IoT物联网、车联网等多种应用于，5G中使用人工智能。现在电信网络的确保成本是设备成本的3至4倍，网络更加简单，70%的网络故障是人为导致的。使用AI后，可以预测50%以上的潜在故障。

所以，AI可以减少5G网络的运维成本，确保网络的质量提高。AI有很多优点，同时AI当前不存在几个问题。

徐文伟指出这些问题主要是，问题一：算力太贵，用不起，看上去很美，用一起太贵。问题二：我们没好的数据，就没好的AI。数据要展开处置，保证数据质量，没人工就没智能。

问题三：训练太快。问题四：应用于场景。AI一定是有模型的，调试出有的模型，在某种场景下测试或者考试，归属于考场上的学霸，应用于场景中的学渣。

徐文伟认为，AI仍然不存在一些缺失，第一，范围较为较宽。第二，更加像研究，而不是工程。第三，讫的通。换到其他应用于场景，数据是不是不切实际的。

第四，一个好模型随着时间的变化可能会好转，有一部分不确定性。最后，徐文伟提到AI领域面对的不利现状，第一，人才的紧缺。

第二，AI牵涉到数据安全、隐私维护。关于怎样维护个人数据和隐私等问题，有一点更进一步研究。

以下为华为技术有限公司董事、战略Marketing总裁徐文伟讲话国史：大家好！非常感谢大家参加今天的交流，也感激EmTechChin邀我，作为企业或者说行业，和大家做到一些共享。大家告诉AI十分热，据不几乎统计资料去年大约最少有300多场与AI有关的会议，所以，现在大会不谈AI认同是敢的。

为什么这么冷呢？大家认同是看见了很多AI好的应用于场景，只不过AI并不是一个新鲜的事情，大家告诉，在60多年前就早已明确提出了AI这个概念，同时于是以因为AI如此更有人，大家对AI具有过低的希望，所以遭受了两次较为大的冬天。什么叫冬天？就是说我们对AI的希望，多达了当时ICT的工程能力，从1971年开始，intel发明者了处理器开始。

在当前AI这么冷的情况下，我们这个行业不会会再次发生冬天？我们期望会，我们却是是刚刚开始。都说有很多专门从事投资决策的，还包括企业的高官。

所以，我今天和大家共享的话，作为一个投资者和作为一个企业高官怎么做到行业的节奏，怎么对行业未来的投资决策做到一些参照。我这次共享我个人对这个行业的观点。大家告诉，人类有生以来，有26种GPT标准化技术，它的特点是什么呢？特点一，刚开始的时候，十分的不完备，有相当大的改良空间特点二，多用途，可以用在各个行业特点三，阻塞效应所以我们最先的GPT可以重返1000多年前发明者的轮子，近期的话，大家也告诉，发明者了PC、互联网，还包括21世纪发明者的商业虚拟化和纳米。

所以，现在指出AI是第26种GPT技术，所以AI应当是有极大的发展空间，假如我们假设18世纪我们发明者了蒸汽机是蒸汽机1.0时代的话，1.0时代是把我们人类的体力打破了这个体力的边界，但我们AI现在荐一个不精确的比喻的话，我们现在是蒸汽机的2.0时代，它的特征是什么呢？协助我们人们，打破了我们智力的边界。所以AI有极大的发展空间。那我们看一下我们现在的AI、人工智能，实质上，从营销的角度，它纸盒出了一种理解计算出来，它的技术是什么呢？就是一个深度自学，它的算法就是卷积神经网络计算出来等等。

目前我们讲的AI是众多AI分类里面的其中之一，在某些领域早已获得了很好的效果，我们谈人工智能范围是十分甚广的，并不是我们今天说道的人工智能，有很多很多人工智能的方法，我坚信人工智能未来还不会有十分大的发展空间。我们想象的人工智能最少是由自学的能力、推理小说的能力、决策的能力，但是现在我们的人工智能实质上坦率的说道，还是一个分析大数据以后的相关性的分析。比如说，太阳出来鸡叫了，这是一个相关性。那么能无法推论出来“鸡叫了把太阳叫出来了”呢？认同不是的。

我坚信现在的人工智能认同会这么傻，鸡叫了把太阳叫出来了。但是假如从相关性来说，的确这两个事情是涉及的，也就是说我们的人工智能当前是一个十分十分初级的阶段。

但尽管是一个初级阶段，当前较宽的人工智能早已有相当大的应用于空间。比如说，办公室出有了一个报告，这个结论我个人是尊重的，在未来20年内，虽然机器不大可能展现与人类非常或者多达人类可应用于的智能，但预计机器将在更加多的任务中，之后超过并打破人类的展现出。假如接纳这个结论的话，后面我们就可以进行很多的辩论。

