[新闻] 华为AI实力业界领先
AI人工智能时代到来，加速了技术的变革以及市场发展格局的变化。CB Insights联合创始人兼CEO Anand Sanwal在大会上表示，AI带来的最大变化是，技术发展越来越快，影响也越来越深远。以前可能帮助我们成功的因素，现在不再起作用了。对于公司而言，速度是非常重要的。例如，美国标普500指数中公司的整个寿命周期，在50年代-60年代之间，通常一个公司的寿命是60年以上，但是现在可能就是20年以内了。
华为技术有限公司董事、战略Marketing总裁徐文伟也围绕AI现状发表了自己的看法，AI的到来将会带来三个方面的改变，第一，改变所有行业的组织和人员结构。第二，枯燥、重复性的工作，可以被AI取代，但大量创造性的工作是不可能的。第三，在工业行业中使用，例如，支持IoT物联网、车联网等多种应用，5G中采用人工智能。
现在电信网络的维护成本是设备成本的3至4倍，网络越来越复杂，70%的网络故障是人为造成的。采用AI后，可以预测50%以上的潜在故障。所以，AI可以降低5G网络的运维成本，保证网络的质量提升。
AI有很多优点，同时AI当前存在几个问题。徐文伟认为这些问题主要是，问题一：算力太贵，用不起，看起来很美，用起来太贵。问题二：我们没有好的数据，就没有好的AI。数据要进行处理，保证数据质量，没有人工就没有智能。问题三：训练太慢。问题四：应用场景。AI一定是有模型的，调试出的模型，在某种场景下测试或者考试，属于考场上的学霸，应用场景中的学渣。
徐文伟指出，AI依然存在一些缺陷，第一，范围比较窄。第二，更像研究，而不是工程。第三，行的通。换到其他应用场景，数据是不是可行的。第四，一个好模型随着时间的变化可能会恶化，有一部分不确定性。
最后，徐文伟提及AI领域面临的严峻现状，第一，人才的短缺。第二，AI涉及数据安全、隐私保护。关于怎样保护个人数据和隐私等问题，值得进一步研究。
大家好！非常感谢大家出席今天的交流，也感谢EmTechChin邀请我，作为企业或者说行业，和大家做一些分享。
大家知道AI非常热，据不完全统计去年大概至少有300多场与AI有关的会议，所以，现在大会不讲AI肯定是不行的。
为什么这么热呢？大家肯定是看到了很多AI好的应用场景，其实AI并不是一个新鲜的事情，大家知道，在60多年前就已经提出了AI这个概念，同时正因为AI如此吸引人，大家对AI有着过高的期望，所以经受了两次比较大的冬天。
什么叫冬天？就是说我们对AI的期望，超过了当时ICT的工程能力，从1971年开始，intel发明了处理器开始。
在当前AI这么热的情况下，我们这个行业会不会发生冬天？我们希望不会，我们毕竟是刚刚开始。在座有很多从事投资决策的，包括企业的高官。所以，我今天和大家分享的话，作为一个投资者和作为一个企业高官怎么把握行业的节奏，怎么对行业未来的投资决策做一些参考。
我这次分享我个人对这个行业的看法。
大家知道，人类有生以来，有26种GPT通用技术，它的特点是什么呢？
特点一，刚开始的时候，非常的不完善，有很大的改进空间
特点二，多用途，可以用在各个行业
特点三，溢出效应
所以我们最早的GPT可以回归1000多年前发明的轮子，近期的话，大家也知道，发明了PC、互联网，包括21世纪发明的商业虚拟化和纳米。
所以，现在认为AI是第26种GPT技术，所以AI应该是有巨大的发展空间，假如我们假定18世纪我们发明了蒸汽机是蒸汽机1.0时代的话，1.0时代是把我们人类的体力超越了这个体能的边界，但我们AI现在举一个不准确的比喻的话，我们现在是蒸汽机的2.0时代，它的特征是什么呢？帮助我们人们，超越了我们智力的边界。所以AI有巨大的发展空间。
