國家發(fā)布了國家數字戰略。最近發(fā)生的一些情況，更是讓全球都意識到數字化轉型從未如此現實(shí)、如此迫切。

　　首先，新冠疫情的突發(fā)及持續近兩年，進(jìn)一步加速了產(chǎn)品/服務(wù)的數字化進(jìn)程。根據麥肯錫的研究，全球的數字化進(jìn)程整體提前了7年，其中，亞太更是提前了10年。麥肯錫的研究還發(fā)現，數字化不再被認為困難重重，企業(yè)做事的速度比原先預想的快20~25倍。普遍認為，企業(yè)混合辦公模式將成為新常態(tài)。

　　其次，全球對于降低碳排放，應對氣候變暖也越來(lái)越重視。歐盟發(fā)布了2050年實(shí)現碳中和的目標，中國發(fā)布了2030碳達峰，2060碳中和的目標。數字技術(shù)成為各行業(yè)減排的關(guān)鍵因素，根據世界經(jīng)濟論壇數據，到2030年各行各業(yè)受益于ICT技術(shù)所減少的碳排放量將達121億噸，是ICT行業(yè)自身排放量的10倍。

　　第三，面對日趨復雜的全球營(yíng)商環(huán)境，韌性?xún)?yōu)先成為企業(yè)的重要發(fā)展戰略。數字技術(shù)是實(shí)現企業(yè)韌性必需的使能技術(shù)，后疫情時(shí)代經(jīng)濟恢復和低碳發(fā)展的雙重要求，使數字化轉型加速成為全球企業(yè)和各組織的必然選擇。

　　應當說(shuō)，世界也是幸運的，數字化轉型所需要的基礎技術(shù)從未如此完備。這一點(diǎn)，各個(gè)國家從抗擊疫情過(guò)程中應該都已有所體會(huì )。事實(shí)上，這些數字技術(shù)和數字基礎設施正在為數字化轉型奠定堅實(shí)的基礎。

　　目前，5G全球商用網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)達到176個(gè)，全球探索5G用于行業(yè)數字化的項目超過(guò)1萬(wàn)個(gè)，5G用戶(hù)也已經(jīng)超過(guò)4.9億。根據IDG的數據，全球81%的組織已經(jīng)使用云計算或有應用在云上。AI的發(fā)展更是迅速，根據羅蘭貝格的研究，AI已經(jīng)滲透到各行各業(yè)中，高科技與電信行業(yè)、金融行業(yè)、汽車(chē)與裝配等行業(yè)已經(jīng)采用AI的比例超過(guò)60%，商業(yè)、醫療、零售等行業(yè)的AI應用比例也分別達到50%，40%和38%。

　　數字化轉型和發(fā)展是形成了共識的，數字化基礎技術(shù)是可以共享的。但是數字化轉型之路，不同國家，不同企業(yè)，不同行業(yè)由于所處階段不同，所面臨的挑戰不同，造成各有各的道，進(jìn)而認識不同，采取的戰略不同，節奏不同，方案不同。要真正實(shí)現數字化，還有相當長(cháng)的路要走。

　　華為的愿景和使命是把數字世界帶入每個(gè)人，每個(gè)家庭，每個(gè)組織，構建萬(wàn)物互聯(lián)的智能世界。我想，我們把數字世界帶入每個(gè)人，每個(gè)家庭，每個(gè)組織，實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián)智能世界的過(guò)程，也是幫助各行各業(yè)實(shí)現數字化轉型目標的過(guò)程。反之，如果沒(méi)有能夠幫助各行各業(yè)成功實(shí)現數字化轉型目標，很難說(shuō)我們實(shí)現了我們的使命。

