面向2030 ，华为提九大技术挑战

党博文通信产业网 2022-08-12

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想象未来靠科幻，创见未来靠科技。

”

“ 能源与健康将是面向下一个十年最大的挑战与机遇。” 4月12日，在华为第十八届全球分析师大会上，华为董事、战略研究院院长徐文伟指出，首次提出了智能世界2030的九大技术挑战与研究方向。

移动通信已经诞生50年，与3G、4G相比，5G无论是从网络的建设、用户的发展，都远远超过了以往的各代技术，从来没有哪一代移动通信技术像5G这样受到社会各界的关注。

对此，徐文伟提出九大技术挑战。

挑战1：定义5.5G，支撑未来千亿规模的多样性联接

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：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。”徐文伟指出，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。

因此，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;最后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。

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，计算则决定了强度。

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。

因此，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;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。

此外，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

当前，存储面临存得下、用得好两大问题，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;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。徐文伟认为，2030年，超现实体验将成为现实。

超现实体验，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。

徐文伟指出，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。

徐文伟认为，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，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。