去年12月30日，時任華為輪值董事長徐直軍發(fā)表新年致辭。他在致辭中表示，預計全年實現(xiàn)銷售收入6369億人民幣，經(jīng)營結(jié)果符合預期。華為2021年營收為6368億元人民幣，與2022年基本持平。
徐直軍當時表示，2023年，將是華為在制裁常態(tài)化下正常運營的第一年，也是關鍵之年。為了完成2023年的經(jīng)營目標，華為將有四大措施。第一，繼續(xù)保持強研發(fā)投資;第二，堅持以質(zhì)取勝;第三，積極進取，抓住機會，多產(chǎn)糧食;第四，繼續(xù)推進變革，激發(fā)組織活力，導向沖鋒。
以下為任正非的講話以及參加專家座談會中的發(fā)言：
任正非：前沿探索上還會繼續(xù)加大投入
任正非表示，華為現(xiàn)在還屬于困難時期，但在前進的道路上并沒有停步。2022年華為的研發(fā)經(jīng)費是238億美元，幾年后隨著利潤增多，在前沿探索上華為還會繼續(xù)加大投入。華為與高校的合作是在一定的技術邊界內(nèi)探索人類的未來;2012實驗室是以基礎理論及應用理論為基礎，探討現(xiàn)實性的可能，沒有目標考核;產(chǎn)品線是對產(chǎn)品的商業(yè)成功負責。隨著經(jīng)濟實力的增長，華為會不斷擴大對外合作的“喇叭口”。
“幸虧我們過去用了近二十年時間，在基礎理論上作了準備，投了幾千億培養(yǎng)了一批研究基礎理論的科學家、技術訣竅的專家。他們一直在爬科學的‘喜馬拉雅山’。當我們受打壓時，就請這些科學家到‘山腳’來‘放羊’、‘種地’……拿著‘手術刀’參加‘殺豬’的戰(zhàn)斗。”華為用三年時間完成了13000+顆器件的替代開發(fā)、4000+電路板的反復換板開發(fā)……“直到現(xiàn)在我們電路板才穩(wěn)定下來，因為我們有國產(chǎn)的零部件供應了。今年4月份我們的MetaERP將會宣誓，完全用自己的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、編譯器和語言……做出了自己的管理系統(tǒng)MetaERP軟件。”MetaERP已經(jīng)歷了公司全球各部門的應用實戰(zhàn)考驗，經(jīng)過了公司的總賬使用年度結(jié)算考驗，華為的賬是業(yè)界中很復雜的，已成功地證明MetaERP是有把握推廣的。許多設計工具也上華為云公開給社會應用，逐步克服了斷供的尷尬。
教育不一定要有準確答案
任正非表示，科學與技術是兩個不同的概念，科學是發(fā)現(xiàn)，技術是發(fā)明。范內(nèi)瓦·布什有本書《科學：無盡的前沿》寫得挺好，科學就是無盡的前沿，未知的才叫科學。從這個角度，教育和科學是一樣的，教育不一定要有準確答案，準確答案不一定是學校的需求。
別人家有位在MIT讀博士的小孩對我說，他們沒有講義，也沒有課本;老師上來講一通，黑板上寫一通，指定一批參考讀物;幾名教授講課時互相批判，各有各的觀點，各自推薦一些參考書指導你去讀;然后你寫，寫文章不需要結(jié)果，只要思維邏輯是合適的，老師就給你打分了，這就是科學。老師講的是他正在研究的前沿，他自己也未完全明白，科學是一代一代去努力的。博士只要有思想方法，不一定會有結(jié)果，有些科學太遙遠，一步很難證明，過程正確也是好的。我們火花獎也不一定要有“結(jié)果”才行，否則怎么叫“青出于藍而勝于藍”呢?如果教育總是追求結(jié)果，學生思想就會被約束。所以，不能太實用主義，以需求為導向，牽引中國前進是不夠的。教育應該放開讓學生“胡思亂想”，只要他想的邏輯相吻合，就不要去約束他。讀書是為了拿到開門的“鑰匙”，關鍵是讀一個方法學，運用知識的方法比知識更重要。因為知識可以在互聯(lián)網(wǎng)上獲取，怎么組合、怎么拼接，這就是大學要學習的。