　　我們的價(jià)值主張具體包括四個(gè)方面：

　　數字化發(fā)展要靠數字技術(shù)，數字技術(shù)的生命力在于持續創(chuàng )新、不斷創(chuàng )造價(jià)值。云計算，AI，網(wǎng)絡(luò )是關(guān)鍵的數字技術(shù)。今天，結合本屆華為全聯(lián)接大會(huì )深耕數字化的主題，就加速數字化發(fā)展，我將從云服務(wù)、人工智能、網(wǎng)絡(luò )以及低碳發(fā)展等四個(gè)方面分享一下我們的創(chuàng )新進(jìn)展和產(chǎn)業(yè)思考。

　　首先談一談云服務(wù)。

　　2016年9月1日，我在華為全聯(lián)接大會(huì )上發(fā)表主題演講：“擁抱云，融入云，成為數字化企業(yè)”。

　　2017年3月19日，在長(cháng)沙舉辦的華為中國生態(tài)伙伴大會(huì )上，我首次宣布成立Cloud BU，并指出：從2017年開(kāi)始，華為將以公有云服務(wù)為基礎，強力投資打造開(kāi)放的公有云平臺，并將聚焦重點(diǎn)行業(yè)，攜手合作伙伴構建云生態(tài)，共同做大產(chǎn)業(yè)蛋糕。

　　4年后的今天，華為云已經(jīng)聚合了超過(guò)230萬(wàn)開(kāi)發(fā)者、1.4萬(wàn)多咨詢(xún)伙伴、6000多技術(shù)伙伴、云市場(chǎng)商品超過(guò)4500個(gè)，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)公司和傳統政企數字化轉型的重要平臺。在全球，華為云與伙伴公有云覆蓋了27個(gè)區域，為170多個(gè)國家的客戶(hù)提供服務(wù)。根據Gartner 2020年研究，華為云是IaaS市場(chǎng)增速最快的云，已經(jīng)成長(cháng)為中國第二、全球Top 5的云服務(wù)提供商。所有這些進(jìn)步和成績(jì)都只是新的起點(diǎn)。

　　華為云以“讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座”為使命。伴隨行業(yè)數字化步伐的加快，期待華為云有更大的發(fā)展。

　　伴隨著(zhù)企業(yè)數字化轉型的深入、數字應用更加豐富、也更加復雜，傳統云服務(wù)的資源彈性與簡(jiǎn)化運維的價(jià)值依然是基礎，但已經(jīng)遠遠不能適應企業(yè)需要。資源極致彈性、應用敏捷開(kāi)發(fā)迭代正在發(fā)展成為云服務(wù)的新常態(tài)。云原生（Cloud Native）也因此成為包括高科技類(lèi)企業(yè)和傳統政企的共同選擇。對于傳統政企應用，除了自身云原生改造獲得資源和敏捷收益，更要充分與大數據、AI等新的云原生能力相結合，創(chuàng )造更大的價(jià)值。

　　作為云原生的倡導者和先鋒，自2016年以來(lái)，華為云陸續推出了云原生系列服務(wù)，幫助互聯(lián)網(wǎng)及政企客戶(hù)更好的進(jìn)行云原生改造，基于這些積累，2020年我們進(jìn)一步提出云原生2.0理念，致力于讓每一個(gè)企業(yè)都能成為新的云原生企業(yè)。

　　隨著(zhù)云原生應用深入企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，云原生正在走向分布式，跨云跨地域統一協(xié)同治理，保證一致應用體驗等新的需求日漸突出。為了匹配這一需求，我們通過(guò)持續創(chuàng )新，推出業(yè)界首個(gè)分布式云原生產(chǎn)品。

　　今天，我正式發(fā)布華為分布式云原生產(chǎn)品，華為云UCS！UCS的意思是無(wú)處不在的云原生服務(wù)：通過(guò)華為云UCS，我們致力于讓企業(yè)使用云原生應用時(shí)感受不到地域限制，感受不到跨云限制，感受不到流量限制，充分保證應用的一致性體驗。UCS的目標是要把云原生能力帶入企業(yè)的每一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，加速千行百業(yè)擁抱云原生。

