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能支持GTS把服务做好，五年以后我们自已的问题解决了，我们的人工智能又是世界一流。
首先，是解决我们在全球巨大的网络存量的网络维护、故障诊断与处理的能力的提升。我们在全球网络存量有一万亿美元，而且每年上千亿的增加。容量越来越大，流量越来越快，技术越来越复杂，维护人员的水平要求越来越高，经验要求越来越丰富，越来越没有这样多的人才，人工智能，大有前途。
我们现在用的是IP网，IP是牺牲时延来降低成本，路由窜来窜去的，哪个地方出问题，问题出在哪儿，都不知道。英国出现了问题，原因可能在德国。虚拟化软件和硬件又解耦了，未来网络中要更多地关注亚健康检查， 出问题前就要知道。明天网络还会越来越复杂，越来越搞不定，故障不知怎么回事。华为在全球网络中占有三分之一的份额，这么大的存量网络维护难度也很大。网上的设备从遗老遗少，到时髦青年，还有新新人类，如果没有人工智能的自我学习、知识技能的不断扬弃，这张网只靠人怎么来维护?人是记不住这么多事故模型的。所以我们就要构筑这个能力，我们一定要在自动诊断、自动发现故障隐患这个问题上下工夫，不然将来我们的机构很臃肿，我们要在这里面敢于投入。
人工智能通过学习，可以使得专家只用聚焦解决最关键的10%的问题。一部分简单的问题可自动去实施，这样服务的专家就可聚焦解决关键问题了。精减下来的编制，可以全部给人工智能研究去招聘科学家与博士(当然包括茶博士、博士前)。
我们现在的基站安装，就是现场硬件装上去，我们在西安、罗马尼亚……做总调。以后发现问题，不一定要罗马尼亚去，我们当地发生的问题，经过全世界数据的自我学习以后，系统自己就可以调整解决，再把结果上报。我们通过专家分析和训练，校正机器算法的结构，在处理问题中提升算法，最重要是让机器有学习能力，而不仅是人有学习能力。
单纯用水泥修个房子是很脆弱的，风都能吹得倒，水泥里加点沙子加点石头就很坚硬，你要搞混凝土工程。做人工智能，一定要贴近实际，贴近需求，贴近客户。诺亚方舟实验室应在每个GTAC都应该设一个小组，天天和服务专家一起上班做故障处理，搞明白什么叫故障，故障是怎么发生的怎么排除的，它们数据模型是怎样的，他们不会在解决故障后来给你讲成故事。另外，还要熟悉网络是什么，若不是一个网络专家，你怎么能通过人工智能发现故障呢。亲身体会存在问题是啥，解决问题的方法是啥，这个不是GTS落地，而是2012实验室的责任，GTS相应团队可以投资和配合。
第二，是人工智能在网络大流量预测使得网络规划与优化从被动走向主动。
以成都这张网为例，随着视频业务发展， 过去1年4G用户增加75%全网流量增加70%，成都市区用户平均下载速率从35Mbps提升到40Mbps。那么，客户的挑战是如何在网络流量快速增长的同时，保障和提升最终用户的体验?随着网络承载的业务越来越丰富，越来越动态，就需要利用人工智能去主动的预测，去主动发现未来几个月的流量热点并对网络进行事前的调整。以后的网络是以数据中心为中心的网络，在网络的规划设计中，网络拉远共享带来了时延，拉近了则时延少了但数据中心就多了，几万个数据中心之间的数据调来调去就是个复杂的算法问题，这也需要人工智能在网络规划中发挥作用。为什么这么多年我一再鼓励，要有些学航天、地理、测绘、生物……等杂家进入服务体系来，就是要敢于用最先进的工具和方法解决问题。通过使用先进的工具，把网络的拓扑图拿出来，把卫星地图拿出来，再利用人工智能进行大流量预测输出一个流量图，然后把韩国的先进案例、四川的先进案例图拿来，一重叠，就能预测网络的流量机会在哪。通过流量非正常变动，发现事故苗子……。现在我们网络优化的模式都是事后的。根据你们的流量预测与自动规划的例子，以后可以做到提前预测，这样就在用户拥塞发生之前进行网络调整，提前避免问题。我知道你们不可能一步做完，但是我们一步一步往前走，我们一定能找到机会窗。虽然有的内容还只是演示没有进入全面实用状态，我相信今天的假，就是明天的真，我支持你们，我们一定要找到最实用最简单的方式为世界服务。