任正非：华为3年完成13000器件替代开发，自研IT系统MetaERP全面应用！

近日，华为公司在深圳坂田总部隆重举办“难题揭榜”火花奖颁奖典礼，为在解题揭榜中做出突出贡献的获奖人员代表颁奖。华为创始人兼总裁任正非在“‘难题揭榜’火花奖公司内外的获奖者及出题专家座谈会”上发表了最新讲话。

在座谈会上，任正非表示，华为在被美国制裁的这三年内，仍在持续投入研发。“2022 年我们的研发经费是 238 亿美元，几年后随着我们的利润增多，在前沿探索上还会继续加大投入。“

随着持续的研发投入，在这三年里，华为也成功完成了13000+颗器件的替代开发、4000+电路板的反复换板开发等，直到现在电路板才稳定下来，因为有了国产的零部件供应。

任正非还透露，今年4月份华为的MetaERP将会宣誓，完全用自己的操作系统、数据库、编译器和语言……，做出了自己的管理系统MetaERP软件。MetaERP也已经历了公司全球各部门的应用实战考验，经过了公司的总账使用年度结算考验。许多设计工具也上华为云公开给社会应用，逐步克服了断供的尴尬。

对于近期火热的 ChatGPT，任正非表示，未来在 AI 大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到 2%，98% 都是对工业社会、农业社会的促进，AI 服务普及需要 5G 的连接。

任正非强调，华为只会做 AI 的底层算力平台，不会去碰应用平台。ChatGPT 对于华为的机会是什么？任正非认为，它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样华为的产品就有市场需求。

以下为任正非演讲及问答实录：

任正非：首先感谢大家给华为公司做出的贡献。我们现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。2022年我们的研发经费是238亿美元，几年后随着我们的利润增多，在前沿探索上还会继续加大投入。我们与高校的合作是在一定的技术边界内探索人类的未来；2012实验室是以基础理论及应用理论为基础，探讨现实性的可能，没有目标考核；产品线是对产品的商业成功负责。大致分为这三个阶段，随着我们经济实力的增长，我们会不断扩大对外合作的“喇叭口”。

我年轻时候很崇拜西方，因为西方科技如此发达，而我们那个时代，书是非常宝贵的，很难看到一本好书，想读书但买不到书。创立华为以后，我也是亲西方的，当时我们提出一个口号“要用世界上最好的零部件和工具造世界上最好的产品”，我们实现了。后来突然受到制裁，别人不能给我们提供零部件、工具……，我们就傻了。世界上最好的零部件很多是来自美国的，实际上我就是亲美的。当美国打我们一棒，狠狠制裁我们的时候，徐直军在办公会议上对我说了一句话：“美国没有明白，他们这一棒打下去，把一个最亲美的人，变成了一个最反美的人”。当然，我现在也不反美，我们想成为最先进，就必须向一切先进的人学习。美国在科教上的软实力，还是我们用几十年时间达不到的。美国的政治家也是一轮一轮的，美国几百年的创新土壤，不会因他们而退化。

幸亏我们过去用了近二十年时间，在基础理论上作了准备，投了几千亿培养了一批研究基础理论的科学家、技术诀窍的专家。他们一直在爬科学的“喜马拉雅山”。当我们受打压时，就请这些科学家到“山脚”来“放羊”、“种地”……，拿着“手术刀”参加“杀猪”的战斗。我们用三年时间内完成13000+颗器件的替代开发、4000+电路板的反复换板开发……。直到现在我们电路板才稳定下来，因为我们有国产的零部件供应了。今年4月份我们的MetaERP将会宣誓，完全用自己的操作系统、数据库、编译器和语言……，做出了自己的管理系统MetaERP软件。MetaERP已经历了公司全球各部门的应用实战考验，经过了公司的总账使用年度结算考验，我们公司的账是业界中很复杂的，已成功地证明MetaERP是有把握推广的。许多设计工具也上华为云公开给社会应用，逐步克服了断供的尴尬。

