華為徐直軍：以持續(xù)創(chuàng)新加快數(shù)字化發(fā)展

2021年9月23日，華為全聯(lián)接大會(huì)以線上形式舉行，今年的全聯(lián)接大會(huì)以“深耕數(shù)字化”為主題，匯聚了業(yè)界思想領(lǐng)袖，商業(yè)精英，技術(shù)大咖，生態(tài)伙伴等，探討如何深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，把數(shù)字技術(shù)與行業(yè)知識(shí)深度結(jié)合，共筑開(kāi)放共贏的行業(yè)生態(tài)。華為輪值董事長(zhǎng)徐直軍發(fā)表主題演講，全文如下。

華為輪值董事長(zhǎng)徐直軍發(fā)表主題演講

感謝大家參加線上華為全聯(lián)接大會(huì)，能在線上與大家溝通，也是數(shù)字化發(fā)展的有力見(jiàn)證。今天，我想談的主題是華為如何通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新，加快數(shù)字化發(fā)展。

大家都知道，在這充滿變化的年代，數(shù)字技術(shù)在快速發(fā)展。數(shù)字化發(fā)展已成為全球重要的共識(shí)，也許是唯一的共識(shí)。今天，全球已經(jīng)有超過(guò)170個(gè)國(guó)家發(fā)布了國(guó)家數(shù)字戰(zhàn)略。最近發(fā)生的一些情況，更是讓全球都意識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型從未如此現(xiàn)實(shí)、如此迫切。

首先，新冠疫情的突發(fā)及持續(xù)近兩年，進(jìn)一步加速了產(chǎn)品/服務(wù)的數(shù)字化進(jìn)程。根據(jù)麥肯錫的研究，全球的數(shù)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(xiàn)，數(shù)字化不再被認(rèn)為困難重重，企業(yè)做事的速度比原先預(yù)想的快20~25倍。普遍認(rèn)為，企業(yè)混合辦公模式將成為新常態(tài)。

其次，全球?qū)τ诮档吞寂欧?，?yīng)對(duì)氣候變暖也越來(lái)越重視。歐盟發(fā)布了2050年實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)，中國(guó)發(fā)布了2030碳達(dá)峰，2060碳中和的目標(biāo)。數(shù)字技術(shù)成為各行業(yè)減排的關(guān)鍵因素，根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇數(shù)據(jù)，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(dá)121億噸，是ICT行業(yè)自身排放量的10倍。

第三，面對(duì)日趨復(fù)雜的全球營(yíng)商環(huán)境，韌性優(yōu)先成為企業(yè)的重要發(fā)展戰(zhàn)略。數(shù)字技術(shù)是實(shí)現(xiàn)企業(yè)韌性必需的使能技術(shù)，后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)恢復(fù)和低碳發(fā)展的雙重要求，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速成為全球企業(yè)和各組織的必然選擇。

應(yīng)當(dāng)說(shuō)，世界也是幸運(yùn)的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的基礎(chǔ)技術(shù)從未如此完備。這一點(diǎn)，各個(gè)國(guó)家從抗擊疫情過(guò)程中應(yīng)該都已有所體會(huì)。事實(shí)上，這些數(shù)字技術(shù)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施正在為數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

目前，5G全球商用網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)達(dá)到176個(gè)，全球探索5G用于行業(yè)數(shù)字化的項(xiàng)目超過(guò)1萬(wàn)個(gè)，5G用戶也已經(jīng)超過(guò)4.9億。根據(jù)IDG的數(shù)據(jù)，全球81%的組織已經(jīng)使用云計(jì)算或有應(yīng)用在云上。AI的發(fā)展更是迅速，根據(jù)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)、汽車與裝配等行業(yè)已經(jīng)采用AI的比例超過(guò)60%，商業(yè)、醫(yī)療、零售等行業(yè)的AI應(yīng)用比例也分別達(dá)到50%，40%和38%。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型和發(fā)展是形成了共識(shí)的，數(shù)字化基礎(chǔ)技術(shù)是可以共享的。但是數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，不同國(guó)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(zhàn)不同，造成各有各的道，進(jìn)而認(rèn)識(shí)不同，采取的戰(zhàn)略不同，節(jié)奏不同，方案不同。要真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。

