尊敬的邬院士和王院士，各位领导和大家下午好，我是来自华为公司金融系统部的崔海峰，我想和大家分享的主题是科技自立自强，助力数智金融新生态可持续发展。

邬贺铨院士有一个图讲到了数字经济发展的履历，我有两个图，中国在过去十年我们的经济发展非常快，可以看到我们在从国家统计局看到的数据，整个数字经济相关的产业在过去这些年的发展比重是在逐年的提升，那么在2022年，整个数字经济的发展占我们国家GDP的比重已经达到了41.5%，超过了50万亿的规模。

过去这些年，整个数字经济的增长速度都是超过了10%，发展得非常快。但是我们从另外一张图看到，各个行业来讲我们的数字化程度其实还是不一样的，大家能够看到在整个图的最底端，我们能看到农业、矿业，包括建筑业，整个数字化的程度相对来说还是比较慢的。跑在前面引领的反倒是金融业、互联网行，还有媒体资讯相关的行业。在数字化水平上，他们的发展是更快，处于创新和引领的地位。

(资料图片仅供参考)

那么从另外一个方向来看，从上千年的农业经济到最近几百年的工业经济，最近这几十年我们又发展出了数字经济，在第四次工业革命之后，互联网起来了，现在我们经历了第五次工业革命，数字经济还没有完全走完，中国数字化转型还没有做完，我们发现整个智能化的浪潮又来了，现在整个智能经济的发展也都提上了日程。

智能经济有哪些特征呢？我们认为有三个方面能够代表着智能经济发展的趋势和方向：首先是万亿感知，大家都有智能手机终端，在家里也有各种各样的智能设备，今天我们会议室的灯控有很多传感器连接到后台，我们这些传感器能够感知到温度，灯光的效果，包括日常的衣食住行，现在都有各种各样科技的手段，把这些信息感知到，然后传到后台进行加工处理。

再就是万物互联，万物互联也是我们现在一个智能经济非常重要的特征。现在我们信息可以联通，是物和物的连接，海量的物品的连接，从而让我们所有这些感知到的数据能够像水一样自由的流动，速度和光速一样自由去碰撞，从而产生更大的价值。

还有一个特征就是万物智能，在万物互联，万物感知的基础之上，很多的这些看似原来没有生命体征的物体，它们充满了智能化。人工智能也是万物感知里面非常重要的一个里程式的元素。在过去五年，有一个很大的变化，就是人工智能从专业领域，不同的一些小的计算模型到了通用领域一些大的计算模型的方向发展。人工智能从专业的，非常特殊的问题处理，到这种内容可以自动生成的，用在通用的一些领域的大模型为特征的发展，我们会发现整个我们的经济也从原来的数字经济，向现在的智能经济去发展。

我们经常说信息化、数字化，还有智能化，这三者之间一般会有什么样的区别呢？我们看到原始的我们说的数字化，仅仅是一些简单信息的获取，那么在强调数字化的情况下，在简单信息的基础之上，我们会发现所有的日常的生活的流程，工作上的一些流程，这些都能一一的映射到一个区域的世界里面，我们把所有收集的数据做一些数学建模，包括现在比较流行的一个概念就是元宇宙，这属于一个数字化，这个数字化里面不代表这些所有的信息都可以主动的去产生结果，还是需要人为的去工作，去处理，才能生成成果。

数字化之后，能够把数据进行自动的处理和加工，这不是人去被动处理这些信息了，反倒是我们用这些机器主动的，智能化的处理这些信息，把这些工作完成，你会发现我们从数字化变到了智能化的阶段。

刚才谈到了大模型，人工智能使我们从信息化、数字化走到了智能化，我们整个的变化也是向智能经济发展。最近两年流行的大模型，以去年ChatGPT为代表的，刚刚几位专家也都谈到了这样一个变化，我们现在看到的一个局面，在中国已经超过了100个大模型，全世界有超过几百个大模型。这些大模型在全球形成了一个百模大战，华为发布了华为盘古3.0大模型，今年我们做了一个升级的发布。这个大模型可能是在文字的生成，照片的这些修复等方面，已经有了一些用武之地。这些方面只是一个简单的应用，我们相信在未来这些大模型百花齐放中，将来会收敛到很少的一些厂家来做，因为这个大模型意味着你要有这种持续的，大量的研发科技的投入，还有持续的资金投入，还有一个你持续要有生态的投入。从这几个角度来讲，大模型之后，剩下就是相对比较少的寡头来做大模型。

再谈华为在人工智能大模型，我们做了哪些事情？我们没有在文字生成方面去做太多的事情，我们前几年在其他一些TOB的领域，在一些企业和科研领域做了很多的研究，我们在天气预报方面，我们早在2018年开始，就在做气象大模型应用方面的一些研究，在前两年也是在国家省级的气象局做实际的应用，今年与国家气象局正式开展了合作，到目前为止我们成功的预测了六个大西洋台风行进的路径，六个预测的路径和实际六个台风经历的路径是完全一样的，而且预测的精度非常高，而且整个预测模型生成的速度要比传统的数值方式预测的速度要提高一万倍以上，精度还要更高。

我们的大模型和前几年的人工智能大模型也有一个本质的区别，过去几年在全球业界来讲，人工智能做天气预报用的大模型是用了二维数据，气象变化在空间里面是三维的，结合时间的维度，华为我们把过去43年的历史上有数据记载的所有这些数据，来做训练，用三维的模型进行优化，从而我们把预测比传统的数值预测速率提高一万倍以上。今年我们人工智能团队在自然期刊上发表了华为盘古大模型对中期天气预测，也发布了我们的成果。我们的大模型在其他行业，在港口物流调度方面，也做了很多的应用。

