2017年1月7日，任正非在人工智能應用GTS研討會上發(fā)表重要講話，提出了三個觀點：
1高質量的數(shù)據(jù)是人工智能的前提和基礎，高質量數(shù)據(jù)輸出要作為作業(yè)完成的標準；
2 要聚焦投入，敢于投資，成功只是時間遲早的問題；
3 人工智能要聚焦投入不要全面開花，先縱向打好殲滅戰(zhàn)，旗開得勝后再橫向擴張。
任正非認為，人工智能在投資充分的情況下不要太沖動，要急用先行小步快跑，要聚焦在確定性業(yè)務、人工消耗大的項目，寧可做得少一點，先在一兩個點突破殺開口子，集中力量打殲滅戰(zhàn)，不要鋪開一個很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化，這會形成全面開花沒有結果的盲動，就有可能滿盤皆輸。
任正非最后提到，要踏踏實實聚焦場景一個個解決，選擇與場景匹配的相對成熟的算法，不要等平臺和數(shù)據(jù)底座的成熟，半成品也可以先投入到內部改進的使用，在不斷的實踐和問題解決中打造成熟的平臺和數(shù)據(jù)底座。我們在這些集中突破的項目上取得經(jīng)驗培養(yǎng)出新生力量，這些新生力量要到基層去貫徹推廣落實，使它能夠應用起來變成習慣。在縱向發(fā)展的基礎上，把握好橫向擴張的合理節(jié)奏。
以下為任正非在人工智能應用GTS研討會上的講話全文：
公司巨大的存量網(wǎng)絡是人工智能最好的舞臺，GTS要利用人工智能實現(xiàn)高質量和高效率的交付與服務，支撐“一萬億”美元存量網(wǎng)絡的服務以及故障處理、預防的自動化……，以及支持每年數(shù)百億美元的網(wǎng)絡增量的科學、合理、有效地交付。持續(xù)為客戶創(chuàng)造價值并提升客戶滿意，構筑活的“萬里長城”，成為公司重要的可移動的“馬奇諾防線”。誰能最低成本地提供高質量的服務，誰就是這個世界最后的贏家。公司的人工智能研究是一個使能器，促使公司各項管理進步，不要隨議論的忽悠而迷失方向。
01 高質量的數(shù)據(jù)是人工智能的前提和基礎，高質量數(shù)據(jù)輸出要作為作業(yè)完成的標準
為什么我們不可以統(tǒng)一作業(yè)的工具，和工作的標準。配個數(shù)據(jù)采集聚集器，員工在現(xiàn)場作業(yè)完后，回到駐地處理一下，一按鍵就群發(fā)出去了，不必經(jīng)過辦事處、地區(qū)部，就一步到位了。數(shù)據(jù)對各級各段透明，沒有層層級級的匯總處理，就快多了。
我們有430萬個站點，每年增加96萬個，1萬1千個合同，每個基站報上來的報表這么厚，是因為沒有模塊化分類。不抽象不總結就要上報，我們處理管道就那么粗，所以堵得一塌糊涂。實際上歸納出來可能就一百種，大不到一千種模塊。我們分類按模板傳信息給供應鏈，供應鏈解碼打開、作清單發(fā)貨，我們管理會簡化很多?，F(xiàn)在報表層層上報，每層增加好多人，一大堆報表甚至沒人讀過。要基于目的標準模型建設簡單自動報表體系，這樣中間的人工就減掉了，主戰(zhàn)場的員工就增加了。人人都基于作業(yè)給你提供準確數(shù)據(jù)，集中起來你的科學性就好了，有了這些準確數(shù)據(jù)，通過監(jiān)督學習和統(tǒng)計手段就能使我們的效率提高。
填寫的表中有清晰的也有模糊的，確定性的工作填寫的數(shù)據(jù)要準確，如果沒有審核就傳上來不正確的數(shù)據(jù)，就是一團亂麻。清晰的數(shù)據(jù)不斷更新積累，新的有效數(shù)據(jù)不斷更替?？傆幸粋€模糊區(qū)，模糊數(shù)據(jù)的模糊性會持續(xù)不斷降低，但又產生新的模糊。在不該模糊的地方應該有指引，能夠指引基層工程師來清晰操作。人工智能就要靠幾萬員工在做事的時候把數(shù)據(jù)有效采集回來，在歸納總結中找出規(guī)律來。清晰、準確的現(xiàn)場數(shù)據(jù)是重要的事情。
我們是設備供應商不是流量運營商，要根據(jù)業(yè)務場景來看多快數(shù)據(jù)算實時，不要形而上學，要根據(jù)必要的需求來獲取這些所謂實時數(shù)據(jù)。對于網(wǎng)絡設備數(shù)據(jù)的輸出，可以采用類似“七遠八按”的方式建設數(shù)據(jù)輸出標準，以基于人工智能的交付服務視角重新制定可服務性標準，并作為產品上市必要條件。
因此，你們說數(shù)據(jù)缺乏、雜亂無章，我不批評，我覺得沒有數(shù)據(jù)才是我要批評的。每一個人能不能搞個工裝穿在身上帶個儀器，數(shù)據(jù)先收集存儲起來，然后一按按鈕就傳送到信息庫，對貢獻數(shù)據(jù)者還可以獎勵。