華為的愿景和使命是把數(shù)字世界帶入每個(gè)人，每個(gè)家庭，每個(gè)組織，構(gòu)建萬(wàn)物互聯(lián)的智能世界。我想，我們把數(shù)字世界帶入每個(gè)人，每個(gè)家庭，每個(gè)組織，實(shí)現(xiàn)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(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)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(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)，很難說(shuō)我們實(shí)現(xiàn)了我們的使命。

我們的價(jià)值主張具體包括四個(gè)方面：

· 無(wú)處不在的聯(lián)接：我們認(rèn)為聯(lián)接是每個(gè)人的基本權(quán)利，將致力于實(shí)現(xiàn)所有人與人、物與物，人與物的全面聯(lián)接，并持續(xù)提升聯(lián)接體驗(yàn)。

· 無(wú)所不及的智能：我們把AI定位成一種通用目的技術(shù)，致力于把AI注入各行各業(yè)，促進(jìn)價(jià)值創(chuàng)造全過(guò)程、全方位的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

· 個(gè)性化體驗(yàn)：我們主張每個(gè)人都是獨(dú)特的，將致力于通過(guò)提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，讓每個(gè)人的個(gè)性得到充分尊重，潛能得到充分釋放。

· 數(shù)字平臺(tái)：我們堅(jiān)信，數(shù)字化將推動(dòng)人類文明的再一次飛躍，我們打造開(kāi)放、靈活、易用、安全的數(shù)字平臺(tái)，激發(fā)行業(yè)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和社會(huì)發(fā)展。

數(shù)字化發(fā)展要靠數(shù)字技術(shù)，數(shù)字技術(shù)的生命力在于持續(xù)創(chuàng)新、不斷創(chuàng)造價(jià)值。云計(jì)算，AI，網(wǎng)絡(luò)是關(guān)鍵的數(shù)字技術(shù)。今天，結(jié)合本屆華為全聯(lián)接大會(huì)深耕數(shù)字化的主題，就加速數(shù)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(shù)字化企業(yè)”。

2017年3月19日，在長(zhǎng)沙舉辦的華為中國(guó)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(chǔ)，強(qiáng)力投資打造開(kāi)放的公有云平臺(tái)，并將聚焦重點(diǎn)行業(yè)，攜手合作伙伴構(gòu)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(tǒng)政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要平臺(tái)。在全球，華為云與伙伴公有云覆蓋了27個(gè)區(qū)域，為170多個(gè)國(guó)家的客戶提供服務(wù)。根據(jù)Gartner 2020年研究，華為云是IaaS市場(chǎng)增速最快的云，已經(jīng)成長(zhǎng)為中國(guó)第二、全球Top 5的云服務(wù)提供商。所有這些進(jìn)步和成績(jī)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(shù)字化步伐的加快，期待華為云有更大的發(fā)展。

伴隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入、數(shù)字應(yīng)用更加豐富、也更加復(fù)雜，傳統(tǒng)云服務(wù)的資源彈性與簡(jiǎn)化運(yùn)維的價(jià)值依然是基礎(chǔ)，但已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)企業(yè)需要。資源極致彈性、應(yīng)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企業(yè)和傳統(tǒng)政企的共同選擇。對(duì)于傳統(tǒng)政企應(yīng)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(shù)據(jù)、AI等新的云原生能力相結(jié)合，創(chuàng)造更大的價(jià)值。

作為云原生的倡導(dǎo)者和先鋒，自2016年以來(lái)，華為云陸續(xù)推出了云原生系列服務(wù)，幫助互聯(lián)網(wǎng)及政企客戶更好的進(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)。

隨著云原生應(yīng)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(tǒng)一協(xié)同治理，保證一致應(yīng)用體驗(yàn)等新的需求日漸突出。為了匹配這一需求，我們通過(guò)持續(xù)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(yīng)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(yīng)用的一致性體驗(yàn)。UCS的目標(biāo)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(jì)算框架MindSpore開(kāi)源計(jì)劃。發(fā)展到今天，這些計(jì)劃都得到了圓滿的實(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(nèi)，社區(qū)累計(jì)下載量超過(guò)60萬(wàn)，目前已經(jīng)是中國(guó)最活躍的AI社區(qū)，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(guó)主流AI計(jì)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(yīng)用于各行各業(yè)。總體上，全棧全場(chǎng)景AI發(fā)展符合預(yù)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(dá)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(jì)算，提供每秒100億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的強(qiáng)大算力。