那我们看一下我们现在的AI、人工智能，实际上，从营销的角度，它包装成了一种认知计算，它的技术是什么呢？就是一个深度学习，它的算法就是卷积神经网络计算等等。
目前我们谈的AI是众多AI分类里面的其中之一，在某些领域已经取得了很好的效果，我们讲人工智能范围是非常广的，并不是我们今天说的人工智能，有很多很多人工智能的方法，我相信人工智能未来还会有非常大的发展空间。
我们想象的人工智能至少是由学习的能力、推理的能力、决策的能力，但是现在我们的人工智能实际上坦率的说，还是一个分析大数据以后的相关性的分析。
比如说，太阳出来鸡叫了，这是一个相关性。那么能不能推导出来“鸡叫了把太阳叫出来了”呢？肯定不是的。我相信现在的人工智能肯定不会这么蠢，鸡叫了把太阳叫出来了。
但是假如从相关性来说，的确这两个事情是相关的，也就是说我们的人工智能当前是一个非常非常初级的阶段。但尽管是一个初级阶段，当前窄的人工智能已经有相当大的应用空间。
比如说，办公室出了一个报告，这个结论我个人是认同的，在未来20年内，虽然机器不大可能展现出与人类相当或者超过人类可应用的智能，但预计机器将在越来越多的任务中，继续达到并超越人类的表现。
假如认可这个结论的话，后面我们就可以展开很多的讨论。
第一点，AI将改变所有行业的组织和人员结构。大家知道，我们现在的行业是金字塔结构，上面是领袖、管理者，下面是基层员工。但现在来说，2018年的统计，至少有300万人已经和AI协同工作了，或者说他的老板是一个机器人。
大家可以想象一下，滴滴打车司机的老板是算法，包括很多的领域，他的老板已经是一个机器人了，300万的数据准不准我不知道，但至少大家可以感受的到，你的主管可能叫Robot博士。
所以说，很多基层的员工一定要习惯你的同事是机器人，组织架构有一些变化。
第二点，工作有所变化。很多人都担心，随着人工智能的到来，很多工作会不会被取代，的确是的。一定是比较枯燥的、重复性的、人们不愿意去干的工作，可以被AI取代，但是大量创造性的工作是不可能的。
所以未来的工作，一定会和AI结合起来，有些工作会被取代，有些工作不可能被取代，而且会产生新的工作。
所以根本不用担心，AI导致大量的失业。而是同时创造了新的工作，就像PC的发明增强了人类的能力，但并没有减少人们的工作，只是说工作有一种转换或者转型。
所以说，从目前的AI来看，AI可以用于内部管理效率的提升，比如说单据的录入、客服，现在很多客服都已经用人工智能了，虽然你好不容易打通了客服的电话，结果是机器人在跟你对话，有的时候你也会搞的很恼火，但的确提高了效率。
同时，比如说我们现在用的门禁系统，像人脸识别，以及现在的智慧城市、平安城市等等，这些领域可以被非常多的广泛使用。
企业家最关心的是成本，假如通过AI可以大大节约你的采购成本。通过AI你可以知道所有采购的价格，哪些是合理的，哪些是不合理的，因为你是信息不对称的。所以你以为拿到了一个很好的价格，但是采用AI技术以后采购成本就可以大大下降。
大家讲到自动驾驶，自动驾驶有一个热点，自动驾驶很快会到来，而且是几百家企业从事了智能驾驶工作。但是从我们的观点来看，车要L5几乎不可能，或者说无法承担成本。
我们的观点是，一定要把车和路协同起来，简单来说，要有一个智慧的路、聪明的车，要互动起来，车和车之间要有通信，车和路之间要有通信，车和人之间要有通信，车和网之间要有通信，这样才有可能解决自动驾驶的问题。
所以，自动驾驶纯粹靠车是不行的，达不到，所以达到L3已经相当不错了，L4还要努力，但L5几乎不可能，我们下次可以再进行交流。
5G作为一个新的技术设施为什么这么重要？因为大家知道5G的带宽可以达到10G，甚至更宽到20G。5G的设计不仅仅是为了移动宽带，假如是为了移动宽带的话，现在的4G已经可以到300兆、400兆的带宽了。
