02 要聚焦投入，敢于投資，成功只是時間遲早的問題
在GTS選定的站點作業(yè)、網(wǎng)絡集成、網(wǎng)絡維護、網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)等關鍵場景，在業(yè)務模型、算法、平臺和數(shù)據(jù)上要加大投資，具體的人力與費用在戰(zhàn)略規(guī)劃未來的時間鏈中落實。
要開發(fā)公司統(tǒng)一的人工智能軟件平臺，把算法、知識、方法、經(jīng)驗等都固化在平臺上，首先在GTS實踐和應用，未來也可以為公司其他業(yè)務提供支撐。數(shù)據(jù)底座的投資更需要加大，作為長期的基礎工程來建設，有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎，人工智能才能發(fā)揮作用。
2012實驗室的科學家要緊密與服務工程師合作，由熟悉理論和算法的科學家選擇最成熟的方案應用到服務場景中，并共同完成業(yè)務提升，這就是技術和場景的結合。一部分人熟悉技術理論，一部分人熟悉場景，兩者合作起來天下無敵，你們先把我們內(nèi)部的改進搞好，到那時候我們是不是走向外部我們再考慮。
新事物失敗也是成功，自己取得一點進展就記下來，這是過程記錄，自己用蘿卜刻獎章，積累多了就去換金牌。不要怕出錯，別人說華為是落后的，因為我們只給成功的人發(fā)獎，從來不給失敗的人發(fā)獎。今天比昨天好就要發(fā)獎，喜馬拉雅爬一半也是成功，因為我們過去連山腳都沒去過。
03 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
我們業(yè)務擴張中，人員不按線性擴張就成功了。服務工程師要聚焦服務業(yè)務，在完成服務業(yè)務同時完成人工智能所需要的正確數(shù)據(jù)輸出，在此基礎上產(chǎn)生場景分析師、數(shù)據(jù)分析師和模型設計師。這些專家要長期投入在服務戰(zhàn)場上，通過服務客戶不斷提升能力。對于場景分析師、數(shù)據(jù)分析師、模型設計師，我的態(tài)度是要看在三年之內(nèi)，有多長時間在一線服務戰(zhàn)場上取得成功的實踐經(jīng)驗。沒有成功的實踐經(jīng)驗就不要快速晉升，這樣也保證水是流動不是腐敗的。
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。
如人工智能的應用首先要瞄準實現(xiàn)簡工勘，在此基礎上進而實現(xiàn)自動化設計。海量重復動作要運用人工智能技術來替代，實現(xiàn)文檔自動生成、質(zhì)量自動審核、遠程驗收及自動開票。然后再把人工智能應用的成功經(jīng)驗擴展至網(wǎng)絡維護、網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)等業(yè)務場景，把被動問題處理變?yōu)橹鲃宇A警預防，不僅提升了效率還提升了為客戶服務的質(zhì)量。
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(nèi)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。一只餅如果糊了再翻過來掉過去烙就是夾生餅，我們不要“出師未捷身先死，長使英雄淚滿襟”，我們要的是旗開得勝和最終成功。人工智能是個新生事物，在實現(xiàn)過程中因為雙軌運行，要接受階段性的成本上升，實現(xiàn)清晰的長期目標。
人工智能應用中一定會遇到很多困難，在前進的過程中要多鼓勵、少批評，可表揚可不表揚的要表揚。上戰(zhàn)場槍聲一響，誰是英雄，誰不是英雄？你說他不是英雄，在山腳你一拍他肩膀，他扛著兩個炸藥包，沖上了上甘嶺，可能就真成了英雄。
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