过去我们大量的研究都与西方国家大学合作，目前已开始和国内大学加强合作，这与我个人的指导思想变化有关系。我们往更前沿走的路上，逐步也会在国内加强这方面的合作。现在我们可以开始互相了解，有什么疑问，欢迎大家一起讨论。

卢湖川 提问：我们学校想筹建未来技术学院，我们在设计时候就想，如果能够了解像华为这样的创新企业的一些未来需求，通过校企合作，给学生更多发展的引导和空间，将能够促进未来技术人才的培养。这是我们作为教育界自己的想法，不知道华为在未来技术人才方面和高校合作是否也有相应的想法和具体的措施？

任总：这可能涉及国家的体制设计。我认为，科学与技术是两个不同的概念，科学是发现，技术是发明。范内瓦·布什有本书《科学：无尽的前沿》写得挺好，科学就是无尽的前沿，未知的才叫科学。从这个角度，教育和科学是一样的，教育不一定要有准确答案，准确答案不一定是学校的需求。

别人家有位在MIT读博士的小孩对我说，他们没有讲义，也没有课本；老师上来讲一通，黑板上写一通，指定一批参考读物；几名教授讲课时互相批判，各有各的观点，各自推荐一些参考书指导你去读；然后你写，写文章不需要结果，只要思维逻辑是合适的，老师就给你打分了，这就是科学。老师讲的是他正在研究的前沿，他自己也未完全明白，科学是一代一代去努力的。博士只要有思想方法，不一定会有结果，有些科学太遥远，一步很难证明，过程正确也是好的。我们火花奖也不一定要有“结果”才行，否则怎么叫“青出于蓝而胜于蓝”呢？如果教育总是追求结果，学生思想就会被约束。所以，不能太实用主义，以需求为导向，牵引中国前进是不够的。教育应该放开让学生“胡思乱想”，只要他想的逻辑相吻合，就不要去约束他。读书是为了拿到开门的“钥匙”，关键是读一个方法学，运用知识的方法比知识更重要。因为知识可以在互联网上获取，怎么组合、怎么拼接，这就是大学要学习的。

企业的需求是现实性的，因为我们必须要解决现实问题，但教育不应该集中在现实需求上，要面向未来。

王本友 提问：我今年刚加入学校做助理教授，研究方向与ChatGPT相关。在国外，这些研究都是由相对比较年轻的人来做的，但国内不一样，很多资源基本都在相对高级别教授或工程师手里，比如机器、学生，但他们对新技术的理解和跟进可能不够。年轻人有很好的想法，但是没有机器，招不到更好的学生。有能力的人没有资源，有资源的人没有能力，面对这样的情况，任总有什么建议和指导？

任总：我知道香港中文大学的EDA做得很好，别的领域应该也很好；香港城市大学的半导体工艺学教得很好；港大的理论很好；……

第一，科学家的类别可以不一样，有些是架构型的科学家，有些是阐述型科学家，有些是突破型的科学家，有些是工匠型的科学家……。年龄大的科学家，他们人生阅历很丰富，对系统架构的认识很清晰；他们向青年人阐述架构模型，年轻人有奇思怪想就容易突破，这个架构里的缺陷就容易被修复了；有些人深入实践，在工程实现方面积累了丰富的Know-How经验，善于解决复杂的工程问题，我们也称之为工匠科学家。最有创造力的是年轻人，但最有架构能力的还是有经验的老专家、老教授，他们对整个架构有很清晰的认识。所以，要将老、中、青结合起来，国家才能够攻克大的难关。

我认为，武汉大学的测绘学院做得非常好，五位院士给大一学生讲课，这就是最正确的。一年级的孩子最聪明，但是他不知道爬上“二楼”是什么样子，教授就跟他讲“二楼”、“三楼”、“四楼”……是什么。不必八年博士毕业才恍然大悟，原来“二楼”是这样子。深圳前段时间的改革很好，博士生做中学老师、小学老师，这就是国家在进步。在小孩时期就要启发他未来的理想是什么，不要等他快老了再告诉他，就会错过一个最好的创造发明的时代。因为最具创造性思维的是儿童时期，他想象的空间、想象的人、想象的人际关系是我们都想不到的，为什么这个时候要把他们整齐划一齐步走呢，为什么不能允许他们有点步伐不一致呢？中国的未来需要百花齐放。