在此集群基礎(chǔ)上，華為云ModelArts通過(guò)引入集群間動(dòng)態(tài)自適應(yīng)路由技術(shù)，根據(jù)電力約束的不同，可以將集群規(guī)模再擴(kuò)大4~32倍，總算力最高達(dá)到32E FLOPS，訓(xùn)練線性加速比超過(guò)85%。目前Atlas 900集群和基于Atlas 900集群的云服務(wù)已經(jīng)服務(wù)于300多企業(yè)客戶，廣泛應(yīng)用于交通、金融、能源、制造、醫(yī)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(xùn)練。

目前已經(jīng)成功訓(xùn)練出了一系列大模型，包括：華為云盤古NLP中文大模型；華為云盤古計(jì)算視覺(jué)大模型；華為云盤古藥物分子大模型；華為云盤古科學(xué)計(jì)算大模型；遙感專用框架LuojiaNet；鵬城盤古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(zhàn)略中，ModelArts屬于AI應(yīng)用使能層，其使命是讓AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)單、再簡(jiǎn)單，以解決AI人才和專家匱乏的問(wèn)題。當(dāng)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(yīng)用。經(jīng)過(guò)3年多的努力，數(shù)以千計(jì)的AI行業(yè)應(yīng)用項(xiàng)目的實(shí)踐，不斷創(chuàng)新與知識(shí)沉淀，面向企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應(yīng)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(yīng)當(dāng)說(shuō)我們初步實(shí)現(xiàn)了預(yù)期目標(biāo)。

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

在初始階段，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(yàn)階段，這個(gè)階段的主要訴求是開(kāi)發(fā)出一個(gè)模型，驗(yàn)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(duì)性地，ModelArts通過(guò)領(lǐng)域套件、場(chǎng)景樣例、盤古大模型、預(yù)訓(xùn)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(xí)之后，基本不用開(kāi)發(fā)代碼就能夠快速訓(xùn)練出AI模型，快速驗(yàn)證，快速上手。

第二個(gè)階段是Quick win，即在試驗(yàn)成功的基礎(chǔ)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(duì)一個(gè)或多個(gè)特定生產(chǎn)任務(wù)，結(jié)合特定部署場(chǎng)景，結(jié)合特定行業(yè)規(guī)范，滿足可信等生產(chǎn)性要求。ModelArts通過(guò)增加可信組件與安全算法、ModelBox、AutoSearch、盤古大模型等使AI工程師能適應(yīng)多樣性的部署環(huán)境，快速開(kāi)發(fā)生產(chǎn)性實(shí)戰(zhàn)型AI應(yīng)用。

第三個(gè)階段是系統(tǒng)性AI應(yīng)用或智能子系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，此時(shí)往往涉及多種應(yīng)用、工具和系統(tǒng)的配合，ModelArts通過(guò)進(jìn)一步增加MLOps、OptVerse求解器、科學(xué)計(jì)算、盤古大模型和異構(gòu)分布式調(diào)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(xiàn)極簡(jiǎn)、高效的智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。讓每一位工程師都能開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用，是ModelArts矢志不渝的努力方向，期待這個(gè)目標(biāo)早日實(shí)現(xiàn)。

在AI用于各行業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景時(shí)，即使最高水平的AI專家，也往往感到十分挑戰(zhàn)。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(zhǎng)。更為挑戰(zhàn)的是，模型的精度通常需要大量的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，可行業(yè)場(chǎng)景偏偏最缺數(shù)據(jù)，由此導(dǎo)致模型性能往往不能滿足生產(chǎn)要求，導(dǎo)致AI在這些場(chǎng)景不可用。

大模型為解決這類問(wèn)題提供了很好的方案。有了預(yù)先訓(xùn)練好的大模型，每個(gè)場(chǎng)景化AI開(kāi)發(fā)，都不必再?gòu)?開(kāi)始，而是基于大模型做增強(qiáng)訓(xùn)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(jí)縮短為天級(jí)，實(shí)現(xiàn)了AI模型從作坊式開(kāi)發(fā)到工業(yè)化開(kāi)發(fā)的轉(zhuǎn)變。

