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    孟晚舟 走上臺前

    2023年04月19日 19:26:48 來源:Donews

      撰文 | 李信馬

      題圖 | 官方圖片

      孟晚舟又一次到了聚光燈下,以全新的身份。

      4月19日,在深圳的華為總部,第20屆華為全球分析師大會正式召開。和去年一樣,開場的演講由華為戰略研究院院長周紅帶來,但更引人注意的,卻是在他之后,以華為輪值董事長的身份進行演講的孟晚舟。

      3月31日,華為發布公告稱,根據輪值董事長制度,2023年4月1日至2023年9月30日期間,由孟晚舟女士當值輪值董事長,目前她在官網上的職務已經變成“副董事長、輪值董事長、CFO”。

      圖片來源:華為官網

      輪值董事長在當值期間是華為公司的最高領袖,主持公司董事會及董事會常務委員會。目前華為的董事長是梁華,另外三位輪值董事長分別是徐直軍、胡厚崑、孟晚舟。相對來說,孟晚舟最年輕,也是唯一非業務線出身的(輪值)董事長。

      圖片來源:華為官網

      自1993年加入華為開始,孟晚舟在華為的履歷一直與財務相關,華為創始人任正非曾說過:“(孟晚舟是)財務做得很好的人,她關注的是平衡、關注的是管理、關注的是有效率。華為的領袖不是橫向平衡,而是縱向突破,所以她將來不可能做CEO,也不可能做董事長。”

      對孟晚舟來說,在華為艱難的時刻擔此重任,既是榮耀也是沉甸甸的責任,也需要更多的考慮全局?赡芎腿握侵罢f的恰好相反,并不是孟晚舟缺乏縱向突破的能力,而不能做董事長,而是成為輪值董事長的孟晚舟,不僅需要縱向突破的能力,還要有橫向平衡的能力,來承擔起新的責任。

      在大會上,孟晚舟發表了“初心如磐,奮楫篤行,共贏數字化未來”的主題演講,演講的核心內容包括三個洞見:

      首先,戰略驅動是根本,數字化本質是戰略選擇和戰略規劃,成功的數字化轉型都是由戰略驅動,而非技術驅動。

      其次,數據治理是基礎,只有通過對數據的科學治理,數據在企業內部的流動才具有意義,不同維度的數據匯聚在一起才能創造新的價值。

      最后,數據智能是方向,數據正在成為生產力,作業數字化、數字平臺化使得數據清潔、透明、聚合,是轉型的基礎;平臺智能化,智能實戰化使得數據隨需、易懂、有用,是數字轉型的深化。

      孟晚舟講到:“數字化是整個產業鏈的新藍海,躍升數字生產力正當時。華為將在聯接、計算、存儲、云等方面保持投入,為客戶提供極簡架構、極高質量、極低成本、極優體驗的‘4極’數字基礎設施,攜手伙伴共同助力客戶實現數字化轉型的‘4化’,即作業數字化,數字平臺化,平臺智能化,智能實戰化,共贏數字化未來。”

      以下是孟晚舟女士演講的內容,經DoNews整理:

      女士們、先生們,還有各位的行業分析師們,很高興在這里和大家見面。在這個快速發展的時代,數字化浪潮奔涌而來,勢不可擋。今天我想圍繞著這個話題報告一下華為在數字化建設上的一些思考,也期待著千行百業能在這個數字化轉型的新時代創造新的生產力,迸發新的生命力。

      人類文明浩浩蕩蕩,一路從刀耕火種到精耕細作,從工業革命到信息社會,再到今天的智能社會,于綿延的千秋歲月中,創造了先進不朽的思想。在浩瀚的歷史長河中,發展了多元薈萃的文明技術。伴隨著人類文明的進步而不斷發展,技術創新的每一小步,都帶來了生產力的極大躍升。在數字化轉型的新時代,變則通,通則久。人類認識新規律,創造新事物的方式正在發生改變。那些曾經被奉為圭臬的真理,正在不斷的被顛覆和刷新,這必然對產業創新、經濟發展產生深層次的影響。

