哈希 HASH
第四，新能源汽车产业会持续快速发展，并从纯电动化走向智能化。中国汽车突然间成为了全球热议的话题，主要是由于电动汽车的发展。尤其随着去年智能电动汽车的陆续推出，消费者发现智能驾驶真正带来了体验的提升，从而逐步接受智能驾驶，使智能化成为了新的趋势。在走向电动化的过程中，最大的挑战还是充电基础设施，如果没有好的充电基础设施，电动化就很难快速发展。在这种情况下，华为在去年推出了超级充电桩，使电动汽车充电一秒钟就可以跑一公里，一杯咖啡的时间就能够充满电，使得消费者真正意义上可以放心地购买和使用电动汽车。华为正在中国和全球，与伙伴一起，快速推进超级充电桩的部署，构筑高速充电网络和城市充电网络，消除电动汽车用户的充电焦虑，使得电动汽车真正能普及开来。
第一个举措，坚持以质取胜，实现高质量的发展。华为这些年来一直在深化基于ISO 9000的全面质量管理体系，沉淀过去30多年来在质量管理上的成功经验和能力，结合各个产业的特点，开展全面质量管理，以实现高质量。我们坚信，不管世界如何变化，只有高质量才是华为持续走向未来的关键。同时在公司各产业，构建端到端质量管理体系，将质量要求构筑到各业务流程中，用高质量的产品和服务持续赢得客户选择和信赖。由于我们的供应链发生了彻底的改变，所以还要将质量要求和质量管理延伸到供应商、渠道及合作伙伴，推动产业链共同进步，通过共同的质量提升构筑面向客户的高质量。
第二个举措，持续优化产业组合，增强发展韧性。这些年来，我们一直在持续优化我们的产业组合。现在已经形成由ICT基础设施、终端、华为云、数字能源、智能汽车解决方案等面向客户的产业组合，以及由2012实验室、海思作为后盾的技术支撑平台。这些产业中，既有传统的优势产业，比如ICT基础设施中的通信产业；也有开创型的产业比如ICT基础设施中的AI计算产业；既有稳定发展的产业，也有快速成长的产业；有依赖先进工艺的产业，也有不依赖先进工艺的产业，比如数字能源；有硬件主导型产业，也有软件主导型产业。这其中华为云、数字能源、智能汽车解决方案等产业都在增长。无论从产业结构看，还是从未来发展空间看，我们已经构筑了一个有强大韧性的产业组合，从而为公司的持续生存和发展奠定了坚实的基础。
首先是打造鸿蒙原生应用生态，这是华为2024年最关键的事情。鸿蒙操作系统采取的是一个创新的架构，一开始就基于物联网操作系统打通了所有的端，然后打通从物联网终端到移动终端，到家庭终端，也包括笔记本、PC机等，能够一个操作系统，全面覆盖。过去的鸿蒙操作系统更多是在南向适配各种各样的端设备，但是在北向的应用上还是共享安卓的应用生态。华为希望通过2024年一年的时间，先在中国市场把智能手机上使用超过99%时间的5000个应用全面迁移到鸿蒙原生操作系统上，真正实现操作系统和应用生态的统一。同时我们也在推动更多的其它应用，也能迁移到鸿蒙操作系统上。现在5000多个应用里面，有4000多个应用已经明确了迁移计划，还有不到1000个应用正在沟通中。这个迁移工作量是巨大的，已经得到了整个产业界和应用开发者的广泛支持。当我们把这5000个应用以及其它成千上万的应用都从安卓生态迁移到鸿蒙操作系统上时，我们的鸿蒙操作系统就真正完成了打造，并真正成为除了苹果iOS和谷歌安卓外的全球第三个移动操作系统。我们首先立足中国市场打造鸿蒙操作应用生态，未来逐个国家推广，逐步推向全球。
