过去这四年，华为突破了什么

今天还是讲讲华为。这几个星期华为发布的mate 60 pro爆火了，业界估计作为旗舰的mate 60系列能卖上千万台，这是很了不起的成就了。

市场之所以对华为手机如此热议，并不仅是单纯的一台手机的因素，而是手机背后的这家公司，在过去多年持之以恒攻坚克难，从底层硬件芯片，操作系统，开发工具，云底座等方方面面的基础创新突破。这在中国的企业中，几乎是独一份的硬核存在。

2019年的秋天，我曾经写过一篇文章，叫做《做困难的事情才能成为发达国家》

短文一篇--要做困难的事情才能成为发达国家

我在总结发达国家之所以发达的经验中，得出一个结论，那就是所有的发达国家在走向发达的过程中，最为关键核心的不是什么搞了投票选举这种全球大量国家都能做的事情，而是他们都做了非常困难的事情，

从大航海时代，到工业革命，到近代的曼哈顿，阿波罗计划等大型科学工程，西方人一直都在挑战世界上从未有人做过的事情，这当然也就给西方社会带来了巨大的收益。

这个结论不仅适用于国家，也适用于企业。西门子，微软，苹果，太空探索技术公司（SpaceX）等等，这些企业和组织无一不是历经磨砺，攻坚克难，才有了如今的江湖地位。这个结论，对今天的华为也同样使用。

2019至2023年，华为在过去的四年多里面，做的事情和布局极为全面，也非常扎实，远不止单单手机一个领域。

那么华为在过去的四年多做了什么呢？我这里想通过几个例子做一个简单的总结：

1：做正确的事：面对外部压力，没有改变战略方向，继续坚定的走在构建智能世界的路上

不管外部环境如何，华为在坚持按照自己的目标走，并没有因为外部环境变化而改变自己的目标，而这个目标又恰好和美国的精英们对未来世界的判断不谋而合。

华为公司的愿景曾经是“丰富人们的沟通和生活”，

而从2018年开始，华为公司把愿景改为了：“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。”，也就是说，其愿景的核心已经变成了构建智能世界，智能手机仅仅是智能世界的一部分。

 

这4年内对华为的各种限制与竞争中，我们可以清晰看到，美国的精英们也认为人工智能社会是未来的发展方向。

这不仅体现在美国所有的主流科技公司都在大力投资搞人工智能，美国对中国的制裁中就有专门禁售用于人工智能训练的芯片和软件的内容，

像英伟达和AMD两家全球GPU的领军企业，其高端的英伟达H100及A100、AMD的MI100及MI200就被美国政府规定对中国禁售，这就限制了中国公司的算力训练性能，相当于限制了中国人工智能模型训练精度以及中国人工智能技术发展的天花板。

而我看了下华为的愿景在2019年上实体清单的四年多以来，并没有因为美国的各种极限制裁而动摇，华为整个组织的二十万人仍然在向着构建智能世界的这个方向走。

2023年8月，华为的创始人在对任正非与ICPC基金会（International Collegiate Programming Contest,即国际大学生程序设计竞赛）及教练和金牌获得者的学生的谈话中说，

“我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力"

"第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象。今天的年青人是未来大算力时代的领袖，人类社会对你们具有很大的期望，二三十年之内的人工智能革命，一定会看到你们星光闪耀。"

可见华为认为基于大算力的人工智能革命是未来几十年的技术主线。

中国的头部企业和美国的精英们对未来的判断一致，背后的原因，就是人类社会正在不可阻挡地迅速迈向人工智能社会，而很多困难的事情只有用人工智能技术，尤其是最近几年蓬勃发展的人工智能大模型才能解决。

就拿这几年大火的电动汽车来说，和电动汽车伴随的就是自动驾驶技术，但是这项技术的难度是非常大的，比亚迪的王传福在今年3月的业绩发布会上就曾说自动驾驶是忽悠，以后长期就是高级辅助驾驶。

王传福不看好自动驾驶，他认为除了责任界定等之外，就是因为自动驾驶技术难度太大，比亚迪一直试图在生产线搞产线无人化，以替代人工生产的不确定性和成本压力，但实践下来产线无人化还是很难，这种固定流程的尚且如此，而汽车自动驾驶的难度要大几万倍，全世界每年110万人死于车祸，可能每个人的死法都不一样，那么无人驾驶就是要把110万种工况都模拟一遍，技术难度太大。因此现阶段就是搞高级辅助驾驶，降低车祸发生率，仅此而已。

王传福的话在当时的网络上激起了热烈的讨论，我记得当时我在各个平台整理发布了老王的观点，评论数都多达千条之多，但所有人不管对此反应如何，都同意自动驾驶技术具有极高的难度。

 