      數字經濟正在成為從全球要素資源的重組,全球經濟結構的重構以及改變全球經濟格局的一個關鍵力量。華為在智能經濟研究報告中表明,數字經濟對全球總體GDP的貢獻份額在不斷的攀升。預計到2025年,大約55%的經濟增長將會來自于數字經濟的驅動。

      全世界都在擁抱這個機遇,170多個國家和地區都紛紛制定了各自的數字化的戰略。2026年,全球數字化轉型的支出將高達3.4萬億美元,這是整個產業鏈的新藍海。無論是正在進行數字化轉型的企業,還是那些支撐數字化轉型的企業,都會面臨巨大的市場空間。無論是當下還是長遠的未來,數字化的旋律一旦奏響,便穿透企業的邊界,連點成線、聚線成面,共同創造產業互聯網的新時代。

      明者因時而變,智者隨事而制。數字化是共識度最高,也是當下確定性最高的話題。數字化已經成為越來越多國家、企業和組織的共同話題。數字化技術將驅動生產力從量變到質變,并逐漸成為經濟發展的核心引擎,躍升數字生產力正當時。面對這樣的數字化機遇,華為將在連接、計算、存儲、云等方面保持投入,為客戶提供極簡架構、極高質量、極低成本、極優體驗的“4極”數據基礎設施。

      在連接產業,從人到物,從家庭到工廠,從地面交通到地下礦道,極為豐富的行業場景,要求連接無處不在,無時不快。我們預計,我們將持續去推動建設5.5G時代領先的數字基礎設施,構建千億物聯換造體驗的網絡能力。

      在計算產業,未來的算力將像今天的水和電一樣觸手可及,隨需而用。我們將圍繞著多場景多樣性的算力需求,不斷提高在通用算力、人工智能計算上的能力。華為云將沿著行業數字化的云底座和智能器保持投入。華為自身在數字化轉型過程中所沉淀的技術、工具和經驗將持續開放在華為云上。與此同時,我們的全球伙伴也會將他們的優秀實踐逐漸承載在華為云上,支持企業上好云、用好云。根深才能葉茂,土沃才能花繁。

      圍繞著數字化,華為在基礎軟件領域持續創新。目前我們已經發布了歐拉、鴻蒙操作系統,編譯器、高斯數據庫分析AI架構,而且我們將openEuler、OpenHarmony貢獻給了開放原子開源基金會。我們期待通過軟件開源來實現產業生態的繁榮。在勞作數字化底座的同時,華為也將深入千行百業的數字化轉型的場景,讓數字技術能夠真正成為生產力。

      在過去的幾年里,伴隨著順流之波濤,逆流之洶涌,我們的專家伙伴和客戶一起去研究數字化解決方案。我們走進工廠,走向海港,去推進數字化技術的細膩觸角在各行各業的枝頭。如今我們已經能夠看到數字技術的說累累碩果。在百米礦井的礦車里,我們看到了5G應用的動人場景。在智能工廠的流水線上,我們看到了暗藏巨變的產業契機。在智慧港口的龍門吊上,我們看到了破浪而來的智能清水,來數字技術的星星之火,正在點亮企業數字化轉型之路。這將深刻的改變產業,改變行業。在這里我想給大家分享兩個案例。

      第一個案例我想說一下信義玻璃,信義玻璃是中國最大的玻璃制造企業,它有11個工業園區,有幾十條生產線。過去信義玻璃的業務數據是分散和存儲在上百個應用系統中,而且數據標準、數據口徑都不統一,可以說是車不同軌,說不同文。比如天然氣的數據,有的彩線顯示的是最大值,有些彩線顯示是平均值。所以他們在做整體能耗優化的時候無從入手。

      面對客戶的一個痛點,華為將IT數據和200多個生產設備的OT數據融合在了一起,首先實現了數據的透明可視。其次,通過采集生產工藝數據,建立數學模型來構筑了數字化運營的底座;谶@些數據以及這些數學模型,使得優秀的經驗能夠被快速復制。當這套數字化解決方案實施之后,產線的天然氣能耗大幅降低。據信義玻璃自己的統計,每年至少可以節約3到4億人民幣的天然氣能耗?梢,數字技術正在為企業構筑智慧的新藍圖,并且能夠為企業帶來實實在在的收益。而這個核心就是讓數據說話,從而使我們的生產決策能夠更精準。