更重要的一点，除了宽带以外，第二个是物联网，可以支撑一平方公里有100万个连接。大家知道未来的智能世界特征：
万物感知，到处都是传感器
万物互联，所有的传感器必须连接起来
万物智能
而5G以及其他现有的连接技术就是未来智能世界的基础设施。所以一方面可以提供超宽带，4K电视、8K电视，尤其是AR、VR来了以后，都可以跟5G联系在一起。
第三个，在工业行业里面的使用，因为它的时延可以低到一毫秒。所以在一个网络里面可以支持IoT的物联网，可以支持企业里面的通信，可以支持车联网，以及超宽带的无限接入，这是多种应用，所以5G是未来智能社会的基础设施，那5G一定会采用人工智能的方法。
我可以分享给大家一个数据，第一点，现在的维护成本是设备成本的3-4倍。所以你必须通过人工智能把维护成本降下来。
第二点，现在的网络越来越复杂，大家知道70%的网络故障是人为造成的，是维护工程师不小心把网络搞瘫了。
第三点，采用了人工智能之后，可以有50%以上的潜在故障进行预测，所以人工智能可以用于电信网络或者5G网络里面的运维成本降低，以及保证网络的质量提升。
比如说有些运营商提出来，我们是不是在同样的情况下维护更多的网络，或者说在同样的网络情况下，维护人员减少50%，这就是AI在行业里面的一些应用。
当然，AI有很多好的地方，同时AI当前存在几个问题。
问题一：算力太贵，用不起，看起来很美，用起来太贵。
问题二：我们有好的数据就没有好的AI。所以数据要进行处理，要保证数据质量，没有人工就没有智能。为什么现在人工智能的专家这么贵，工程师找不到，这是个专家的活，人工智能没有平民化。
所以说，所有的数据要做标注，所以没有人工就没有智能，和我们想象的人工智能是不一样的，是真正的“人工智能”。
问题三：训练太慢。训练要几天甚至几个月，可能表演一下要几分钟、几秒钟，但是训练的时间很长。
问题四：应用场景。大家知道人工智能一定是有模型的，好不容易调试出来一个模型，在某种场景下测试或者考试，水平很高就是学霸。但真正实际应用场景的情况下，效果并没有这么好，可能精确度、准确度大大下降，下降了10%-15%等等，所以考场上的学霸，工作场所，尤其是应用场景的学渣（可能有点过），但至少没有想象的那么好。
所以当前的人工智能，华为在人工智能领域里面怎么布局的？端、边、云。大家知道我们的麒麟980，从1997年开始就嵌入了AI的芯片，980更强大，所以在智能手机里面，我们的980是智能社会的vocal。
在AI领域里面，去年11月份发布了310和910，全系列的在云端和边缘以及端AI的芯片，我们刚刚发布的鲲鹏920是在云端的CPU，从麒麟980的手机芯片到边缘人工智能计算芯片到云端的计算，我们是这样一个布局。
所以我们的价值主张是，我们是一个平台，包括云。大家知道，连接实际上也是一个平台，未来的智能社会没有连接哪来的数据？所以要把众多的传感器连接起来，连接+平台+AI+生态。
所以AI依然存在着一些缺陷，一个是，范围比较窄，要规则确定、结果明确的情况下，A到B还是做的不错的。
第二点，更像研究，而不是工程，这是什么意思？研究是个手艺活，它要不断的调试，调试调到这个模型，科技适合这种场景，它不是科学基础上的一个工程实现，它是有一定的不确定性。
第三点，行的通，就是说先要设计模型，这个模型调试完了以后，觉得这个可以了，然后再找到一个应用场景，数据是不是使AI行的，这是一个很重要的基础。
