我們業(yè)務(wù)擴張中，人員不按線性擴張就成功了。服務(wù)工程師要聚焦服務(wù)業(yè)務(wù)，在完成服務(wù)業(yè)務(wù)同時完成人工智能所需要的正確數(shù)據(jù)輸出，在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生場景分析師、數(shù)據(jù)分析師和模型設(shè)計師。這些專家要長期投入在服務(wù)戰(zhàn)場上，通過服務(wù)客戶不斷提升能力。對于場景分析師、數(shù)據(jù)分析師、模型設(shè)計師，我的態(tài)度是要看在三年之內(nèi)，有多長時間在一線服務(wù)戰(zhàn)場上取得成功的實踐經(jīng)驗。沒有成功的實踐經(jīng)驗就不要快速晉升，這樣也保證水是流動不是腐敗的。

人工智能在投資充分的情況下不要太沖動，要急用先行小步快跑，要聚焦在確定性業(yè)務(wù)、人工消耗大的項目，寧可做得少一點，先在一兩個點突破殺開口子，集中力量打殲滅戰(zhàn)，不要鋪開一個很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化，這會形成全面開花沒有結(jié)果的盲動，就有可能滿盤皆輸。

如人工智能的應(yīng)用首先要瞄準實現(xiàn)簡工勘，在此基礎(chǔ)上進而實現(xiàn)自動化設(shè)計。海量重復動作要運用人工智能技術(shù)來替代，實現(xiàn)文檔自動生成、質(zhì)量自動審核、遠程驗收及自動開票。然后再把人工智能應(yīng)用的成功經(jīng)驗擴展至網(wǎng)絡(luò)維護、網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)等業(yè)務(wù)場景，把被動問題處理變?yōu)橹鲃宇A(yù)警預(yù)防，不僅提升了效率還提升了為客戶服務(wù)的質(zhì)量。

要踏踏實實聚焦場景一個個解決，選擇與場景匹配的相對成熟的算法，不要等平臺和數(shù)據(jù)底座的成熟，半成品也可以先投入到內(nèi)部改進的使用，在不斷的實踐和問題解決中打造成熟的平臺和數(shù)據(jù)底座。我們在這些集中突破的項目上取得經(jīng)驗培養(yǎng)出新生力量，這些新生力量要到基層去貫徹推廣落實，使它能夠應(yīng)用起來變成習慣。在縱向發(fā)展的基礎(chǔ)上，把握好橫向擴張的合理節(jié)奏。一只餅如果糊了再翻過來掉過去烙就是夾生餅，我們不要"出師未捷身先死，長使英雄淚滿襟"，我們要的是旗開得勝和最終成功。人工智能是個新生事物，在實現(xiàn)過程中因為雙軌運行，要接受階段性的成本上升，實現(xiàn)清晰的長期目標。

人工智能應(yīng)用中一定會遇到很多困難，在前進的過程中要多鼓勵、少批評，可表揚可不表揚的要表揚。上戰(zhàn)場槍聲一響，誰是英雄，誰不是英雄?你說他不是英雄，在山腳你一拍他肩膀，他扛著兩個炸藥包，沖上了上甘嶺，可能就真成了英雄。