4月19日，2023华为全球分析师大会在深圳召开，华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟身着一袭蓝黑拼接的连衣裙亮相，这是她当值华为轮值董事长以来的首次公开亮相。

孟晚舟在主题演讲中表示，预计到2030年，全球联接总量将突破2000亿。与此同时，企业网络接入、家庭宽带接入、个人无线接入将迎来万兆联接的时代；通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍。

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华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟做主题演讲（图源：企业供图）

数字化是共识度最高、也是当前确定性最高的趋势，已经成为越来越多国家、企业和组织的共同话题。跃升数字生产力正当时，这是全行业的共同机遇。

孟晚舟坦言，数字化转型是百转千回的，华为也要通过一系列管理变革，用数字化技术、思维和能力重构业务，实现研发、制造、销售、交付等各个环节的数字化转型。

数字化成为新蓝海

会上，孟晚舟表示，数字经济是全球经济的关键驱动力，有170多个国家发布数字战略，2026年全球数字化转型支出将高达3.41万亿美元。

“数字化是整个产业链的新蓝海，华为将在联接、计算、存储、云等方面保持投入，提供极简架构、极高质量、极低成本、极优体验的‘4极’数字基础设施，从而实现数字化转型的‘4化’，即作业数字化，数字平台化，平台智能化，智能实战化。”孟晚舟说道。

孟晚舟认为，在联接产业，从人到物，从家庭到工厂，从地上交通到地下矿道，极为丰富的行业场景要求联接无处不在、无时不快。华为将持续推动建设5.5G时代领先的数字基础设施，构建千亿物联、万兆体验的网络能力。

在计算产业，未来算力将像水和电一样，触手可及、随需随用。华为将围绕着多场景、多样性的需求，不断提高通用计算、人工智能计算的算力。

华为云将沿着行业数字化的“云底座”和“使能器”保持投入。华为自身在数字化转型中沉淀的技术、工具和经验，将持续开放在华为云上，与此同时，全球伙伴的优秀实践也将逐步承载在华为云上，支撑好企业“上云”“用云”。

孟晚舟称，围绕数字化，华为在基础软件领域持续创新，已经发布欧拉和鸿蒙操作系统、毕昇编译器、高斯数据库、昇思AI框架等，并将openEuler（欧拉）、OpenHarmony贡献给 开放原子 开源基金会，通过软件开源发展产业生态。

结合华为近10年的实践，孟晚舟还分享了对数字化转型的三个核心洞见。

首先，战略驱动是根本，数字化本质是战略选择和战略规划，成功的数字化转型都是由战略驱动，而非技术驱动。其次，数据治理是基础，只有通过对数据的科学治理，数据在企业内部的流动才具有意义，不同维度的数据汇聚在一起才能创造新的价值。最后，数据智能是方向，数据正在成为生产力，作业数字化、数字平台化使得数据清洁、透明、聚合，是转型的基础；平台智能化，智能实战化使得数据随需、易懂、有用，是数字转型的深化。

华为如何推动AI发展？

数字化转型过程中，华为如何看待AI行业发展，目前已进行哪些布局，未来还有怎样的规划？

对于这些问题，当日，华为战略研究院院长周红在演讲中进行了详细解答。周红提出，2016年在AlphaGO推出之后，人们发现可以通过大模型来很好描述具有先验知识的世界，这个世界的很多信息并不是离散无记忆的。

“过去的几年中，我们看到智能应用的迅速发展，尤其是通过AI模型优化可能帮助解决应用碎片化的问题，这也引发了模型规模的爆发式增长。过去十年，AI算法的算力需求提升了四十万倍。”周红说道。

他进一步指出，在山腰上的一些能力上，人们还在不断研究提升中，例如，自动驾驶、图像识别、语言文字处理等，当前AI在语言文字的学习、理解和生成上表现出来的能力，超出很多人的想象。在接近山顶的能力上，例如软件编程、科学研究、定理自动验证和自动证明等，学术界和产业界已经有一些探索。

“在AI能力快速提升的情况下，我认为需要考虑AI的目标如何与人类一致、并且正确和高效地执行。除了通过规则和法律来加强AI的伦理和治理外，从理论和技术的角度看，要达到这些要求，目前还面临三个重要的挑战：AI的目标定义、正确性与适应性、以及效率。”周红表示。

面对这些挑战，华为在AI领域进行了不少探索。首先，在AI for Industry方面，通过行业大模型促进价值创造。华为在视觉、语言文字、图网络、多模态等专用L0基础大模型之上，形成L1行业专用大模型来降低开发门槛、提升泛化能力，解决应用碎片化的问题。

在煤矿场景，华为通过模型训练与推理实现瓦斯浓度的超前预警、作业序列的风险防范、以及作业质量的智能验收；华为的智慧港口方案也已经在天津、青岛、上海、深圳等港口实现智慧化应用。

AI for Science方面，华为推出的盘古气象大模型，通过更精准、高效的学习与推理机制，从大自然历史运转出来的数据中提取全球气象先验知识，从而实现快速完成全球未来1小时到7天的天气预报，预测精度比欧洲中期天气预报中心高20%以上。

在制药领域，华为的专家与北大教授一起提出基于元动力学的靶点发现和构象搜索算法，同样的构象搜索，传统方法需要37天，华为只需要6个小时。

周红认为，在通信和计算两大基石的驱动下，从狭义人工智能，到通用人工智能与超级人工智能，人们首先要通过理论和技术的突破来实现万物智联，促进社会进步；其次，要勇于拓展思维边界，增强对智能的认知和掌控能力；最终，用正确的目标和有力的手段来牵引人工智能的发展。

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