还有，现在好不容易找到一个很好的模型，但是它随着时间的变化，就会恶化，比如说我在一个路口，搞一个摄像头的自动红绿灯的变换，但随着时间的变换，它这个模型也在不断的调整。最大的一个问题是不透明，你不知道里面是啥，正是因为不透明，就有可能分析出来由于鸡叫一下之后，把太阳叫出来了（当然不可能是这样）。就是说，正因为是不透明，就有可能产生这种情况。
还有，它不是100%准确，它只是一个最大可能准确，所以它有部分的不确定性。
在AI领域里面，目前人才的短缺，大家也知道，现在没有大数据专家了，一夜之间全部是人工智能专家，尽管如此，人才还依然短缺。
第二点，AI一定涉及到数据的安全、隐私保护，所以AI，在价值观领域里面，实际上大家也要多多讨论，不仅说AI有好的一面，同时也要有一些保护个人的数据和隐私等等，这些发明，都应该是讨论的地方。
大家觉得AI很好，我也这样觉得，但是有没有想过，AI是容易被干扰的，或者说是容易受欺骗的。
我们看张照片，左边是原图，跟中间的照片一模一样，但实际上，中间的照片已经加了右边图像的噪音在里面。但是我们的人眼看起来两张照片是一模一样的，但是通过机器，它就识别出来中间一张它不是一个人了，它是一个书柜，但是我们人眼看出来两张照片是一样的。也就是AI是可以被欺骗的。
照片被欺骗一下无所谓，假如说汽车被欺骗呢？你还敢坐吗？谁说汽车不能被欺骗？当然一种是故意欺骗，有一种是假如训练的时候，有一种场景没训练到，它会不会出故障？有可能。
所以呢，自动驾驶还是有很大的一个不确定性的，这就是一个案例。
2019年1月6号，特斯拉的车撞了一个路边的机器人，也就是说，不一定是被欺骗的，它至少有一种场景可能没训练到。
所以，尽管如此，自动驾驶依然有非常美好的未来，大家一想到自动驾驶，就觉得自己坐在车里面，按照120公里快速的奔跑，假如想象这种场景可能有点困难，但是，你的扫地机器人是不是自动驾驶？假如拖拉机装上自动驾驶软件是不是可以24小时耕地？
所以，自动驾驶是可以广泛被使用的，千万不要一想说自动驾驶，就是说我坐在车里面，按照120公里的速度去快速的奔跑，但某种场景下也是可以实现的。
所以，华为的愿景就是和大家一起合作。把数字世界带到每个人、每个家庭以及每个组织，构建万物互联的智能世界。
谢谢大家！
雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
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| 本文作者：李勤 | 2019-01-20 14:17 |
导语：揭秘羊毛江湖
拼多多承认自己被薅羊毛了，还嚷嚷着要报警。
1 月 20 日，据新浪微博“互联网的那点事”爆料：“从20号凌晨开始，拼多多出现了一个超级大Bug，用户可以领取100元无门槛券，注意是领取，不是抢购。专职羊毛党发现了这个大Bug，半夜打电话喊人薅羊毛！有的大牛已经领了上千张100元无门槛券，怕被抓进去于是把领券方式公布于众，于是大批用户开启了薅羊毛节奏。”
不过，200 亿可能是没有的，在拼多多1月 20 日发表的声明里，这一数额达到了“数千万元”。
拼多多新浪官方微博声明：1月20日晨，有黑灰产团伙通过一个过期的优惠券漏洞盗取数千万元平台优惠券，进行不正当牟利。针对此行为，平台已第一时间修复漏洞，并正对涉事订单进行溯源追踪。同时我们已向公安机关报案，并将积极配合相关部门对涉事黑灰产团伙予以打击。
微信公众号“黑奇士”称，羊毛群里大概九点半左右出现线报，但此时这场羊毛党狂欢已经接近尾声。在某赚客论坛上，不少羊毛党纷纷晒出自己的战绩，一半以上都撸了 500 元以上的话费或Q币，其中大部分人撸的虚拟物品已到账。
［图片来源：黑奇士（id hqssima）］
一知情人士对雷锋网编辑确认，1 月 20 日凌晨，羊毛党们开启了这场集体行动。