我们构筑了这个大的机制和队伍，这么大的能力，就能更好地为客户服务。所以人工智能在服务的应用一个是对网络故障诊断分析，第二个是对网规网优的指引，再有就是做好技术资料的翻译。我们的人工智能要优先往内做，拿我们内部业务一块一块做实验，今年这块做成一点，明年那块做成一点，技术越难越要搞，对内部我给足预算，下定决心花钱在服务上打造好这些本领，才有未来。进攻就是最好的防御，当我们用这种方式进攻时，门槛高得其他公司跟不上了。2020年我们超过1500亿美金后，我们会变成一个慢牛，不会再增长那么快，这个时候人工智能如果使用好，我们会控制人数，增加效率与效益，那我们公司还是一个好的经营状况。这时候我们培养的这支队伍就可以杀出去，为攻克新的上甘岭投入更多战略部队。
二、人工智能要聚焦到主航道上，不要做小商品
2012实验室在瞄准未来构筑一些高端技术的过程中，还是要敢在主航道上向前冲。人工智能研发技术越难越要搞，不要去做些小商品挣些小钱，趁着这几年我们有的是钱，要大力投入，加快建设步伐让服务用上最先进的工具。这些技术马上达到实用性还要些时间，我们要有这个战略耐心。
人工智能在GTS先做好，你们有好多独立型的模块和问题领域，可以有一个全面攻击的部队，但是要突出一个重点攻击的部队，重点攻击成功了，人员又分散去作为种子，这块攻击成功了，再扩散旁边一点点。人工智能最初不一定要选择最难的骨头来啃，可以选择简单的那块骨头先啃，先从最容易的地方入手。对于GTS最容易的是马上可以用的，这样就得到了及时的信心鼓舞。任何一次成功，大家自己凑钱吃顿饭，自己拿萝卜给自己刻一个奖章，自己在墙上贴个小红花，集到多个红花到公司换个大牌牌。
智慧要在主航道边界里面，不做边界外的事情。人工智能要与主航道业务捆绑，在边界之内可以大投，一起扩展更多的灵感更多的发挥。所以离开了这个边界，偏离主航道的就不给钱了。华为不做公共人工智能产品，不做小商品，我非常害怕你们一冲动，拿人工智能去和社会比。你做出来我没用，有人就去创业，这会掏空公司的，你如果有才华就要转到主航道上来。这些公共人工智能产品(别人主业、我们副业)的事不要做。别人成功了我们就花钱拿过来用。
三、用美国砖建中国长城，让“蜂子”在长城上跳舞
人工智能研究一定要走向高度开放。你们自己开展研究是正确的，不研究你就不知道方向与对错，就不知道哪些是好的。世界上还有比我们做得好的，我就引进来。谷歌的系统大量读西班牙的、拉丁美洲的图书，它的英文翻西班牙语就非常准确，我们也要从外面引进这些做得好的机器翻译能力。在自然语言对话上，我们能不能与业界领先企业合作，我们给他们一些支持，做出来后我们用他的系统就行了。我们要有这种气概，只有容天下才能霸天下。
我们要防止封闭，一定要开放。在机器学习领域，一定有很多学习软件大大地超越我们，会有很多很多人做出好的东西来，我们就和这些最好的厂家合作。这边掺进一个美国砖，那边再用一个欧洲砖、一个日本砖，万里长城，不管砖是谁的，能打胜仗就行了，不要什么砖都自己造。在这个万里长城大平台上，允许大河奔腾的踢踏舞，允许“蜂子”跳舞，它颠覆不了这个平台，但是激活了这个平台。在产业分工上，在别人有优势的地方就利用别人的优势，集中精力在主航道。就是刚才GTS讲的那个方面，人工智能先在这几个方面做好。
单项的研发能力，全世界很多国家的公司和研究所都很厉害，但是整合能力我们最强，所以我们不要害怕开放。学术界平均1000篇论文才有一篇有商业价值，他们也很着急，只要我们找他们讲问题，他们就很高兴。我们要把思想研究院搞起来，思想研究院只有秘书机构，就是一个会议机构，各种思想碰撞后出纪要。我们一定要对未来有一个投入，才可能在3-5年之后在这个领域里面取得一定的地位。
四、在人才获取上要敢于做“东北乱炖”，要加强干部的循环
这些年之所以鼓励吸收各专业的杂家进入服务体系，就是要敢于将各种最先进的工具和新的方法应用到我们的业务中来。当年我跟GTS讲，每年进100个学测绘的博士进GTS。所以人工智能煮饭的时候，就像东北那个乱炖，管他什么都炖进去，不知道谁能炖出味道来。瞄准未来，生物
