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用AI以及大模型來增強產(chǎn)品競爭力，同時打造新的產(chǎn)品和解決方案。主要包括：

以昇騰云服務(wù)和盤古大模型使能行業(yè)智能化。2017年華為在華為云專門成立了企業(yè)智能的組織，簡稱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)問題。早期基于專用算法、專用模型，面向金融、工業(yè)、礦山等各行各業(yè)，針對各種各樣的問題，推出了相當(dāng)多的解決方案，當(dāng)時還沒有大模型。到2018年發(fā)布了AI全流程開發(fā)平臺ModelArts，使能產(chǎn)業(yè)伙伴，基于華為提供的開發(fā)平臺、工具等AI能力，開發(fā)AI算法和應(yīng)用，解決各行各業(yè)的問題。2021年，我們發(fā)布了盤古大模型，推出了全球第一個最大的千億參數(shù)的中文語言預(yù)訓(xùn)練模型以及30億參數(shù)的視覺預(yù)訓(xùn)練模型。2021年全聯(lián)接大會上，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)一步推出了盤古大模型3.0以及開始打造AI原生的基礎(chǔ)設(shè)施。下一步的重點，一方面通過盤古大模型服務(wù)，持續(xù)深耕行業(yè)，解難題、做難事，幫助客戶訓(xùn)練好自己的大模型，讓客戶用自己的大模型解決自己的問題。同時，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ModelArts提供全生命周期的模型開發(fā)工具鏈，支持普惠的大模型訓(xùn)練和推理。我們同時持續(xù)打造AI Native云基礎(chǔ)設(shè)施，通過分布式擎天架構(gòu)，突破算力邊界，突破網(wǎng)絡(luò)邊界，突破存儲邊界，最佳匹配AI算力模型。

打造自動駕駛網(wǎng)絡(luò)，革命性改變通信網(wǎng)絡(luò)運維模式。電信運營商網(wǎng)絡(luò)運維是非常復(fù)雜的，因此成本也非常高。因此在2018年的日內(nèi)瓦UBBF，華為參考汽車自動駕駛的分級理念提出了自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的概念，也就是ADN（Autonomous Driving Network）。經(jīng)過這么多年和電信運營商持續(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)運維智能化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略共識。而大模型出來以后，自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)更加具有現(xiàn)實意義了，運營商都希望自己的網(wǎng)絡(luò)能夠盡快實現(xiàn)自動駕駛、實現(xiàn)L4高度自治，未來實現(xiàn)完全自治，帶來以“零等待、零中斷、零接觸”為標(biāo)志的極致的用戶體驗，和以“自配置、自修復(fù)、自優(yōu)化”為標(biāo)志的極簡的網(wǎng)絡(luò)運維。華為將與中國及全球運營商合作打造通信大模型，并首先通過基于角色的Copilot和基于場景的Agent，幫助運營商賦能員工，提升用戶滿意度，讓運營商盡快因大模型技術(shù)和自動駕駛網(wǎng)絡(luò)而獲益。

基于盤古大模型，打造 “小藝”超級智能體。在終端領(lǐng)域，華為是最早把AI引入到智能手機的，事實上華為在2016年就開啟了Mobile AI的時代。在這個過程中，不斷把AI引入到影像、翻譯以及各種手機應(yīng)用。并逐步把AI從手機擴展到全場景的各種智能解決方案，包括智慧家庭、智能汽車座艙等。但之前都沒用到大模型，很多場景用專署模型也夠了。隨著大模型出來以后，為每一個終端用戶配一個智能助手，越來越成為了現(xiàn)實。下一步期望是，基于盤古大模型把“小藝”打造成為超級助手，并把HarmonyOS Next打造成為一個原生智能的操作系統(tǒng)，統(tǒng)一AI能力底座，構(gòu)建系統(tǒng)級原生智能。

打造自動駕駛解決方案，最終實現(xiàn)無人駕駛。自動駕駛業(yè)務(wù)也是華為最開始投資AI的重要領(lǐng)域，因為自動駕駛的目標(biāo)是無人駕駛，是AI的應(yīng)用最為挑戰(zhàn)的場景之一。2019年在上海國際汽車工業(yè)展華為提出打造智能駕駛方案，2022年推出了自動駕駛ADS 1.0版本，基于高精地圖把“AI+規(guī)則”結(jié)合起來，第一款車就引起了市場轟動。2023年推出了自動駕駛ADS 2.0版本，現(xiàn)在市場上跑的車，比如問界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)不依賴高精地圖全國都能開，而且越開越好開，比人還會泊車，同時在業(yè)界首創(chuàng)了全向防碰撞系統(tǒng)。這些進(jìn)步讓消費者真正看到了智能駕駛帶來的體驗提升。現(xiàn)在，中國消費者對汽車智能駕駛已經(jīng)非常熟悉了，購買新車時配智能駕駛高階版本的比例非常高，汽車的智能駕駛能力也已經(jīng)成為中國消費者購買新車時重點考慮的因素。為什么華為的智能駕駛能夠做到領(lǐng)先？首先，我們的起點就瞄準(zhǔn)L4的架構(gòu)和L4的目標(biāo)來開發(fā)，然后向下適配不同車型的智能駕駛配置要求。其次，到今天還是有爭論的，到底未來要不要激光雷達(dá)？如果用純視覺攝像頭方案能夠徹底解決當(dāng)然好，但我們研究認(rèn)為，視覺攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)三個傳感器各有優(yōu)缺點,目前沒有一個傳感器能夠解決所有問題。同時用了激光雷達(dá)在安全上帶來了明顯的好處，尤其是在AEB上，激光雷達(dá)發(fā)揮的價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，通過把多種傳感器融合在一起，更有利于未來實現(xiàn)自動駕駛的目標(biāo)。同時我們提出期望未來可以把激光雷達(dá)的成本做到200美金，從而解決成本的顧慮。