用AI以及大模型來(lái)增強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)打造新的產(chǎn)品和解決方案。主要包括：

以昇騰云服務(wù)和盤(pán)古大模型使能行業(yè)智能化。2017年華為在華為云專(zhuān)門(mén)成立了企業(yè)智能的組織，簡(jiǎn)稱(chēng)EI，并發(fā)布了EI企業(yè)智能服務(wù)，目標(biāo)是用AI解決各行各業(yè)問(wèn)題。早期基于專(zhuān)用算法、專(zhuān)用模型，面向金融、工業(yè)、礦山等各行各業(yè)，針對(duì)各種各樣的問(wèn)題，推出了相當(dāng)多的解決方案，當(dāng)時(shí)還沒(méi)有大模型。到2018年發(fā)布了AI全流程開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts，使能產(chǎn)業(yè)伙伴，基于華為提供的開(kāi)發(fā)平臺(tái)、工具等AI能力，開(kāi)發(fā)AI算法和應(yīng)用，解決各行各業(yè)的問(wèn)題。2021年，我們發(fā)布了盤(pán)古大模型，推出了全球第一個(gè)最大的千億參數(shù)的中文語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型以及30億參數(shù)的視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練模型。2021年全聯(lián)接大會(huì)上，我也詳細(xì)闡述了華為大模型的戰(zhàn)略方向主要是使能各行各業(yè)的智能化。2023年，我們進(jìn)一步推出了盤(pán)古大模型3.0以及開(kāi)始打造AI原生的基礎(chǔ)設(shè)施。下一步的重點(diǎn)，一方面通過(guò)盤(pán)古大模型服務(wù)，持續(xù)深耕行業(yè)，解難題、做難事，幫助客戶(hù)訓(xùn)練好自己的大模型，讓客戶(hù)用自己的大模型解決自己的問(wèn)題。同時(shí)，我們持續(xù)構(gòu)建昇騰云服務(wù)，為各行各業(yè)提供澎湃的AI算力服務(wù)，通過(guò)ModelArts提供全生命周期的模型開(kāi)發(fā)工具鏈，支持普惠的大模型訓(xùn)練和推理。我們同時(shí)持續(xù)打造AI Native云基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)分布式擎天架構(gòu)，突破算力邊界，突破網(wǎng)絡(luò)邊界，突破存儲(chǔ)邊界，最佳匹配AI算力模型。

打造自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)，革命性改變通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模式。電信運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維是非常復(fù)雜的，因此成本也非常高。因此在2018年的日內(nèi)瓦UBBF，華為參考汽車(chē)自動(dòng)駕駛的分級(jí)理念提出了自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的概念，也就是ADN（Autonomous Driving Network）。經(jīng)過(guò)這么多年和電信運(yùn)營(yíng)商持續(xù)的探討、聯(lián)合創(chuàng)新，形成了大量的ADN解決方案，到今天，ADN已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維智能化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略共識(shí)。而大模型出來(lái)以后，自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)更加具有現(xiàn)實(shí)意義了，運(yùn)營(yíng)商都希望自己的網(wǎng)絡(luò)能夠盡快實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、實(shí)現(xiàn)L4高度自治，未來(lái)實(shí)現(xiàn)完全自治，帶來(lái)以“零等待、零中斷、零接觸”為標(biāo)志的極致的用戶(hù)體驗(yàn)，和以“自配置、自修復(fù)、自?xún)?yōu)化”為標(biāo)志的極簡(jiǎn)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維。華為將與中國(guó)及全球運(yùn)營(yíng)商合作打造通信大模型，并首先通過(guò)基于角色的Copilot和基于場(chǎng)景的Agent，幫助運(yùn)營(yíng)商賦能員工，提升用戶(hù)滿(mǎn)意度，讓運(yùn)營(yíng)商盡快因大模型技術(shù)和自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)而獲益。