第二，未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。德国之所以这么挺华为的5G，因为它要推进人工智能对德国工业的进步，德国很多工厂的生产无人化；中国的湘潭钢铁厂，从炼钢到轧钢，炉前都无人化了；天津港装卸货物也实现了无人化，代码一输入，从船上自动把集装箱搬运过来，然后用汽车运走；山西煤矿在地下采用5G+人工智能后，人员减少了60-70%，大多数人在地面的控制室穿西装工作。……。这些都是已经大规模使用的例子，在这些过程中，最终对人类的贡献是很大的。

大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。但是我们公司除了会做AI的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。底层平台会开放这点是徐直军对我讲的设想，在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。

王钻开 提问：刚才任总讲到，您年轻时没有书读，但是您创办了华为，创造了奇迹，个人的领导力、个人的英雄主义是否起了决定性的作用？

任总：我讲的是六十年代，那个时代是反对白专，缺少技术性的书籍，不像今天这么多书籍，还有互联网，青年人应珍惜这个机会。多好的一个时代呀！在网络上，思想的碰撞是全球化的，碰撞的火花也是在时代前沿的。它推动着一个庞大的群体在创造世界，世界的进步速度由此加快，应该是万众力拔山兮。

在联接领域，我们应该是世界领先了，这是20万人，再加上外包的20万人，再加上从全世界理论工作者中吸收的能量，才做到的。例如5G的理论就是由土耳其Arikan教授的一篇数学论文引发的。在计算领域，我们也想追赶美国，我们就有了一个机会窗，抓住机会窗还是要靠集体的力量，推动集群计算。我们公司内部叫“一杯咖啡吸收宇宙能量”，主要是集体智慧互相挤压、互相冲击，你的思想点燃他的火花，他的火花燃起了熊熊大火。比如，香港大学张翔校长提到对普通玻璃辐射制冷的科学研究，太阳照射在外表面，里表面出冷气。这个技术能否运用到我们机器的外壳上，不是极其巨大的成就吗？

因此，个体的发明要有群体的平台，把火花变成熊熊大火。怎么把这个平台团结起来？大家就会一心一意去抬一个“轿子”。

杨凡意 提问：华为公司认识到数学的重要性以后，在公司层面是怎么推广、怎么布局的？另外，随着非常多优秀的数学人才加入华为，华为的数学能力逐渐增强以后，是否还会继续加强和高校科研界的合作？

任总：拿破仑数学立国的做法，推动了法国数学的进步；叶卡捷琳娜引进西方的哲学、绘画……，实际也促进了俄罗斯的进步。物理是数学，土木建筑是数学，力学也是数学……。数学可以被用在各种地方解决问题，涵盖范围很广。比如，土木建筑的专家通过对土木建筑的理解，去解决土木建筑的算法问题。

我们公司为什么重视数学？无线电是什么，通信是什么？电磁波不就是方程吗？土耳其Arikan教授一篇数学论文，十年后变成5G的熊熊大火；上世纪六十年代初前苏联科学家彼得·乌菲姆采夫发表的一篇论文，钻石切面可以散射无线电波，20年后美国造出了F22隐形飞机；上世纪五十年代，中国科学院吴仲华教授的三元流动理论对喷气式发动机的等熵切面计算法，奠基了今天的航空发动机产业。……。

未来走向信息社会，数学的重要性越来越高，人工智能都是数学，算法问题就是数学问题。怎么把物理学的一些量运用算法固化下来成模型？这个模型让大家去用，用模型的人不一定要懂，会用就行。当然，物理学、化学、神经生物学、工程学、电子学……同样都非常重要。

我们会在圣市建立系统仿真实验室，圣大学的数学在世界上是很厉害的，无线、网络、计算、数字能源、供应、制造、材料……都可以在这里做仿真实验；我们在贵安建立镜像实验室，做大模型实验时，可以在贵安搭建一模一样的完整场景，你不用在客户的实际场景上试。请老师们来我们这里做学问、做实验，你可以把成果拿走，我们从你发表的论文上学习。

