2021年9月23日，华为全联接2021以线上大局进行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想翘楚，贸易精英，技术大咖，生态同伴等，探求若何深刻业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑盛开共赢的行业生态。

感激各人参与线上华为全联接大会，能在线上与各人沟通，也是数字化发展的有力见证。今天，我想谈的主题是：

华为若何通过持续创新，加快数字化发展

各人都知路，在这充斥变动的年代，数字技术在急剧发展。数字化发展已成为全球沉要的共识，也许是唯一的共识。

今天，全球已经有超过170个国度颁布了国度数字战术。最近产生的一些情况，更是让全球都意识到数字化转型从未如此现实、如此火急。

首先，新冠疫情的突发及持续近两年，进一步加快了产品/服务的数字化过程。凭据麦肯锡的钻研，全球的数字化过程整体提前了7年，其中，亚太更是提前了10年。麦肯锡的钻研还发现，数字化不再被认作难题沉沉，企业做事的速度比原先预见的快20~25倍。普遍以为，企业混合办公模式将成为新常态。

其次，全球对于降低碳排放，应对气象变暖也越来越器沉。欧盟颁布了2050年实现碳中和的指标，中国颁布了2030碳达峰，2060碳中和的指标。数字技术成为各行业减排的关键成分，凭据世界经济论坛数据，到2030年各行各业受益于ICT技术所削减的碳排放量将达121亿吨，是ICT行业自身排放量的10倍。

第三，面对日趋复杂的全球营商环境，韧性优先成为企业的沉要发展战术。数字技术是实显祗业韧性必须的使能技术，后疫情时期经济复原和低碳发展的双沉要求，使数字化转型加快成为全球企业和各组织的必然选择。

该当说，世界也是幸运的，数字化转型所必要的基础技术从未如此完整。这一点，各个国度从抗击疫情过程中应该都已有所体味。事实上，这些数字技术和数字基础设施在为数字化转型奠定坚实的基础。

目前，5G全球商用网络已经达到176个，全球索求5G用于行业数字化的项目超过1万个，5G用户也已经超过4.9亿。凭据IDG的数据，全球81%的组织已经使用云推算或有利用在云上。AI的发展更是迅速，凭据罗兰贝格的钻研，AI已经渗入到各行各业中，高科技与电信行业、金融行业、汽车与装配等行业已经选取AI的比例超过60%，贸易、医疗、零售等行业的AI利用比例也别离达到50%，40%和38%。

数字化转型和发展是形成了共识的，数字化基础技术是能够共享的。但是数字化转型之路，分歧国度，分歧企业，分歧业业由于所处阶段分歧，所面对的挑战分歧，造成各有各的路，进而意识分歧，采取的战术分歧，节拍分歧，规划分歧。要真正实现数字化，还有相当长的路要走。

华为的愿景和使命是把数字世界带入每幼我，每个家庭，每个组织，构建万物互联的智能世界。我想，我们把数字世界带入每幼我，每个家庭，每个组织，实现万物互联智能世界的过程，也是援手各行各业实现数字化转型指标的过程。反之，若是没有可能援手各行各业成功实现数字化转型指标，很难说我们实现了TG反波胆使命。

TG反波胆价值主张具体蕴含四个方面：

1.无处不在的联接：我们以为联接是每幼我的根基权势，将致力于实现所有人与人、物与物，人与物的全面联接，并持续提升联接履历。

2.无所不及的智能：我们把AI定位成一种通用主张技术，致力于把AI注入各行各业，推进价值创造全过程、全方位的转型升级。 

3.个性化履历：我们主张每幼我都是怪异的，将致力于通过提供个性化的产品和服务，让每幼我的个性得到充分尊沉，潜能得到充分开释。

4.数自旖台：我们坚信，数字化将推动人类文化的再一次飞跃，我们打造盛开、矫捷、易用、安全的数自旖台，激刊行业创新、产业升级和社会发展。

数字化发展要靠数字技术，数字技术的性命力在于持续创新、不休创造价值。云推算，AI，网络是关键的数字技术。今天，结合本届华为全联接大会深耕数字化的主题，就加快数字化发展，我将从云服务、人为智能、网络以及低碳发展等四个方面分享一下TG反波胆创新进展和产业思虑。

首先谈一谈云服务。

2016年9月1日，我在华为全联接大会上颁发主题演讲：“拥抱云，融入云，成为数字化企业”。

2017年3月19日，在长沙进行的华为中国生态同伴大会上，我初次颁发成立Cloud BU，并指出：从2017年起头，华为将以公有云服务为基础，强力投资打造盛开的公有云平台，并将聚焦沉点行业，携手合作同伴构建云生态，共同做大产业蛋糕。