      接下來我想說一說數字化技術在教育上的應用。我們看到數字化技術使得普惠教育和平行教育成為可能。無論是在深圳還是岳陽,還是西部的天水,很多學校都配備了電子屏,也配備了性能作業的網絡老師。上課的時候可以依托豐富的虛擬資源、虛擬教具、虛擬環境,讓學生更加容易去理解知識和接受知識。那學生在課后也可以通過網絡更加容易的去找到知識,拓開自己的知識邊界,建立和知識的主動連接。

      由此可見,數字技術對我們的社會而言,它不僅僅是商業價值。在數字化轉型的過程中,它既是我們整個行業的共同機遇,也是我們所要面臨的挑戰。獨木不成林,一川難成海。在這個過程中,華為將與伙伴一起推進數字化的轉型。

      首先,我們會持續深化與產業組織的合作,通過硬件開放、軟件開源來繁榮產業生態,讓更多的伙伴和開發者加入到數字化產品和解決方案的創新中來。

      其次,華為會堅守以利益為紐帶,以誠信為基礎,以規則為保障的原則,加大我們對伙伴的投入。

      與此同時,我們將持續培養數字化人才。我們通過了ICT學院、ICT技能大賽以及未來種子2.0計劃這樣的一些安排,為學校提供最新的數字化教學案例,也為學生提供最先進的數字化實踐機會,來幫助整個行業培養未來的數字化人才。前面我提到華為以“4極”為目標,打造極簡的架構,極高的質量、極低的成本、極優的體驗的這樣的數字化基礎設施,來幫助我們的客戶實現數字化轉型。我下面要講講“4化”,這也是華為的理解。我們認為一個企業的數字化轉型就是沿著“4化”的方向去前進。作業數字化、數字平臺化、平臺智能化、智能實戰化。

      在接下來的時間里面,我想分享一下華為在過去近十年數字化轉型中的幾點認識,希望能給大家做一些分享。對一個企業而言,數字化轉型從來都不是一蹴而就的,百轉千回才能見到曙光啊,華為自身的數字化轉型就經歷了從起步到初具規模再到行業領先的過程。我們和很多的企業一樣,我們也面臨了同樣的困境。這個困境就是我們不是一個數字原生的企業,通過一系列的管理變革,我們以數字化的方式,數字化的思維及能力重構了我們的業務。在這持續的變革中,研發、制造、銷售、交付、財經等等領域都階梯的開展了數字化轉型工作。而在這個過程中,我們也得到了極大的能力提升。

      在我們看來,數字化轉型戰略是根本,數據治理是基礎,數據智能是方向。首先我想說一說,數字化的本質是戰略選擇和戰略規劃。成功的數字化轉型是由戰略驅動的,而不是由技術驅動的。數字化轉型是一把手工程。這也是我們經常聽到的,為什么?因為在這個轉型的過程中,我們會面臨一場深刻的復雜的系統革命。沒有愿景的牽引,沒有文化的匹配,數字化轉型所帶來的解決方案是不可能產生價值的。所以說,數字化轉型的關鍵并不是在于數字化這三個字,而更重要的是我們的變革意識。

      數字化轉型要對準的不是數字化技術,而是要對準戰略方向,支撐戰略達成,實現既定的商業目標。這是數字化轉型的起點,也是數字化轉型的重點。在數字化轉型的過程中,我們引入新的技術,試用新的裝備是必不可少的,而這只是實現手段。只有通過對數據的科學治理,數據在企業內部的流動才具有意義。不同維度的數據匯集在一起,才能創造新的價值。這是我想分享的我們的第二點認知。首先數據要有源且同頻。