所以，对高校来说，公司渡过难关以后，在一定的技术边界内，对高校的支持力度会更大一点，为改善大家的学术环境做一点点贡献。但我们的钱和国家比起来，毕竟少得多。

李彦彪 提问：我们有一个指导思想：研究真问题，真研究问题，真解决问题。揭榜以后，我们与华为推进了一个合作项目，会涉及到开放和一些制度上的问题。比如，我们研究的方案到华为产品线怎么去落地，后续怎么跟进？能不能给出题的人也有激励？这样就鼓励大家愿意把东西跟我们分享，愿意跟我们一起去合作解决问题。

任总：我们不能太小气，老师揭榜以后要给予相应的奖金和表彰，把精神激励和物质激励结合起来。

我们的学习平台分成几部分：一是“黄大年茶思屋”，所有理论（包括我们自己的理论）都在上面全开放，因为我们相信华为的整合能力应该比其他公司强；二是“稼先网”，那是Know-How，是技术，目前不对社会开放；三是，技术上开放的部分就发布到“黄大年茶思屋”上来。老师的研究成果是理论，不一定很快有用。关于跟进的问题，你不是有认识的人吗？他们会透露信息给你，你那时有兴趣欢迎参与。

我们需要有破题能力的人才，全面发展的人对我们公司的作用不大。比如“火花奖”就是破题，你也可能是“歪瓜裂枣”，除了破这道题，其他都不太懂。全面发展是培养领袖的。到博士不应该全面发展，在哪一点能够突破就行，我们应该改变对博士的评价体系。如果能改变，对下一代孩子是很有价值的。

欧阳明 提问：最近关注到，有位“天才少年”在公司工作两年离开，去做机器人创业了；我有个苏黎世大学毕业的朋友也是类似情况，他在这个领域也算顶尖的，也是工作两年就离开了。ChatGPT、电动车、大疆无人机……很多颠覆式创新都是这种初创企业去做的。第一个问题，任总如何看待年轻人在创新创业与守成之间的差异？第二个问题，除了待遇，我们公司在制度上能不能给年轻人一些资源上的鼓励，鼓励大家去突破、创新，敢于挑战？

任总：第一，进入我们公司，“天才少年”这个称呼就没有了，定位“天才少年”主要用于入职的定级定薪。所有新员工在三丫坡入职培训时，到处都是张榜公布的题目，大家要去踊跃回贴，有人会读这个帖子，就有人来找你喝咖啡，你要认真去交流，反对意见或赞成都行。他们是在选人，这些专家有权力给你当场定级的、定工作岗位的，因为他们本身就是很厉害的专家。如果他认为你可以培养，职级就会被定得很高，为什么非要从最低级别开始起步呢？他也可以把你拉进他的项目组，你直接就进入大项目组了。大项目组不是指规模大，而是指高端项目组。

我们强调“不拘一格选人才”，老、中、青相结合，在开放的环境中向前滚动。年轻人最有突破能力的是25-35岁；有经验、有资历的人有架构能力，架构和突破同样重要。科学技术上也有成与败的问题，败不馁，失败对你来说也是一次实战锻炼。

第二，我们不能垄断人才，员工想出去创业或到其他公司去，人尽其才，发挥他的价值，对国家都是有用的。过去有个电影叫《中锋在黎明前死去》，我们垄断人才，没有用也扣住不放，消磨他的青春，而且还要给他发工资，两头不讨好。我们对人才机制也有反思，比如有些人进入公司以后，没有很好使用到他最擅长的地方，没有发挥作用等于浪费他的青春。

人才关键是怎么用。比如我们强调专家垂直循环机制，专家不能在一个岗位呆很长时间，要到前线作战去循环。“石头”一翻开，压在下面的“草”就长高了，大家都看见了，这样年轻人就不会被埋没在“石头”底下。专家垂直循环的目的，是让他将理论和实践相结合去解决实际问题。垂直循环下去不一定降薪，工作组没有级别，他可以比行政部门的级别高，他可以是“尉官”、“校官”、“少将”、“上将”……，保持他的循环，直到有合适岗位。当然，不合适的人也面临着淘汰。没有理论的实践，会在盲目摸索中经历数十次才能感觉到；没有实践，对理论就没有深刻的理解。

