用AI以及大模型来增强产品竞争力，同时打造新的产品和解决方案。主要包括：

以昇腾云服务和盘古大模型使能行业智能化。2017年华为在华为云专门成立了企业智能的组织，简称EI，并发布了EI企业智能服务，目标是用AI解决各行各业问题。早期基于专用算法、专用模型，面向金融、工业、矿山等各行各业，针对各种各样的问题，推出了相当多的解决方案，当时还没有大模型。到2018年发布了AI全流程开发平台ModelArts，使能产业伙伴，基于华为提供的开发平台、工具等AI能力，开发AI算法和应用，解决各行各业的问题。2021年，我们发布了盘古大模型，推出了全球第一个最大的千亿参数的中文语言预训练模型以及30亿参数的视觉预训练模型。2021年全联接大会上，我也详细阐述了华为大模型的战略方向主要是使能各行各业的智能化。2023年，我们进一步推出了盘古大模型3.0以及开始打造AI原生的基础设施。下一步的重点，一方面通过盘古大模型服务，持续深耕行业，解难题、做难事，帮助客户训练好自己的大模型，让客户用自己的大模型解决自己的问题。同时，我们持续构建昇腾云服务，为各行各业提供澎湃的AI算力服务，通过ModelArts提供全生命周期的模型开发工具链，支持普惠的大模型训练和推理。我们同时持续打造AI Native云基础设施，通过分布式擎天架构，突破算力边界，突破网络边界，突破存储边界，最佳匹配AI算力模型。

打造自动驾驶网络，革命性改变通信网络运维模式。电信运营商网络运维是非常复杂的，因此成本也非常高。因此在2018年的日内瓦UBBF，华为参考汽车自动驾驶的分级理念提出了自动驾驶网络的概念，也就是ADN（Autonomous Driving Network）。经过这么多年和电信运营商持续的探讨、联合创新，形成了大量的ADN解决方案，到今天，ADN已经成为网络运维智能化转型的战略共识。而大模型出来以后，自动驾驶网络的目标更加具有现实意义了，运营商都希望自己的网络能够尽快实现自动驾驶、实现L4高度自治，未来实现完全自治，带来以“零等待、零中断、零接触”为标志的极致的用户体验，和以“自配置、自修复、自优化”为标志的极简的网络运维。华为将与中国及全球运营商合作打造通信大模型，并首先通过基于角色的Copilot和基于场景的Agent，帮助运营商赋能员工，提升用户满意度，让运营商尽快因大模型技术和自动驾驶网络而获益。

基于盘古大模型，打造 “小艺”超级智能体。在终端领域，华为是最早把AI引入到智能手机的，事实上华为在2016年就开启了Mobile AI的时代。在这个过程中，不断把AI引入到影像、翻译以及各种手机应用。并逐步把AI从手机扩展到全场景的各种智能解决方案，包括智慧家庭、智能汽车座舱等。但之前都没用到大模型，很多场景用专署模型也够了。随着大模型出来以后，为每一个终端用户配一个智能助手，越来越成为了现实。下一步期望是，基于盘古大模型把“小艺”打造成为超级助手，并把HarmonyOS Next打造成为一个原生智能的操作系统，统一AI能力底座，构建系统级原生智能。

打造自动驾驶解决方案，最终实现无人驾驶。自动驾驶业务也是华为最开始投资AI的重要领域，因为自动驾驶的目标是无人驾驶，是AI的应用最为挑战的场景之一。2019年在上海国际汽车工业展华为提出打造智能驾驶方案，2022年推出了自动驾驶ADS 1.0版本，基于高精地图把“AI+规则”结合起来，第一款车就引起了市场轰动。2023年推出了自动驾驶ADS 2.0版本，现在市场上跑的车，比如问界M7、M9，阿维塔等，用的都是ADS 2.0的版本。在高速上接管率非常低，在城区不依赖高精地图全国都能开，而且越开越好开，比人还会泊车，同时在业界首创了全向防碰撞系统。这些进步让消费者真正看到了智能驾驶带来的体验提升。现在，中国消费者对汽车智能驾驶已经非常熟悉了，购买新车时配智能驾驶高阶版本的比例非常高，汽车的智能驾驶能力也已经成为中国消费者购买新车时重点考虑的因素。为什么华为的智能驾驶能够做到领先？首先，我们的起点就瞄准L4的架构和L4的目标来开发，然后向下适配不同车型的智能驾驶配置要求。其次，到今天还是有争论的，到底未来要不要激光雷达？如果用纯视觉摄像头方案能够彻底解决当然好，但我们研究认为，视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达三个传感器各有优缺点,目前没有一个传感器能够解决所有问题。同时用了激光雷达在安全上带来了明显的好处，尤其是在AEB上，激光雷达发挥的价值比其它传感器都大很多。所以我们提出融合感知方案，把激光雷达、毫米波雷达、摄像头等充分结合起来，通过把多种传感器融合在一起，更有利于未来实现自动驾驶的目标。同时我们提出期望未来可以把激光雷达的成本做到200美金，从而解决成本的顾虑。