7月8日，第四届世界人工智能大会在上海召开。华为轮值董事长胡厚崑在开幕式发表演讲，主题为 “根深叶茂，共筑人工智能新生态”。胡厚崑强调：“只有基础打得牢，根技术扎得深，应用创新跑得快，才有人工智能产业的参天大树和生态的持续繁荣。”

以下是发言全文：

尊敬的各位领导、专家、来宾，大家好!

上海是中国人工智能产业的高地，很荣幸参加第四届世界人工智能大会。

昨天我花了一下午的时间，参观了展馆，一个明显的变化，就是AI的技术和应用，不像以前那样比谁更酷更炫，而是落到了各行各业，来到了我们身边。这种看似平淡无奇的变化，恰恰体现了人工智能从有形化为无形，像春雨润物细无声一样在改变各行各业的力量。

接下来，我想分享一个身边的例子，就是上海12345热线。听我在上海的同事说，这条热线的响应速度非常快，而且能回答的问题非常多。这是因为该热线系统自去年开始引入了人工智能技术，用到了如自动派单、语义识别，甚至情绪感知等功能。有了这些技术加持，整个热线的服务速度加快了，过去派一张单要好几分钟的时间，现在几秒钟就搞定了。去年疫情期间，12345热线平均一个月要处理60多万单市民诉求，没有这种效率的提升是完全不可想象的。

除了效率提升，这条热线系统变得越来越智能，甚至可以主动预警风险事项，比如说寒潮来了以后哪些地方的水管会爆裂，它会做出预测，让城市管理部门做好预案，快速处理。得益于人工智能的加持，不仅热线的服务效率和质量提升了，更让市民感受到了城市管理的温度。

上海12345热线只是AI带来改变的一个例子。当前，AI正处于行业规模应用推广的关键时期，从天上的云变成了地下的雨，改变每个行业。要加速这一进程，我想利用这个机会代表行业提出几点建议。

汇聚各方力量，大力发展以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施，让AI算力像水和电一样，成为新型的城市公共资源，让智能触手可及。

数字经济时代，AI算力就如同水和电一样，将成为一种新型公共资源。没有充足的AI算力，就像没有足够的水和电一样，会大大制约城市的数字化转型。改革开放初期，我们讲“要想富，先修路”，而在当下的中国，建设以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施，就显得尤为重要。我们要通过这样的努力，让AI算力成为一种可广泛获得、可负担得起的公共社会资源。

当前在全国已经有二十多个城市认识到了这个问题，并积极地开展了人工智能计算中心的规划和建设工作，华为也有幸参与其中。通过我们的实践及与多方的交流，我们有三点思考，在此分享。

首先，要合理规划。人工智能计算中心的规划应该在算力需求集中的地方进行统筹建设，而不应该漫天撒网，尤其要避免重复性建设。其次，规划工作要从大处着眼，对于架构的考虑应该以终为始，而部署和建设的工作应该从小处着手，由近及远，跟随需求变化小步快跑不断地迭代升级，这样能够让我们的投资始终发挥出最大的效率。最后，在这个过程中，政府、技术提供方和广大应用开发方要通力合作。一边建设，一边引导应用的落地，这样才能推动本地的产业升级和发展。

秉承上述原则，武汉的人工智能计算中心从去年开始规划，于今年5月30日投入运行。一经投用，就满负荷运行，为本地的高校、科研机构提供了充沛的AI算力，孵化了一系列人工智能应用，当前已启动扩容。用这样的方式，该中心的设备保持着满负荷运转，让投资发挥最大效力，成为当地数字经济发展的重要推动力。

技术要扎到根，根深才能叶茂

我们应该大力发展根技术，如处理器、AI计算框架等，增强人工智能产业的发展韧性。2019年也是这个会上，华为成为科技部颁发的“国家新一代人工智能开放创新平台”中唯一的 “基础软硬件”建设单位，今天我向各位报告一下进展。依托昇腾基础软硬件平台，包括昇腾处理器、Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、AI框架MindSpore及AI应用使能ModelArts等，我们已经初步构建了一个完整的人工智能产业生态。

在硬件方面，已经有10多家合作伙伴推出了基于昇腾模组、板卡的AI系列硬件；在AI计算框架方面，MindSpore已成为国内主流AI计算框架，开源社区累计下载量超过41万，100多家高校开展教学；在应用开发方面，已经有500多家合作伙伴基于昇腾开发了600多个AI应用。明天，我们也将在本次大会上，联合合作伙伴发布昇腾智造、昇腾智城、昇腾智行和昇腾智巡解决方案，让人工智能进入千行百业，欢迎大家参加。

这次的展览中，我也欣喜地看到，展示硬科技的公司多了，华为愿意与大家一道，形成你追我赶、奋勇争先的新局面。

大胆运用技术手段，改变AI应用开发模式，突破AI普惠瓶颈

随着技术的不断发展，需求的持续涌现，当前应用开发效率成了最大的瓶颈，这严重阻碍了技术和需求的结合。现在业界AI开发高度依赖专家和数据，不仅需要花费大量时间收集和处理数据，还要消耗大量专家精力进行参数调优，很难在短时间内就达到产品化要求，我们把这种模式叫做手工作坊模式。

华为认为要用技术手段去改变这样的开发方式，提高开发效率。超大规模预训练模型这项技术，有望解决这个难题。基于预训练大模型，开发者只需要少量行业数据就可以快速开发出精度更高、泛化能力更强的AI模型。这种工业化的AI开发新模式，将极大促进AI在产业的发展。