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。
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！