　　其次，和大家探討一下人工智能。

　　2018年10月，我在上海華為全聯(lián)接大會(huì )上發(fā)布了華為全棧全場(chǎng)景AI解決方案；2019年8月23日我在深圳正式宣布了AI計算框架MindSpore開(kāi)源計劃。發(fā)展到今天，這些計劃都得到了圓滿(mǎn)的實(shí)施。

　　首先，硬件方面，已經(jīng)有超過(guò)10個(gè)硬件合作伙伴推出基于昇騰模組、板卡的AI硬件產(chǎn)品。

　　其次，MindSpore在2020年3月如期開(kāi)源。截至2021年8月底的1年多時(shí)間內，社區累計下載量超過(guò)60萬(wàn)，目前已經(jīng)是中國最活躍的AI社區，有超過(guò)100家高校選擇MindSpore進(jìn)行教學(xué)，可以說(shuō)，MindSpore已經(jīng)成為中國主流AI計算框架。

　　此外，還有500多家合作伙伴基于昇騰開(kāi)發(fā)了600多種AI解決方案，應用于各行各業(yè)。總體上，全棧全場(chǎng)景AI發(fā)展符合預期。

　　在2019年的華為全聯(lián)接大會(huì )上，我們首次發(fā)布了Atlas 900集群，那時(shí)候單集群支持1024個(gè)昇騰910芯片，總算力達到256P Flops。經(jīng)過(guò)兩年的努力，Atlas 900單集群已經(jīng)能夠支持4096顆昇騰910，在全無(wú)阻塞網(wǎng)絡(luò )下進(jìn)行高速計算，提供每秒100億億次浮點(diǎn)運算的強大算力。

　　在此集群基礎上，華為云ModelArts通過(guò)引入集群間動(dòng)態(tài)自適應路由技術(shù)，根據電力約束的不同，可以將集群規模再擴大4~32倍，總算力最高達到32E FLOPS，訓練線(xiàn)性加速比超過(guò)85%。目前Atlas 900集群和基于A(yíng)tlas 900集群的云服務(wù)已經(jīng)服務(wù)于300多企業(yè)客戶(hù)，廣泛應用于交通、金融、能源、制造、醫療等行業(yè)，支撐眾多企業(yè)、科研單位系列大模型的開(kāi)發(fā)訓練。

　　目前已經(jīng)成功訓練出了一系列大模型，包括：華為云盤(pán)古NLP中文大模型；華為云盤(pán)古計算視覺(jué)大模型；華為云盤(pán)古藥物分子大模型；華為云盤(pán)古科學(xué)計算大模型；遙感專(zhuān)用框架LuojiaNet；鵬城盤(pán)古NLP中文大模型；鵬城生物制藥大模型等。

　　在我發(fā)布的全棧全場(chǎng)景AI戰略中，ModelArts屬于A(yíng)I應用使能層，其使命是讓AI應用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)單、再簡(jiǎn)單，以解決AI人才和專(zhuān)家匱乏的問(wèn)題。當初的期望是，通過(guò)ModelArts，要讓每一位工程師只需掌握一定的AI技能，就能夠自己開(kāi)發(fā)AI模型和AI應用。經(jīng)過(guò)3年多的努力，數以千計的AI行業(yè)應用項目的實(shí)踐，不斷創(chuàng )新與知識沉淀，面向企業(yè)數字化轉型與AI應用的不同階段，形成了全流程、場(chǎng)景化的服務(wù)。基于這些服務(wù)，應當說(shuō)我們初步實(shí)現了預期目標。

