任正非硬核发声：AI 不追虚火，华为未来押注这些方向！

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练秋湖畔，

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岁的任正非与全球顶尖编程天才面对面，透露华为人工智能布局的务实逻辑——不追逐通用人工智能幻想，而是深耕矿山、港口、医疗等垂直领域。

“我们公司研究是着眼在未来3~5年，大模型、大数据、大算力如何在工农业、科技产业上应用。”11月14日，华为创始人任正非在与ICPC竞赛优胜者的座谈会上，清晰划定了华为的AI发展路径。

在这场与来自30多个国家110多名编程天才的对话中，任正非首次系统阐释了华为区别于美国科技巨头的AI发展观：中国AI应聚焦解决具体问题，而非探索通用人工智能。

以下观点由【示范财经】整理自 ICPC官网的《练秋湖畔贝壳图书馆漫谈——任正非与ICPC主席、教练及获奖选手座谈会纪要》

战略定位：放弃通用AI幻想，深耕产业应用

任正非开门见山地表明立场： “ 美国在探索通用人工智能 AGI 和超级人工智能 ASI ，解决人是什么、人类社会的未来是什么 …… 而中国是在研究解决怎么做事，创造更多的价值。 ”

他直言 “AI 分阶段看”，20 年以上的留给社会学家，10-20 年的交给科学家，华为只聚焦 3-5 年能落地的产业应用，如以下AI应用场景：

矿山领域：中国已实现地下500-700米无人挖煤，通过数据采集拼接成实时视频，远程操作机械，预测瓦斯爆炸和塌方

钢铁行业

：通过大模型控制高炉炉温，优化燃料矿石配比，提高高炉效率

1%

医疗健康

：瑞金医院病理大模型分析生理切片，中山医科大学眼科模型实现远程诊断

港口运营

：天津港和秘鲁钱凯港实现完全无人化装卸作业

“我们着眼于在这些地方解决实际问题，”任正非强调，“进步的空间还有很大，还有很多需要积累。”

“未来是算力过剩，不是不足”，大模型不必纠结规模，关键是能不能落地到千行百业（华为只做技术应用，不做 “科学研究”）。

CT（通信技术）比 AI 更关键 —— 没有先进网络，AI 数据传不出去，就是 “信息孤岛”，华为工业 4.0 级 AI 落地，前提是建好 “数字管道”。

人才观：不唯学历、不忌失败、多元化

面对青年人才关于职业发展的提问，任正非提出了独特的“摸高理论”：“有人摸高，有人摸低，都是社会贡献。你能摸高，就不要去摸低。”

他特别提到华为的人才实践：“三年前我们招了三千多名边远地区的本科毕业生，经过三年培养，在我们公司授予专科认证，做芯片生产和精密制造的工人。”

高等教育正在重新定义“工人”概念。在任正非看来，新时代的工人需要受过高等教育，这是未来精密制造业的必然要求。

他对中国创业环境表示乐观：“中国青年的创新公司非常多，三五年或者五至十年，中国会发生天翻地覆的进步。”他举例说，机器人领域有百万青年在探索，无论商业成败，这批人才的成长将助推中国现代化进程。

教育变革：从物理集中到逻辑分散的革命

针对教育差距问题，任正非指出网络技术正在重塑教育格局：“过去你一定要考到名校，有老师在讲台上给你面授讲课，才能名师出高徒。现在很多知名大学都开放网络教学了，学生在任何一个山沟沟都能上到世界名牌大学的课程。”

他认为，从物理性集中式教育向逻辑性分散教育的转变，正在促进教育公平。“七八岁的小孩有时给老师提的问题，老师回答不了，因为他在网上看了很多知识。”

这种变革不仅限于基础教育，也体现在职业再教育方面。任正非预判，随着AI应用推进，将出现人员富余问题，国家需要通过“再教育工程”实现人才转型。

AI 不是 “替代人”，而是 “重构人”：软件编程已被 AI 释放 30% 工作量，未来可能达 60%-70%，未来 “西装革履挖煤” 将成为现实。

全球视野：不羡慕美国机制，坚持开放合作

在人才竞争问题上，任正非展现出惊人的开放态度：“美国的土壤是适合种庄稼的，大量人才到美国成长这是好事情，并不是坏事情。”

他坦言华为在人才吸引上的务实立场：“华为作为一个公司，容纳不下太多人，养不活，说不定还得裁员。”同时强调，中国需要更加开放，吸收全球文明成果。

对于与国际组织的合作，任正非透露与ICPC的结缘纯属“意外”——在莫斯科河畔喝咖啡时认识了当时的ICPC总监Veronika Soboleva。这种非正式交流反而促成了持续合作。

未来展望：AI价值在应用，不在发明

任正非反复强调AI的应用价值：“IT公司对人类的贡献就2%，AI在产业上的贡献会占到98%”。他以洗煤精度提高0.1%为例，说明微小改进在产业规模下的巨大价值。

针对量子计算等前沿领域，他表现出务实态度：“量子计算是一定会成功的，人工智能未来一定会怎么样，我们不知道。不能因为有那个未来，今天就不去做其他方面的努力。”

在任正非看来，AI的真正意义在于赋能各行各业，而非技术本身的高精尖竞争。华为选择的是一条与产业深度融合的AI之路。

任正非预测，人工智能促使的生产性进步“三、五年后我们就能体会到”。但他对更远的未来保持谨慎：“大家说五至十年、十到二十年、二十年以后的事我不知道，人工智能的发展速度太快，我不完全知道未来时代的走向是什么。”

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