今天还是讲讲华为。这几个星期华为发布的mate 60 pro爆火了，业界估计作为旗舰的mate 60系列能卖上千万台，这是很了不起的成就了。

市场之所以对华为手机如此热议，并不仅是单纯的一台手机的因素，而是手机背后的这家公司，在过去多年持之以恒攻坚克难，从底层硬件芯片，操作系统，开发工具，云底座等方方面面的基础创新突破。这在中国的企业中，几乎是独一份的硬核存在。

2019年的秋天，我曾经写过一篇文章，叫做《做困难的事情才能成为发达国家》

短文一篇–要做困难的事情才能成为发达国家

我在总结发达国家之所以发达的经验中，得出一个结论，那就是所有的发达国家在走向发达的过程中，最为关键核心的不是什么搞了投票选举这种全球大量国家都能做的事情，而是他们都做了非常困难的事情，

从大航海时代，到工业革命，到近代的曼哈顿，阿波罗计划等大型科学工程，西方人一直都在挑战世界上从未有人做过的事情，这当然也就给西方社会带来了巨大的收益。

这个结论不仅适用于国家，也适用于企业。西门子，微软，苹果，太空探索技术公司（SpaceX）等等，这些企业和组织无一不是历经磨砺，攻坚克难，才有了如今的江湖地位。这个结论，对今天的华为也同样使用。

 

2019至2023年，华为在过去的四年多里面，做的事情和布局极为全面，也非常扎实，远不止单单手机一个领域。

 

那么华为在过去的四年多做了什么呢？我这里想通过几个例子做一个简单的总结：

1：做正确的事：面对外部压力，没有改变战略方向，继续坚定的走在构建智能世界的路上

不管外部环境如何，华为在坚持按照自己的目标走，并没有因为外部环境变化而改变自己的目标，而这个目标又恰好和美国的精英们对未来世界的判断不谋而合。

华为公司的愿景曾经是“丰富人们的沟通和生活”，

而从2018年开始，华为公司把愿景改为了：“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。”，也就是说，其愿景的核心已经变成了构建智能世界，智能手机仅仅是智能世界的一部分。

 

这4年内对华为的各种限制与竞争中，我们可以清晰看到，美国的精英们也认为人工智能社会是未来的发展方向。

这不仅体现在美国所有的主流科技公司都在大力投资搞人工智能，美国对中国的制裁中就有专门禁售用于人工智能训练的芯片和软件的内容，

像英伟达和AMD两家全球GPU的领军企业，其高端的英伟达H100及A100、AMD的MI100及MI200就被美国政府规定对中国禁售，这就限制了中国公司的算力训练性能，相当于限制了中国人工智能模型训练精度以及中国人工智能技术发展的天花板。

而我看了下华为的愿景在2019年上实体清单的四年多以来，并没有因为美国的各种极限制裁而动摇，华为整个组织的二十万人仍然在向着构建智能世界的这个方向走。

2023年8月，华为的创始人在对任正非与ICPC基金会（International Collegiate Programming Contest,即国际大学生程序设计竞赛）及教练和金牌获得者的学生的谈话中说，

“我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力”

“第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象。今天的年青人是未来大算力时代的领袖，人类社会对你们具有很大的期望，二三十年之内的人工智能革命，一定会看到你们星光闪耀。”

可见华为认为基于大算力的人工智能革命是未来几十年的技术主线。

中国的头部企业和美国的精英们对未来的判断一致，背后的原因，就是人类社会正在不可阻挡地迅速迈向人工智能社会，而很多困难的事情只有用人工智能技术，尤其是最近几年蓬勃发展的人工智能大模型才能解决。

就拿这几年大火的电动汽车来说，和电动汽车伴随的就是自动驾驶技术，但是这项技术的难度是非常大的，比亚迪的王传福在今年3月的业绩发布会上就曾说自动驾驶是忽悠，以后长期就是高级辅助驾驶。

王传福不看好自动驾驶，他认为除了责任界定等之外，就是因为自动驾驶技术难度太大，比亚迪一直试图在生产线搞产线无人化，以替代人工生产的不确定性和成本压力，但实践下来产线无人化还是很难，这种固定流程的尚且如此，而汽车自动驾驶的难度要大几万倍，全世界每年110万人死于车祸，可能每个人的死法都不一样，那么无人驾驶就是要把110万种工况都模拟一遍，技术难度太大。因此现阶段就是搞高级辅助驾驶，降低车祸发生率，仅此而已。

王传福的话在当时的网络上激起了热烈的讨论，我记得当时我在各个平台整理发布了老王的观点，评论数都多达千条之多，但所有人不管对此反应如何，都同意自动驾驶技术具有极高的难度。

 

业界的研究也有类似的结论，在汽车自动驾驶领域，现有技术已经能够应对95%以上的常见驾驶场景，但完成最后的5% Corner Case（罕见复杂场景），是一个缓慢而复杂的过程。光是学习一个新的Corner Case需要收集1万+的样本，整个周期在2周以上。

业界研究认为自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过约170亿公里的道路验证。即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆，24小时不间断的进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位。

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