　　對于企業(yè)來(lái)講，開(kāi)發(fā)AI應用有三個(gè)階段，針對不同階段和場(chǎng)景，ModelArts有了針對性的服務(wù)：

　　大量的企業(yè)或總體上，或在特定任務(wù)上，還處于探索性AI試驗階段，這個(gè)階段的主要訴求是開(kāi)發(fā)出一個(gè)模型，驗證初步可行性，處于這個(gè)階段的企業(yè)的AI能力往往最為欠缺。針對性地，ModelArts通過(guò)領(lǐng)域套件、場(chǎng)景樣例、盤(pán)古大模型、預訓練模型等服務(wù)和開(kāi)發(fā)工具，使得一般的工程師在簡(jiǎn)單學(xué)習之后，基本不用開(kāi)發(fā)代碼就能夠快速訓練出AI模型，快速驗證，快速上手。

　　是Quick win，即在試驗成功的基礎上，期望快速通過(guò)AI為企業(yè)創(chuàng )造價(jià)值，此時(shí)的AI開(kāi)發(fā)不再是研究性模型開(kāi)發(fā)，而是要針對一個(gè)或多個(gè)特定生產(chǎn)任務(wù)，結合特定部署場(chǎng)景，結合特定行業(yè)規范，滿(mǎn)足可信等生產(chǎn)性要求。ModelArts通過(guò)增加可信組件與安全算法、ModelBox、AutoSearch、盤(pán)古大模型等使AI工程師能適應多樣性的部署環(huán)境，快速開(kāi)發(fā)生產(chǎn)性實(shí)戰型AI應用。

　　是系統性AI應用或智能子系統的開(kāi)發(fā)，此時(shí)往往涉及多種應用、工具和系統的配合，ModelArts通過(guò)進(jìn)一步增加MLOps、OptVerse求解器、科學(xué)計算、盤(pán)古大模型和異構分布式調度器以及來(lái)自生態(tài)伙伴的豐富的行業(yè)性組件與工具等支持企業(yè)實(shí)現極簡(jiǎn)、高效的智能系統開(kāi)發(fā)。讓每一位工程師都能開(kāi)發(fā)AI應用，是ModelArts矢志不渝的努力方向，期待這個(gè)目標早日實(shí)現。

　　在A(yíng)I用于各行業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景時(shí)，即使最高水平的AI專(zhuān)家，也往往感到十分挑戰。究其原因，各行各業(yè)場(chǎng)景繁多，非常碎片化，即使有自動(dòng)化程度很高的工具，在通常的AI模型開(kāi)發(fā)模式下，也不得不逐個(gè)定制開(kāi)發(fā)，如同作坊式開(kāi)發(fā)，投入人力多，開(kāi)發(fā)周期長(cháng)。更為挑戰的是，模型的精度通常需要大量的訓練樣本數據，可行業(yè)場(chǎng)景偏偏最缺數據，由此導致模型性能往往不能滿(mǎn)足生產(chǎn)要求，導致AI在這些場(chǎng)景不可用。

　　大模型為解決這類(lèi)問(wèn)題提供了很好的方案。有了預先訓練好的大模型，每個(gè)場(chǎng)景化AI開(kāi)發(fā)，都不必再從0開(kāi)始，而是基于大模型做增強訓練，并自動(dòng)化抽取出適合該場(chǎng)景部署的小模型，開(kāi)發(fā)周期從月級縮短為天級，實(shí)現了AI模型從作坊式開(kāi)發(fā)到工業(yè)化開(kāi)發(fā)的轉變。

　　更為重要的是，由于是基于大模型做增強訓練，模型性能大大提高，使很多原來(lái)AI不可用的場(chǎng)景變得可用了。在華為南方工廠(chǎng)就有一個(gè)這樣的案例，由于樣本數量只有40個(gè)，傳統方式訓練的AI模型精度只能達到80%，無(wú)法滿(mǎn)足要求；基于大模型訓練的模型精度達到99.5%，使智能檢測實(shí)現可用。