在一些报道中，有人评判拼多多的风控能力不足，还有一个待查证的匿名消息在脉脉的爆料平台上称，这张 100 元的无门槛优惠券其实只是一张测试券，因为系统错误重新上线才引发了这场羊毛党的狂欢（雷锋网注：1月20日下午6点左右，拼多多已经辟谣，称在“脉脉”网站上署名“鹿杖客”发表所谓“整个部门年终奖被扣”一事，并不属实，且“鹿杖客”并非拼多多员工）。
无论真实原因是什么，拼多多不要哭，薅羊毛在互联网上是很普遍的现象，比如运营商行业、互联网及互联网金融行业经常会见到，相关案例也不在少数，雷锋网就曾报道过多起。
一般来说，羊毛党大都是采取群控软件+改码软件的手段，不断刷新移动设备的 Mac 地址，imei 等手段，把原有设备伪造成 N 多新的设备，绕过中小平台的风控策略，以薅取电商平台的优惠券或者低价购买平台产品。因此，在很短的时间内，会有重复的 IP 地址、Mac地址、imei等信息不断出现，但中小电商从自身平台看到的上述数据，都是一个个真实的设备。
总而言之，羊毛世界水很深，下面，让我们复盘下雷锋网(公众号：雷锋网)曾经对羊毛江湖的报道，拼多多可以来划个重点。
1、初期是小作坊。
一个人有多个账号，邀请亲朋好友可以拿到一些返现红包、邀请红包。这个在电商时代比较典型，也是商家愿意看到的一些正常引流方式。
2、包工头。
一个稍具有规模的羊毛党的团体，接到单，对某个店铺进行交易量的刷单，还有一些广告任务。这个规模主要是以学生、家庭主妇为主，撸个小钱，最典型的可能就是一些注册账号，绑定一些身份证账号或者是银行卡号，还有是做一些人脸认证，还包括一些下单的刷单交易、点击广告。
其实，在这一块儿有比较多的欺诈产生。之前经常会看到新闻，学生被骗，或者是某某被骗，主要也是在这里，他刷单自己投入资金，前期他投资会给他一定的返现，随着后面投的钱多，就会被骗，会遇到直接拿着钱跑路的情况。
3、专业刷手。
这个团体已经是比较专业的了，基本上已经形成了上下游完整的产业链。
像专业刷手，是一个团队，可以直接对活动进行狂撸、狂薅，月入万元是很轻松的，甚至是更多。这个比较典型的场景就像 O2O、电商，还有在共享、互联网、互金等。在互联网业务全面开花，规模也成型了。
2014年之后，开始出现针对互金的羊毛党。
主要就是有一些内部平台，因为内部人员也想拉新、募集资金，可能就和羊毛团的团长直接谈判，谈判一些拉新的返现，还有一些能力不强的团长（羊头），可能还有一些上级的代理，这个代理可能是一些广告公司或者第三方平台。
随着政策的收紧，包括网站平台的跑路，羊毛党也有风险的，所以这一块儿相对比 2014、2015年，2015 年是羊毛党发展最好的，现在羊毛党也有一些风险。
产业链里主要是各种活动信息的共享，还有薅羊毛经验的交流。网上有好多社区、论坛、QQ 群，群里会有羊头，他从平台内部或者上级代理拿一些任务，进行任务分发。
职业刷手也会在论坛或群里发一些作案的手法还有教程出售，由黑客来寻找漏洞，制作一些软件和工具。比如批量注册的软件、刷单的软件、IP 的代理、各种模拟器、群控软件等。
有了这些工具之后，职业的刷手还需要一些账号，账号有卡商和专门出售账号的团伙，卡商基本上会从运营商内部或者代理处拿一些卡，有专业的设备来养卡。
账号基本上从地下施工库，还有一些黑客进行一些脱库、撞库包括一些木马来采集的一些用户的隐私信息。还有一些钓鱼网站，当然还有一部分就是内鬼泄漏一些我们的用户隐私信息。比如，大家之前经常接到一些广告电话，包括从房产中介、甚至是物业都会泄露一些用户信息。还有一些批量的注册软件注册一些账号。
这些账号也分等级，不同等级的账号卖的价格不一样，有些最初的账号可能信息有限，还有一批账号可能绑定了一些身份证、银行卡，这个账号可能质量稍微高一些，卖的价钱贵一些。也专门有团伙来进行账号的清洗，还有对账号进行养白，养白就是这些白账号可以正常地参加活动或其它的交易。
