[任正非] 任正非最新講話!1.4萬字全文,信息量很大
中國每年新增八千多公裡的鐵路，未來中國鐵路裡程有數拾萬公裡，是世界上最長最復雜的鐵路網。未來你們成為中流砥柱的時候，中國可能有30-40萬公裡幹線軌道，還不包括城際鐵路、地下鐵路。這麼密集的交通網絡調度、倉儲管理、裝貨管理、協調管理……，這是多復雜的科學，需要很厲害的數學博士解決這個問題。
如果你來自於交通大學，交通亟待解決的問題就是非常復雜的問題。
提問：非常感謝任總。不過我是計算機專業，未來會在人工智能上做壹些探索。
任總：高鐵的日常維護、高速運行中的列車安全監控無壹不是多模態的人工智能。12306的票務系統在節假日時間段裡是中國最大的互聯網，已經難以承載假期高峰這麼大的流量了。鐵路制造、建設、運輸系統也依賴於計算機信息網絡，人工智能也要具象化。
8、提問：任總您好！我是來自北京郵電大學的教練，我帶了柒年的北郵最好的競賽學生，今年也加入了華為，現在在數通部門工作。我的問題是在您看來通用人工智能未來多久能夠實現，如果能夠實現的話，很多專業和崗位都將被人工智能取代，未來中國的年輕人該怎麼去在大學當中選擇專業和方向？我們家的小孩明年也要參加高考了，很想聽壹聽您的意見。
任總：對於通用人工智能，美國和中國在人工智能的追求方向有所不同，美國在探索通用人工智能AGI和超級人工智能ASI，解決人是什麼、人類社會的未來是什麼，他們想完整地解決壹個問題，這個時代還需要壹個認識過程。而中國是在研究解決怎麼做事，創造更多的價值，解決發展問題。城市的安全、公共教育衛生的進步、礦山生產無人化、水泥生產無人化……，煤炭工人打著領帶、穿著西裝、戴著戒指上班，這就是現在的具像化。想象灰塵滾滾的礦山、極度嚴寒的礦區、極度炎熱的工地、極度高海拔的工場將來生產無人化了，會有多壯觀。
無人化富余出的員工怎麼辦？要發展再教育工程，例如實行學券制，給下崗人員壹些學券補貼，把壹些已經空著的學校、工廠變成職業學校，對下崗人員進行職業再教育。黨的拾贰大提出提高全民族的教育文化素質，今天中國面臨提高全民族專業素養水平的時段。過去我們的職業教育大多從初中生分流建專科學校，初中生年紀太小了，不能真正掌握信息學。現在連解放軍戰士都在大學生化，先進武器不是文化低的人就能掌握的。大量無人化以後，可能會導致有壹些人沒有工作。但是從國家來看，總財富是在增加的。比如壹個工廠，有人的生產是100，無人時生產120，把這些富余出來的人員，實行再教育，再上崗，轉到具體化的工作中。因此，我們會面臨著很多崗位的人員精簡，國家通過再教育工程把這些人接下來，轉成國家需要的人才培養上去，因為人工智能帶來國家總財富增加。
現在軟件編程大家都說是需要人的，隨著大模型和智能體技術在軟件開發中的廣泛應用，AI輔助計算機軟件編程已經釋放了約30%的軟件工程師的工作量，未來可能達到60-70%。為什麼無人化進展速度不能快呢？還是要慢慢來，要使社會結構發展穩定。所以，人工智能帶來的社會好處是總財富增加了，怎麼分享這些財富？怎麼重新造就壹些人再上崗呢？這就是新的課題。
9、提問：您好，任總！我來自普林斯頓大學的博士生，現在做的科研方向是人工智能大語言模型。我想問的是學術界常常面臨的壹個問題是計算資源比較有限，我知道華為最近幾年在某些關鍵器件受到了某些限制。在這種長期資源受限的處境之下會怎麼克服、怎樣做出下壹步的選擇呢？謝謝！
任總：我認為以後是算力過剩的，不是你想象的算力不足。建數千個、數百個大模型都是正確的探索。現在大模型大到什麼程度，需要多少算力？華為在解釋超節點的時候講到了950、960、970，但我們需要多少個“970”，970在哪兒能用？需要多少台，集群怎麼連接。這是壹種線性技術推演，是壹定能實現的算力假設。但需求在那裡，我們還沒有能力很好的預測和推演，需求是不是壹種線性結構，萬壹是非線性的呢？因此，算力過剩的時代壹定會到來的，做模型的人不要擔心，模型怎麼能夠對社會有用，也不是你要擔心的問題。模型面向千行百業的應用訓練和推理，將來能不能產生商業應用，又是另外壹些人來做，就是行業應用工程師。
網上經常有人說華為不是搞科學的，我們本來就是搞技術的。我們叫華為技術公司，不是華為科學公司。科學是你們研究的，我們是應用科學技術。但是我們公司內部把壹些人叫“科學家”，是壹種職務分類。並不對標社會標准，只是壹個專稱代號，不必較真。
所以，你們搞理論走科學道路，不要擔心你的科學會不會得到社會應用，如果總擔心社會應用，你就不是科學家，而是應用專家。從事理論是偉大的，因為理論是想出來的、推理出來的，所以這些人很少的。你們想壹想傅裡葉變換、拉普拉斯方程、麥克斯韋方程……有多難，它是數學推導和物理直覺創造出來的“空想”。把方程都描寫出來，當時他們怎麼知道，這對人類社會這麼有用。我們在工業上做好，怎麼尊重原創，這就是我們和歐洲、美國怎麼解決好關系的問題。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