更為重要的是，由于是基于大模型做增強(qiáng)訓(xùn)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。在華為南方工廠就有一個(gè)這樣的案例，由于樣本數(shù)量只有40個(gè)，傳統(tǒng)方式訓(xùn)練的AI模型精度只能達(dá)到80%，無(wú)法滿足要求；基于大模型訓(xùn)練的模型精度達(dá)到99.5%，使智能檢測(cè)實(shí)現(xiàn)可用。

第三，再談一下企業(yè)網(wǎng)絡(luò)。

伴隨著數(shù)字化的進(jìn)程，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性將指數(shù)級(jí)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(yàn)變化更動(dòng)態(tài)；辦公網(wǎng)融合物聯(lián)網(wǎng)，聯(lián)接數(shù)激增；云化與新應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能要求更高、變更頻繁；網(wǎng)絡(luò)設(shè)備種類多、廠家多，管理規(guī)模大；網(wǎng)絡(luò)保障從基于聯(lián)接到基于體驗(yàn)，要求更高。

但是，運(yùn)維保障工程師數(shù)量不會(huì)線性增加，甚至不會(huì)增加，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維復(fù)雜性與運(yùn)維工程師資源之間的差距會(huì)越來(lái)越大。針對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)，我們認(rèn)為，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維更應(yīng)該首先用好數(shù)字化技術(shù)，用技術(shù)創(chuàng)新克服自身復(fù)雜性的增加，而不是依賴更多的人工。

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(yīng)該與自動(dòng)駕駛汽車一樣都能自己運(yùn)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(yīng)該是：支持自動(dòng)，即根據(jù)用戶意圖業(yè)務(wù)自動(dòng)部署，最終目標(biāo)是業(yè)務(wù)全自動(dòng)部署；支持自愈，預(yù)測(cè)預(yù)防故障并基于事件自我恢復(fù)，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)運(yùn)維；支持自優(yōu)，根據(jù)用戶體驗(yàn)自適應(yīng)調(diào)整優(yōu)化，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)優(yōu)化；支持自治，在自動(dòng)、自愈、自優(yōu)的基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)功能自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自演進(jìn)；這是自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的愿景，也是終極目標(biāo)。

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(yī)療等行業(yè)客戶開(kāi)展聯(lián)合創(chuàng)新和部署應(yīng)用。

在金融行業(yè)，我們與中信銀行聚焦數(shù)據(jù)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(xiàn)了單數(shù)據(jù)中心、單廠商的40多類業(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、多廠商的異構(gòu)場(chǎng)景。以一個(gè)“留學(xué)匯”的新業(yè)務(wù)上線為例，過(guò)去多域網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同設(shè)計(jì)、評(píng)估和變更平均耗費(fèi)30多天，現(xiàn)在只需要30分鐘就能實(shí)現(xiàn)。

在數(shù)據(jù)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(xiàn)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(duì)75類典型故障實(shí)現(xiàn)了3分鐘定位根因，5分鐘給出修復(fù)建議，今年基于知識(shí)圖譜的自學(xué)習(xí)能力，現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了在線增量學(xué)習(xí)，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(qū)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛開(kāi)展創(chuàng)新。隨著智慧教學(xué)和校園服務(wù)的發(fā)展，除了傳統(tǒng)的攝像頭、道閘等物聯(lián)終端，還新增了智能門禁、教學(xué)錄播等50多種終端，在西交大的四個(gè)校區(qū)有50多萬(wàn)臺(tái)，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(xiàn)了秒級(jí)的終端自識(shí)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標(biāo)注和學(xué)習(xí)，將終端識(shí)別率提高到了98%。其次，園區(qū)無(wú)線接入已成為主流，WIFI干擾、漫游和應(yīng)用保障問(wèn)題突出，以前人工優(yōu)化效率低下，現(xiàn)在通過(guò)AI智能調(diào)優(yōu)不僅人工0介入，而且信號(hào)達(dá)標(biāo)率從64%提升到了90%。

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

如開(kāi)頭講到的，數(shù)字技術(shù)是低碳化發(fā)展的基本要素，華為堅(jiān)持?jǐn)?shù)字技術(shù)創(chuàng)新，幫助客戶實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展，主要包括三個(gè)努力方向：