4年后的今天，华为云已经聚合了超过230万开发者、1.4万多征询同伴、6000多技术同伴、云市场商品超过4500个，已经成为互联网公司和传统政企数字化转型的沉要平台。在全球，华为云与同伴公有云覆盖了27个区域，为170多个国度的客户提供服务。凭据Gartner 2020年钻研，华为云是IaaS市场增速最快的云，已经成长为中国第二、全球Top 5的云服务提供商。所有这些进取和成就都只是新的起点。

华为云以“让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座”为使命。伴随行业数字化措施的加快，等待华为云有更大的发展。

陪伴着企业数字化转型的深刻、数字利用越发丰硕、也越发复杂，传统云服务的资源弹性与简化运维的价值依然是基础，但已经远远不能适应企业必要。资源极致弹性、利用火速开发迭代在发展成为云服务的新常态。云原生（Cloud Native）也因而成为蕴含高科技类企业和传统政企的共同选择。对于传统政企利用，除了自身云原生刷新获得资源和火速收益，更要充分与大数据、AI等新的云原生能力相结合，创造更大的价值。

作为云原生的提倡者和前锋，自2016年以来，华为云陆续推出了云原生系列服务，援手互联网及政企客户更好的进行云原生刷新，基于这些堆集，2020年我们进一步提出云原生2.0理想，致力于让每一个企业都能成为新的云原生企业。

随着云原生利用深刻企业各个业务场景，云原生在走向散布式，跨云跨地域统一协同治理，保障一致利用履历等新的需要日渐凸起。为了匹配这一需要，我们通过持续创新，推出业界首个散布式云原出产品。

今天，我正式颁布华为散布式云原出产品，华为云UCS！UCS的意思是无处不在的云原生服务：通过华为云UCS，我们致力于让企业使用云原生利用时感触不到地域限度，感触不到跨云限度，感触不到流量限度，充分保障利用的一致性履历。UCS的指标是要把云原生能力带入企业的每一个业务场景，加快千行百业拥抱云原生。

其次，和各人探求一下人为智能。

2018年10月，我在上；哟蠡嵘习洳剂嘶蝗【癆I解决规划；2019年8月23日我在丽江正式颁发了AI推算框架MindSpore开源打算。发展到今天，这些打算都得到了圆满的执行。

首先，硬件方面，已经有超过10个硬件合作同伴推出基于昇腾模组、板卡的AI硬件产品。

其次，MindSpore在2020年3月如期开源。截至2021年8月底的1年多功夫内，社区累计下载量超过60万，目前已经是中国最活跃的AI社区，有超过100家高校选择MindSpore进行讲授，能够说，MindSpore已经成为中国主流AI推算框架。

此表，还有500多家合作同伴基于昇腾开发了600多种AI解决规划，利用于各行各业。总体上，全栈全场景AI发展切合预期。

在2019年的华为全联接大会上，我们初次颁布了Atlas 900集群，那时辰单集群支持1024个昇腾910芯片，总算力达到256P Flops。经过两年的致力，Atlas 900单集群已经可能支持4096颗昇腾910，在全无阻塞网络下进行高速推算，提供每秒100亿亿次浮点运算的壮大算力。

在此集群基础上，华为云ModelArts通过引入集群间动态自适应路由技术，凭据电力约束的分歧，能够将集群规模再扩大4~32倍，总算力最高达到32E FLOPS，训练线性加快比超过85%。目前Atlas 900集群和基于Atlas 900集群的云服务已经服务于300多企业客户，宽泛利用于交通、金融、能源、造作、医疗等行业，支持多多企业、科研单元系列大模型的开发训练。

目前已经成功训练出了一系列大模型，蕴含：华为云盘古NLP中文大模型；华为云盘古推算视觉大模型；华为云盘古药物分子大模型；华为云盘古科学推算大模型；遥感专用框架LuojiaNet；鹏城盘古NLP中文大模型；鹏城生物造药大模型等。

在我颁布的全栈全场景AI战术中，ModelArts属于AI利用使能层，其使命是让AI利用开发单一、单一、再单一，以解决AI人才和专家匮乏的问题。当初的进展是，通过ModelArts，要让每一位工程师只需把握肯定的AI技术，就可能自己开发AI模型和AI利用。经过3年多的致力，数以千计的AI行业利用项主张实际，不休创新与知识沉淀，面向企业数字化转型与AI利用的分歧阶段，形成了全流程、场景化的服务；谡庑┓务，该当说我们初步实现了预期指标。