      剛才在周紅的PPT中,大家看到我們在這個智慧礦山的解決方案中引入了數字化技術。其實大家都應該了解井下的設備是眾多的,而且技術標準各不相同。為了能讓這些設備連接在一起,華為的煤礦軍團與國家能源集團聯合我們的合作伙伴開發了礦鴻——面向礦山設備的新一代工業互聯網操作系統。這個操作系統它能夠讓所有的設備都講普通話。截止到2022年底,礦鴻已經部署了超過十個煤礦,實現了3300多套設備的數字化管理和運營。這是數字化的第一步。

      其次我們要做的事情是數據的集成與匹配。面對業務對象、規則過程的數字化,要讓我們的作業轉化為數據。我給大家舉個例子,比如說華為的付款對,在過去在我們沒有做數字化變革之前,各類的文檔付款要求傳遞到財務需要數天時間,而財務又需要數天時間。對這些文檔進行審核,才能啟動匹配付款。而現在,華為的IT系統在單據環節能夠自動集成和全檢識別多維數據,能夠實現分鐘級的自動匹配,極大的提高整個鏈條的付款作業效率。

      最后我想分享一下基于數據湖數據倉技術的數據匯聚與數據共享。今天的華為,我們的業務數據和財務數據大多數都已經入戶。這樣做的好處是業務和財務能夠實時共享同一套數據源,并且基于這同一套數據源,基于自身的管理需求和管理,側重去做延伸應用的開發和迭代。顯然,數據正在成為生產力。在華為近十年的數字化轉型過程中,作業數字化、數字平臺化、平臺智能化、智能實戰化正在實現小問題自動決策、自動執行、零大問題推送分析輔助決策。

      在這里我們可以跟大家繼續分享一個兩兩個華為的實踐案例。第一個我想講講財經的知識圖譜。多投資中支財經是一個知識密集型和規則密集型的領域。過去為五年,我們圍繞著財經的知識做了結構化、顯性化和集成化的三化管理,并逐步構建了高精度的財經知識圖譜。到目前為止,這個知識圖譜已經包含了1100多萬個實體、2200多萬個關系圖譜,實現了財經專業知識的數字化,存儲管理與傳承。這樣做的好處是,不僅能使專業能力承載在個人上,也能使專業能力承載在組織上。

      因為通過知識圖譜,它可以消除知識的孤島,員工對知識的高效搜索和咨詢得到了保障。過去員工在面向問題的時候,他需要專家的答疑,需要專家的支撐來解決他共同的實際問題。而現在我們員工面臨問題的時候,他只要用知識圖譜技術,他就能夠隨時隨地的自動去尋找規則,自動去獲得答案。所以就是知識圖譜帶來的價值。

      第二個案例,我想分享一下華為生產線上的排產,華為的制造體系每年要處理億級的訂單排產,以往主要是靠業務規則和人的經驗。由于排產人員的經驗不同,出發點不同,思考點不同、邏輯不同等等,這些問題我們會經常出現,要么資源沖突了,要么資源浪費了,也會出現訂單延誤的情況。而現在在我們的車間,線體設備和工序這樣的制造要素上,已經基本實現了全面的數字化。結合科學調調度理論,構建各種場景的排產模型,實現了自動化排產。尤其是我們的SMT排產,它通過了數學模型的構建,極大的提高了整個的排產效率。因此,我想說作業數字化,數字平臺化,使得數據清潔透明、聚合,這是轉型的基礎平臺。智能化、智能實戰化,使得數據隨需、易懂、有用,這是數字化轉型的深化。

      我們預計到2030年,全球連接總量將突破2000億。與此同時,企業的網絡接入、家庭的寬帶接入,個人的無線接入將迎來萬照連接的時代,通用算力將增長十倍,而人工智能算力將增長500倍。數字化的歷程必然是波瀾壯闊的。我們在歲月流轉中看到了生生不息,在風起云涌中見進行堅韌恒久,慢慢真誠,開啟長路未必遙遠。在痛并快樂的過程中,唯有充滿韌性和只爭朝夕的氣魄,才能成為這個大時代渲染一份前所未有的斑斕。我們將與客戶伙伴一起共同推進數字化轉型,共贏數字化的未來。謝謝大家。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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