如果你來自於交通大學，交通亟待解決的問題就是非常復雜的問題。
提問：非常感謝任總。不過我是計算機專業，未來會在人工智能上做壹些探索。
任總：高鐵的日常維護、高速運行中的列車安全監控無壹不是多模態的人工智能。12306的票務系統在節假日時間段裡是中國最大的互聯網，已經難以承載假期高峰這麼大的流量了。鐵路制造、建設、運輸系統也依賴於計算機信息網絡，人工智能也要具象化。
8、提問：任總您好！我是來自北京郵電大學的教練，我帶了柒年的北郵最好的競賽學生，今年也加入了華為，現在在數通部門工作。我的問題是在您看來通用人工智能未來多久能夠實現，如果能夠實現的話，很多專業和崗位都將被人工智能取代，未來中國的年輕人該怎麼去在大學當中選擇專業和方向？我們家的小孩明年也要參加高考了，很想聽壹聽您的意見。
任總：對於通用人工智能，美國和中國在人工智能的追求方向有所不同，美國在探索通用人工智能AGI和超級人工智能ASI，解決人是什麼、人類社會的未來是什麼，他們想完整地解決壹個問題，這個時代還需要壹個認識過程。而中國是在研究解決怎麼做事，創造更多的價值，解決發展問題。城市的安全、公共教育衛生的進步、礦山生產無人化、水泥生產無人化……，煤炭工人打著領帶、穿著西裝、戴著戒指上班，這就是現在的具像化。想象灰塵滾滾的礦山、極度嚴寒的礦區、極度炎熱的工地、極度高海拔的工場將來生產無人化了，會有多壯觀。
無人化富余出的員工怎麼辦？要發展再教育工程，例如實行學券制，給下崗人員壹些學券補貼，把壹些已經空著的學校、工廠變成職業學校，對下崗人員進行職業再教育。黨的拾贰大提出提高全民族的教育文化素質，今天中國面臨提高全民族專業素養水平的時段。過去我們的職業教育大多從初中生分流建專科學校，初中生年紀太小了，不能真正掌握信息學。現在連解放軍戰士都在大學生化，先進武器不是文化低的人就能掌握的。大量無人化以後，可能會導致有壹些人沒有工作。但是從國家來看，總財富是在增加的。比如壹個工廠，有人的生產是100，無人時生產120，把這些富余出來的人員，實行再教育，再上崗，轉到具體化的工作中。因此，我們會面臨著很多崗位的人員精簡，國家通過再教育工程把這些人接下來，轉成國家需要的人才培養上去，因為人工智能帶來國家總財富增加。
現在軟件編程大家都說是需要人的，隨著大模型和智能體技術在軟件開發中的廣泛應用，AI輔助計算機軟件編程已經釋放了約30%的軟件工程師的工作量，未來可能達到60-70%。為什麼無人化進展速度不能快呢？還是要慢慢來，要使社會結構發展穩定。所以，人工智能帶來的社會好處是總財富增加了，怎麼分享這些財富？怎麼重新造就壹些人再上崗呢？這就是新的課題。
9、提問：您好，任總！我來自普林斯頓大學的博士生，現在做的科研方向是人工智能大語言模型。我想問的是學術界常常面臨的壹個問題是計算資源比較有限，我知道華為最近幾年在某些關鍵器件受到了某些限制。在這種長期資源受限的處境之下會怎麼克服、怎樣做出下壹步的選擇呢？謝謝！
任總：我認為以後是算力過剩的，不是你想象的算力不足。建數千個、數百個大模型都是正確的探索。現在大模型大到什麼程度，需要多少算力？華為在解釋超節點的時候講到了950、960、970，但我們需要多少個“970”，970在哪兒能用？需要多少台，集群怎麼連接。這是壹種線性技術推演，是壹定能實現的算力假設。但需求在那裡，我們還沒有能力很好的預測和推演，需求是不是壹種線性結構，萬壹是非線性的呢？因此，算力過剩的時代壹定會到來的，做模型的人不要擔心，模型怎麼能夠對社會有用，也不是你要擔心的問題。模型面向千行百業的應用訓練和推理，將來能不能產生商業應用，又是另外壹些人來做，就是行業應用工程師。
網上經常有人說華為不是搞科學的，我們本來就是搞技術的。我們叫華為技術公司，不是華為科學公司。科學是你們研究的，我們是應用科學技術。但是我們公司內部把壹些人叫“科學家”，是壹種職務分類。並不對標社會標准，只是壹個專稱代號，不必較真。
所以，你們搞理論走科學道路，不要擔心你的科學會不會得到社會應用，如果總擔心社會應用，你就不是科學家，而是應用專家。從事理論是偉大的，因為理論是想出來的、推理出來的，所以這些人很少的。你們想壹想傅裡葉變換、拉普拉斯方程、麥克斯韋方程……有多難，它是數學推導和物理直覺創造出來的“空想”。把方程都描寫出來，當時他們怎麼知道，這對人類社會這麼有用。我們在工業上做好，怎麼尊重原創，這就是我們和歐洲、美國怎麼解決好關系的問題。
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