对于企衣反讲，开发AI利用有三个阶段，针对分歧阶段和场景，ModelArts有了针对性的服务：

在初始阶段

大量的企业或总体上，或在特定工作上，还处于索求性AI试验阶段，这个阶段的重要诉求是开发出一个模型，验证初步可行性，处于这个阶段的企业的AI能力往往最为欠缺。针对性地，ModelArts通过领域套件、场景样例、盘古大模型、预训练模型等服务和开发工具，使得通常的工程师在单一进建之后，根基不用开发代码就可能急剧训练出AI模型，急剧验证，急剧上手。

第二个阶段

是Quick win，即在试验成功的基础上，进展急剧通过AI为企业创造价值，此时的AI开发不再是钻研性模型开发，而是要针对一个或多个特定出产工作，结合特定部署场景，结合特定行业规范，满足可信等出产性要求。ModelArts通过增长可信组件与安全算法、ModelBox、AutoSearch、盘古大模型等使AI工程师能适应多样性的部署环境，急剧开发出产性实战型AI利用。

第三个阶段

是系统性AI利用或智能子系统的开发，此时往往涉及多种利用、工具和系统的共同，ModelArts通过进一步增长MLOps、OptVerse求解器、科学推算、盘古大模型和异构散布式调度器以及来自生态同伴的丰硕的行业性组件与工具等支吃祗业实现极简、高效的智能系统开发。让每一位工程师都能开发AI利用，是ModelArts矢志不渝的致力方向，等待这个指标早日实现。

在AI用于各行业出产场景时，即便最高水平的AI专家，也往往感应极度挑战。究其原因，各行各业场景繁多，极度碎片化，即便有自动化水平很高的工具，在通常的AI模型开发模式下，也不得不逐个定造开发，如同作坊式开发，投入人力多，开发周期长。更为挑战的是，模型的精度通常必要大量的训练样本数据，可行业场景偏偏最缺数据，由此导致模型机能往往不能满足出产要求，导致AI在这些场景不成用。

大模型为解决这类问题提供了很好的规划。有了预先训练好的大模型，每个场景化AI开发，都不用再从0起头，而是基于大模型做加强训练，并自动化抽取出适合该场景部署的幼模型，开发周期从月级缩短为天级，实现了AI模型从作坊式开发到工业化开发的转变。

更为沉要的是，由因而基于大模型做加强训练，模型机能大大提高，使好多原来AI不成用的场景变得可用了。在华为南方工厂就有一个这样的案例，由于样本数量只有40个，传统方式训练的AI模型精度只能达到80%，无法满足要求；基于大模型训练的模型精度达到99.5%，使智能检测实现可用。

第三，再谈一下企业网络。

陪伴着数字化的过程，企业网络的复杂性将指数级增长，重要原因蕴含：混合办公，互联分支增多，接入地位增多；员工流动性增大，履历变动更动态；办公网融合物联网，联接数激增；云化与新利用对网络机能要求更高、调换频仍；网络设备种类多、厂家多，治理规模大；网络保险从基于联接到基于履历，要求更高。

但是，运维保险工程师数量不会线性增长，甚至不会增长，网络运维复杂性与运维工程师资源之间的差距会越来越大。针对这个挑战，我们以为，企业网络的运维更应该首吓酌好数字化技术，用技术创新克服自身复杂性的增长，而不是依赖更多的人为。

基于此，我们提出自动驾驶网络愿景，即未来的网络应该与自动驾驶汽车一样都能自己运维自己，而不是靠人。我们进展未来的自动驾驶网络应该是：支持自动，即凭据用户意图业务自动部署，最终指标是业务全自动部署；支持自愈，预测预防故障并基于事务自我复原，最终指标是实现全自动运维；支持自优，凭据用户履历自适应调整优化，最终指标是实现全自动优化；支持自治，在自动、自愈、自优的基础上，网络职能自适应、自进建、自演进；这是自动驾驶网络的愿景，也是终极指标。

从前两年，我们不仅在华为覆盖全球的网络发展自动驾驶网络创新，也与金融、教育、医疗等行业客户发展结合创新和部署利用。

在金融行业，我们与中信银行聚焦数据中心网络的自动驾驶创新。2020年，自动驾驶网络援手实现了单数据中心、单厂商的40多类业务场景的端到端业务自动化。今年的创新方向是支持多云、多厂商的异构场景。以一个“留学汇”的新业务上线为例，从前多域网络的协同设计、评估和调换均匀耗费30多天，此刻只必要30分钟就能实现。

