華為全聯接大會：徐直軍發佈華為雲UCS

2021年9月23日，華為全聯接大會以線上形式舉行，今年的全聯接大會以“深耕數字化”為主題，匯聚了業界思想領袖，商業精英，技術大咖，生態夥伴等，探討如何深入業務場景，把數字技術與行業知識深度結合，共築開放共贏的行業生態。華為輪值董事長徐直軍發表主題演講。

華為輪值董事長徐直軍發表主題演講全文如下：

感謝大家參加線上華為全聯接大會，能在線上與大家溝通，也是數字化發展的有力見證。今天，我想談的主題是華為如何通過持續創新，加快數字化發展。

大家都知道，在這充滿變化的年代，數字技術在快速發展。數字化發展已成為全球重要的共識，也許是唯一的共識。今天，全球已經有超過170個國家發佈了國家數字戰略。最近發生的一些情況，更是讓全球都意識到數字化轉型從未如此現實、如此迫切。

首先，新冠疫情的突發及持續近兩年，進一步加速了產品/服務的數字化進程。根據麥肯錫的研究，全球的數字化進程整體提前了7年，其中，亞太更是提前了10年。麥肯錫的研究還發現，數字化不再被認為困難重重，企業做事的速度比原先預想的快20~25倍。普遍認為，企業混合辦公模式將成為新常態。

其次，全球對於降低碳排放，應對氣候變暖也越來越重視。歐盟發佈了2050年實現碳中和的目標，中國發布了2030碳達峯，2060碳中和的目標。數字技術成為各行業減排的關鍵因素，根據世界經濟論壇數據，到2030年各行各業受益於ICT技術所減少的碳排放量將達121億噸，是ICT行業自身排放量的10倍。

第三，面對日趨複雜的全球營商環境，韌性優先成為企業的重要發展戰略。數字技術是實現企業韌性必需的使能技術，後疫情時代經濟恢復和低碳發展的雙重要求，使數字化轉型加速成為全球企業和各組織的必然選擇。

應當説，世界也是幸運的，數字化轉型所需要的基礎技術從未如此完備。這一點，各個國家從抗擊疫情過程中應該都已有所體會。事實上，這些數字技術和數字基礎設施正在為數字化轉型奠定堅實的基礎。

目前，5G全球商用網絡已經達到176個，全球探索5G用於行業數字化的項目超過1萬個，5G用户也已經超過4.9億。根據IDG的數據，全球81%的組織已經使用雲計算或有應用在雲上。AI的發展更是迅速，根據羅蘭貝格的研究，AI已經滲透到各行各業中，高科技與電信行業、金融行業、汽車與裝配等行業已經採用AI的比例超過60%，商業、醫療、零售等行業的AI應用比例也分別達到50%，40%和38%。

數字化轉型和發展是形成了共識的，數字化基礎技術是可以共享的。但是數字化轉型之路，不同國家，不同企業，不同行業由於所處階段不同，所面臨的挑戰不同，造成各有各的道，進而認識不同，採取的戰略不同，節奏不同，方案不同。要真正實現數字化，還有相當長的路要走。

華為的願景和使命是把數字世界帶入每個人，每個家庭，每個組織，構建萬物互聯的智能世界。我想，我們把數字世界帶入每個人，每個家庭，每個組織，實現萬物互聯智能世界的過程，也是幫助各行各業實現數字化轉型目標的過程。反之，如果沒有能夠幫助各行各業成功實現數字化轉型目標，很難説我們實現了我們的使命。

我們的價值主張具體包括四個方面：

無處不在的聯接：我們認為聯接是每個人的基本權利，將致力於實現所有人與人、物與物，人與物的全面聯接，並持續提升聯接體驗。

無所不及的智能：我們把AI定位成一種通用目的技術，致力於把AI注入各行各業，促進價值創造全過程、全方位的轉型升級。

個性化體驗：我們主張每個人都是獨特的，將致力於通過提供個性化的產品和服務，讓每個人的個性得到充分尊重，潛能得到充分釋放。

數字平台：我們堅信，數字化將推動人類文明的再一次飛躍，我們打造開放、靈活、易用、安全的數字平台，激發行業創新、產業升級和社會發展。

數字化發展要靠數字技術，數字技術的生命力在於持續創新、不斷創造價值。雲計算，AI，網絡是關鍵的數字技術。今天，結合本屆華為全聯接大會深耕數字化的主題，就加速數字化發展，我將從雲服務、人工智能、網絡以及低碳發展等四個方面分享一下我們的創新進展和產業思考。

