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淺談華為提出邁向智能世界2030的九大技術挑戰(zhàn)與研究方向

華為 ? 來源:科創(chuàng)板日報 ? 作者:戚夜云 ? 2021-04-16 11:30 ? 次閱讀
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在2021華為全球分析師大會上,華為董事、戰(zhàn)略研究院院長徐文偉發(fā)布了邁向智能世界2030的九大技術挑戰(zhàn)與研究方向,呼吁產學研精誠合作,以開放包容、協同創(chuàng)新的機制,匯集全人類的智慧和創(chuàng)新能力,滿足人類發(fā)展的需求以及解決所面臨的問題。

以下為徐文偉演講全文:

人口與能源是人類社會發(fā)展的兩大主題

聯合國報告顯示,到2030年,全球將有86億人口,65歲以上的人超過12%,25歲以下的人口比例持續(xù)下降。人口老齡化和勞動力不足,成為社會發(fā)展的挑戰(zhàn)。人們對健康的追求,希望活得好,活得長,走的安。

另外,全球能源消耗正以每年1.7%的速度增長。報告顯示,自18世紀以來,人類能源消耗增長了22倍,其中化石能源占比高達85%,可持續(xù)發(fā)展的能源,是擺在我們面前的難題。

低碳化、電氣化、智能化是可持續(xù)發(fā)展的必由之路

我們預測,2030年,可再生能源占比超過50%;電氣出行將成為主力,電動汽車銷量占比超過50%;AI將改變一切,家用智能機器人使用率超過18%。ICT 技術在未來十年內,有潛力通過賦能其他行業(yè),幫助減排全球碳排放的20%。

同時,我們對未來又充滿著期待,不斷的突破極限。

我們希望,擺脫身體的限制,提升感知能力。雖然手機現在已經達到100倍變焦,但是,離生物界的差距巨大。如蜘蛛,在物體輪廓和運動計算上遠遠超越人眼。那么,能否學習蜘蛛的眼睛?我們就可以制造出滿足自動駕駛需求的更好的攝像頭。

我們希望,超越生物的智慧,發(fā)展新型計算?,F在人工智能廣泛應用,但是深度神經網絡訓練困難,功耗大,有時卻比不過螞蟻。螞蟻用0.2毫瓦的功耗,就可以做很多事,包括筑巢,交朋友,甚至打架和養(yǎng)蚜蟲等,我們是否可以深入學習和借鑒生物的運作方式,從實現簡單的智能開始發(fā)展。

我們希望,跨越空間的障礙,實現身臨其境。當前5G通信,遠遠滿足不了身臨其境的交流訴求,我們要發(fā)展更快更低時延的網絡,支撐真人級全息通信。

我們希望,拓展認知的極限,開發(fā)介觀器件??茖W家使用計算的方法,實現分子、原子層面的設計與組裝,通過這種方式,實現大幅提升芯片、器件的性能。

從世界構成的三要素,理解未來的挑戰(zhàn)與方向

物質、能量、信息是世界構成的三要素,是我們把握未來挑戰(zhàn)和方向的出發(fā)點。物質是本源的存在,能源是運動的存在,信息是聯系的存在。

下一個十年,聯接數量將達到千億級,寬帶速度每人將達到10Gbps,算力實現100倍提升、存儲能力實現100倍提升,可再生能源的使用將超過50%。圍繞信息和能量的產生、傳送、處理和使用,技術需要不斷演進。

基于這些預測與假設,接下來我將談談未來十年的挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。

挑戰(zhàn)1:定義5.5G, 支撐未來千億規(guī)模的多樣性聯接

第一個挑戰(zhàn),就是萬物互聯的挑戰(zhàn)。我們不僅要聯接所有的人,還要聯接海量的物,而連接物的需求是多種多樣的。

當前5G定義的三大場景很難支撐多樣性的物聯場景需求。比如工業(yè)物聯的應用,既要海量連接,又要上行大帶寬,必須在eMBB和mMTC之間增加一個場景,命名為UCBC(上行超寬帶);有一類應用,既要超寬帶,也要低時延和高可靠,必須在eMBB和URLLC之間增加一個場景,命名為RTBC(實時寬帶交互);在車聯網中的車路協同,既需要通信能力,又需要感知能力,必須新增HCS場景(通信感知融合)。

