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新浪科技|华为徐文伟：迈向智能世界面临九大技术挑战 需开放包容协同创新

华为徐文伟


新浪科技|华为徐文伟：迈向智能世界面临九大技术挑战 需开放包容协同创新
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新浪科技讯 4月12日晚间消息 ， 在今日举行的华为全球分析师大会上 ， 华为董事、战略研究院院长徐文伟发布了迈向智能世界2030的九大技术挑战与研究方向 ， 呼吁产学研精诚合作 ， 以开放包容、协同创新的机制 ， 汇集全人类的智慧和创新能力 ， 满足人类发展的需求以及解决所面临的问题 。
面向下一个十年 ， 针对人口老龄化与能源高消耗的发展问题 ， 华为董事、战略研究院院长徐文伟首次提出了智能世界2030的九大技术挑战与研究方向：
一是定义5.5G ， 支撑未来千亿规模的多样性联接；
二是在纳米尺度上驾驭光、实现光纤容量指数级增长；
三是走向产业互联 ， 网络协议必须优化；
四是通用算力远远跟不上智能世界的需求 ， 必须打造超级算力；
五是从海量多模态的数据中高效地进行知识提取 ， 实现行业AI的关键突破；
六是突破冯诺依曼限制 ， 构建百倍密度增长的新型存储；
七是将计算与感知结合 ， 实现多模交互的超现实体验；
八是通过连续性的健康监测实现主动健康管理；
九是构建智慧能源互联网 ， 实现绿色发电、绿色储电和绿色用电 。
徐文伟表示：“人类社会发展将进入新的高度 ， 我们希望产、学、研、用联合起来 ， 在世界难题中迎接挑战 ， 在愿景驱动下探索方向 ， 让联接更强 ， 让计算更快 ， 让能源更绿 ， 让我们一起迈向智能世界2030 。 ”(张俊)
以下为徐文伟演讲全文：
女士们、先生们 ， 大家好 ， 欢迎参加第18届分析师大会 。
刚刚过去的一年 ， 疫情、全球化 ， 整个世界都经历了巨大的挑战 。 今天 ， 我们站在下一个十年的起点 ， 有未知 ， 有憧憬 ， ICT产业也面临新的挑战 ， 亟需新一轮的突破 。
人口与能源是人类社会发展的两大主题
联合国报告显示 ， 到2030年 ， 全球将有86亿人口 ， 65岁以上的人超过12% ， 25岁以下的人口比例持续下降 。 人口老龄化和劳动力不足 ， 成为社会发展的挑战 。 人们对健康的追求 ， 希望活得好 ， 活得长 ， 走的安 。
另外 ， 全球能源消耗正以每年1.7%的速度增长 。 报告显示 ， 自18世纪以来 ， 人类能源消耗增长了22倍 ， 其中化石能源占比高达85% ， 可持续发展的能源 ， 是摆在我们面前的难题 。
低碳化、电气化、智能化是可持续发展的必由之路
我们预测 ， 2030年 ， 可再生能源占比超过50%；电气出行将成为主力 ， 电动汽车销量占比超过50%；AI将改变一切 ， 家用智能机器人使用率超过18% 。 ICT 技术在未来十年内 ， 有潜力通过赋能其他行业 ， 帮助减排全球碳排放的20% 。
同时 ， 我们对未来又充满着期待 ， 不断的突破极限 。
我们希望 ， 摆脱身体的限制 ， 提升感知能力 。 虽然手机现在已经达到100倍变焦 ， 但是 ， 离生物界的差距巨大 。 如蜘蛛 ， 在物体轮廓和运动计算上远远超越人眼 。 那么 ， 能否学习蜘蛛的眼睛？我们就可以制造出满足自动驾驶需求的更好的摄像头 。
我们希望 ， 超越生物的智慧 ， 发展新型计算 。 现在人工智能广泛应用 ， 但是深度神经网络训练困难 ， 功耗大 ， 有时却比不过蚂蚁 。 蚂蚁用0.2毫瓦的功耗 ， 就可以做很多事 ， 包括筑巢 ， 交朋友 ， 甚至打架和养蚜虫等 ， 我们是否可以深入学习和借鉴生物的运作方式 ， 从实现简单的智能开始发展 。
我们希望 ， 跨越空间的障碍 ， 实现身临其境 。 当前5G通信 ， 远远满足不了身临其境的交流诉求 ， 我们要发展更快更低时延的网络 ， 支撑真人级全息通信 。
我们希望 ， 拓展认知的极限 ， 开发介观器件 。 科学家使用计算的方法 ， 实现分子、原子层面的设计与组装 ， 通过这种方式 ， 实现大幅提升芯片、器件的性能 。
从世界构成的三要素 ， 理解未来的挑战与方向
物质、能量、信息是世界构成的三要素 ， 是我们把握未来挑战和方向的出发点 。 物质是本源的存在 ， 能源是运动的存在 ， 信息是联系的存在 。