叶国栋 提问：世界逐渐进入数据时代，算法、算力、数据是数据时代的三个支柱。算法和算力方面，高校有办法解决，但是高校收集数据比较困难，很多数据其实是各个公司提供的。但是有些数据可能涉及一些隐私问题，企业很难提供，因此相关的算法进展很慢。不知任总对这个问题有何看法？

任总：我们公司有个项目，希望做到几千万台服务器一个操作系统，全是年轻人，我就让他们“胡说八道”，反正我们现在也不可能做到几千万台。现在已经能做到几十万台一个操作系统了。

我们公司的算法是解决算力的算法，精力主要放在如何用算法来降低大流量过程中的消耗问题，只做“黑土地”基础平台。原则上，我们不做解决客户应用的算法，为业务服务的算法部分，只有客户才搞得明白。数据是人家的，我们最多是借用一下。

我们将来也可能向谷歌学习，做一些没有现实意义的研究，不一定跟华为的业务有关，其实就是给人类社会多做一点贡献。当然，我们现在还没有那么多钱，当纯利足够多时，我们的科学前沿就要推进一步，从火花变到宇宙去。

赵延龙 提问：在一些应用类数学领域，从华为角度看，哪些问题我们可以去做中期或长期规划？

任总：我认为，数学跟工业的结合，应该是一些具体应用研究所的任务。比如，江苏大学镇江农机学院和郑州合作做了液压拖拉机，学院为什么不可以有各自的特色，它不就是有些方面的名校了吗？大马力液压拖拉机目前只有美国才有，一天耕地近万亩就很厉害。我国做的拖拉机马力小，但不是已经会做了吗，中国的学院为什么都要一模一样？

中科院担负的是发现，就可以探讨一些发散、“无聊”的事情，允许“胡说八道”，这就是人类的先导。但将你们的发现变成工程化的产品或装置，不是你们的擅长，需要更大范围的合作，你们的理论联系了实践才能发挥出更大的价值,“无用”方能“有用”。

崔汉骁 提问：刚才您说，科学就是做“无聊”的事情，我非常认可。还有一种说法，比如100年前爱因斯坦坐在自己的房间里就能做出相对论，但现代科学可能需要大仪器、大科学装置。在这种情况下，如果一个青年科学家没有明确的目标导向，可能很难做出一些突出进展。基础研究存在一些不确定性，难以提前规划。请问任总，如何看待这两者的平衡？

任总：科学就是好奇心驱动，有些理论和论文发表了，可能一、两百年以后才能发挥作用。爱因斯坦年纪轻轻就有伟大的发现，大家不理解，他不也是很寂寞，到处找人喝咖啡，各说各的，生命这么长时间，有多少人有兴趣与他喝咖啡呀，你以为天天会有人与他喝咖啡。伟大与孤独是同义词。比如，孟德尔的豌豆杂交实验从1856年至1863年共进行了八年，他将研究结果整理成论文《植物杂交试验》发表，他发现了遗传基因，但当时未能引起学术界的重视，孟德尔的思想和实验太超前了。经历百年后，人们才认识到遗传基因对人类社会的巨大价值。

我们还是要把科学和技术分开，如果一讲做事要有目的性，目的性就是技术，不是科学。科学就是你的兴趣爱好，为了搞清楚不惜一切代价。所以，科学家大多数看上去都是“疯子”，很少科学家能看到自己的研究在人类社会的成就。比如，麦克斯韦不知道他的方程对人类社会这么重要，现在的无线世界是基于他的电磁场理论；法拉第也不知道现在的电气化社会是源自他的线圈框实验；毕达哥拉斯也想不到他的几何学理论演变成了微积分的萌芽……。