第一点，AI将转变所有行业的的组织和人员结构。大家告诉，我们现在的行业是金字塔结构，上面是领袖、管理者，下面是基层员工。但现在来说，2018年的统计资料，最少有300万人早已和AI协同工作了，或者说他的老板是一个机器人。大家可以想象一下，滴滴微信司机的老板是算法，还包括很多的领域，他的老板早已是一个机器人了，300万的数据定不许我不告诉，但最少大家可以感觉的到，你的主管有可能叫Robot博士。

所以说道，很多基层的员工一定要习惯你的同事是机器人，的组织架构有一些变化。第二点，工作有所变化。

很多人都担忧，随着人工智能的来临，很多工作不会会被代替，的确是的。一定是较为乏味的、重复性的、人们不不愿去腊的工作，可以被AI代替，但是大量创造性的工作是不有可能的。

所以未来的工作，一定会和AI融合一起，有些工作不会被代替，有些工作不有可能被代替，而且不会产生新的工作。所以显然不必担忧，AI造成大量的失业。而是同时建构了新的工作，就像PC的发明者强化了人类的能力，但并没增加人们的工作，只是说道工作有一种切换或者转型。

所以说道，从目前的AI来看，AI可以用作内部管理效率的提高，比如说单据的载入、客服，现在很多客服都早已用人工智能了，虽然你好不容易切断了客服的电话，结果是机器人在跟你对话，有的时候你也不会做的很恼怒，但的确提升了效率。同时，比如说我们现在用的门禁系统，像人脸识别，以及现在的智慧城市、五谷丰登城市等等，这些领域可以被十分多的普遍用于。企业家最关心的是成本，假如通过AI可以大大节约你的订购成本。通过AI你可以告诉所有订购的价格，哪些是合理的，哪些是不合理的，因为你是信息不平面的。

所以你以为获得了一个很好的价格，但是使用AI技术以后订购成本就可以大大上升。大家谈到自动驾驶，自动驾驶有一个热点，自动驾驶迅速不会来临，而且是几百家企业专门从事了智能驾驶工作。但是从我们的观点来看，车要L5完全不有可能，或者说无法分担成本。

我们的观点是，一定要把车和路协同一起，非常简单来说，要有一个智慧的路、聪慧的车，要对话一起，车和车之间要有通信，车和路之间要有通信，车和人之间要有通信，车和网之间要有通信，这样才有可能解决问题自动驾驶的问题。所以，自动驾驶纯粹靠车是敢的，约将近，所以超过L3早已非常不俗了，L4还要希望，但L5完全不有可能，我们下次可以再行展开交流。

5G作为一个新的技术设施为什么这么最重要？因为大家告诉5G的比特率可以超过10G，甚至更加长到20G。5G的设计某种程度是为了移动宽带，假如是为了移动宽带的话，现在的4G早已可以到300兆、400兆的比特率了。更加最重要的一点，除了宽带以外，第二个是物联网，可以承托一平方公里有100万个相连。

大家告诉未来的智能世界特征：万物感官，四处都是传感器万物网络，所有的传感器必需连接起来万物智能而5G以及其他现有的相连技术就是未来智能世界的基础设施。所以一方面可以获取超宽带，4K电视、8K电视，特别是在是AR、VR来了以后，都可以跟5G联系在一起。

第三个，在工业行业里面的用于，因为它的时延可以较低到一毫秒。所以在一个网络里面可以反对IoT的物联网，可以反对企业里面的通信，可以反对车联网，以及超宽带的无限终端，这是多种应用于，所以5G是未来智能社会的基础设施，那5G一定会使用人工智能的方法。我可以共享给大家一个数据，第一点，现在的确保成本是设备成本的3-4倍。

所以你必需通过人工智能把确保成本降下来。第二点，现在的网络更加简单，大家告诉70%的网络故障是人为导致的，是确保工程师不小心把网络做继发了。

第三点，使用了人工智能之后，可以有50%以上的潜在故障展开预测，所以人工智能可以用作电信网络或者5G网络里面的运维成本减少，以及确保网络的质量提高。比如说有些运营商明确提出来，我们是不是在某种程度的情况下确保更好的网络，或者说在某种程度的网络情况下，确保人员增加50%，这就是AI在行业里面的一些应用于。

当然，AI有很多好的地方，同时AI当前不存在几个问题。问题一：算力太贵，用不起，看上去很美，用一起太贵。问题二：我们没好的数据就没好的AI。

所以数据要展开处置，要保证数据质量，没人工就没智能。为什么现在人工智能的专家这么喜，工程师去找将近，这是个专家的活，人工智能没平民化。所以说道，所有的数据要做到标示，所以没人工就没智能，和我们想象的人工智能是不一样的，是确实的“人工智能”。

