“假定18世纪我们发明了蒸汽机，意味着我们进入了蒸汽机1.0时代，这个时代让人类超越了体能边界。那现在举一个不准确的比喻来形容AI，我们现在是蒸汽机2.0时代，它的特征是帮助我们超越智力边界。”在2019EmTechChina全球新兴科技峰会现场，华为技术有限公司董事、战略Marketing总裁徐文伟称。
在他看来，AI其实并不是新鲜事，因为60多年前这个概念就已经被提出了。但随后因为人们对AI有过高期望，这行业经受了两次比较大的冬天。所谓的冬天，即是人们对AI的期望超过了当时ICT的工程能力。
在他看来，如今的AI还是分析大数据后的相关性分析。未来20年内，机器虽然不大可能展现出与人类相当或超过人类的可应用智能，但机器预计将在越来越多的任务中，继续达到并超越人类的表现。同时将带来以下多个方面的改变：
第一点，AI将改变所有行业的组织和人员结构。“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。但根据2018年的统计，至少有300万人已经和AI协同工作了，或者说他的老板是一个机器人。比如，滴滴打车司机的老板是算法。很多基层的员工可能要习惯你的同事或老板是机器人，这将带来组织架构上的变化。” 徐文伟举例。
第二点，工作肯定有所变化。“很多人担心，随着AI的到来，很多工作会不会被取代，的确是的。一定是比较枯燥的、重复性的、人们不愿意去干的工作会被AI取代，但大量创造性的工作是不可能的。同时，未来的工作一定会和AI结合起来，可能还会产生新的工作。所以不用担心AI会导致大量失业。就像PC的发明增强了人类的能力，但并没有减少人们的工作，只是工作有了转换或转型。” 徐文伟称。
以下为华为技术有限公司董事、战略Marketing总裁徐文伟的演讲实录，由投中网编辑整理：
大家知道AI非常热，据不完全统计，去年大概至少有300多场与AI有关的会议。现在大会不讲AI肯定是不行的。
为什么这么热呢？大家肯定是看到了很多AI好的应用场景。其实AI并不是一个新鲜的事情。大家知道，在60多年前就已经提出了AI概念。但正因为AI如此吸引人，大家对AI有着过高的期望，所以行业经受了两次比较大的冬天。
什么叫冬天？就是说我们对AI的期望，超过了当时ICT的工程能力。在当前AI这么热的情况下，这个行业会不会再次发生冬天？我们希望不会，我们毕竟刚刚开始。
大家知道，人类有生以来，有26种GPT通用技术，它的特点是什么呢？
特点一、刚开始的时候，非常的不完善，有很大的改进空间。
特点二、多用途，可以用在各个行业。
特点三、溢出效应。
我们最早的GPT可以回归到1000多年前发明的轮子。近期的话，包括发明的PC、互联网、商业虚拟化和纳米。我们现在认为AI是第26种GPT技术，AI应该是有巨大的发展空间。假定18世纪我们发明了蒸汽机，让我们进入蒸汽机1.0时代，这个时代让人类的体力超越了体能边界。那现在举一个不准确的比喻来形容AI，我们现在是蒸汽机的2.0时代，它的特征是帮助我们超越智力边界。
我们看一下现在的AI。实际上，从营销的角度，它被包装成了认知计算，它的技术是深度学习，它的算法是卷积神经网络计算等。目前我们谈的AI是众多AI分类中的一种，在某些领域已经取得了很好效果。我们讲的人工智能范围是非常广的，并不是我们今天说的人工智能，我相信人工智能未来还会有非常大的发展空间。
我们想象的人工智能至少包括学习、推理和决策能力。但坦率来说，现在我们的人工智能坦率还是分析大数据以后的相关性分析。比如说，太阳出来鸡叫了，这是一个相关性。那能不能推导出来“鸡叫了把太阳叫出来了呢？”肯定不是的。我相信现在的人工智能肯定不会这么蠢。
但从相关性来说，这两个事情的确是相关的，也就是说我们的人工智能当前处于一个非常初级的阶段。尽管是初级阶段，但当前窄人工智能已经有了相当大的应用空间。未来20年内，虽然机器不大可能展现出与人类相当或者超过人类可应用的智能，但预计机器将在越来越多的任务中，继续达到并超越人类的表现。
假如认可这个结论的话，我们就可以展开很多后面的讨论。
第一点，AI将改变所有行业的组织和人员结构。大家知道，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。但根据2018年的统计，至少有300万人已经和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，滴滴打车司机的老板是算法，包括很多的领域，他的老板已经是一个机器人了，300万的数据准不准我不知道，但至少大家可以感受的到，你的主管可能叫Robot博士。所以，很多基层员工可能要习惯同事或老板是机器人，这将带来组织架构上的变化。
第二点，工作肯定有所变化。很多人担心，随着AI的到来，很多工作会不会被取代，的确是的。一定是比较枯燥的、重复性的、人们不愿意去干的工作会被AI取代，但大量创造性的工作是不可能的。同时，未来的工作一定会和AI结合起来，可能还会产生新的工作。所以不用担心AI会导致大量失业。就像PC的发明增强了人类的能力，但并没有减少人们的工作，只是工作有了转换或转型。
从目前的AI来看，AI可以用于内部管理效率的提升，比如说单据的录入、客服。现在很多客服都已经用人工智能了，你好不容易打通了客服电话，结果是机器人在跟你对话，有的时候你也会很恼火，但这的确提高了效率。同时，在门禁系统、人脸识别以及智慧城市、平安城市等领域，AI也得到了广泛使用。