科学家也是“苦行僧”，科学家挺进科学的前沿与传教士挺进非洲的过程是一样的。那些去非洲的传教士非常苦，几百年前从欧洲到非洲只能坐小木船，100人能活下1个人来就不错了。又从海边深入不毛之地和原始森林，又能活下几人来。他此生还有可能逆向流程，回英国探亲吗？回不去了，献身是痛苦的，也是快乐的。如果没有他们的虔诚，现在非洲是不能开发的，语言都不通，怎么开发？因为他们传播了语言，非洲的语言环境是好的，才有开发的基础。

韩凯 提问：高校的一些研究跟我们公司内部的一些研发是否要做进一步的协同，一起解决技术难题？想听听您在这方面的建议。

任总：高校的研究跟我们公司的研发没有直接关系，因为高校要担负起高校的任务，它是一个很广阔的观念。我们与高校合作，我们公司只是放进去一点东西，通过高校的力量来释放，充分发挥高校学者的作用。比如，高校喜欢“面条”，我们放了点“味精”。

其次是识别出一些优秀学生，就是我们的种子。如果他生活确实困难，暑假可以到我们公司来实习，这样他也有钱去付学费。还有各种方式，比如我们的竞赛组织是在全世界开展的，并非只在中国高校。我们需要在全世界吸纳人才，才解决了我们的一些问题。

周俊鹤 提问：我有三个感受：第一，我们跟华为做项目真累，因为做国家项目一般是一年做一次年报，跟其他公司合作一个季度做一个季报，跟华为合作叫做周报，咱们华为的同事恨不得叫我做日报。第二，这个项目是真落地。第三，华为对数据的保护真严。我建议，是否可以设立一些华为专门的数据发布点？我们上门来做一些分析，你们做一些物理控制；也可以对某些数据做一些脱敏，把华为的核心技术去掉。

任总：我不理解华为这些“农民”怎么管理一日生活的，是否还要吹“起床号”。我们说“一杯咖啡吸收宇宙能量”，2012实验室有一段时间，有人回来报销时，要写心得收获报告，喝一次咖啡就能找到了灵感，你看这些主官多幼稚。他以为是去与“上帝”喝咖啡呢？这些没有喝过“咖啡”的主官，怎么能管理你们这些教授？

第一，将来我们校企之间的合作应该是几年一报就行。别把时间浪费去写报告，科学研究报给谁，只有报给自己，因为科学是无尽的前沿。我们拨了款，你们就去研究，研究完公开就行。你们可以发表论文，也可以写书，没有必要带上我们员工的名字，毕竟他们已经拿了高工资。我们只要读你的论文明白了，我们就开始消化，消化以后再往下传，我们就做成产品赚到钱了，为什么要跟你们抢名呢？

第二，关于数据，我是持开放态度的。“黄大年茶思屋”的网络与我们公司的网络是相通的，我们与高校的联合研究与合作，可以通过就近的茶思屋访问华为云上的数据。当你需要这些数据来丰富你的成果，你可以申请，我们开放让你下载。我认为，开放给你们也是对国家有好处，你们拿了数据给别人用，也是促进社会和国家的进步。“科学无国界”，讲的就是这个意思。

陶仁帅 提问：今天我是作为一名出题人来参加活动。作为一个出题人，不仅要承担着对难题的凝练发布，还要跟外部老师、内部员工交流，工作其实也相当繁重。作为出题人，不是揭榜获奖者，所以会务没有给鲜花。我认为，也要给出题人一些激励。

任总：我面前的这束鲜花，现在就送给你。出题人是真难的，总有一天你出不出题来，江郎才尽，那时真要给你送花鼓励你。

我们科学家的成长道路：一种是垂直往上走，为了科学理想爬“喜马拉雅山”，工资钱少一点，但是收入一定还是体面的；另一种是拿着“手术刀”参加“杀猪”的战斗，用你学到的本事，帮我们发现存在的问题，解决问题，产生商业价值，按价值评价也许钱会多一点。如果你认为钱拿少了，就拿着你的理论知识参加“杀猪”的战斗去，收入多少与“杀猪”产生的价值相关。“杀完猪”以后还能重新选择“爬山”吗？可以，这就是全能科学家。