首先談一談雲服務。

2016年9月1日，我在華為全聯接大會上發表主題演講：“擁抱雲，融入雲，成為數字化企業”。

2017年3月19日，在長沙舉辦的華為中國生態夥伴大會上，我首次宣佈成立Cloud BU，並指出：從2017年開始，華為將以公有云服務為基礎，強力投資打造開放的公有云平台，並將聚焦重點行業，攜手合作夥伴構建雲生態，共同做大產業蛋糕。

4年後的今天，華為雲已經聚合了超過230萬開發者、1.4萬多諮詢夥伴、6000多技術夥伴、雲市場商品超過4500個，已經成為互聯網公司和傳統政企數字化轉型的重要平台。在全球，華為雲與夥伴公有云覆蓋了27個區域，為170多個國家的客户提供服務。根據Gartner 2020年研究，華為雲是IaaS市場增速最快的雲，已經成長為中國第二、全球Top 5的雲服務提供商。所有這些進步和成績都只是新的起點。

華為雲以“讓雲無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界雲底座”為使命。伴隨行業數字化步伐的加快，期待華為雲有更大的發展。

伴隨着企業數字化轉型的深入、數字應用更加豐富、也更加複雜，傳統雲服務的資源彈性與簡化運維的價值依然是基礎，但已經遠遠不能適應企業需要。資源極致彈性、應用敏捷開發迭代正在發展成為雲服務的新常態。雲原生（Cloud Native）也因此成為包括高科技類企業和傳統政企的共同選擇。對於傳統政企應用，除了自身雲原生改造獲得資源和敏捷收益，更要充分與大數據、AI等新的雲原生能力相結合，創造更大的價值。

作為雲原生的倡導者和先鋒，自2016年以來，華為雲陸續推出了雲原生系列服務，幫助互聯網及政企客户更好的進行雲原生改造，基於這些積累，2020年我們進一步提出雲原生2.0理念，致力於讓每一個企業都能成為新的雲原生企業。

隨着雲原生應用深入企業各個業務場景，雲原生正在走向分佈式，跨雲跨地域統一協同治理，保證一致應用體驗等新的需求日漸突出。為了匹配這一需求，我們通過持續創新，推出業界首個分佈式雲原生產品。

今天，我正式發佈華為分佈式雲原生產品，華為雲UCS！UCS的意思是無處不在的雲原生服務：通過華為雲UCS，我們致力於讓企業使用雲原生應用時感受不到地域限制，感受不到跨雲限制，感受不到流量限制，充分保證應用的一致性體驗。UCS的目標是要把雲原生能力帶入企業的每一個業務場景，加速千行百業擁抱雲原生。

其次，和大家探討一下人工智能。

2018年10月，我在上海華為全聯接大會上發佈了華為全棧全場景AI解決方案；2019年8月23日我在深圳正式宣佈了AI計算框架MindSpore開源計劃。發展到今天，這些計劃都得到了圓滿的實施。

首先，硬件方面，已經有超過10個硬件合作伙伴推出基於昇騰模組、板卡的AI硬件產品。

其次，MindSpore在2020年3月如期開源。截至2021年8月底的1年多時間內，社區累計下載量超過60萬，目前已經是中國最活躍的AI社區，有超過100家高校選擇MindSpore進行教學，可以説，MindSpore已經成為中國主流AI計算框架。

此外，還有500多家合作伙伴基於昇騰開發了600多種AI解決方案，應用於各行各業。總體上，全棧全場景AI發展符合預期。

在2019年的華為全聯接大會上，我們首次發佈了Atlas 900集羣，那時候單集羣支持1024個昇騰910芯片，總算力達到256P Flops。經過兩年的努力，Atlas 900單集羣已經能夠支持4096顆昇騰910，在全無阻塞網絡下進行高速計算，提供每秒100億億次浮點運算的強大算力。

在此集羣基礎上，華為雲ModelArts通過引入集羣間動態自適應路由技術，根據電力約束的不同，可以將集羣規模再擴大4~32倍，總算力最高達到32E FLOPS，訓練線性加速比超過85%。目前Atlas 900集羣和基於Atlas 900集羣的雲服務已經服務於300多企業客户，廣泛應用於交通、金融、能源、製造、醫療等行業，支撐眾多企業、科研單位系列大模型的開發訓練。

目前已經成功訓練出了一系列大模型，包括：華為雲盤古NLP中文大模型；華為雲盤古計算視覺大模型；華為雲盤古藥物分子大模型；華為雲盤古科學計算大模型；遙感專用框架LuojiaNet；鵬城盤古NLP中文大模型；鵬城生物製藥大模型等。

