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    華為戰略研究院院長周紅:面向未來的科學假設與商業愿景

    極客網·極客說4月26日,在華為分析師大會2022上,華為戰略研究院院長周紅博士發表了“面向未來的科學假設與商業愿景”的演講。他指出,21世紀將是人類社會全面走向智能化的時代,智能化的核心是感知、連接和計算,以及由此帶來對物質和現象、生命和能量等的更高認知和掌控能力。

    在走向智能世界的路上,人類社會面臨著巨大的挑戰:一方面,幸福生活、高效工作、綠色環境還需要感知、連接和計算提升成百上千倍能力;另一方面,在相關科學與技術上,過去的幾十年中都沒有大的突破,甚至已經接近瓶頸。面向未來,只有大膽提出假設、大膽提出愿景,敢于打破既有理論與技術瓶頸的條條框框,才能大踏步前行。

    以下是演講全文:

    女士們、先生們,大家好!歡迎參加第19屆分析師大會。

    很高興有機會和大家探討面向未來的科學假設和商業愿景。

    我們知道,18世紀是機械化時代、19世紀是電氣化時代、20世紀是信息化時代,那么21世紀會是什么時代呢?

    我認為21世紀將是人類社會全面走向智能化的時代,智能化的核心是感知、連接和計算,以及由此帶來對物質和現象、生命和能量等的更高認知和掌控能力。

    在走向智能世界的路上,我們面臨著巨大的挑戰,一方面,幸福生活、高效工作、綠色環境還需要感知、連接和計算提升成百上千倍能力,另一方面,在相關科學與技術上,過去的幾十年中都沒有大的突破,甚至已經接近瓶頸。

    怎么才能創造可行的發展路線?

