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华为提出未来10年九大技术挑战与研究方向(附徐文伟演讲全文)

时间:2021-04-13 作者:综合报道 阅读:
十年是一个技术年代的门槛,也是技术迈向未来的一个战略规划时间线。2021年4月12日,华为召开2021华为全球分析师大会,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,展望和规划了未来十年的技术发展方形和路线。
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十年是一个技术年代的门槛,也是技术迈向未来的一个战略规划时间线。2021年4月12日,华为召开2021华为全球分析师大会,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,展望和规划了未来十年的技术发展方形和路线。

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。

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。

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。

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。

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。

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。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。

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。

挑战8:通过连续性的健康监测实现主动健康管理

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。

华为董事、战略研究院院长徐文伟发表主题演讲全文

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。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。

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