企业家最关心的是成本，通过AI或可以大大节约你的采购成本。比如通过AI可以知道采购价格中哪些是合理的，哪些是不合理的。因此拿到了一个很好的价格，采用AI技术以后采购成本获得了大幅下降。
讲到自动驾驶。大家觉得自动驾驶很快会到来，而且是几百家企业从事了智能驾驶工作。但从我们的观点来看，车要L5几乎不可能，或者说无法承担成本。我们的观点是，一定要把车和路协同起来。简单来说，就是要有一个智慧的路、聪明的车，要互动起来，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，这样才有可能解决自动驾驶的问题。所以，自动驾驶纯粹靠车是不行的，达不到。达到L3已经相当不错了，L4还要努力，但L5几乎不可能，我们下次可以再进行交流。
5G作为一个新的技术设施为什么这么重要？因为大家知道5G的带宽可以达到10G，甚至更宽到20G。5G的设计不仅仅是为了移动宽带，假如是为了移动宽带的话，现在的4G已经可以到300兆、400兆的带宽了。除了宽带以外，更重要的是物联网，可以支撑一平方公里内的100万个连接。
大家知道未来的智能世界特征：
1、万物感知，到处都是传感器。
2、万物互联，所有的传感器必须连接起来。
3、万物智能。
而5G以及其他现有的连接技术就是未来智能世界的基础设施。一方面可以提供超宽带，4K电视、8K电视，尤其是AR、VR来了以后，都可以跟5G联系在一起。5G在一个网络里面可以支持IOT的物联网，支持企业里面的通信，支持车联网以及超宽带的无限介入，这是多种应用。所以5G是未来智能社会的基础设施，那5G一定会采用人工智能的方法。
我可以分享给大家一个数据，现在的维护成本是设备成本的3-4倍，必须通过人工智能把维护成本降下来。
如今，网络越来越复杂，大家知道70%的网络故障是人为造成的，是维护工程师不小心把网络搞瘫了。采用人工智能之后，可以预测50%以上的潜在故障，人工智能可以降低电信网络或5G网络里的运维成本，保证网络的质量提升。
比如说有些运营商提出来，我们是不是在同样的情况下维护更多的网络，或者说在同样的网络情况下，维护人员减少50%，这就是AI在行业里面的一些应用。
当然，AI有很多好的地方，也存在几个问题：问题一，算力看起来很美，但用起来太贵；问题二，有好的数据就但没有好的AI。因为数据要进行处理，才能保证数据质量，没有人工就没有智能。为什么现在人工智能的专家这么贵，因为找不到工程师，AI还是个专家的活，人工智能还没有平民化。所以说，所有的数据要做标注，没有人工就没有智能，和我们想象的人工智能是不一样的；
问题三，训练太慢。训练要几天甚至几个月，可能表演一下要几分钟、几秒钟，但是训练的时间很长；问题四，应用场景。大家知道人工智能是有模型的，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。但真正用于实际的应用场景，可能精确度、准确度大大下降，效果没有想象中那么好。
华为在人工智能领域里面怎么布局的？端、边、云。大家知道我们的70980，从1997年开始就嵌入了AI的芯片，980更强大。在智能手机里，我们的980是智能社会的vocal。
在AI领域里面，华为2018年11月份发布了310和910，全系列的在云端和边缘以及端AI的芯片，我们刚刚发布的鲲鹏920是在云端的CPU，从70980的手机芯片到边缘人工智能计算芯片到云端的计算，我们是这样一个布局。
我们的价值主张是，我们是一个平台，包括云。大家知道，连接实际上也是一个平台，未来的智能社会没有连接哪来的数据？所以要把众多的传感器连接起来，连接+平台+AI+生态。
AI依然存在一些缺陷，一是范围比较窄，要规则确定、结果明确的情况下，A到B还是做的不错的；二是更像研究，而不是工程，这是什么意思？研究是个手艺活，它要不断调试，调试调到这个模型适合这种场景，它不是科学基础上的一个工程实现，它有一定的不确定性；第三，先要设计模型，这个模型调试完了以后，觉得这个可以了，然后再找到一个应用场景。数据是不是使AI可行，这是个很重要的基础。
还有，现在好不容易找到一个很好的模型，但随着时间的变化会恶化。比如说我在一个路口，搞一个摄像头的自动红绿灯变换，但随着时间变换，这个模型也在不断调整。最大的问题是不透明，你不知道里面是啥。它不是100%准确，它只是一个最大可能准确，所以它有部分的不确定性。
第二点，AI涉及到数据安全、隐私保护。所以在对AI的价值讨论中，不仅有好的一面，保护个人数据和隐私等都是需要讨论的地方。
而且，AI是容易被干扰的，也是容易受欺骗的。我们看张照片，左边是原图，跟中间的照片一模一样，但实际上，中间的照片已经加了右边图像的噪音在里面。我们人眼看起来两张照片是一模一样的，但通过机器就能识别出中间一张它不是一个人，它是一个书柜。AI是可以被欺骗的，照片被欺骗一下无所谓，假如说汽车被欺骗呢？你还敢坐吗？谁说汽车不能被欺骗？当然一种是故意欺骗，有一种是假如训练的时候，有一种场景没训练到，它会不会出故障？有可能。
所以呢，自动驾驶还是有很大的一个不确定性的。2019年1月6号，特斯拉的车撞了一个路边的机器人，这不一定是被欺骗的，可能是有一种场景没训练到。尽管如此，自动驾驶依然有非常美好的未来，它是可以被广泛被使用的。
华为的愿景是和大家一起合作。把数字世界带到每个人、每个家庭以及每个组织，构建万物互联的智能世界。
谢谢大家！
来源：投中网