因此,必須從5G場景“三角形”變成5.5G場景“六邊形”,從支撐萬物互聯到使能萬物智聯。

挑戰(zhàn)2:在納米尺度上駕馭光、實現光纖容量指數級增長

5G聯接的挑戰(zhàn)在數量,光纖聯接的挑戰(zhàn)在容量。

今天一根光纖承載100萬人觀看4K視頻,2030年要承載100萬人欣賞MR(混合現實),單纖容量要提升10倍,超越100T。

首先是光收發(fā)激光器,采用高調制器件實現2~3倍的波特率提升;同時采用新的調制編碼和算法,實現容量的倍增。薄膜型高帶寬調制器是發(fā)展方向。

其次要研發(fā)寬帶、低噪聲、人工可控的新型光放大器,以實現超長距的可靠傳輸;關鍵技術是接近量子極限的光放。

第三是光網絡的動態(tài)控制能力,把波分網絡改造為“同步”系統(tǒng),提升抗干擾能力并通過計算實現光資源的高效利用。微腔光頻梳是關鍵。

在更遠的未來,還需要研究SDM(空間分割多路復用)等新型光纖和光系統(tǒng),實現單纖容量百倍增長。

挑戰(zhàn)3: 走向產業(yè)互聯, 網絡協議必須優(yōu)化

今天,網絡支撐的主體是百億級的消費互聯。2030年,網絡支撐的主體是萬億級的產業(yè)互聯,網絡協議面臨三個考驗。

第一是確定性。需要確定性時延保障能力,通過“網絡演算新理論和協議”,將當前盡力而為的網絡時延,變?yōu)榭商崆坝嬎愕拇_定時延。

第二是安全性。萬物互聯的場景下,安全防御體系提出嚴峻挑戰(zhàn)。無人機、攝像機、邊緣計算、傳感器等大量外掛設備,引入了新的不安全因素,必須構建端到端的內生安全框架和協議。

第三是靈活性。千行百業(yè)的需求是多樣的,有的需要IP地址長一點,有的需要短一點,必須將固定長度的IP地址,擴展為可靈活定義語義、語法的新IP協議。

挑戰(zhàn)4:通用算力遠遠跟不上智能世界的需求,必須打造超級算力

智能世界,聯接決定了廣度,那么計算決定了強度。

面向2030,算力需求將增長100倍。但當前,單核CPU性能每年提升率已從50%下降到10%,并且,通用計算在特定領域效率低下,如何打造超級算力,這是一個巨大的挑戰(zhàn)。

第一,數字計算從通用走向專用,走向多種計算架構共存的異構計算,各種CPU、GPU、XPU同時存在。

第二,模擬計算將在特定領域展現優(yōu)勢。光子計算將應用于信號處理、組合優(yōu)化、機器學習等領域,尤其是針對無線Massive MIMO和光通信領域將有極大應用場景。

挑戰(zhàn)5:從海量多模態(tài)的數據中高效地進行知識提取,實現行業(yè)AI的關鍵突破

智能世界離不開AI, AI應用碎片性與AI的可信問題不可回避。

AI模型的通用性是解決應用碎片性的關鍵。通過大量無標注的數據和更大的模型,從全監(jiān)督到自監(jiān)督,構建通用的AI系統(tǒng),這是當前需要突破的方向。

其次,把AI與科學計算交匯,這也為AI應用走出碎片提供了大用場。AI為科學計算帶來了新思路、新方法、新工具,而科學計算的嚴謹體系也有助于提升AI的可解釋性。

可信AI,是我們長期追求的目標。特別是人命關天的關鍵領域,如無人駕駛,必須解決從相關性到因果性的難題。

挑戰(zhàn)6:突破馮諾依曼限制, 構建百倍密度增長的新型存儲

存儲面臨兩大問題是存得下、用得好

第一,要存得下。單位空間和能耗下的存儲密度要提升100倍,而當前介質技術受限工藝、功耗限制,無法支撐。未來存儲系統(tǒng)要突破新型大容量低時延內存技術,突破DNA存儲、高維新型光存儲等超大容量介質技術,突破超大存儲空間模型和編碼技術,打破容量墻。

第二,要用得好。未來存儲系統(tǒng)的數據訪問帶寬將從TB級到PB級、訪問時延將從ms級降到us級,性能密度須百倍提升。馮諾依曼架構下,數據要在CPU、內存、介質之間移動,而當前PCIE、DDR帶寬速度遠跟不上外部網絡的性能增長。未來存儲系統(tǒng)要突破馮諾依曼架構的限制,從以CPU為中心,轉向以內存為中心、以數據為中心,從搬移數據轉向搬移計算,打破性能墻。

