华为徐文伟:5G无法满足需求 ,未来十年有这9大挑战

4 月 12 日,HAS 2021 华为全球分析师大会在深圳召开。华为董事、战略研究院院长徐文伟表示,5G 虽然已经开始商用,但目前 5G 的发展现在远远满足不了目前的交流需求。

  徐文伟表示,去年因为疫情,全世界都遭遇了巨大挑战;面临新的十年,ICT 行业面临着新的挑战和突破;18 世纪以来,全球的能源消耗增长了 22 倍,低碳化、电气化、智能化是可持续发展的道路。

  徐文伟预测,下一个十年,链接数量将达到千亿级,算力和存储都将达到 100 倍的提升;他表示,5G 是为了万物互联而生,不仅仅是要链接所有人、还要链接海量的物,5G 现在定义的三大场景,很难满足现在的需求,需要从目前三大场景的三角形,变成 5.5G 的六边形。

  第二个挑战,则源于目前一根光纤可以同时承载 100 万人观看视频,未来则需要满足一百万人使用 MR(混合现实),传输能力需要提升十倍以上。

  第三个挑战,则是网络协议;目前网络主体是百亿的消费级互联网,2030 将是万亿级的物联网,因此面临诸多考验:首先是确定性,需要确定性的时延保障能力;二是网络安全性,无人机、边缘计算等等大量外挂设备引入了新的不安全因素;

  第四个挑战,是通用算力远远跟不上智能世界需求;每年算力的提升已经下降,超级计算被迫切需要,模拟计算和光子计算将有优势。

  第四个挑战,来自于智能世界,AI 为科学计算带来了新的方法、思路和工具,可信的 AI 是长期追求的目标,而无人驾驶必须解决相关性和因果性难题

  第六个挑战在于存储,需要实现存得下、用得好,单位空间下的存储密度未来十年需要提升 100 倍,未来需要突破大容量、低时延,打破容量墙;未来,容量要从 TB 级到 PB 级,响应时间要从毫秒级降到微秒级,要突破冯若依曼架构的限制

  第七个挑战,则是 2030 年超现实体验将成为现实,需要虚拟世界与真实世界的无缝融合,并感知世界,需要打通视觉、嗅觉等数百种人与世界的交互

  第八个挑战,是通过连续性的健康检测,实现主动的健康管理;85% 的死亡来自慢性病,这些就必须实现连续的健康检测。

  第九个挑战,则是能源,目前发电系统更靠近用户,产生了更多的双向节点,电网具备了更多的网络特征;未来新能源为主的发电,必须有更多存储等功能,会更加复杂;0 碳社区、0 碳城市,要求构建一个绿色的能源网络。

  徐文伟强调,想象未来靠科幻,创见未来靠科技。

  以下是演讲全文:

  迈向智能世界 2030

  ——技术挑战与研究方向

  在 2021 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。

  (配图说明:华为董事、战略研究院院长徐文伟发表主题演讲)

  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。

华为徐文伟:5G 无法满足需求 ,未来十年有这 9 大挑战

  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!

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