下一个十年 ， 联接数量将达到千亿级 ， 宽带速度每人将达到10Gbps ， 算力实现100倍提升、存储能力实现100倍提升 ， 可再生能源的使用将超过50% 。 围绕信息和能量的产生、传送、处理和使用 ， 技术需要不断演进 。
基于这些预测与假设 ， 接下来我将谈谈未来十年的挑战和发展方向 。
挑战1：定义5.5G ， 支撑未来千亿规模的多样性联接
第一个挑战 ， 就是万物互联的挑战 。 我们不仅要联接所有的人 ， 还要联接海量的物 ， 而连接物的需求是多种多样的 。
当前5G定义的三大场景很难支撑多样性的物联场景需求 。 比如工业物联的应用 ， 既要海量连接 ， 又要上行大带宽 ， 必须在eMBB和mMTC之间增加一个场景 ， 命名为UCBC（上行超宽带）；有一类应用 ， 既要超宽带 ， 也要低时延和高可靠 ， 必须在eMBB和URLLC之间增加一个场景 ， 命名为RTBC（实时宽带交互）；在车联网中的车路协同 ， 既需要通信能力 ， 又需要感知能力 ， 必须新增HCS场景（通信感知融合） 。
因此 ， 必须从5G场景“三角形”变成5.5G场景“六边形” ， 从支撑万物互联到使能万物智联 。
挑战2：在纳米尺度上驾驭光、实现光纤容量指数级增长
5G联接的挑战在数量 ， 光纤联接的挑战在容量 。
今天一根光纤承载100万人观看4K视频 ， 2030年要承载100万人欣赏MR（混合现实） ， 单纤容量要提升10倍 ， 超越100T 。
首先是光收发激光器 ， 采用高调制器件实现2~3倍的波特率提升；同时采用新的调制编码和算法 ， 实现容量的倍增 。 薄膜型高带宽调制器是发展方向 。
其次要研发宽带、低噪声、人工可控的新型光放大器 ， 以实现超长距的可靠传输；关键技术是接近量子极限的光放 。
第三是光网络的动态控制能力 ， 把波分网络改造为“同步”系统 ， 提升抗干扰能力并通过计算实现光资源的高效利用 。 微腔光频梳是关键 。
在更远的未来 ， 还需要研究SDM（空间分割多路复用）等新型光纤和光系统 ， 实现单纤容量百倍增长 。
挑战3：走向产业互联 ， 网络协议必须优化
今天 ， 网络支撑的主体是百亿级的消费互联 。 2030年 ， 网络支撑的主体是万亿级的产业互联 ， 网络协议面临三个考验 。
第一是确定性 。 需要确定性时延保障能力 ， 通过“网络演算新理论和协议” ， 将当前尽力而为的网络时延 ， 变为可提前计算的确定时延 。
第二是安全性 。 万物互联的场景下 ， 安全防御体系提出严峻挑战 。 无人机、摄像机、边缘计算、传感器等大量外挂设备 ， 引入了新的不安全因素 ， 必须构建端到端的内生安全框架和协议 。
第三是灵活性 。 千行百业的需求是多样的 ， 有的需要IP地址长一点 ， 有的需要短一点 ， 必须将固定长度的IP地址 ， 扩展为可灵活定义语义、语法的新IP协议 。
挑战4：通用算力远远跟不上智能世界的需求 ， 必须打造超级算力
智能世界 ， 联接决定了广度 ， 那么计算决定了强度 。
面向2030 ， 算力需求将增长100倍 。 但当前 ， 单核CPU性能每年提升率已从50%下降到10% ， 并且 ， 通用计算在特定领域效率低下 ， 如何打造超级算力 ， 这是一个巨大的挑战 。
第一 ， 数字计算从通用走向专用 ， 走向多种计算架构共存的异构计算 ， 各种CPU、GPU、XPU同时存在 。
第二 ， 模拟计算将在特定领域展现优势 。 光子计算将应用于信号处理、组合优化、机器学习等领域 ， 尤其是针对无线Massive MIMO和光通信领域将有极大应用场景 。
挑战5：从海量多模态的数据中高效地进行知识提取 ， 实现行业AI的关键突破
智能世界离不开AI ，AI应用碎片性与AI的可信问题不可回避 。
AI模型的通用性是解决应用碎片性的关键 。 通过大量无标注的数据和更大的模型 ， 从全监督到自监督 ， 构建通用的AI系统 ， 这是当前需要突破的方向 。
其次 ， 把AI与科学计算交汇 ， 这也为AI应用走出碎片提供了大用场 。 AI为科学计算带来了新思路、新方法、新工具 ， 而科学计算的严谨体系也有助于提升AI的可解释性 。
可信AI ， 是我们长期追求的目标 。 特别是人命关天的关键领域 ， 如无人驾驶 ， 必须解决从相关性到因果性的难题 。
挑战6：突破冯诺依曼限制 ， 构建百倍密度增长的新型存储
存储面临两大问题是存得下、用得好
