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搞人工智能 不可急功近利

任正非對(duì)華為做人工智能提出3點(diǎn)看法


時(shí)間:2017-03-31 作者:
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為什么我們不可以統(tǒng)一作業(yè)的工具,和工作的標(biāo)準(zhǔn)。配個(gè)數(shù)據(jù)采集聚集器,員工在現(xiàn)場(chǎng)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(guò)辦事處、地區(qū)部,就一步到位了。數(shù)據(jù)對(duì)各級(jí)各段透明,沒(méi)有層層級(jí)級(jí)的匯總處理,就快多了。


我們有430萬(wàn)個(gè)站點(diǎn),每年增加96萬(wàn)個(gè),1萬(wàn)1千個(gè)合同,每個(gè)基站報(bào)上來(lái)的報(bào)表這么厚,是因?yàn)闆](méi)有模塊化分類。不抽象不總結(jié)就要上報(bào),我們處理管道就那么粗,所以堵得一塌糊涂。實(shí)際上歸納出來(lái)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(yīng)鏈,供應(yīng)鏈解碼打開、作清單發(fā)貨,我們管理會(huì)簡(jiǎn)化很多。現(xiàn)在報(bào)表層層上報(bào),每層增加好多人,一大堆報(bào)表甚至沒(méi)人讀過(guò)。要基于目的標(biāo)準(zhǔn)模型建設(shè)簡(jiǎn)單自動(dòng)報(bào)表體系,這樣中間的人工就減掉了,主戰(zhàn)場(chǎng)的員工就增加了。人人都基于作業(yè)給你提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù),集中起來(lái)你的科學(xué)性就好了,有了這些準(zhǔn)確數(shù)據(jù),通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)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(zhǔn)確,如果沒(méi)有審核就傳上來(lái)不正確的數(shù)據(jù),就是一團(tuán)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€(gè)模糊區(qū),模糊數(shù)據(jù)的模糊性會(huì)持續(xù)不斷降低,但又產(chǎn)生新的模糊。在不該模糊的地方應(yīng)該有指引,能夠指引基層工程師來(lái)清晰操作。人工智能就要靠幾萬(wàn)員工在做事的時(shí)候把數(shù)據(jù)有效采集回來(lái),在歸納總結(jié)中找出規(guī)律來(lái)。清晰、準(zhǔn)確的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)是重要的事情。


我們是設(shè)備供應(yīng)商不是流量運(yùn)營(yíng)商,要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)看多快數(shù)據(jù)算實(shí)時(shí),不要形而上學(xué),要根據(jù)必要的需求來(lái)獲取這些所謂實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)的輸出,可以采用類似"七遠(yuǎn)八按"的方式建設(shè)數(shù)據(jù)輸出標(biāo)準(zhǔn),以基于人工智能的交付服務(wù)視角重新制定可服務(wù)性標(biāo)準(zhǔn),并作為產(chǎn)品上市必要條件。


因此,你們說(shuō)數(shù)據(jù)缺乏、雜亂無(wú)章,我不批評(píng),我覺(jué)得沒(méi)有數(shù)據(jù)才是我要批評(píng)的。每一個(gè)人能不能搞個(gè)工裝穿在身上帶個(gè)儀器,數(shù)據(jù)先收集存儲(chǔ)起來(lái),然后一按按鈕就傳送到信息庫(kù),對(duì)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)者還可以獎(jiǎng)勵(lì)。


02 要聚焦投入,敢于投資,成功只是時(shí)間遲早的問(wèn)題

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