　　第三，再談一下企業(yè)網(wǎng)絡(luò )。

　　伴隨著(zhù)數字化的進(jìn)程，企業(yè)網(wǎng)絡(luò )的復雜性將指數級增加，主要原因包括：混合辦公，互聯(lián)分支增多，接入位置增多；員工流動(dòng)性增大，體驗變化更動(dòng)態(tài)；辦公網(wǎng)融合物聯(lián)網(wǎng)，聯(lián)接數激增；云化與新應用對網(wǎng)絡(luò )性能要求更高、變更頻繁；網(wǎng)絡(luò )設備種類(lèi)多、廠(chǎng)家多，管理規模大；網(wǎng)絡(luò )保障從基于聯(lián)接到基于體驗，要求更高。

　　但是，運維保障工程師數量不會(huì )線(xiàn)性增加，甚至不會(huì )增加，網(wǎng)絡(luò )運維復雜性與運維工程師資源之間的差距會(huì )越來(lái)越大。針對這個(gè)挑戰，我們認為，企業(yè)網(wǎng)絡(luò )的運維更應該首先用好數字化技術(shù)，用技術(shù)創(chuàng )新克服自身復雜性的增加，而不是依賴(lài)更多的人工。

　　基于此，我們提出自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )愿景，即未來(lái)的網(wǎng)絡(luò )應該與自動(dòng)駕駛汽車(chē)一樣都能自己運維自己，而不是靠人。我們期望未來(lái)的自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )應該是：支持自動(dòng)，即根據用戶(hù)意圖業(yè)務(wù)自動(dòng)部署，最終目標是業(yè)務(wù)全自動(dòng)部署；支持自愈，預測預防故障并基于事件自我恢復，最終目標是實(shí)現全自動(dòng)運維；支持自?xún)?yōu)，根據用戶(hù)體驗自適應調整優(yōu)化，最終目標是實(shí)現全自動(dòng)優(yōu)化；支持自治，在自動(dòng)、自愈、自?xún)?yōu)的基礎上，網(wǎng)絡(luò )功能自適應、自學(xué)習、自演進(jìn)；這是自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )的愿景，也是終極目標。

　　過(guò)去兩年，我們不僅在華為覆蓋全球的網(wǎng)絡(luò )開(kāi)展自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )創(chuàng )新，也與金融、教育、醫療等行業(yè)客戶(hù)開(kāi)展聯(lián)合創(chuàng )新和部署應用。

　　在金融行業(yè)，我們與中信銀行聚焦數據中心網(wǎng)絡(luò )的自動(dòng)駕駛創(chuàng )新。2020年，自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )幫助實(shí)現了單數據中心、單廠(chǎng)商的40多類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的端到端業(yè)務(wù)自動(dòng)化。今年的創(chuàng )新方向是支持多云、多廠(chǎng)商的異構場(chǎng)景。以一個(gè)“留學(xué)匯”的新業(yè)務(wù)上線(xiàn)為例，過(guò)去多域網(wǎng)絡(luò )的協(xié)同設計、評估和變更平均耗費30多天，現在只需要30分鐘就能實(shí)現。

　　在數據中心網(wǎng)絡(luò )里面，最頭疼的問(wèn)題是如何快速定位故障點(diǎn)，現在華為自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )既支持了端到端的網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量可視，還對75類(lèi)典型故障實(shí)現了3分鐘定位根因，5分鐘給出修復建議，今年基于知識圖譜的自學(xué)習能力，現網(wǎng)數據實(shí)現了在線(xiàn)增量學(xué)習，可覆蓋97%的故障。