第四个举措，打造光风储发电机，解决光伏、风能等新能源对电网的冲击。华为数字能源业务做了多年的太阳能发电的逆变器，在跟新能源发电企业和电网沟通时，发现太阳能发电和风发电并网对电网的冲击很大。电网在光伏和风能发电的接入和消纳方面一直面临非常大的挑战，使得大量的新能源发的电没法上网，只能丢弃，这是一个世界级的难题。如果这个难题不解决，新能源发的电很难成为主力能源。在这种情况下，华为经过持续探索，找到了对应的解决方案，我们取名叫做光风储发电机。光风储发电机是基于储能和变流器，通过构网控制算法，模拟同步发电机的有功功率控制和无功功率控制的原理，建立电力系统的电压和频率，主动构网，从而解决光伏、风能等新能源对电网的冲击。最终使得新能源发的电像传统火电和水电一样，能够被电网所接受。这种情况下，可以理解为所有的新能源发电就是跟传统发电站发的电一样，从而助力光伏、风电加速成为主力能源。
以昇腾云服务和盘古大模型使能行业智能化。2017年华为在华为云专门成立了企业智能的组织，简称EI，并发布了EI企业智能服务，目标是用AI解决各行各业问题。早期基于专用算法、专用模型，面向金融、工业、矿山等各行各业，针对各种各样的问题，推出了相当多的解决方案，当时还没有大模型。到2018年发布了AI全流程开发平台ModelArts，使能产业伙伴，基于华为提供的开发平台、工具等AI能力，开发AI算法和应用，解决各行各业的问题。2021年，我们发布了盘古大模型，推出了全球第一个最大的千亿参数的中文语言预训练模型以及30亿参数的视觉预训练模型。2021年全联接大会上，我也详细阐述了华为大模型的战略方向主要是使能各行各业的智能化。2023年，我们进一步推出了盘古大模型3.0以及开始打造AI原生的基础设施。下一步的重点，一方面通过盘古大模型服务，持续深耕行业，解难题、做难事，帮助客户训练好自己的大模型，让客户用自己的大模型解决自己的问题。同时，我们持续构建昇腾云服务，为各行各业提供澎湃的AI算力服务，通过ModelArts提供全生命周期的模型开发工具链，支持普惠的大模型训练和推理。我们同时持续打造AI Native云基础设施，通过分布式擎天架构，突破算力边界，突破网络边界，突破存储边界，最佳匹配AI算力模型。
打造自动驾驶网络，革命性改变通信网络运维模式。电信运营商网络运维是非常复杂的，因此成本也非常高。因此在2018年的日内瓦UBBF，华为参考汽车自动驾驶的分级理念提出了自动驾驶网络的概念，也就是ADN（Autonomous Driving Network）。经过这么多年和电信运营商持续的探讨、联合创新，形成了大量的ADN解决方案，到今天，ADN已经成为网络运维智能化转型的战略共识。而大模型出来以后，自动驾驶网络的目标更加具有现实意义了，运营商都希望自己的网络能够尽快实现自动驾驶、实现L4高度自治，未来实现完全自治，带来以“零等待、零中断、零接触”为标志的极致的用户体验，和以“自配置、自修复、自优化”为标志的极简的网络运维。华为将与中国及全球运营商合作打造通信大模型，并首先通过基于角色的Copilot和基于场景的Agent，帮助运营商赋能员工，提升用户满意度，让运营商尽快因大模型技术和自动驾驶网络而获益。
基于盘古大模型，打造 “小艺”超级智能体。在终端领域，华为是最早把AI引入到智能手机的，事实上华为在2016年就开启了Mobile AI的时代。在这个过程中，不断把AI引入到影像、翻译以及各种手机应用。并逐步把AI从手机扩展到全场景的各种智能解决方案，包括智慧家庭、智能汽车座舱等。但之前都没用到大模型，很多场景用专署模型也够了。随着大模型出来以后，为每一个终端用户配一个智能助手，越来越成为了现实。下一步期望是，基于盘古大模型把“小艺”打造成为超级助手，并把HarmonyOS Next打造成为一个原生智能的操作系统，统一AI能力底座，构建系统级原生智能。