企業(yè)的需求是現(xiàn)實性的，因為我們必須要解決現(xiàn)實問題，但教育不應該集中在現(xiàn)實需求上，要面向未來。
AI服務普及需要5G的連接
任正非認為，未來在AI大模型上會風起云涌，不止是微軟一家。人工智能軟件平臺公司對人類社會的直接貢獻可能不到2%，98%都是對工業(yè)社會、農(nóng)業(yè)社會的促進，AI服務普及需要5G的連接。德國之所以這么挺華為的5G，因為它要推進人工智能對德國工業(yè)的進步，實現(xiàn)工廠的生產(chǎn)無人化;中國的湘潭鋼鐵廠，從煉鋼到軋鋼，爐前都無人化了;天津港裝卸貨物也實現(xiàn)了無人化，代碼一輸入，從船上自動把集裝箱搬運過來，然后用汽車運走;山西煤礦在地下采用5G+人工智能后，人員減少了60%-70%，大多數(shù)人在地面的控制室穿西裝工作……這些都是已經(jīng)大規(guī)模使用的例子，在這些過程中，最終對人類的貢獻是很大的。
任正非表示：“大家要關注應用，尤其是工業(yè)、農(nóng)業(yè)社會的應用，模型的應用有時比模型本身還有前途。但是我們公司除了會做AI的底層算力平臺，別的都不會，所以只好聚焦在這方面，為建立一個適應社會需求的算力平臺而奮斗。底層平臺會開放這點是徐直軍對我講的設想，在2%的平臺貢獻里，我們占一點點就行。ChatGPT對我們的機會是什么?它會把計算撐大，把管道流量撐大，這樣我們的產(chǎn)品就有市場需求。”
數(shù)學的重要性越來越高
任正非認為，拿破侖數(shù)學立國的做法，推動了法國數(shù)學的進步;葉卡捷琳娜引進西方的哲學、繪畫……實際也促進了俄羅斯的進步。物理是數(shù)學，土木建筑是數(shù)學，力學也是數(shù)學……數(shù)學可以被用在各種地方解決問題，涵蓋范圍很廣。比如，土木建筑的專家通過對土木建筑的理解，去解決土木建筑的算法問題。
我們公司為什么重視數(shù)學?無線電是什么，通信是什么?電磁波不就是方程嗎?土耳其Arikan教授一篇數(shù)學論文，十年后變成5G的熊熊大火;上世紀六十年代初前蘇聯(lián)科學家彼得·烏菲姆采夫發(fā)表的一篇論文，提到鉆石切面可以散射無線電波，20年后美國造出了F22隱形飛機;上世紀五十年代，中國科學院吳仲華教授的三元流動理論對噴氣式發(fā)動機的等熵切面計算法，奠基了今天的航空發(fā)動機產(chǎn)業(yè)。未來走向信息社會，數(shù)學的重要性越來越高，人工智能都是數(shù)學，算法問題就是數(shù)學問題。怎么把物理學的一些量運用算法固化下來成模型?這個模型讓大家去用，用模型的人不一定要懂，會用就行。當然，物理學、化學、神經(jīng)生物學、工程學、電子學……同樣都非常重要。