在我發佈的全棧全場景AI戰略中，ModelArts屬於AI應用使能層，其使命是讓AI應用開發簡單、簡單、再簡單，以解決AI人才和專家匱乏的問題。當初的期望是，通過ModelArts，要讓每一位工程師只需掌握一定的AI技能，就能夠自己開發AI模型和AI應用。經過3年多的努力，數以千計的AI行業應用項目的實踐，不斷創新與知識沉澱，面向企業數字化轉型與AI應用的不同階段，形成了全流程、場景化的服務。基於這些服務，應當説我們初步實現了預期目標。

對於企業來講，開發AI應用有三個階段，針對不同階段和場景，ModelArts有了針對性的服務：

在初始階段，大量的企業或總體上，或在特定任務上，還處於探索性AI試驗階段，這個階段的主要訴求是開發出一個模型，驗證初步可行性，處於這個階段的企業的AI能力往往最為欠缺。針對性地，ModelArts通過領域套件、場景樣例、盤古大模型、預訓練模型等服務和開發工具，使得一般的工程師在簡單學習之後，基本不用開發代碼就能夠快速訓練出AI模型，快速驗證，快速上手。

第二個階段是Quick win，即在試驗成功的基礎上，期望快速通過AI為企業創造價值，此時的AI開發不再是研究性模型開發，而是要針對一個或多個特定生產任務，結合特定部署場景，結合特定行業規範，滿足可信等生產性要求。ModelArts通過增加可信組件與安全算法、ModelBox、AutoSearch、盤古大模型等使AI工程師能適應多樣性的部署環境，快速開發生產性實戰型AI應用。

第三個階段是系統性AI應用或智能子系統的開發，此時往往涉及多種應用、工具和系統的配合，ModelArts通過進一步增加MLOps、OptVerse求解器、科學計算、盤古大模型和異構分佈式調度器以及來自生態夥伴的豐富的行業性組件與工具等支持企業實現極簡、高效的智能系統開發。讓每一位工程師都能開發AI應用，是ModelArts矢志不渝的努力方向，期待這個目標早日實現。

在AI用於各行業生產場景時，即使最高水平的AI專家，也往往感到十分挑戰。究其原因，各行各業場景繁多，非常碎片化，即使有自動化程度很高的工具，在通常的AI模型開發模式下，也不得不逐個定製開發，如同作坊式開發，投入人力多，開發週期長。更為挑戰的是，模型的精度通常需要大量的訓練樣本數據，可行業場景偏偏最缺數據，由此導致模型性能往往不能滿足生產要求，導致AI在這些場景不可用。

大模型為解決這類問題提供了很好的方案。有了預先訓練好的大模型，每個場景化AI開發，都不必再從0開始，而是基於大模型做增強訓練，並自動化抽取出適合該場景部署的小模型，開發週期從月級縮短為天級，實現了AI模型從作坊式開發到工業化開發的轉變。

更為重要的是，由於是基於大模型做增強訓練，模型性能大大提高，使很多原來AI不可用的場景變得可用了。在華為南方工廠就有一個這樣的案例，由於樣本數量只有40個，傳統方式訓練的AI模型精度只能達到80%，無法滿足要求；基於大模型訓練的模型精度達到99.5%，使智能檢測實現可用。

第三，再談一下企業網絡。

伴隨着數字化的進程，企業網絡的複雜性將指數級增加，主要原因包括：混合辦公，互聯分支增多，接入位置增多；員工流動性增大，體驗變化更動態；辦公網融合物聯網，聯接數激增；雲化與新應用對網絡性能要求更高、變更頻繁；網絡設備種類多、廠家多，管理規模大；網絡保障從基於聯接到基於體驗，要求更高。

但是，運維保障工程師數量不會線性增加，甚至不會增加，網絡運維複雜性與運維工程師資源之間的差距會越來越大。針對這個挑戰，我們認為，企業網絡的運維更應該首先用好數字化技術，用技術創新克服自身複雜性的增加，而不是依賴更多的人工。

基於此，我們提出自動駕駛網絡願景，即未來的網絡應該與自動駕駛汽車一樣都能自己運維自己，而不是靠人。我們期望未來的自動駕駛網絡應該是：支持自動，即根據用户意圖業務自動部署，最終目標是業務全自動部署；支持自愈，預測預防故障並基於事件自我恢復，最終目標是實現全自動運維；支持自優，根據用户體驗自適應調整優化，最終目標是實現全自動優化；支持自治，在自動、自愈、自優的基礎上，網絡功能自適應、自學習、自演進；這是自動駕駛網絡的願景，也是終極目標。

過去兩年，我們不僅在華為覆蓋全球的網絡開展自動駕駛網絡創新，也與金融、教育、醫療等行業客户開展聯合創新和部署應用。

在金融行業，我們與中信銀行聚焦數據中心網絡的自動駕駛創新。2020年，自動駕駛網絡幫助實現了單數據中心、單廠商的40多類業務場景的端到端業務自動化。今年的創新方向是支持多雲、多廠商的異構場景。以一個“留學匯”的新業務上線為例，過去多域網絡的協同設計、評估和變更平均耗費30多天，現在只需要30分鐘就能實現。