第一 ， 要存得下 。 单位空间和能耗下的存储密度要提升100倍 ， 而当前介质技术受限工艺、功耗限制 ， 无法支撑 。 未来存储系统要突破新型大容量低时延内存技术 ， 突破DNA存储、高维新型光存储等超大容量介质技术 ， 突破超大存储空间模型和编码技术 ， 打破容量墙 。
第二 ， 要用得好 。 未来存储系统的数据访问带宽将从TB级到PB级、访问时延将从ms级降到us级 ， 性能密度须百倍提升 。 冯诺依曼架构下 ， 数据要在CPU、内存、介质之间移动 ， 而当前PCIE、DDR带宽速度远跟不上外部网络的性能增长 。 未来存储系统要突破冯诺依曼架构的限制 ， 从以CPU为中心 ， 转向以内存为中心、以数据为中心 ， 从搬移数据转向搬移计算 ， 打破性能墙 。
挑战7：将计算与感知结合 ， 实现多模交互的超现实体验
智能世界的要打造极致的用户体验 。 我认为 ， 2030年 ， 超现实体验将成为现实 。
超现实体验 ， 这就需要虚拟世界与真实世界的无缝融合 。 并能够准确的感知和还原世界 ， 在虚实结合的世界中理解用户的意图 。 必须打通听觉、视觉、触觉、嗅觉 ， 实现人与数百种边缘设备之间的多模交互 。 为实现这个目标 ， 需要将用户所处的环境整体作为一个超级计算机对待 ， 依托语言、触觉、光感、脑机等多模传感器进行信息采集和传输 ， 识别用户意图 ， 并通过裸眼3D、全息投影、AR隐形眼镜、数字嗅觉和数字触觉等技术呈现给用户 。
挑战8：通过连续性的健康监测实现主动健康管理
人口老龄化带来了更多慢性病 。 据统计 ， 85%的死亡是由于慢性病 ， 而慢性病必须进行实时检测 。 必须攻克需要医疗级水平的可穿戴设备 ， 如无创血糖 ， 连续血压 ， 连续心电等车辆 。 以血压检测为例 ， 光学传感器 ， 能够比PPG提供更准确的脉搏波 ， 为血压建模和算法提供更高质量的数据输入 。 结合云服务和人工智能技术 ， 为个人打造一个完整个人健康大数据平台 ， 实现主动健康管理 。 通过脑机接口、肌电接口、可穿戴机器人等 ， 从被照顾到自主管理 ， 提升老年人的幸福感 。
挑战9：构建智慧能源互联网 ， 实现绿色发电、绿色储电和绿色用电
当前“碳达峰、碳中和”加速向新能源转型 ， 同时也带来了发电、储能以及用电的新挑战 。
从发电来看 ， 从集中式向分布式演进 ， 意味着发电系统更靠近用户 ， 过去是纯用电场景 ， 今后也具备自发电能力 ， 这样就产生了更多的双向能源节点 ， 电网更具备了网络特征；新能源发电的波动性、多能互补特征 ， 间断式供电特征 ， 使新能源成为主力电能 ， 存在巨大挑战 。
从储能来看 ， 过去只有发电和用电 ， 能源是用多少发多少 ， 未来新能源为主体的发电 ， 必须有储能的缓冲池 ， 这使得网络更复杂了 。 必须实现低成本、零碳排放的大规模储能 ， 并通过智能调度 ， 最大限度利用绿电 。
从用电来看 ， 必须推进综合智慧能源 ， 实现住宅/建筑/工厂能源管理系统、零碳社区、零碳园区、零碳城市 。
因此 ， 必须构建一张智慧的能源互联网 ， 实现绿色发电、绿色储能和绿色用电 ， 这涉及几个关键技术：
第一 ， 管理技术 。 大数据、AI、云等ICT技术与能源互联网融合 ， 通过能源云+能源网 ， 实现比特管理瓦特 。
第二 ， 控制技术 。 通过电力电子能源路由器 ， 实现能量双向流动和功率智能分配 ， 构建能源网络的智能控制器 。
第三 ， 储能技术 。 发展新型储能技术 ， 如新型电化学、氢能等 ， 满足不同场景的能量存储需求 。
第四 ， 电力电子基础技术 。 新型化合物功率半导体 ， 包括面向中高压的SiC/金刚石和面向中低压的GaN技术 ， 实现能源部件进一步高效和小型化 。
以上就是我们从ICT产业视角 ， 提出的九大技术挑战与研究方向 ， 也是我们对智能世界2030的期待 ， 我们希望实现联接更强、计算更快、能源更绿 。
以开放包容、协同创新的机制 ， 跨越挑战
为了满足人类发展的需求以及解决所面临的问题 ， 我们需要汇集全人类的智慧和创新能力 ， 必须以开放包容、协同创新的机制 ， 跨越挑战 。 工业界必须与高校和科研机构紧密合作 ， 用工业界的挑战和世界级难题牵引科学研究方向 。
【新浪科技|华为徐文伟：迈向智能世界面临九大技术挑战 需开放包容协同创新】想象未来靠科幻 ， 创见未来靠科技 。 必须把工业界的问题、学术界的思想、风险资本的信念 ， 整合起来 ， 协同创新 ， 共同打造智能世界2030 。 谢谢大家！

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