接码平台，主要就是有工具、账号之后，大家注册后一般会收到短信验证或者是用图文验证、或是语音说几句话，这些都有专业的接码平台，用户发送的这些信息直接就通过卡上的号码，直接被电脑提取到一个软件上，这个软件后面就有一些人工进行读码，读取到我这个短信是多少，然后再返回给前端的软件。
最后面的就是一些套现和协助销赃，比如某一次活动搞的一些充值卡、优惠卡，这个销赃的时候会折扣收买给代理商、店铺，比如说充值卡，充值卡抢到的是多少面额的，可能折扣卖给商家，商家再以一定的折扣再卖给用户，中间就会赚取一些差价。
还有一些实物的二手市场的一些转卖，这个是信息共享的一些论坛和 QQ 群，基本上各种活动信息，包括一些网盘上的工具，还有一些 QQ 群，基本上都是信息的共享和任务的分发。
还有群控软件，基本上通过主控设备做操作，就能同步到所有的设备上，通过这个就可以登录多个账号进行一些操作。
电商购物节点促销活动上遭遇的薅羊毛往往呈现出集群化作弊的现象，成百上千部手机刷同一个APP的新手红包、优惠券。电商平台推出的几万个限量红包就会在极短的时间内，被羊毛党薅走，这样在大促时电商拿出的推广费用，全都被羊毛党薅走，并不能达到预期的推广效果，也不能给平台用户带来真正的实惠。
当然，大部分黑产还是老的薅羊毛手法，目前存在的一些新手法，其实技术思路其实都是和以前一样的，比如去年发现了一些通过投毒一些通用组件，做插入恶意js做引流或者通过恶意js挖矿的案例。
不过，相对前几年而言，当前薅羊毛有几个新的关注点：
一些高级的技巧，比如利用数据库主从分离和缓存使用高并发的条件竞争进行优惠券获取或者刷单。
过去薅羊毛可能仅仅是‘钱’，而现在更多的还有可能是数据，比如有做信用评级的公司，很有可能通过接口来获取信息，而本来这些信息是需要第三方付费才能使用的。
一些开放平台存在漏洞，比如微博这样的大社交平台，如果存在漏洞可以进行引流，从而变现。
最开始的就是弱防护，弱防护基本像专业杀手或者是黑灰产就通过模拟器，基本上就可以达到集中式的一些方位，或者做一些薅羊毛的事情。
随着弱防护加上了，还有一些基础手段，比如设备识别，识别 IMEI 号或者是其它一些信息甄别这个设备。这个也有针对性地出现了一些设备牧场，设备牧场的这种攻击，基本上在一部分上就绕过了对真机的检测。
验证（电话验证），电话验证上下形成一些短信，包括一些语音验证，这是攻的手段，防的手段也有专业的设备，比如说猫池，卡商就会把一些卡放到猫池的设备上，可以简单理解成虚拟的手机，手机设备可以插多张卡，这个设备连接到电脑，就可以直接读取上行的短信，并且下行发短信。
后期的一些防范手段又出现了各种验证码，像图文的、文字、问答式的，包括现在出现了一些滑动的行为式的，还有点击式的。攻的手段也有打码平台，后台是人工打码，就是人工来识别验证码。所以，攻防对抗是不断在持续演进。
除了产业链这些攻防对抗的手段，还需要做哪些？
1.端上做保护。
比如说针对一些批量刷接口的情况，可以做一些接口协议上的保护，还有业务逻辑上的一些防护，比如一些活动的一些逻辑防护（推理的一些算法，或函数之类的）。
2.完善产品逻辑。
比如刚才的薅样毛案例一，天猫商城的生日积分，它就是业务规则上有漏洞，包括有些产品逻辑上也有漏洞，比如限制这个活动只能参加一次，或者一天只能参加几次，这个是业务上的漏洞。还有开发代码上有一些漏洞，实际上也是逻辑上的遗漏。
3.防撞库和脱库、用户的信息保护。
主要是进行一些弱密检测，还有泄露的一些账号，包括黑灰产拿账号进行撞库清洗，这块儿也要做一些防护。