在數據中心網絡裏面，最頭疼的問題是如何快速定位故障點，現在華為自動駕駛網絡既支持了端到端的網絡質量可視，還對75類典型故障實現了3分鐘定位根因，5分鐘給出修復建議，今年基於知識圖譜的自學習能力，現網數據實現了在線增量學習，可覆蓋97%的故障。

在教育行業，我們與西安交通大學聚焦園區網絡的自動駕駛開展創新。隨着智慧教學和校園服務的發展，除了傳統的攝像頭、道閘等物聯終端，還新增了智能門禁、教學錄播等50多種終端，在西交大的四個校區有50多萬台，由於終端覆蓋廣且分散部署，目前都是通過校園網接入的，存在安全管理隱患。我們通過自動駕駛網絡幫助西交大實現了秒級的終端自識別和自接入，基於人工智能技術還能支持未知終端的在線標註和學習，將終端識別率提高到了98%。其次，園區無線接入已成為主流，WIFI干擾、漫遊和應用保障問題突出，以前人工優化效率低下，現在通過AI智能調優不僅人工0介入，而且信號達標率從64%提升到了90%。

最後，談一談華為如何通過數字技術助力低碳發展。

如開頭講到的，數字技術是低碳化發展的基本要素，華為堅持數字技術創新，幫助客户實現低碳發展，主要包括三個努力方向：

投資創新節能技術，持續提升ICT產品能效，促進ICT產業自身低碳發展；

投資電力電子技術及與數字技術融合創新，推動清潔能源發展與傳統能源數字化；

把數字技術帶給每個行業，支持各行各業通過數字化促進低碳發展；

具體到第一個方向，也就是圍繞ICT產業自身低碳發展。事實上數十年以來，華為所有設備和解決方案一直在圍繞降低功耗、節能減排，持續創新。應對氣候變暖、各行各業低碳發展的新訴求，給ICT設備提出了新的挑戰，我們也願意設定更高的節能創新目標，來迎接挑戰。

第二個方向是推動清潔能源發展與傳統能源數字化。為了響應碳達峯和碳中和目標，加速清潔能源發展與傳統能源數字化，我們專門成立了華為數字能源公司，其願景是發展清潔能源與推動傳統能源數字化雙輪驅動，融合數字技術和電力電子技術、信息流和能量流，推動能源革命，共建綠色美好未來。

具體地講，華為數字能源把電力電子技術和數字技術相結合，用“比特”管理“瓦特”，用數字技術控制電力電子功率設備，面向清潔發電、能源數字化、交通電動化、綠色ICT基礎設施以及綜合智慧能源等五大領域提供“安全、高效、綠色、智能”的解決方案，構築面向能源產業廣泛使用的嵌入式電源、智能配電、儲能等使能平台。同時，面向能源各個場景，會建設一個統一的“能源管理雲服務平台”，這是一個開放的應用平台，開放給華為的客户、合作伙伴一起使用。通過提供上述產品和解決方案，華為數字能源致力於實現家庭、建築、工廠、園區、鄉村、城市等場景的低碳化，促進整個社會走向低碳，最終走向零碳。

第三個方向是關於傳統行業的減排，特別是碳排放相對比較高的行業，如何讓這些行業降低碳排放，是全社會向低碳化發展轉型的重心。我們把幫助各行各業降低碳排放作為重要的創新方向，致力於把數字技術帶給每個行業，使能行業數字化、低碳化發展。

應當説，這已經成為華為與幾乎所有行業共同的創新方向，我們也已經取得了一些進展。比如：在智慧交通方面，我們通過對信號燈控制，減少城市交通擁堵減排；通過智慧高速，實現了自由流收費，據測算，已累計節約燃油32.17萬噸等；

智慧供暖已經在哈爾濱投入使用，根據哈爾濱道外區的實踐，通過按需供熱，平均能耗降低12.1%；中國供暖130億平米，如都用智能供暖，每年可減少CO2排放1619.9萬噸；

智慧農業方案在瑞士已經顯示出價值，通過大數據和5G使能的無人機巡田，效率提升20倍，通過實現瑞士農場精準除草，減少90%農藥使用量。

數字化將註定是一個長期的過程，不可能一蹴而就的。我們所從事的這些技術領域，有幸處在變化最活躍的環節。數字化走到今天，取得今天的進步，是因為有不斷的創新。數字化走向未來，實現更加宏偉的目標，還要靠不斷的創新。

堅持創新永不止，祝願未來更美好。

謝謝大家！