我們會在圣市建立系統(tǒng)仿真實驗室，圣大學的數(shù)學在世界上是很厲害的，無線、網(wǎng)絡、計算、數(shù)字能源、供應、制造、材料……都可以在這里做仿真實驗;我們在貴安建立鏡像實驗室，做大模型實驗時，可以在貴安搭建一模一樣的完整場景，就不用在客戶的實際場景上試。請老師們來我們這里做學問、做實驗，你可以把成果拿走，我們從你發(fā)表的論文上學習。
所以，對高校來說，公司渡過難關以后，在一定的技術邊界內(nèi)，對高校的支持力度會更大一點，為改善大家的學術環(huán)境做一點點貢獻。但我們的錢和國家比起來，畢竟少得多。
“天才少年”主要用于入職定級定薪
任正非還說道，進入華為，“天才少年”這個稱呼就沒有了，定位“天才少年”主要用于入職的定級定薪。所有新員工在三丫坡入職培訓時，到處都是張榜公布的題目，大家要去踴躍回帖，有人會讀這個帖子，就有人來找你喝咖啡，你要認真去交流，反對意見或贊成都行。他們是在選人，這些專家有權(quán)力給你當場定級的、定工作崗位的，因為他們本身就是很厲害的專家。如果他認為你可以培養(yǎng)，職級就會被定得很高，為什么非要從最低級別開始起步呢?他也可以把你拉進他的項目組，你直接就進入大項目組了。大項目組不是指規(guī)模大，而是指高端項目組。
我們強調(diào)“不拘一格選人才”，老、中、青相結(jié)合，在開放的環(huán)境中向前滾動。年輕人最有突破能力的是25-35歲;有經(jīng)驗、有資歷的人有架構(gòu)能力，架構(gòu)和突破同樣重要。科學技術上也有成與敗的問題，敗不餒，失敗對你來說也是一次實戰(zhàn)鍛煉。
第二，我們不能壟斷人才，員工想出去創(chuàng)業(yè)或到其他公司去，人盡其才，發(fā)揮他的價值，對國家都是有用的。過去有個電影叫《中鋒在黎明前死去》，我們壟斷人才，沒有用也扣住不放，消磨他的青春，而且還要給他發(fā)工資，兩頭不討好。我們對人才機制也有反思，比如有些人進入公司以后，沒有很好使用到他最擅長的地方，沒有發(fā)揮作用等于浪費他的青春。
人才關鍵是怎么用。比如我們強調(diào)專家垂直循環(huán)機制，專家不能在一個崗位呆很長時間，要到前線作戰(zhàn)去循環(huán)。“石頭”一翻開，壓在下面的“草”就長高了，大家都看見了，這樣年輕人就不會被埋沒在“石頭”底下。專家垂直循環(huán)的目的，是讓他將理論和實踐相結(jié)合去解決實際問題。垂直循環(huán)下去不一定降薪，工作組沒有級別，他可以比行政部門的級別高，他可以是“尉官”、“校官”、“少將”、“上將”……保持他的循環(huán)，直到有合適崗位。當然，不合適的人也面臨著淘汰。沒有理論的實踐，會在盲目摸索中經(jīng)歷數(shù)十次才能感覺到;沒有實踐，對理論就沒有深刻的理解。
未來可能做一些沒有現(xiàn)實意義的研究
任正非還提到，華為有個項目，希望做到幾千萬臺服務器一個操作系統(tǒng)。“全是年輕人，我就讓他們‘胡說八道’，反正我們現(xiàn)在也不可能做到幾千萬臺。現(xiàn)在已經(jīng)能做到幾十萬臺一個操作系統(tǒng)了。
我們公司的算法是解決算力的算法，精力主要放在如何用算法來降低大流量過程中的消耗問題，只做‘黑土地’基礎平臺。原則上，我們不做解決客戶應用的算法，為業(yè)務服務的算法部分，只有客戶才搞得明白。數(shù)據(jù)是人家的，我們最多是借用一下。
我們將來也可能向谷歌學習，做一些沒有現(xiàn)實意義的研究，不一定跟華為的業(yè)務有關，其實就是給人類社會多做一點貢獻。當然，我們現(xiàn)在還沒有那么多錢，當純利足夠多時，我們的科學前沿就要推進一步，從火花變到宇宙去。”
