华为徐直军：AI时代并非处处需“大”模型
AI时代的全面智能化浪潮
随着科技的飞速发展，AI已成为对各行业影响最大的技术之一。华为副董事长、轮值董事长徐直军在2024华为全联接大会上的讲话，为我们揭示了AI时代的诸多关键问题和发展方向。
智能化时代企业的“六个A”特征
在全面智能化的时代初期，企业需要具备“六个A”的特征。首先是“AdaptiveUserExperience（自适应体验）”，企业要能够主动感知和理解用户的需求变化，提供最贴合的服务，而不是简单的裁剪。比如AI学习机能够根据学生的各种情况自动调整教学内容和难度。
其次是“Auto-EvolvingProducts（自演进产品）”，智能化的产品要能够自主学习、持续迭代，像自动驾驶汽车一样越开越好开。
“AutonomousOperation（自治的运营）”则要求企业实现业务流的高度自治运营，从感知到执行端到端自主闭环，如港口的智能计划平台。
“AugmentedWorkforce（增强的员工）”是指让每个员工都有智能助手，提升工作体验和效率。
而“All-ConnectedResources（全量全要素全联接）”和“AI-NativeInfrastructure（智能原生基础设施）”则作为智能化的基础，前者实现企业全要素的互联和数字化，后者则要求ICT基础设施适应智能化应用并实现自身运维管理的智能化。
算力的挑战与机遇
华为在面对美国制裁导致芯片制造工艺受限的情况下，看到了AI带来的计算系统结构性变化所带来的机遇。通过架构性创新，开创自主可持续的计算产业发展道路，打造“超节点+集群”系统算力解决方案。
不是每个企业都需要建设大规模AI算力。AI服务器对数据中心机房环境要求极高，大模型的发展使得AI算力规模不断增大且变化快，这导致数据中心机房面临资源浪费或无法满足需求的困境。AI硬件产品的快速迭代也带来了资源调度复杂和运营维护困难等问题。
大模型并非企业的必选项
大模型的技术突破虽然加速了智能化进程，但不是每个企业都要训练自己的基础大模型。训练基础大模型面临数据准备、模型训练和人才获取等诸多挑战。企业应根据自身业务场景需求，选择合适的模型，通过多模型组合创造价值。
比如，十亿参数模型可满足科学计算等场景需求，百亿参数模型能满足特定领域场景需求，千亿参数模型适用于复杂任务。
终端AI应以体验为中心
在智能时代，终端是重要环节。华为最早将AI引入智能手机，如今又基于端、芯、云协同架构，把AI技术与鸿蒙操作系统深度融合。但终端AI应以体验为中心，而非算力。华为与清华大学人工智能产业研究院共同提出AI终端智能化分级标准，以促进终端AI的有序发展。
汽车自动驾驶的未来展望
汽车自动驾驶是华为投资AI的重要领域，ADS3.0版本带来了显著进步，让消费者感受到了安全与体验的提升。华为希望在2030年左右实现无人驾驶，并将基于融合感知持续演进自动驾驶解决方案。
打造统一的开发者平台与AI向善
华为将强力投资生态发展，打造统一的开发者平台，为计算和终端产业带来新机遇。华为倡导AI向善，让AI服务于人，提高工作效率和生活品质，改变行业生产方式，降低技术门槛，避免技术滥用，用于环境保护和可持续发展。
AI时代充满机遇和挑战，华为的战略布局和思考为行业发展提供了重要的参考和启示。
相关问答
什么是智能化时代企业的“六个A”特征？
智能化时代企业的“六个AdaptiveUserExperience（自适应体验），Auto-EvolvingProducts（自演进产品），AutonomousOperation（自治的运营），AugmentedWorkforce（增强的员工），All-ConnectedResources（全量全要素全联接），AI-NativeInfrastructure（智能原生基础设施）。
为什么不是每个企业都要建设大规模AI算力？
因为AI服务器对机房环境要求高，大模型发展使AI算力变化快，导致机房面临资源浪费或无法满足需求的困境，同时AI硬件产品迭代快，带来资源调度复杂和运营维护困难等问题。
企业训练基础大模型面临哪些挑战？
面临数据准备、模型训练和人才获取等挑战。准备足够多高质量数据成本高且有难度，模型参数量大导致迭代和优化难度大，具备实战经验的技术专家少。
华为在终端AI方面有什么主张？
华为主张终端AI应以体验为中心，而非算力，并与清华大学人工智能产业研究院共同提出AI终端智能化分级标准。
华为在汽车自动驾驶领域有什么目标？
华为希望在2030年左右实现无人驾驶，并基于融合感知持续演进自动驾驶解决方案。
华为在AI发展中如何践行AI向善？
华为倡导AI服务于人，提高工作效率和生活品质，改变行业生产方式，降低技术门槛，避免技术滥用，用于环境保护和可持续发展。
