今日，華為董事長梁華出席首屆中國國際智能產業博覽會開幕式并發表主題演講，分享了對于智能化、數字化的思考。

梁華表示，單純依靠機器提升人類社會生產效率的方式已經遇到了瓶頸，客戶服務體驗和企業運營效率的諸多問題也難以通過機器來解決。

“這就需要我們給機器賦予新的引擎：給機器以智能，讓機器擁有語言、視覺、邏輯分析、數據處理、身體運動等能力，通過智能機器來進一步釋放生產制造、特別是服務業領域的潛能。”

梁華特別強調，作為前沿技術，人工智能的發展必須扎扎實實打好基礎，需要長期重視基礎研究。

不能為“人工智能”而“人工智能”，也不能“泡沫化”和“趕風口”，要針對實際業務場景，充分應用算法、算力、數據的積累，產生實際效果和收益。

以下為梁華演講實錄

非常高興來到重慶參加中國國際智能產業博覽會，并在此分享華為對于數字化、智能化的一些思考。

自工業革命以來，人類不斷發明各種新的制造技術，并將其組裝成為機器，通過“給生產以機器”，幫助人類社會大幅提升了生產的效率，促進了社會的分工協作和新商業模式的形成。

但經過200多年的持續發展后，單純依靠機器提升人類社會生產效率的方式已經遇到了瓶頸。

根據經合組織OECD的數據顯示，2000年到2017年，36個OECD國家制造業勞動生產效率年均增長僅為1.3%。

得益于機器的發展，企業中制造部門，在大幅提升生產所創造價值的同時，還同步實現了單位效率的持續提升、單位成本的持續下降。

但是，在不是以制造活動為主的服務性行業中，很多部門仍然需要靠大量有經驗的人。

以企業客戶服務為例，現在企業的售后服務系統絕大多數還只是客戶問題接口，沒有和企業銷售系統、運營系統、生產系統、供應系統真正打通，不能給予及時有效反饋和現場解決問題，難以從根本上改善客戶的體驗。

未來進一步提升服務質量，必須建立在對顧客的全方位理解和大數據的支撐之上，這已經超越了人的經驗和現有機器的能力。

同時，在企業的整體運營效率改進方面提升的空間也依舊比較大。

比如：研發領域，雖然我們有了計算機輔助設計等工具，但是硬件、軟件、設計、開發、驗證等各個子系統，沒有有效地基于模型和仿真集成連接為一個高效的體系，不能夠進行實時仿真、反饋、驗證和高效迭代，所以創新和研發效率仍然不高。同時，研發與銷售、制造、供應和服務也沒有建立統一的數據共享機制。

因此，沒有基于數據驅動的企業運營系統，難以根本上提升企業整體的運營效率，降低運營成本。

根據我們的研究，我們看到過去幾十年以來，很多的企業在生產效率的提升、服務質量的改進、企業運營效率的提升都遭遇瓶頸，經過幾十年的累積，已經不單單影響企業的盈利能力，也影響到企業的快速創新能力和對客戶的服務能力，進而開始影響到企業的生存。

我們認為，新的問題需要有新的解決思路。既然單純依靠“給生產以機器”難以進一步解決提升生產效率、客戶服務體驗和企業運營效率的諸多問題，這就需要我們給機器賦予新的引擎：“給機器以智能”，讓機器擁有語言、視覺、邏輯分析、數據處理、身體運動等能力，通過智能機器來進一步釋放生產制造、特別是服務業領域的潛能。

同時，通過“給服務以平臺”，讓數字化技術和數字化平臺，幫助企業建立數據驅動的運營系統，構建數字化生產和數字化商業模式，顯著提高運營效率、可靠性和預測能力。

在“給服務以平臺”的過程中，我們認為，應該是以智能化、平臺化的方式來使能各行各業，實現企業從制造環節的產品增值，向運營環節的服務增值的商業轉型，而不僅僅是單純的賣單點技術、或者賣單個的產品。

盡管數字化是一個痛苦的歷練過程，但從長遠來看，數字化至關重要。通過自動化、數字化和智能化，結構性解決生產效率、服務質量和運營效率低下的問題。

華為聚焦ICT基礎設施和智能終端，立足于打造云服務、智能化的“黑土地”平臺。我們堅持依托云服務、人工智能等技術，構建數字化平臺改造自身內部管理、提升內部效率。

最近幾年，華為選取了技術服務、財經體系作為突破口，已經取得了明顯的成果。比如，我們在很多地區的網絡規劃、網絡優化以及基站規劃設計，已經因AI技術的介入實現了效率提升。

華為堅持人工智能的關鍵是基礎研究突破和應用場景化。

• 早在2012年，華為諾亞方舟實驗室就正式投入AI的基礎研究、算法研究、算力研究，歷經多年積累，已經應用在了手機等終端產品上；

• 我們識別人工智能技術應用場景，把復雜的場景做簡單，讓AI高而不貴；

• 人工智能需要通過大量的數據和行業知識訓練才能發揮效益，我們會守住數據邊界、合法使用數據，打造“用得起、用得好、用得放心”的人工智能、云服務平臺，以此來使能客戶、產生價值。

未來我們將持續發布最新的人工智能、云計算的技術和服務，應用華為的云服務、智能化的ICT平臺使能給各個行業，真正實現“給機器以智能，給服務以平臺，給行業以未來”。

歷史已經證明，基礎研究才是產業誕生和振興的根本。作為前沿技術，人工智能的發展必須扎扎實實打好基礎，需要長期重視基礎研究。同時，不能為“人工智能”而“人工智能”，也不能“泡沫化”和“趕風口”，要針對實際業務場景，充分應用算法、算力、數據的積累，產生實際效果和收益。

華為以技術創新和客戶需求驅動公司發展，我們將主動洞察行業趨勢和客戶需求，持續加大在技術創新上的投入，開放與合作，共生與共贏，真正使能行業和客戶，創造價值。

未來二三十年，無論科技革命如何變化，世界局勢如何變幻，為百業“提質增效”、為實體經濟賦能，都值得我們長期對基礎研究的投入以及中短期對商業問題的解決。