打造自动驾驶解决方案，最终实现无人驾驶。自动驾驶业务也是华为最开始投资AI的重要领域，因为自动驾驶的目标是无人驾驶，是AI的应用最为挑战的场景之一。2019年在上海国际汽车工业展华为提出打造智能驾驶方案，2022年推出了自动驾驶ADS 1.0版本，基于高精地图把“AI+规则”结合起来，第一款车就引起了市场轰动。2023年推出了自动驾驶ADS 2.0版本，现在市场上跑的车，比如问界M7、M9，阿维塔等，用的都是ADS 2.0的版本。在高速上接管率非常低，在城区不依赖高精地图全国都能开，而且越开越好开，比人还会泊车，同时在业界首创了全向防碰撞系统。这些进步让消费者真正看到了智能驾驶带来的体验提升。现在，中国消费者对汽车智能驾驶已经非常熟悉了，购买新车时配智能驾驶高阶版本的比例非常高，汽车的智能驾驶能力也已经成为中国消费者购买新车时重点考虑的因素。为什么华为的智能驾驶能够做到领先？首先，我们的起点就瞄准L4的架构和L4的目标来开发，然后向下适配不同车型的智能驾驶配置要求。其次，到今天还是有争论的，到底未来要不要激光雷达？如果用纯视觉摄像头方案能够彻底解决当然好，但我们研究认为，视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达三个传感器各有优缺点，目前没有一个传感器能够解决所有问题。同时用了激光雷达在安全上带来了明显的好处，尤其是在AEB上，激光雷达发挥的价值比其它传感器都大很多。所以我们提出融合感知方案，把激光雷达、毫米波雷达、摄像头等充分结合起来，通过把多种传感器融合在一起，更有利于未来实现自动驾驶的目标。同时我们提出期望未来可以把激光雷达的成本做到200美金，从而解决成本的顾虑。
华为把AI引入到内部管理分为两个阶段。第一阶段对准业务重复、海量、复杂的场景，用AI提升公司内部运营效率，比如看发票、生产线年开始公司内部成立了人工智能使能部，帮助公司各个环节利用AI技术来提升效率。第二阶段，抓住AI大模型技术变革的机遇，各业务领域一体化协同，形成信息、决策、行动优势。下一步我们会基于盘古大模型以及企业高质量数据构建企业大模型，通过大模型重构业务模式。一方面把AI大模型与人结合起来，使得每个员工都有“懂我”的智能助手；另一方面把AI大模型跟事情结合起来，将大模型全面引入到研发、销售等各领域，重构作业模式，提升业务效率。
华为在AI基础研究上一直有着较大的投资。在AI国际顶会上，华为每年都有200-300篇论文发表，近期数次在优化理论、模型量化、优化器、生成模型理论等方面获得大会最佳和优秀论文奖。2017年华为把所有的AI研究统一到诺亚方舟实验室，这些年诺亚方舟实验室在AI领域的研究取得了很多成果，比如手机上AI HDR算法、加法网络、第一个千亿参数稠密中文语言大模型、以及HEBO黑盒优化平台等。这些基础研究的成果支持了华为通过AI技术提升产品和解决方案竞争力，提升内部效率，以及开创新的产业。下一步我们将持续投资AI基础研究和AGI技术，构筑基于AI大模型底座的通用人工智能能力，构建数据高效、能耗高效的基础AI能力。这些AI的基础研究方向包括基础模型架构、高效训练、端侧大模型，多模态理解、多模态生成、长链条推理、决策优化、AI智能体自演进、世界模型等。
我们认为AI应服务于人，提高人的工作效率和生活品质，通过AI使能行业数字化，改变行业的生产方式，成为各行业进入智能世界的核心引擎；要持续降低AI的技术门槛，让每个人、每个家庭、每个组织拥有平等获取和使用新技术的机会。同时，AI应运用于为社会创造更广泛的福祉等善意的用途，在AI的设计、开发和使用过程中，要审慎评估新技术对社会带来的长期和潜在影响，避免技术滥用。以及，AI应运用于生态环境保护和可持续发展，积极运用AI来研究、解决全球关注的问题，如联合国可持续发展目标。