    我認為,面向未來,只有大膽提出假設、大膽提出愿景,敢于打破既有理論與技術瓶頸的條條框框,才能大踏步前行。

    數字技術極大豐富了人類的工作與生活

    在過去的10年中,隨著寬帶通信、智能設備、AI和云計算的迅速發展,數字技術極大豐富了人們的生活,

    從打電話、上網瀏覽信息、即時通信,到地圖導航、電子銀行、網上購物等,ICT技術已經成為越來越多人們生活中不可或缺的重要部分。

    除了生活中所需要的ICT技術,我們也在過去10年中,與很多行業進行聯合探索,看看ICT技術能不能幫助或者是怎樣幫助行業發展。

    例如,我們與汽車公司、電信運營商一起,在高速公路上進行試驗,

    大家知道,人工駕駛的反應速度是以秒為單位的,我們通過在汽車之間、以及汽車與網絡之間建立10毫秒級的高性能連接,幫助將緊急事件的檢測和反應能力提升上百倍,

    在100公里時速下,可以將人工駕駛所需要的幾十米、上百米的安全距離,縮小到0.8米,從而極大地提升高速公路的車流量與安全性,

    同時可以支持組隊行駛減少風阻,節省20%左右的油耗。

    車聯網還可以支持遠程駕駛,創造新的作業模式與服務模式。

    我們也在城市環境中進行試驗,通過超視距的車聯網、車路協同,有可能提升30%通行效率、減少90%交通事故。

    今天,在工廠、在醫院、在港口、在煤礦,ICT技術正在深入千行百業,使能行業數字化、智能化轉型。

    人類對未來的追求永無止境

    面向未來,我們看到還有很多地方,ICT技術有可能做出更大的貢獻。

    比如人的健康與幸福,通過穿戴式傳感器、無線通信與云計算,可以更好地支持運動健康和慢性病的管理,AI計算還能幫助進行藥物和疫苗的快速設計和高效篩選。

    ICT技術可以支持無處不在的自動和智能機器,從而提升人們的生活質量,提高各行各業的作業效率。

    ICT技術可以幫助建設綠色可持續發展的環境,例如進行高效的能源變換和調度、設計低成本、高效率的能源轉換催化劑、儲能材料。

    在虛實融合的數字世界上,ICT技術還能幫助建立“遠在天邊、近在眼前、身臨其境”的體驗,豐富人們的生活、幫助人們學習成長、幫助各行各業在數字世界快速迭代改進等。

    全球數字化超越“十年百倍”的發展

    在這么多的需求驅動下,全球數字化正以指數速度增長。

    例如全球的移動寬帶數據流量,從2010年的每月0.24艾字節(EB),增長到2020年的每月60艾字節,在10年時間中增長超過250倍。

    中國的移動寬帶數據流量,從2010年的每月0.033艾字節,發展到2020年的每月13艾字節,增長超過400倍。

    面向未來,我們認為數字技術將以超過十年百倍的速度增長,數字化將促進人和社會加速發展。

    從另一方面,我們也看到,現有的很多理論和技術都是幾十年前甚至一百多年前提出的,基于這些理論和技術的應用已經開始遇到瓶頸,例如通信領域的奈奎斯特采樣定理和香農定律、計算領域的可計算性理論和馮·諾依曼架構、半導體領域的摩爾定律等,希望有新的假設和愿景來牽引突破。

    為此,我們提出面向未來的4個科學假設和商業愿景,希望與學術界、產業界一起共同探索,開展面向未來的研究。

    一:拓展認知的邊界,物質與能量、現象與規律

    首先是探索基礎科學和前沿技術,拓展我們認知的邊界。尤其是物理、化學、生物等領域的突破,將使我們能夠更好地發明新分子、催化劑、蛋白質等材料和器件,以及新的裝備和新工藝。

    有一次,我和一位量子科學家討論,怎么把光子、量子存起來?他在1993年就提出了量子存儲概念的時候沒人相信,大家可能會想,能用一個瓶子把光存起來嗎?存儲量子的操作不會影響它的狀態?直到1998年,哈佛Hau等人用電磁感應透明現象將光子速度降到17m/s,2000年,她們成功地把光子“凍結”了一分鐘時間。2006年帝國理工的Pendry等人提出可以用類似“光子黑洞”的思路來束縛住光,讓其無法離開。目前已經有很多辦法來可以實現量子存儲,從而更好地支持量子通信和量子計算。

    為了降低半導體器件的功耗、提升可靠性,我們和科學家合作,分析半導體器件中的熱機理,看看能不能構造出有利條件,加快“光聲子”變成“聲聲子”,從而減少柵極與漏極之間熱點的形成。

    現在很多超導量子計算機采用毫開爾文的溫度,一些科學家在進一步探索,用激光來冷卻原子,從豪開爾文降低一百萬倍溫度到納開爾文,接近絕對零度的溫度極限,看看能不能發現更復雜的量子現象。

    未來,物質的特性能不能通過計算預測出來,而不用靠漫長的試驗來進行摸索?答案是可能的。例如采用USPEX計算方法,目前用100萬核時的算力,可以計算出小于200個原子組成的分子的主要特性。2017年,科學家通過計算發現了超硬五硼化鎢的結構,解決了困擾科學界近60年的難題;2019年科學家通過計算,發現了十氫化釷在85萬個大氣壓的情況下,具有驚人的高溫超導性,臨界溫度達到-112攝氏度。

    有了更好的計算化學,我們有望發現或者發明更好的催化劑、化學藥、生物藥與疫苗。

    二:拓展感知極限,更好地了解世界和人類自身

    第二是我們未來將不斷擴展感知世界和感知自身的能力,將從接近人類感知到超越人類感知、從替代感知到擴展和創造感知、從人類感知到機器感知。

    在這方面我們要向生物界學習,大自然通過百萬年甚至上億年的進化,形成了遠遠超越現有機器和人的感知能力。

    例如在視覺上,有些蜘蛛眼睛在物體輪廓和運動計算上遠遠超越了人眼,有利于快速精準捕獲獵物,我想自動駕駛汽車是不是正好需要這種眼睛?