问题三：训练太快。训练要几天甚至几个月，有可能演出一下要几分钟、几秒钟，但是训练的时间很长。

问题四：应用于场景。大家告诉人工智能一定是有模型的，好不容易调试出来一个模型，在某种场景下测试或者考试，水平很高就是学霸。但确实实际应用于场景的情况下，效果并没这么好，有可能精确度、准确度大大上升，上升了10%-15%等等，所以考场上的学霸，工作场所，特别是在是应用于场景的学渣（有可能有点过），但最少没想象的那么好。

所以当前的人工智能，华为在人工智能领域里面怎么布局的？末端、边、云。大家告诉我们的麒麟980，从1997年开始就映射了AI的芯片，980更加强劲，所以在智能手机里面，我们的980是智能社会的vocal。

在AI领域里面，去年11月份公布了310和910，全系列的在云端和边缘以及末端AI的芯片，我们刚公布的鲲鹏920是在云端的CPU，从麒麟980的手机芯片到边缘人工智能计算出来芯片到云端的计算出来，我们是这样一个布局。所以我们的价值主张是，我们是一个平台，还包括云。大家告诉，相连实质上也是一个平台，未来的智能社会没相连哪来的数据？所以要把众多的传感器连接起来，相连+平台+AI+生态。

所以AI仍然不存在着一些缺失，一个是，范围较为较宽，要规则确认、结果具体的情况下，A到B还是做到的不俗的。第二点，更加像研究，而不是工程，这是什么意思？研究是个手艺活，它要大大的调试，调试徵到这个模型，科技合适这种场景，它不是科学基础上的一个工程构建，它是有一定的不确定性。第三点，讫的通，就是说再行要设计模型，这个模型调试完了以后，实在这个可以了，然后再行寻找一个应用于场景，数据是不是使AI讫的，这是一个很最重要的基础。

还有，现在好不容易寻找一个很好的模型，但是它随着时间的变化，就不会好转，比如说我在一个路口，做一个摄像头的自动红绿灯的转换，但随着时间的转换，它这个模型也在大大的调整。仅次于的一个问题是不半透明，你不告诉里面是啥，正是因为不半透明，就有可能分析出来由于鸡叫一下之后，把太阳叫出来了（当然不有可能是这样）。就是说，于是以因为是不半透明，就有可能产生这种情况。还有，它不是100%精确，它只是一个仅次于有可能精确，所以它有部分的不确定性。

在AI领域里面，目前人才的紧缺，大家也告诉，现在没大数据专家了，一夜之间全部是人工智能专家，尽管如此，人才还仍然紧缺。第二点，AI一定牵涉到到数据的安全性、隐私维护，所以AI，在价值观领域里面，实质上大家也要多多辩论，不仅说道AI有好的一面，同时也要有一些维护个人的数据和隐私等等，这些发明者，都应当是辩论的地方。

大家实在AI很好，我也这样实在，但是是不是想要过，AI是更容易被阻碍的，或者说是更容易不受愚弄的。我们看张照片，左边是原图，跟中间的照片一模一样，但实质上，中间的照片早已特了右边图像的噪音在里面。

但是我们的人眼见一起两张照片是一模一样的，但是通过机器，它就辨识出来中间一张它不是一个人了，它是一个书柜，但是我们人眼见出来两张照片是一样的。也就是AI是可以被愚弄的。照片被愚弄一下无所谓，假如说道汽车被愚弄呢？你还敢坐吗？谁说道汽车无法被愚弄？当然一种是蓄意愚弄，有一种是假如训练的时候，有一种场景没有训练到，它不会会出有故障？有可能。

所以呢，自动驾驶还是有相当大的一个不确定性的，这就是一个案例。2019年1月6号，特斯拉的车撞到了一个路边的机器人，也就是说，不一定是被愚弄的，它最少有一种场景有可能没有训练到。

所以，尽管如此，自动驾驶仍然有十分幸福的未来，大家一想起自动驾驶，就实在自己躺在车里面，按照120公里较慢的跳跃，假如想象这种场景有可能有点艰难，但是，你的扫地机器人是不是自动驾驶？假如拖拉机装有上自动驾驶软件是不是可以24小时耕地？所以，自动驾驶是可以普遍被用于的，千万不要一想要说道自动驾驶，就是说我躺在车里面，按照120公里的速度去较慢的跳跃，但某种场景下也是可以构建的。所以，华为的愿景就是和大家一起合作。

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