以下為演講摘錄
首先分析一下當前階段推動經濟發展的主要努力方向。在上一個經濟週期，我們的努力方向是啟用閒置的勞動力和流量，讓更多的人蔘與到社會的價值創造當中，人口紅利和流量經濟的“量變”是支撐我們上一個經濟週期快速發展的關鍵要素。到了當前週期，人口和流量紅利都逐漸見頂，這個週期我們的主要努力方向是要通過創新來改變經營執行的效率，通過企業提效以及經濟提效的“質變”是我們推動整個經濟發展的主要的目標。
再看如何提效？歷史上幾次重要的工業革命都來自創新，熊彼得解釋創新就是是關鍵生產要素的組合。歷史上幾次工業革命都和三大生產要素相關：能源、資訊和交通，通過這三個要素的組合或者是關鍵要素的技術提升形成創新並引發工業革命。第一次、第二次工業革命主要與能源進步相關，第三次和本輪的工業革命主要與資訊進步相關。從資訊科技的發展歷程看，以前我們1G到4G主要是解決人的交流和體驗問題，從4G到5G ICT行業也意識到單純沿著一條路線去走已經到了一個瓶頸，所以標準組織在5G標準定義的時候，把三個場景做了抽象，把工業場景核心要素和指標做了提取，並把這些指標作為5G的實現標準，因此5G在定義之初就融入了工業領域的關鍵能力，也為工業革命的創新提供了基礎的生產要素。
我們接著分析一下如果要提升工業領域的效率需要解決什麼問題？我們把資料按傳遞的過程進行分解，在工業領域裡資訊的流動包括採集、傳送、處理和應用四個主要環節。我們用“擬人化”來比喻，資訊採集相當於人的五官，用來感知世界；資訊傳送相當於人的神經，把資訊傳送到我們的核心處理單元；資訊處理相當於大腦，用來分析和決策；資訊應用相當於我們的手腳，根據大腦決策的指令進行反饋和執行。
以往的工業領域裡面，四大環節存在短板，最短板就是神經，由於神經傳遞不暢，反過來影響到資訊採集環節功能發育不全。大腦依託IT進步，能力很強，擁有非常強大的計算能力，但從另外一個角度上來說大腦智商卻不夠，所謂智商不夠就是一方面行業知識的理論模型沒有預製到大腦當中，而行業知識的經驗模型由於缺乏資料而無法完成訓練。所以說大腦有天賦但沒有很好的開發。另外一塊就是我們的手腳，工業領域的發展歷史上，手腳一直是我們最努力提升的要素，當前階段手腳很靈活，但是缺乏大腦的指揮而無法充分利用。
在5G時代我們要設法解決前面談到的幾個問題，解決四大環節的協同發展。
首先要解決連線的無處不在的課題，以前工業場景的通訊連線絕大部分是有線方式，我們要通過5G解決它的移動性問題。
其次，要解決移動性中的響應問題，傳統的1G到4G都沒有解決可控的響應問題，資訊傳送是盡力而為，這種方式無法滿足工業領域的要求。
第三，要解決工業場景細分的問題，每一個工業領域都是一個細分市場，單獨為細分市場規劃就無法產生規模效益，所以5G需要把它抽象化、切片化，能夠滿足不同場景的細分化問題，同時也能兼顧規模效益。
第四，要解決創新的賦能問題。傳統工業領域是封閉式的，由供應商端到端提供業務，創新受限於供應商的能力，在5G時代我們需要開放式創新，讓福斯來幫助企業進行創新。為了實現這一點，我們需要對業務的創新進行賦能。
5G時代創新可依序而行，我們首先強健神經系統（引入5G），進而提升大腦的智商（增強AI），再反過來刺激感官系統的演進（進化感知），同時充分發揮現在的手腳能力（智慧控制），通過這樣的創新優化迴圈來促進行業的持續改進。
5G的業務特性需要整個5G網路協同實現。我們需要根據不同的應用場景，把5G中的關鍵生產要素進行組合，包括5G網路、邊緣計算、網路切片、雲端計算、AI及大資料、以及業務使能平臺等等，才能真正實現工業網際網路上的創新。
5G系統（接入和控制）實現5G定義的關鍵物理特性，這部分實現的核心理念是大道至簡，通過優化和融合實現成本和效能的提升。