在数据中心网络里面，最头疼的问题是若何急剧定位故障点，此刻华为自动驾驶网络既支持了端到端的网络质量可视，还对75类典型故障实现了3分钟定位根因，5分钟给出建复建议，今年基于知识图谱的自进建能力，现网数据实现了在线增量进建，可覆盖97%的故障。

在教育行业，我们与西安交通大学聚焦园区网络的自动驾驶发展创新。随着智慧讲授和校园服务的发展，除了传统的摄像头、路闸等物联终端，还新增了智能门禁、讲授录播等50多种终端，在西交大的四个校区有50多万台，由于终端覆盖广且分散部署，目前都是通过校园网接入的，存在安全治理隐患。我们通过自动驾驶网络援手西交大实现了秒级的终端自鉴别和自接入，基于人为智能技术还能支持未知终端的在线标注和进建，将终端鉴别率提高到了98%。其次，园区无线接入已成为主流，WIFI滋扰、周游和利用保险问题凸起，以前人为优化效能低下，此刻通过AI智能调优不仅人为0染指，并且信号达标率从64%提升到了90%。

最后，谈一谈华为若何通过数字技术助力低碳发展。

如开头讲到的，数字技术是低碳化发展的根基身分，华为对峙数字技术创新，援手客户实现低碳发展，重要蕴含三个致力方向：

1.投资创新节能技术，持续提升ICT产品能效，推进ICT产业自身低碳发展；

2.投资电力电子技术及与数字技术融合创新，推动清洁能源发展与传统能源数字化；

3.把数字技术带给每个行业，支持各行各业通过数字化推进低碳发展；

具体到第一个方向，也就是萦绕ICT产业自身低碳发展。事实上数十年以来，华为所有设备和解决规划一向在萦绕降低功耗、节能减排，持续创新。应对气象变暖、各行各业低碳发展的新诉求，给ICT设备提出了新的挑战，我们也愿意设定更高的节能创新指标，来迎接挑战。

第二个方向是推动清洁能源发展与传统能源数字化。为了响应碳达峰和碳中和指标，加快清洁能源发展与传统能源数字化，我们专门成立了华为数字能源公司，其愿景是发展清洁能源与推动传统能源数字化双轮驱动，融合数字技术和电力电子技术、信息流和能量流，推动能源革命，共建绿色美好未来。

具体地讲，华为数字能源把电力电子技术和数字技术相结合，用“比特”治理“瓦特”，用数字技术节造电力电子功率设备，面向清洁发电、能源数字化、交通电动化、绿色ICT基础设施以及综合智慧能源等五大领域提供“安全、高效、绿色、智能”的解决规划，构筑面向能源产业宽泛使用的嵌入式电源、智能配电、储能等使能平台。同时，面向能源各个场景，会建设一个统一的“能源治理云服务平台”，这是一个盛开的利用平台，盛开给华为的客户、合作同伴一路使用。通过提供上述产品和解决规划，华为数字能源致力于实现家庭、构筑、工厂、园区、村落、城市等场景的低碳化，推进整个社会走向低碳，最终走向零碳。

第三个方向是关于传统行业的减排，出格是碳排放相对比力高的行业，若何让这些行业降低碳排放，是全社会向低碳化发展转型的沉心。我妹浇楫手各行各业降低碳排放作为沉要的创新方向，致力于把数字技术带给每个行业，使能行业数字化、低碳化发展。

该当说，这已经成为华为与险些所有行业共同的创新方向，我们也已经获得了一些进展。

好比：在智慧交通方面，我们通过对信号灯节造，削减城市交通拥挤减排；通过智慧高速，实现了自由流收费，据测算，已累计节约燃油32.17万吨等；

智慧供暖已经在哈尔滨投入使用，凭据哈尔滨路表区的实际，通过按需供热，均匀能耗降低12.1%；中国供暖130亿平米，如都用智能供暖，每年可削减CO₂排放1619.9万吨；

智慧农业规划在瑞士已经显示出价值，通过大数据和5G使能的无人机巡田，效能提升20倍，通过实现瑞士农场精准除草，削减90%农药使用量。

数字化将注定是一个持久的过程，不成能一挥而就的。我们所从事的这些技术领域，有幸处在变动最活跃的环节。数字化走到今天，获得今天的进取，是由于有不休的创新。数字化走向未来，实现越发雄伟的指标，还要靠不休的创新。

对峙创新永不止，祝福未来更美好。

感激各人！