　　在教育行業(yè)，我們與西安交通大學(xué)聚焦園區網(wǎng)絡(luò )的自動(dòng)駕駛開(kāi)展創(chuàng )新。隨著(zhù)智慧教學(xué)和校園服務(wù)的發(fā)展，除了傳統的攝像頭、道閘等物聯(lián)終端，還新增了智能門(mén)禁、教學(xué)錄播等50多種終端，在西交大的四個(gè)校區有50多萬(wàn)臺，由于終端覆蓋廣且分散部署，目前都是通過(guò)校園網(wǎng)接入的，存在安全管理隱患。我們通過(guò)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò )幫助西交大實(shí)現了秒級的終端自識別和自接入，基于人工智能技術(shù)還能支持未知終端的在線(xiàn)標注和學(xué)習，將終端識別率提高到了98%。其次，園區無(wú)線(xiàn)接入已成為主流，WIFI干擾、漫游和應用保障問(wèn)題突出，以前人工優(yōu)化效率低下，現在通過(guò)AI智能調優(yōu)不僅人工0介入，而且信號達標率從64%提升到了90%。

　　最后，談一談華為如何通過(guò)數字技術(shù)助力低碳發(fā)展。

　　具體到第一個(gè)方向，也就是圍繞ICT產(chǎn)業(yè)自身低碳發(fā)展。事實(shí)上數十年以來(lái)，華為所有設備和解決方案一直在圍繞降低功耗、節能減排，持續創(chuàng )新。應對氣候變暖、各行各業(yè)低碳發(fā)展的新訴求，給ICT設備提出了新的挑戰，我們也愿意設定更高的節能創(chuàng )新目標，來(lái)迎接挑戰。

　　第二個(gè)方向是推動(dòng)清潔能源發(fā)展與傳統能源數字化。為了響應碳達峰和碳中和目標，加速清潔能源發(fā)展與傳統能源數字化，我們專(zhuān)門(mén)成立了華為數字能源公司，其愿景是發(fā)展清潔能源與推動(dòng)傳統能源數字化雙輪驅動(dòng)，融合數字技術(shù)和電力電子技術(shù)、信息流和能量流，推動(dòng)能源革命，共建綠色美好未來(lái)。

　　具體地講，華為數字能源把電力電子技術(shù)和數字技術(shù)相結合，用“比特”管理“瓦特”，用數字技術(shù)控制電力電子功率設備，面向清潔發(fā)電、能源數字化、交通電動(dòng)化、綠色ICT基礎設施以及綜合智慧能源等五大領(lǐng)域提供“安全、高效、綠色、智能”的解決方案，構筑面向能源產(chǎn)業(yè)廣泛使用的嵌入式電源、智能配電、儲能等使能平臺。同時(shí)，面向能源各個(gè)場(chǎng)景，會(huì )建設一個(gè)統一的“能源管理云服務(wù)平臺”，這是一個(gè)開(kāi)放的應用平臺，開(kāi)放給華為的客戶(hù)、合作伙伴一起使用。通過(guò)提供上述產(chǎn)品和解決方案，華為數字能源致力于實(shí)現家庭、建筑、工廠(chǎng)、園區、鄉村、城市等場(chǎng)景的低碳化，促進(jìn)整個(gè)社會(huì )走向低碳，最終走向零碳。

　　第三個(gè)方向是關(guān)于傳統行業(yè)的減排，特別是碳排放相對比較高的行業(yè)，如何讓這些行業(yè)降低碳排放，是全社會(huì )向低碳化發(fā)展轉型的重心。我們把幫助各行各業(yè)降低碳排放作為重要的創(chuàng )新方向，致力于把數字技術(shù)帶給每個(gè)行業(yè)，使能行業(yè)數字化、低碳化發(fā)展。

　　應當說(shuō)，這已經(jīng)成為華為與幾乎所有行業(yè)共同的創(chuàng )新方向，我們也已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。

　　數字化將注定是一個(gè)長(cháng)期的過(guò)程，不可能一蹴而就的。我們所從事的這些技術(shù)領(lǐng)域，有幸處在變化最活躍的環(huán)節。數字化走到今天，取得今天的進(jìn)步，是因為有不斷的創(chuàng )新。數字化走向未來(lái)，實(shí)現更加宏偉的目標，還要靠不斷的創(chuàng )新。

　　堅持創(chuàng )新永不止，祝愿未來(lái)更美好。

　　謝謝大家！