    同樣的還有青蛙眼睛,是高靈敏度的單光子接收機,可以在黑暗的環境下看的更清楚。

    在嗅覺上,狗鼻子分辨氣味的能力超過人類1000倍。

    除了拓展對外部世界的感知,我們未來也能更好地感知和控制人體自身。像ECG、EEG、PPG等這些技術目前還沒有系統地、便捷而又低成本地發展起來,對于人體的八大子系統的實時度量感知,我們還有很多工作要做。通過發展新的傳感器,我們將來可能實時、無感知地測量血壓、血糖、心電等重要的健康參數;我們可以發展新的神經系統腦機接口、肌機接口,更好地與機器協同,將來有可能用思考來交流和工作、用思考來開車和娛樂。

    我們也可以發展虛實融合數字世界新的體驗,例如3D顯示和虛擬觸覺,以幫助在數字世界中“看得真、摸得實”。

    三:探索新的計算模式與實現方式,認知世界、解決問題

    第三是探索適應目標與環境的計算模式與高效實現方式,從而更好認知世界、解決問題、創造價值。

    信息領域經過多年的積累,已經發展出了十幾種廣泛使用的計算模式,例如無線和光通信里大量使用基于快速傅里葉變換的蝶形計算模式,路由器里大量使用基于邏輯狀態轉移的有限狀態機計算模式,AI里目前大量使用基于統計和相關的計算模式等。數學家和工程師們奮斗了這么多年,我們在計算模式上是不是已經走到了盡頭?我認為還有很大的空間,例如:

    在通信上:隨著未來的通信系統不斷走向高頻、高速,我們將面臨越來越多的非線性信道和非線性器件帶來的問題,我們能不能從傳統的線性傅里葉變換拓展到非線性逆散射變換,以更好地匹配未來的應用?

    在AI上:隨著應用的不斷拓展,我們面臨統計相關AI計算模式不可解釋、不可調試的問題,同時還有很大的能效挑戰。我們能不能向生物界學習,例如螞蟻,小小的螞蟻大腦一般只有0.2毫瓦的能耗,它既不用深度學習、也不需要遵循可計算性理論和馮·諾依曼架構,但是卻能夠跑來跑去做很多復雜的事情,例如筑巢、尋找食物、養蚜蟲等等。目前的自動駕駛汽車還需要幾十瓦甚至幾百瓦來進行計算,在能效上與螞蟻相比還有很大的差距。因此在AI領域,除了統計和相關計算模式外,能不能進一步發展出數理邏輯計算模式、幾何流形計算模式、博弈計算模式等?

    在科學計算上:我們大量用到矩陣,對于兩個n行n列矩陣的乘法,如果按照原始簡單算法,復雜度是n的3次方,1969年德國數學家創造的斯特拉森算法,將復雜度降低到n的2.807次方,2020年底MIT的Williams與哈佛的Alman給出一個復雜度是n的2.3728596次方算法。

    在矩陣計算中,我們更關心稀疏線性方程組求解,因為在社會科學中,地球上有幾十億人,平均每個人只維持不超過200個有效關系;在芯片設計中,大部分元件的限制條件是局部的。在這個領域,佐治亞理工大學的彭泱等人發明了計算復雜度為n的2.3316次方的先進算法,獲得了計算理論頂會SODA的2021年最佳論文獎。幾個月前我們的數學家發明了一個更新的算法,將復雜度下降到n的2.28次方,比彭泱等人的算法降低了0.0516次方,這個進步意味著什么呢?對n=100萬來說,計算復雜度將能進一步下降約45%。

    在具體實現上,超級計算機往往要用巨大的能耗來實現大算力,例如3千萬瓦實現近500PFLOPS算力,而人腦大約用20W可以做到近30PFLOPS,效率高了約八萬倍。

    從這個角度看,我們是不是要發展適應性與高效性計算模式,創造新架構與新部件,而不要受限于傳統的可計算性理論、以及馮·諾依曼架構?