业界的研究也有类似的结论，在汽车自动驾驶领域，现有技术已经能够应对95%以上的常见驾驶场景，但完成最后的5% Corner Case（罕见复杂场景），是一个缓慢而复杂的过程。光是学习一个新的Corner Case需要收集1万+的样本，整个周期在2周以上。

业界研究认为自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过约170亿公里的道路验证。即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆，24小时不间断的进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位。

这样训练缓慢的现实情况，就让真正的完全无人驾驶落地很困难了，那么谁能解决加快训练速度是个高难度问题呢？华为显然也想试试，面对这种全球性的挑战难题提出了自己的思路，那就是用盘古汽车人工智能大模型，根据行车数据生成能够灵活编辑的虚拟空间，他们把华为东莞园区的道路空间虚拟出来，可在指定的行车路径中增加对向行驶的车辆，并基于超车线路构建不同的光照、天气、建筑，快速生成不同的样本，让模型更好学习如何应对复杂超车场景的Corner case。

这种使用大模型快速进行真实场景还原的方式，可以快速生成Corner case用于模型训练，让自动驾驶的Corner Case闭环周期从两周以上缩短到两天内，极大加快自动驾驶的进化速度。

 

目前华为的盘古汽车大模型，

2021年以来已经在国内矿山封闭场景有了实际应用，新疆疆纳和内蒙古伊敏露天煤矿，就使用了华为商专车自动驾驶云服务，通过汽车大模型快速模拟矿区环境扬尘飞扬、上下长坡、大曲率转弯等场景，并进行场景样本的自动标注，4人月即可适配新的重卡车型, 大大提升了无人重卡的落地效率，而不需要跑很长时间才能遇到罕见场景进行训练。

同时大模型通过各种场景的训练还能实现很高的精度，60吨的重卡横向误差小于0.2米、精准停靠误差小于0.1米。

目前已有许多无人重卡在这些矿山中24小时不间断作业。

华为的这套系统未来走向大规模应用，将会极大的改变中国大量矿山的面貌，也会大大的解决这些远离繁华区域的地方不好招人的问题。

对于未来，我一直有一个憧憬，中国道路上有一个最大的杀手就是泥头车，长途货车，每年造成大量人员伤亡，未来自动驾驶实现以后，死亡率将会大大降低，每年光是在中国就会挽救上万人的生命，而且还会极大的减轻中国几千万卡车货车司机的劳动强度，试想一下，你是一个有自有货车的货车司机，每次跑长途都要很长的时间，要一天一夜而且还有安全风险，

但实现自动驾驶之后，你只需要开车去指定的仓库装货，之后你的卡车就是你的员工，自动的开到2000公里之外，由收货方自主卸货，然后装上货后车再自动开回来，这期间你就可以呆在家里休息，相当于具有人工智能的卡车为你打工，想一想这可以多大的减轻劳动强度！

可以想象越是高难度的技术突破，将越是为人类带来巨大的收益，而且我觉得有生之年是有希望看到这个场景的。

 

2：做最难的事，挑战各行各业长期难以解决和进步的难题，也为中国的优秀理工科人才提供舞台

正如前面提到的《做困难的事情才能成为发达国家》一文，企业必须做最难的事情，才有成就伟大。

在华为身上，我们看到了以前被国内企业视为不可能突破的数据库，ERP, 软件开发工具，计算芯片，人工智能大模型等技术都在加快走向国产化。我之前也写文介绍过，华为在过去在做各种业界认为不可能的国产化工作，

其一是用华为自研国产MetaERP替代了华为长期使用的Oracle ERP，MetaERP使用的是华为自研数据库GaussDB来替换Oracle数据库，

其二是完成了软件开发工具国产化的阶段性工作，之前我也写过一篇文章介绍：

国产软件创新的“新基建”，将是一条没有硝烟的新战线

今年2月28日，华为在深圳坂田基地举行“突破乌江天险 实现战略突围——产品研发工具阶段总结与表彰会”，其中就表彰和授旗了软件IDE与构建工具团队、软件流水线工具团队、代码检查与测试工具团队、软件仓库工具团队、板级EDA工具团队等，他们的共同工作是完成以上软件国产化，而授旗表彰的全是华为公司轮值董事长和最高管理团队成员，足见公司内部的重视。

徐直军在该表彰会中提到

“软件开发工具开发团队自2018年就开始布局，努力打造软件从编码、编译、测试、安全、构建、发布到部署等全套工具链，...有力支持了公司十多万软件工程师的软件开发，”

“有203家企业愿意付费使用我们的软件工具，这是对开发工具团队的一种认可。”