要把科學和技術分開
任正非表示，科學就是好奇心驅(qū)動，有些理論和論文發(fā)表了，可能一兩百年以后才能發(fā)揮作用。偉大與孤獨是同義詞。比如，孟德爾的豌豆雜交實驗從1856年至1863年共進行了八年，他將研究結(jié)果整理成論文《植物雜交試驗》發(fā)表，他發(fā)現(xiàn)了遺傳基因，但當時未能引起學術界的重視，孟德爾的思想和實驗太超前了。經(jīng)歷百年后，人們才認識到遺傳基因?qū)θ祟惿鐣木薮髢r值。
我們還是要把科學和技術分開，如果一講做事要有目的性，目的性就是技術，不是科學。科學就是你的興趣愛好，為了搞清楚不惜一切代價。所以，科學家大多數(shù)看上去都是“瘋子”，很少科學家能看到自己的研究在人類社會的成就。比如，麥克斯韋不知道他的方程對人類社會這么重要，現(xiàn)在的無線世界是基于他的電磁場理論;法拉第也不知道現(xiàn)在的電氣化社會是源自他的線圈框?qū)嶒?畢達哥拉斯也想不到他的幾何學理論演變成了微積分的萌芽……
要在全世界吸納人才
任正非表示，高校的研究跟華為的研發(fā)沒有直接關系，因為高校要擔負起高校的任務，它是一個很廣闊的觀念。我們與高校合作，只是放進去一點東西，通過高校的力量來釋放，充分發(fā)揮高校學者的作用。比如，高校喜歡“面條”，我們放了點“味精”。
其次是識別出一些優(yōu)秀學生，就是我們的種子。如果他生活確實困難，暑假可以到我們公司來實習，這樣他也有錢去付學費。還有各種方式，比如我們的競賽組織是在全世界開展的，并非只在中國高校。我們需要在全世界吸納人才，才解決了我們的一些問題。
市場經(jīng)濟允許有重復研究、允許浪費
任正非表示，科學合理分工太難了。市場經(jīng)濟允許有重復研究、允許浪費，就是讓大家有一個競賽關系。多個模塊的研究，在競爭中有可能小模塊把大模塊就吃掉了，那我們就承認小模塊的領導地位，由他來整合資源。干部任期制、專家循環(huán)制、大家討論的學習平臺……部門“圍墻”就逐漸被拆掉了。現(xiàn)在我們開放討論，在討論中思辨，在思辨中學習，看大家討論的內(nèi)容也是學習。
世界變化速度還會越來越快
任正非談到，計算機的迭代速度比通信的迭代速度快得多，不是兩三年迭一個代，而是兩三個月，要感受到世界的變化速度之快。我們員工在外面讀論文，他們認為有用的內(nèi)容就貼上來了;如果涉及版權(quán)問題，就會把索引摘下來，你自己可以想辦法去看。世界變化的速度還會越來越快，未來的世界很恐怖。
尤瓦爾·赫拉利在達沃斯論壇上講到，將來人會是機器的奴隸。大會對我提問，我不好回答，我對社會問題比較無知，就說人死了靈魂就沒有了，講的是模擬靈魂。實際數(shù)字靈魂不會沒有的，它是有繼承性的，AI正在顛覆我們過去的認知。因此，人類社會變化不可想象，你們要感知這個變化，就要多讀文獻。
我經(jīng)常對我們的高級專家講，能不能少點干活，多去看文獻，如果連方向都不清楚，怎么走正確的路?你們看了文獻，喝咖啡的時候講兩句，可能就啟發(fā)了下面的人。在我年輕時代，69歲的美國人喬治·海爾邁耶發(fā)明了液晶，人們那時描繪將來做一面墻都是圖像。我們那時連電視機都還沒有看見過，怎么能理解未來，你想想這個科學的預測有多厲害!現(xiàn)在連液晶墻面也已經(jīng)沒落了。