    四:突破香農定律的假設,在更大的時空中發展信息通信

    第四是在有別于香農定律的假設、以及更大的時空中探索信息通信,從而跨越空間的障礙,建設全球直達的能力,連接虛擬與現實世界、以及無處不在的機器。

    將來的真人級全息通訊,如果不壓縮數據,需要接近2Tbps的帶寬,以及1-5ms的時延;

    自動駕駛如果采用12個攝像頭,每天可能產生高達4T字節的數據,目前的5G網絡遠遠達不到這個容量。

    對于這些挑戰,我們是不是有足夠的理論和技術來實現呢?我認為這是可能的。

    例如,在理論上,如果我們假設這個世界是有先驗知識、有記憶的,就可能跳出香農1/2/3定律的限制。在工程上,一個量子級聯激光器可以同時產生幾百個波長,實現上百T的流量;未來如果我們能做出高重頻阿秒激光器,甚至可能產生百萬T的流量。這些技術如果能嫁接到無線和光領域,是不是可以成千上萬倍提升通信性能?

    打通科學假設與商業愿景,創造知識與價值

    為了打通科學假設與商業愿景,我們把創新分成前后相關的5個環節:從假設和愿景,到理論、技術和商業創新。

    越靠近后端商業、客戶和用戶的創新,效果就越明顯;而越靠近前端假設、愿景和基礎科學,就越需要耐心。

    面向未來,我們要敢于向前端基礎研究尋求答案。

    在基礎科學研究上,除了支持以科學家興趣驅動的“波爾象限”創新外,我們希望與伙伴一起探索“巴斯德象限”創新,這樣既能拓展科學認知,也能創造應用價值。

    面向未來的10個問題和挑戰

    圍繞前面4個假設與愿景,聚焦“巴斯德象限”,我們提煉出面向未來可以重點考慮的兩個基礎科學問題,以及8個前沿技術挑戰。

    第一個科學問題是機器如何認知世界,能不能建立適合機器理解世界的模型?

    第二個科學問題是如何理解人的生理學模型,尤其人體八大子系統的運行機制,以及人的意圖和智能?

    前沿技術挑戰包括:

    在人機接口上如何發展新的感知和控制能力,例如腦機和肌機接口、3D顯示、虛擬觸覺、嗅覺、味覺等等

    在健康上如何連續地、無感知地測量人的血壓、血糖和心電?能不能通過AI強人工智能幫助發明新的化學藥、生物藥和疫苗?

    在軟件上如何發展以應用為中心,面向價值與體驗的高效率自動化和智能化軟件?

    在通信上如何接近和擴展香農極限,實現區域級和全球級的高效、高性能連接?

    在計算上如何發展適應性與高效率的計算模式、發展非馮·諾伊曼計算架構與非傳統部件、發展可解釋和可調試AI?

    在材料上,如何通過AI幫助發明新的分子、催化劑和器件?

    在制造上如何發展出超越傳統CMOS制造的技術,達到更低成本、更高的效率?

    在能源上能不能發展出安全、高效的能源轉換和儲能,提供按需服務?

    最大的力是合力,最強的智是眾智

    華為正以開放的心態,與全世界伙伴一起創造。

    4月30日我們計劃推出線上黃大年茶思屋,希望建設成一個科學和技術交流的通道,向全社會開放。

    在黃大年茶思屋上,我們將總結和提煉出挑戰的課題,邀請全球優秀人才來一起探索創新。

    今天,我們對數字技術的所有想象都是保守的

    三十年前,我在大學的時候,還需要排長隊來打長途電話,完全無法想象有一天能夠拿著一個小盒子,不需要任何連線就可以隨時隨地與遠方的家人視頻溝通,可以通過這個小盒子可以連接世界,干很多事情,這在當時太科幻了。

    我們現在對于未來的所有想象可能都是保守的,因此我們要更加勇敢,

    希望能和學術界、產業界一起,重構基礎理論、重構架構、重構軟件,共同探索、開創未來!

    謝謝大家!


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