基于盤(pán)古大模型，打造 “小藝”超級(jí)智能體。在終端領(lǐng)域，華為是最早把AI引入到智能手機(jī)的，事實(shí)上華為在2016年就開(kāi)啟了Mobile AI的時(shí)代。在這個(gè)過(guò)程中，不斷把AI引入到影像、翻譯以及各種手機(jī)應(yīng)用。并逐步把AI從手機(jī)擴(kuò)展到全場(chǎng)景的各種智能解決方案，包括智慧家庭、智能汽車(chē)座艙等。但之前都沒(méi)用到大模型，很多場(chǎng)景用專(zhuān)署模型也夠了。隨著大模型出來(lái)以后，為每一個(gè)終端用戶(hù)配一個(gè)智能助手，越來(lái)越成為了現(xiàn)實(shí)。下一步期望是，基于盤(pán)古大模型把“小藝”打造成為超級(jí)助手，并把HarmonyOS Next打造成為一個(gè)原生智能的操作系統(tǒng)，統(tǒng)一AI能力底座，構(gòu)建系統(tǒng)級(jí)原生智能。

打造自動(dòng)駕駛解決方案，最終實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)也是華為最開(kāi)始投資AI的重要領(lǐng)域，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的目標(biāo)是無(wú)人駕駛，是AI的應(yīng)用最為挑戰(zhàn)的場(chǎng)景之一。2019年在上海國(guó)際汽車(chē)工業(yè)展華為提出打造智能駕駛方案，2022年推出了自動(dòng)駕駛ADS 1.0版本，基于高精地圖把“AI+規(guī)則”結(jié)合起來(lái)，第一款車(chē)就引起了市場(chǎng)轟動(dòng)。2023年推出了自動(dòng)駕駛ADS 2.0版本，現(xiàn)在市場(chǎng)上跑的車(chē)，比如問(wèn)界M7、M9，阿維塔等，用的都是ADS 2.0的版本。在高速上接管率非常低，在城區(qū)不依賴(lài)高精地圖全國(guó)都能開(kāi)，而且越開(kāi)越好開(kāi)，比人還會(huì)泊車(chē)，同時(shí)在業(yè)界首創(chuàng)了全向防碰撞系統(tǒng)。這些進(jìn)步讓消費(fèi)者真正看到了智能駕駛帶來(lái)的體驗(yàn)提升?，F(xiàn)在，中國(guó)消費(fèi)者對(duì)汽車(chē)智能駕駛已經(jīng)非常熟悉了，購(gòu)買(mǎi)新車(chē)時(shí)配智能駕駛高階版本的比例非常高，汽車(chē)的智能駕駛能力也已經(jīng)成為中國(guó)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)新車(chē)時(shí)重點(diǎn)考慮的因素。為什么華為的智能駕駛能夠做到領(lǐng)先？首先，我們的起點(diǎn)就瞄準(zhǔn)L4的架構(gòu)和L4的目標(biāo)來(lái)開(kāi)發(fā)，然后向下適配不同車(chē)型的智能駕駛配置要求。其次，到今天還是有爭(zhēng)論的，到底未來(lái)要不要激光雷達(dá)？如果用純視覺(jué)攝像頭方案能夠徹底解決當(dāng)然好，但我們研究認(rèn)為，視覺(jué)攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)三個(gè)傳感器各有優(yōu)缺點(diǎn),目前沒(méi)有一個(gè)傳感器能夠解決所有問(wèn)題。同時(shí)用了激光雷達(dá)在安全上帶來(lái)了明顯的好處，尤其是在AEB上，激光雷達(dá)發(fā)揮的價(jià)值比其它傳感器都大很多。所以我們提出融合感知方案，把激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭等充分結(jié)合起來(lái)，通過(guò)把多種傳感器融合在一起，更有利于未來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的目標(biāo)。同時(shí)我們提出期望未來(lái)可以把激光雷達(dá)的成本做到200美金，從而解決成本的顧慮。