也就是说，华为不仅是硬件搞国产化，对于数据库、ERP这些软件华为也在搞国产化。不仅软件搞国产化，连开发软件的工具也在搞国产化。

这些开发成果，华为在自用的同时，也在向业界开放使用，增强全中国的ICT产业基础安全。

华为不仅自己在做困难的事情，而且也在带动中国各行各业一起做最困难的事，去挑战最难的事情，其中最为典型的就是和各行各业的头部企业一起，推动人工智能大模型的行业应用，把华为的人工智能技术和各行业的制造技术结合在一起。

除了前面提到的无人驾驶以外，今年7月6日，华为盘古气象大模型进行气象预报的论文被刊载在《Nature》杂志正刊，引发业界广泛关注认可，这是中国公司首次单独发表在《自然》杂志上的文章，并没有其他国外科研机构的参与。

这篇论文如此受关注，是因为中期气象预报是一个世界级难题，

全球过去四十年积累了大量的卫星数据和观测站数据，而与此同时气象预测是超算中心最大的算力消耗应用；在这么大的数据量，消耗了这么多的算力情况下，由于科学家们没有完全掌握气象变化的规律，依然经常会给出错误的气象预报，而现在仅仅靠增加算力对中期预报准确率的提升已经微乎其微，对应的精度已经很久没有明显的提升。

而华为通过和欧洲天气中期预报气象中心合作，通过欧洲方面开放的气象数据，用盘古气象大模型进行训练，其结果非常好，是业内“首个在中长期气象预报上精度超过传统数值预报方法的AI模型”，例如对于台风路径预测的准确度比之前最好的欧洲中心预报还要高20%。

值得注意的是，这篇在《自然》杂志论文的第一作者，竟然2016年才参加高考，是清华大学钱学森力学班2016级本科生，

他2019年开始就到华为实习，2020年毕业后加入华为云成为一名工程师，仅仅3年后，他作为第一作者在Nature杂志发表论文。

即使在中国顶尖高校里面，能在这个年龄就以第一作者发表《自然》文章的也是寥寥无几，显见华为攻克业界难题的方式，也为国内的人才提供了舞台。

作者曾在采访中介绍，自己部门的组里面“三分之一是清华校友”

“氛围自由且包容，且像学校一样有朋辈相助，他们有非常成熟的科研经验，手把手带着我一关一关往前闯，可以说受益颇多”

在今天的新闻中，我看到了一张很有意思的照片。华为常务董事，华为云CEO张平安在一次演讲中提出“解难题，做难事，行致远”，并表示今年华为云还将派出200多名博士深入到中国各行各业学习行业知识，和中国各行各业的领军者一起，通过盘古人工智能大模型的应用带动中国全行业的效率提升。这种方式，非常合理地把中国一流的理工科智力资源用在了正确的地方。

当然，华为也从挑战难题中获得了商业收益，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、中国国家气象局都已开始试用盘古气象大模型。

而在气象大模型领域，华为云的博士，科学家现又在全力投入到了暴雨的预测，暴雨预测是气象领域最难的工作之一。它与云层活动、地形地貌、城市建筑、植被覆盖、空气湿度等几十个因素有关，这些因素相互关联、动态发展，难以精准预测。

华为云下一步希望和掌握着全球气象数据的伙伴一起，挑战暴雨红色预警从当前的提前3小时到提前24小时发布。

华为的这种挑战极端难度的课题引起了泰国的极大兴趣，因为泰国位于热带地区，每年有8个月雨季，雨季几乎每三天一次暴雨。

为此双方将合作启动泰国气象大模型的联合创新开发，减少泰国极端天气造成的损失。

 

3：坚持对整个中国有益的事情，带动全行业一起构建智能世界

在ChatGPT人工智能大模型的刺激和带动下，中国的人工智能大模型也在全面爆发的态势，根据赛迪顾问数据显示，截至2023年7月，中国累计已经有130个大模型问世，这就带来了对中国算力需求的海量增长，

《2022—2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，中国人工智能计算力继续保持快速增长，

2022年智能算力规模为 268EFLOPS （百亿亿次/秒），超过通用算力规模。

预计到2026年中国智能算力规模会达到1271.4 EFLOPS（百亿亿次/秒），未来五年的年复合增长率达52.3％，而同期通用算力规模的年复合增长率仅为18.5％。

 

而如本文前面所述，美国通过限售GPU芯片的形式限制中国人工智能算力的发展，以英伟达为例，A100/H100被禁售，于是给中国市场定制了特供版A800、H800。主要差距是互联后整体集群带宽的下降：A800的互联带宽从A100的600GB/s下降到400GB/s，H800的互联带宽从H100的900GB/s下降到450GB/s。也就是尽管本身单卡的算力不变，但是集群卡间互联的带宽限制整个集群的算力规模，从而限制了集群性能。