邊緣計算涉及到成本、效能和安全的平衡問題。什麼時候用邊緣計算？邊緣計算提供了業務響應的保障和更好的物理安全特性，這是工業領域方面的重要需求。但從另外一個角度看，邊緣計算有可能會比雲端計算在某些場景下的成本更高，這就涉及到方案的經濟選擇問題。我們需要通過針對業務服務等級、安全以及綜合成本的平衡來獲得整體邊緣計算位置和負載雲邊分配的最優解。
端到端切片在工業領域十分關鍵。5G涉及端到端經過的裝置非常多，需要進行端到端的協同，通過切片功能，滿足差異化的工業場景的服務保障與共存。
5G系統、邊緣計算和切片構成了5G網路的基礎設施，構成了5G服務工業領域的關鍵要素。但還需要解決業務創新問題才能促進行業的發展。業務使能平臺，AI及大資料平臺就是通過把5G能力和AI能力開放來促進業務的創新。
以往的工業創新體系過於封閉，導致工業領域跟網際網路比其創新速度慢得多，迭代次數也少的多，所以需要通過業務使能平臺改變工業領域的創新模式，把5G中的關鍵生產要素開放出來，讓整個社會能夠利用這些生產要素進行組合和創新。
AI是實現工業智慧化的關鍵，但AI的能力並不是每個企業都有，大企業像京東、百度、阿里可以提供自己的AI平臺，但福斯創新的時候並不是每個初創企業都有AI平臺，這就需要在整個網路中搭建AI平臺，讓中小微企業和個人創業者能夠利用AI平臺進行創新。
AI的使用內外略有差別，在運營商內部主要通過AI進行網路運營提效和客戶價值挖掘；對外部開發者則是創新應用賦能，通過AI和行業的結合讓一些中小企業，甚至一些有點子的很小的開發者能夠使用AI來創新。
前面專家的發言提到邊緣計算的實現路徑問題，開放還是封閉？我個人認為兩者各有各的優勢和不足。開放路線上，IT這塊相對來說它的對外介面更強，初期在業務不確定的時候靈活性更加重要，這是開放路線的優勢。但同時也有不足，因為當一個場景成熟固化之後，採用通用裝置和專用裝置之間的效能差異有可能是10倍甚至更多，專用裝置的效率和成本更有優勢。這個時候就是一個經濟的選擇問題，當初始實驗的時候通過通用方案會更加的快速，但一旦場景定型的時候專用方案會更加有效。
5G業務創新需要採取需求牽引+技術驅動結合的方式，5G提供了創新的關鍵要素，但創新本身還是要通過需求的牽引來拉動。我們把創新分成三個層次：運營創新，通過流程的優化和組織再造來提升效率；產品和服務創新，通過產品技術的提升，來改善生產的效率；商業模式的創新，對於5G來說面臨一個傳統流量模式向工業網際網路轉換的商業模式切換的問題，對工業網際網路，如果採用流量模式也許在未來的創新過程中難以實施下去，這需要我們重新定義和評估5G在新的業務模式下的價值，並在商業模式上進行變革以匹配新的業務價值。
5G加速行業創新很重要的一環是行業的參與。行業有決定場景定義的知識和價值體系。這裡舉一個例子，傳統的服裝行業，它的最大的問題是庫存，要解決庫存的問題就要及時發現什麼款式的衣服是消費者喜歡的，這樣一個場景可能就有多種不同的解決方案。有的可能用3D視訊攝像頭，在商場通過高清視訊去影象識別大家都試穿什麼款式的衣服。另一種可以用IOT的方案，在衣服上裝感測器，當衣服架動的時候意味著有人試穿了這個衣服。其實這兩個方案涉及到我們對這個場景的理解，如果是高階定製，第一個方案能獲得更多的資訊以及更大的價值創造空間，在這個場景也許第一個方案更加有效。但如果是批量生產的服裝，感知細節就不是那麼重要，同時對實現的成本約束更加敏感，在這個場景第二個方案可能更加符合業務的需求。
在5G行業應用領域採用1+5+N的業務拓展模式，持續優化和建設一張5G網路。強化業務使能平臺、視訊平臺、工業物聯網平臺、車聯網平臺、切片管理和能力開放等五大平臺，支撐各行業應用者進行app開發，幫助業務應用夥伴能夠快速運用5G能力。同時聚焦十大商業領域，包括智慧製造、視訊、智慧電網、車聯網等等，與行業龍頭一起探索5G應用創新，加快5G在垂直行業的落地。