挑戰(zhàn)7:將計算與感知結合, 實現多模交互的超現實體驗

智能世界的要打造極致的用戶體驗。我認為,2030年,超現實體驗將成為現實。

超現實體驗,這就需要虛擬世界與真實世界的無縫融合。并能夠準確的感知和還原世界,在虛實結合的世界中理解用戶的意圖。必須打通聽覺、視覺、觸覺、嗅覺,實現人與數百種邊緣設備之間的多模交互。為實現這個目標,需要將用戶所處的環(huán)境整體作為一個超級計算機對待,依托語言、觸覺、光感、腦機等多模傳感器進行信息采集和傳輸,識別用戶意圖,并通過裸眼3D、全息投影、AR隱形眼鏡、數字嗅覺和數字觸覺等技術呈現給用戶。

挑戰(zhàn)8:通過連續(xù)性的健康監(jiān)測實現主動健康管理

人口老齡化帶來了更多慢性病。據統(tǒng)計,85%的死亡是由于慢性病,而慢性病必須進行實時檢測。必須攻克需要醫(yī)療級水平的可穿戴設備,如無創(chuàng)血糖,連續(xù)血壓,連續(xù)心電等車輛。以血壓檢測為例,光學傳感器,能夠比PPG提供更準確的脈搏波,為血壓建模和算法提供更高質量的數據輸入。結合云服務和人工智能技術,為個人打造一個完整個人健康大數據平臺,實現主動健康管理。通過腦機接口、肌電接口、可穿戴機器人等,從被照顧到自主管理,提升老年人的幸福感。

挑戰(zhàn)9:構建智慧能源互聯網,實現綠色發(fā)電、綠色儲電和綠色用電

當前“碳達峰、碳中和”加速向新能源轉型,同時也帶來了發(fā)電、儲能以及用電的新挑戰(zhàn)。

從發(fā)電來看,從集中式向分布式演進,意味著發(fā)電系統(tǒng)更靠近用戶,過去是純用電場景,今后也具備自發(fā)電能力,這樣就產生了更多的雙向能源節(jié)點,電網更具備了網絡特征;新能源發(fā)電的波動性、多能互補特征,間斷式供電特征,使新能源成為主力電能,存在巨大挑戰(zhàn)。

從儲能來看,過去只有發(fā)電和用電,能源是用多少發(fā)多少,未來新能源為主體的發(fā)電,必須有儲能的緩沖池,這使得網絡更復雜了。必須實現低成本、零碳排放的大規(guī)模儲能,并通過智能調度,最大限度利用綠電。

從用電來看,必須推進綜合智慧能源,實現住宅/建筑/工廠能源管理系統(tǒng)、零碳社區(qū)、零碳園區(qū)、零碳城市。

因此,必須構建一張智慧的能源互聯網,實現綠色發(fā)電、綠色儲能和綠色用電,這涉及幾個關鍵技術:

第一,管理技術。大數據、AI、云等ICT技術與能源互聯網融合,通過能源云+能源網,實現比特管理瓦特。

第二,控制技術。通過電力電子能源路由器,實現能量雙向流動和功率智能分配,構建能源網絡的智能控制器。

第三,儲能技術。發(fā)展新型儲能技術,如新型電化學、氫能等,滿足不同場景的能量存儲需求。

第四,電力電子基礎技術。新型化合物功率半導體,包括面向中高壓的SiC/金剛石和面向中低壓的GaN技術,實現能源部件進一步高效和小型化。

以上就是我們從ICT產業(yè)視角,提出的九大技術挑戰(zhàn)與研究方向,也是我們對智能世界2030的期待,我們希望實現聯接更強、計算更快、能源更綠。

以開放包容、協同創(chuàng)新的機制跨越挑戰(zhàn)

為了滿足人類發(fā)展的需求以及解決所面臨的問題,我們需要匯集全人類的智慧和創(chuàng)新能力,必須以開放包容、協同創(chuàng)新的機制,跨越挑戰(zhàn)。工業(yè)界必須與高校和科研機構緊密合作,用工業(yè)界的挑戰(zhàn)和世界級難題牽引科學研究方向。

想象未來靠科幻,創(chuàng)見未來靠科技。必須把工業(yè)界的問題、學術界的思想、風險資本的信念,整合起來,協同創(chuàng)新,共同打造智能世界2030。謝謝大家!
編輯:lyn

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原文標題:邁向智能世界2030的九大技術挑戰(zhàn)與研究方向

文章出處:【微信號:huaweicorp,微信公眾號:華為】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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