· 投資創(chuàng)新節(jié)能技術(shù)，持續(xù)提升ICT產(chǎn)品能效，促進(jìn)ICT產(chǎn)業(yè)自身低碳發(fā)展；

· 投資電力電子技術(shù)及與數(shù)字技術(shù)融合創(chuàng)新，推動(dòng)清潔能源發(fā)展與傳統(tǒng)能源數(shù)字化；

· 把數(shù)字技術(shù)帶給每個(gè)行業(yè)，支持各行各業(yè)通過(guò)數(shù)字化促進(jìn)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(shù)十年以來(lái)，華為所有設(shè)備和解決方案一直在圍繞降低功耗、節(jié)能減排，持續(xù)創(chuàng)新。應(yīng)對(duì)氣候變暖、各行各業(yè)低碳發(fā)展的新訴求，給ICT設(shè)備提出了新的挑戰(zhàn)，我們也愿意設(shè)定更高的節(jié)能創(chuàng)新目標(biāo)，來(lái)迎接挑戰(zhàn)。

第二個(gè)方向是推動(dòng)清潔能源發(fā)展與傳統(tǒng)能源數(shù)字化。為了響應(yīng)碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)，加速清潔能源發(fā)展與傳統(tǒng)能源數(shù)字化，我們專門成立了華為數(shù)字能源公司，其愿景是發(fā)展清潔能源與推動(dòng)傳統(tǒng)能源數(shù)字化雙輪驅(qū)動(dòng)，融合數(shù)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(shù)字能源把電力電子技術(shù)和數(shù)字技術(shù)相結(jié)合，用“比特”管理“瓦特”，用數(shù)字技術(shù)控制電力電子功率設(shè)備，面向清潔發(fā)電、能源數(shù)字化、交通電動(dòng)化、綠色I(xiàn)CT基礎(chǔ)設(shè)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(gòu)筑面向能源產(chǎn)業(yè)廣泛使用的嵌入式電源、智能配電、儲(chǔ)能等使能平臺(tái)。同時(shí)，面向能源各個(gè)場(chǎng)景，會(huì)建設(shè)一個(gè)統(tǒng)一的“能源管理云服務(wù)平臺(tái)”，這是一個(gè)開(kāi)放的應(yīng)用平臺(tái)，開(kāi)放給華為的客戶、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(shù)字能源致力于實(shí)現(xiàn)家庭、建筑、工廠、園區(qū)、鄉(xiāng)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(tǒng)行業(yè)的減排，特別是碳排放相對(duì)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(zhuǎn)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(shù)字技術(shù)帶給每個(gè)行業(yè)，使能行業(yè)數(shù)字化、低碳化發(fā)展。

應(yīng)當(dāng)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。比如：在智慧交通方面，我們通過(guò)對(duì)信號(hào)燈控制，減少城市交通擁堵減排；通過(guò)智慧高速，實(shí)現(xiàn)了自由流收費(fèi)，據(jù)測(cè)算，已累計(jì)節(jié)約燃油32.17萬(wàn)噸等；

智慧供暖已經(jīng)在哈爾濱投入使用，根據(jù)哈爾濱道外區(qū)的實(shí)踐，通過(guò)按需供熱，平均能耗降低12.1%；中國(guó)供暖130億平米，如都用智能供暖，每年可減少CO2排放1619.9萬(wàn)噸；

智慧農(nóng)業(yè)方案在瑞士已經(jīng)顯示出價(jià)值，通過(guò)大數(shù)據(jù)和5G使能的無(wú)人機(jī)巡田，效率提升20倍，通過(guò)實(shí)現(xiàn)瑞士農(nóng)場(chǎng)精準(zhǔn)除草，減少90%農(nóng)藥使用量。

數(shù)字化將注定是一個(gè)長(zhǎng)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(jié)。數(shù)字化走到今天，取得今天的進(jìn)步，是因?yàn)橛胁粩嗟膭?chuàng)新。數(shù)字化走向未來(lái)，實(shí)現(xiàn)更加宏偉的目標(biāo)，還要靠不斷的創(chuàng)新。

堅(jiān)持創(chuàng)新永不止，祝愿未來(lái)更美好。

謝謝大家！

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