这并不是英伟达的错，而是不得不遵循美国禁令的结果，但这种降性能版芯片，仍然在中国非常抢手，

外媒报道，供应链消息显示，人工智能发展带来的强劲市场需求，加上中国互联网科技公司担忧美国进一步加大制裁力度，争相采购GPU芯片储备算力资源，导致英伟达专供中国市场的A800和H800 GPU价格持续攀升。

7月中旬，英伟达代理商反馈，英伟达的A800 GPU单价涨至12万元，H800报价也都超过20万。目前英伟达订单能见度已至2024年，以现在的排产进度，就连A800/H800都要到今年底或明年才能交货。

华为显然也关注到了市场上的这个难题，于是推出了昇腾AI云服务，基于华为自有的国产化算力资源和生态，可以给全国具有算力需求的企业提供美系算力软硬件之外的第二种选择，

有效的缓解国内各行各业企业面临的算力硬件供应周期长、价格贵、维护成本高，而且还性能还被限制的问题。

同时，AI服务器的功率密度远超通用服务器，单机柜功耗是传统机柜的6至8倍，并需专用液冷系统散热，且大模型训练需要百卡，千卡甚至万卡，服务器至今的互联，时延，可靠性，运维极为复杂，云上的算力服务，也是给了企业们在自建AI数据中心之外的另一种全新选择。

目前华为云已经在贵州贵安，内蒙乌兰察布，安徽芜湖部署了三大基于昇腾AI云服务数据中心，企业可以就近联网接入，即可使用华为提供的国产化算力服务，进行AI模型训练。

华为通过对昇腾AI云服务的优化，可以实现千卡训练连续30天不中断，任务恢复时长不小于30分钟，不仅如此，华为不只是支持盘古大模型训练，而且降低使用门槛，也将支持上百个业界开源大模型；

同时提供丰富的开发、迁移工具链，让一个千亿参数的行业模型端到端开发，从过去需要5个月缩短到现在的1个月。

 

不只是支撑全中国的人工智能产业进步，华为还通过自己的科技能力做各种对社会有益的事情，

我国地广物博，据统计，我国有4.91亿乡村人口从事农产品生产，不同的地域孕育出多达10万种特色农产品。“土特产”背后连接着千家万户的生计，目前电商直播对于农产品销售助力巨大，

2022年平台电商直播成交了28.3亿单农特产。然而我国目前70%的主播集中在一、二线城市，很多偏远地区没有专业主播，培养需要大量时间和资金，华为看到了这一现状，于是通过开发盘古数字人大模型，让农民也能进行直播。

盘古数字人大模型可以快速的为人们打造自己的属自然，通过文本，语音驱动属自然准确流利地介绍产品，与观众实时互动。同时只需用只母语训练一次，就可以说20多国语言，通过国际电商平台对全世界进行销售！

这种人工智能技术的进步，在未来通过直播在社交平台向全世界销售中国产品时将有巨大的前景。

 

最后我想说，人类的发展趋势，就是ICT技术尤其是人工智能和制造业/服务业走向结合，将极大的改变一个国家的竞争力和社会面貌。

这一点我想大家从日常生活中已经强烈感受到了。

我上个月开车出去，突然发现车的卡片钥匙的纽扣电池没电了，导致车启动不了，我走到附近几家商店问，都没有我这个型号的纽扣电池，这个时候我想到了直接用外送APP是不是能解决问题，果然打开后一搜索就找到了附近有家商店有卖，迅速下单，然后继续逛街，才40分钟骑手就给我送过来了，价格还便宜，这就是高度的通信网络覆盖，成千上万家商店接入互联网后产生的生活效率提升。

 

ICT技术和制造业/服务业的融合，美国强在ICT产业，中国强在制造业，但未来将是两者的结合，谁结合的更好，谁就更能胜出，

而这种ICT技术（人工智能）和各行各业的融合，是需要一系列基于国产化的基础技术和能力，芯片和5G只是其中的一部分，还需要云计算，基础软件（数据库，操作系统，中间件，ERP等等），人工智能大模型，以及对各行各业知识的理解，

华为在这方面是有深入的思考和完善的国产化布局的，尽管四年多以来外部环境剧烈变化，但并没有阻止是华为的工程师们在这些领域持续钻研，华为的云算力+人工智能大模型和中国各行各业的结合，将给全球最大规模的工业体系带来巨大的改变。

先进技术不可获得不可怕，那就搞国产化，国产化刚开始落后也不可怕，重要的是大规模的用起来，我们有全世界最大规模的工业，制造业，以及最多的服务业企业，只要大规模的把国产的算力，国产的人工智能大模型技术用起来，和实业有效的结合起来，就会实现良好的激荡效应，从而整个国家获得更快的进步。

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来源: qq

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