张子阳 提问：与产品线同事交流，我发现通过业务建模和计算仿真可以发现问题并改进问题，使我们的产品做到极高质量、极简架构，能用一些不那么先进的工艺达到一些先进系统。请问任总，在计算产业的系统仿真建模方面的前沿研究，对我们有什么指导？

任总：首先我们要感谢朱广平，朱广平曾经是公司的Fellow，已经退休了。当时他提出“我们要做世界第五台计算机”，我们都笑他，认为是“胡说八道”，在计算产品上我们怎么可能崛起呢？做着做着，你们提出来要做世界第二了，好像最近你们又不甘于做世界第二了？

中国的社会体制有它独特的优越性，中国的高铁、高速公路、供电系统、电信系统……基础设施已经修到了无人烟的地方，如果没有国家力量不计代价去做这些事情，农民就不可能脱贫。这就是社会主义的优越性。中国提出“东数西算”这个概念，美国是做不到的，因为美国经济是私有制。美国电力网为什么赶不上中国的电力网稳定？中国电力网的规则是科学分布，有人区、无人区都要科学分布；而美国企业只会在能赚钱的地方布点。特别是我国的高压直流输电领先世界，这需要几千种设备配套研究，不是国家计划协调，是做不出来的。同时起步的苏联因为解体没有做出来。美国有六十多家电网，协调不起来，做不出来。中压直流驱动，没有变压器，会省出多少空间。

挪威是世界最富的国家，二十多年前人均GDP就达到十几万美元，但是国家人口太分散，农村就没人建通信基础设施，有些地方看不到电视，电话也很难打通。所以，中国社会主义的优越机制，会使中国的算力有可能崛起。

当然，我们还不可能是第一，美国还是厉害，因为先进的芯片制造目前在中国还存在困难，我们是用另外的方法弥补在芯片上的落后。我们在圣市建设大型云架构的系统仿真实验室，就是打造我们先进的“数字化风洞”，通过系统建模、分析、仿真、验证、优化来加快科研的迭代速度。当地有很多优秀的数学家、物理学家，你们要充分利用好。

刘广垚 提问：公司内部有不同的研究部门，比如2012实验室、产品线研究部，包括直接负责产品交付部门的各个研发团队。请问任总，我们怎样去做更好的内部技术合作、技术竞争，以及对外的技术合作？

任总：科学合理分工太难了，那不成计划经济了吗？科学合理的就不可能有重复资源的说法。市场经济允许有重复研究、允许浪费，就是让大家有一个竞赛关系。多个模块的研究，在竞争中有可能小模块把大模块就吃掉了，那我们就承认小模块的领导地位，由他来整合资源。干部任期制、专家循环制、大家讨论的学习平台……，部门“围墙”就逐渐被拆掉了。现在我们开放讨论，在讨论中思辨，在思辨中学习，看大家讨论的内容也是学习。

王耀 提问：学校的学生考评导向跟我们公司的考评导向不一样。比如，我在学校是做力学纯理论研究，像我们这种博士来了公司以后，大多数都有一个适应过程，有的人可能适应时间短，有的人可能适应很长，有的没有适应过来就离职了。

任总：我们不参与教育制度的改革，太复杂了。我曾表扬过衡水中学，改变不了外界环境，就改变适应外部环境的胜利方式。衡水中学有衡水中学的胜利方法，深圳中学也有深圳中学的方法，不能以深圳的教育模型来要求内地。多种教育模式，我们都要认同。

我们公司对员工是选拔制，不是培养制，学生在选择来不来华为的时候，要考虑工作适宜不适宜你的兴趣爱好。不适宜就别来，浪费了你的青春。我们不能为学生设计命运。你进华为时就要考虑适应性，不能只看到工资高，要看给你的岗位是否符合你的兴趣爱好，你愿不愿意在这里贡献。华为不能容纳天下人，也不可能让天下人适应。

公司只有一个总的理想，员工不能要求公司去实现你的理想，你必须适应这个总的理想，参加主力部队作战，发挥你的作用。我们的主航道不会变化，你们与大学合作的面宽一点，到2012实验室的时候窄一点，到产品研发更是窄窄的，要有长期性的清晰指标。