刚才说到了数字经济，也说到了人工智能，其实这些底层的逻辑还是数据，数据才是我们经济下一个阶段发展的核心要素。数据是可以产生很多的价值，这些数据价值的挖掘就决定了整个行业发展的一个数字化的深度。金融行业来讲，我们通过对数据的处理，不同阶段来讲可以把整个银行业务的数字化从原来的后台走到中台和前台，为广大用户提供服务，发挥更大的价值。

数据如何发挥价值，人工智能是一种手段和方法，其实这里面很重要的就是我们有三力，运力、算力和存力，这三个基础能力是使数据能够发挥价值基本底座的能力，这三个力合在一起，就能导出数字经济的合力。运力就是连接力，就是万物连接。我们现在真正开始在用的，中国不仅是5G，已经发展到5.5G，现在还有IPV6了，还有光技术的应用，使带宽变得无限大。还有就是算力，传统通用算力，我们用的计算机和手机用的通用算力比较多，现在还加上人工智能的算力，整个算力模型也越来越不一样了。算力结构的变化也从原来的端侧，向数据中心，向云上的转移，整个算力的变化也是非常大的。还有一个就是存力，数据的存储，这个存力原来只是三个方面，存得住，还有存得好，还有取的快，存力有多维度的发展。只有三力合在一块，才能使数据发挥出更大的价值，创造数字经济的活力。

首先说一下运力，就是连接的能力，现在连接能力已经迈入到了5.5G的时代，有三个特征，第一个是带宽，我们看一个大片，或者下载一个电影，或者用一个三维的数字人，之所以那么快，是因为整个连接的带宽比较宽，所以速度快。再就是数字化转型，企业的管理，现在企业越来越复杂，有万物互联的终端连在一起，你怎么管理起来，你地数据终端，你的企业生产设备端，还有手机和移动通信的终端，怎么管理起来更加智能化，甚至不用人管，人工智能的管理，这也是一个发展的趋势。第三个是网络的安全，大家看到的一些病毒，或者垃圾病毒，怎么安全的连接，这三个方面是我们要考虑和提升的。

第二个就是刚才我提到的算力，左边这张图我画出了原来通用的算力，就是传统的算力，和整个数字经济变化的曲线，基本上是一个平行的。还有一条线我没有画，这条曲线太陡了，是一个剪刀差，那就是右边的人工智能算力，我只是取了一个简单的模型来做表述。可以简单的说就是说我们看到未来5-10年，通用的算力可能是十倍增长的曲线，但是人工智能是超过500倍增长的曲线，这是我们看到算力变化的特征。

最后一个就是存力，就是数据存取的能力，我们在过去结构化数据的存取为主的，现在可以看到我们的非结构化的数据，比如说图象、语音、还有一些文本等，这些数据量是越来越大，而且是指数型的增长，会导致整个的存力，从原来的三个维度向六个维度来发展，原来存储的容量，存储的可靠性，还有考虑存取的安全性，还有效用，还有多维的生态，你的数据能不能存在不同的平台去被读取。

还有三个力，我们要使数字经济能够牢固和快速的发展，要靠数字经济发展的生态。从整个技术生态来讲，我们认为基础软硬件的发展是一个非常重要的基座，就像大树一样，只要你的根深，才能叶茂。在我们的观点来看，硬件它是一个算力供给层的能力，它的基础能力的提升代表了算力空间的底座。再就是基础软件，比如像数据库、操作系统，还有人工智能的框架，它使我们算力能够释放出来的一个基础条件，它也是一个基础上的软件。再网上就是应用软件，最后应用软件可以使经济的价值释放，在金融行业也是如此。只有我们在基础软件做到了根深，才能看到我们的生态能做到枝繁叶茂，从而把整个数字经济做得是越来越大，从几十万亿能够发展到几百亿万亿，这是我们的一个观点。

基于这样一个观点，华为就立足于去做这样一个根技术，我们经常说向上捅破天，向下扎到根。根是什么意思？我们主要在三个方面去做根技术，首先是在连接方面去做根技术，一方面是5.5G为主的这样一个无线连接，还有IPV6代表的互联网连接。第二个领域我们在技术领域去发力，一方面以鲲鹏为首通用计算的算力能力，还有升腾去做人工智能的算力，华为在过去几年，我们也将一些核心的软件进行了开源，包括鸿蒙操作系统，还有在服务器和数据中心的操作系统，我们叫欧拉，这一块我们都把它开源起来。还有数据库。最后是工具链，在工具链的自主可控方面，我们也是做了很多的一些投入，这样的话我们能够把这个软件的根技术给它做起来，从而支撑我们国家软件的发展。

最后，我想介绍一下华为在金融行业，我们也是秉承这样一个理念，基于向上捅破天，向下扎到根，我们牢牢做好数字化底座的支撑，去支持金融行业在数字化基础设施转型，包括云底座转型和数据底座转型方面的一些工作。我们也是做好双轮驱动，将数字化转型和自主创新结合起来，双轮一体去发展，从而支持咱们国家金融行业的发展。

最后我说一下我们在证券行业，也是身体力行这样一个战略，用我们的一些根技术和数字化的底座，去支撑证券行业在交易服务，以及客户体验等方面去做创新，用新的一些技术，包括人工智能的技术，去推动整个证券行业的发展。谢谢大家！