焦贤龙 提问：现在计算机发展非常迅猛，每隔两三年就有一个新概念。前一个月研究这个方向，可能两三个月以后又出现新的方向，我们的研究就过时了。请问任总，我们如何去跟上时代发展的潮流？第二，在高校人才培养、指导学生方面，任总有没有好建议？

任总：计算机的迭代速度比通信的迭代速度快得多，不是两三年迭一个代，而是两三个月，要感受到世界的变化速度之快。如果你们访问不了外国网站，可以在“黄大年茶思屋”科技网站上感受一下。我们员工在外面读论文，他们认为有用的内容就贴上来了；如果涉及版权问题，就会把索引摘下来，你自己可以想办法去看。世界变化的速度还会越来越快，未来的世界很恐怖。尤瓦尔·赫拉利在达沃斯论坛上讲到，将来人会是机器的奴隶。大会对我提问，我不好回答，我对社会问题比较无知，就说人死了灵魂就没有了，讲的是模拟灵魂。实际数字灵魂不会没有的，它是有继承性的，AI正在颠覆我们过去的认知。因此，人类社会变化不可想象，你们要感知这个变化，就要多读文献。

我经常对我们的高级专家讲，能不能少点干活，多去看文献，如果连方向都不清楚，怎么走正确的路？你们看了文献，喝咖啡的时候讲两句，可能就启发了下面的人。在我年轻时代，69岁的美国人乔治·海尔迈耶发明了液晶，人们那时描绘将来做一面墙都是图像。我们那时连电视机都还没有看见过，怎么能理解未来，你想想这个科学的预测有多厉害！现在连液晶墙面也已经没落了。

谢谢大家！

关于“难题揭榜”活动

华为“难题揭榜”活动旨在鼓励高校与企业深入合作，评选最具有解决产业难题潜力和科学理论突破的研究课题。隆重的颁奖典礼是华为对为解决业务“拦路虎”的难题做出了重要贡献的学者们的崇高敬意。

部分“难题揭榜”火花奖得主及获奖课题：

曹伟朋

深圳大学计算机与软件学院副研究员曹伟朋提出面向公有云、私有云、以及混合云场景的普适性QoS劣化检测和预测方案，为应用性能驱动的新一代云计算架构与智能调度体系奠定了技术基础；并基于CPU/内存动态超分机制，实现了在保障业务QoS满足SLA的前提下，大幅提升了数据中心计算资源的利用率。

周明洋

深圳大学计算机与软件学院高性能计算研究所计算机科学与技术系讲师、助理教授周明洋对深度学习平台的高阶微分计算进行加速，大幅度降低高阶微分操作的时间和空间开销，提高了深度神经网络的训练速度。

叶国栋

兰州大学信息科学与工程学院博士研究生叶国栋在华为公司举办的珠峰会战第二期中成功解决了华为公布的技术难题3，获得了华为“火花奖”。华为公布的难题3涉及企业广域网络带宽成本高昂、需要降低带宽成本的诉求，对于解决跨国企业广域网络的带宽成本问题、提升企业竞争力具有重要意义。叶国栋的方案采用了离线动态选路模型、拉格朗日分解法和线性化操作，具有较高的解决精度和效率。

崔汉骁

四川大学空天科学与工程学院崔汉骁特聘研究员提出了高精度受限最小二乘快速求解方法。首先，发展了用于修正系数矩阵病态性的预处理方法，大幅度降低了条件数；实现了基于QR分解的正则化参数自适应调控方法；提出了基于二次约束的初始条件快速估计方法，大幅度降低迭代次数，将整体求解时间缩短至1ms以内。

杨凡意

四川大学数学学院杨凡意特聘副研究员杨凡意提出了基于角度计算非结构化网格中粒子的定位方法，计算量从二维面积计算简化为一维角度计算，大大提升计算效率，并在理论上给出了从二维到三维的拓展思路。该方法理论清晰，代码开发量小，具有较高的落地可行性。

编辑：芯智讯-浪客剑

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