2022华为全球分析师大会最新预测：今天我们对未来的所有想象都是保守的

2022华为深圳全球分析师大会：

今天我们对未来的所有想象都是保守的

作者：周红、胡厚崑

来源：蓝血研究（lanxueyanjiu)

4月26日，华为一年一度的全球分析师大会在华为坂田基地如期举行。华为战略研究院院长周红和轮值董事长分别做了主题演讲。

周红说：面向未来，只有大胆提出假设、大胆提出愿景，敢于打破既有理论与技术瓶颈的条条框框，才能大踏步前行。

胡厚崑表示，面向未来，华为面临的困难是现实的，但同时，人类社会的数字化、智能化、低碳化发展中，展现的机遇也是巨大的。

以下为两人的演讲全文：

面向未来的科学假设与商业愿景

周  红

女士们、先生们，大家好！欢迎参加第19届分析师大会。

很高兴有机会和大家探讨面向未来的科学假设和商业愿景。

我们知道，18世纪是机械化时代、19世纪是电气化时代、20世纪是信息化时代，那么21世纪会是什么时代呢？

我认为21世纪将是人类社会全面走向智能化的时代，智能化的核心是感知、连接和计算，以及由此带来对物质和现象、生命和能量等的更高认知和掌控能力。

在走向智能世界的路上，我们面临着巨大的挑战，一方面，幸福生活、高效工作、绿色环境还需要感知、连接和计算提升成百上千倍能力，

另一方面，在相关科学与技术上，过去的几十年中都没有大的突破，甚至已经接近瓶颈，

怎么才能创造可行的发展路线？

我认为，面向未来，只有大胆提出假设、大胆提出愿景，敢于打破既有理论与技术瓶颈的条条框框，才能大踏步前行。

数字技术极大丰富了人类的工作与生活

在过去的10年中，随着宽带通信、智能设备、AI和云计算的迅速发展，数字技术极大丰富了人们的生活，

从打电话、上网浏览信息、即时通信，到地图导航、电子银行、网上购物等，ICT技术已经成为越来越多人们生活中不可或缺的重要部分。

除了生活中所需要的ICT技术，我们也在过去10年中，与很多行业进行联合探索，看看ICT技术能不能帮助或者是怎样帮助行业发展。

例如，我们与汽车公司、电信运营商一起，在高速公路上进行试验，

大家知道，人工驾驶的反应速度是以秒为单位的，我们通过在汽车之间、以及汽车与网络之间建立10毫秒级的高性能连接，帮助将紧急事件的检测和反应能力提升上百倍，

在100公里时速下，可以将人工驾驶所需要的几十米、上百米的安全距离，缩小到0.8米，从而极大地提升高速公路的车流量与安全性，

同时可以支持组队行驶减少风阻，节省20%左右的油耗。

车联网还可以支持远程驾驶，创造新的作业模式与服务模式。

我们也在城市环境中进行试验，通过超视距的车联网、车路协同，有可能提升30%通行效率、减少90%交通事故。

今天，在工厂、在医院、在港口、在煤矿，ICT技术正在深入千行百业，使能行业数字化、智能化转型。

人类对未来的追求永无止境

面向未来，我们看到还有很多地方，ICT技术有可能做出更大的贡献。

比如人的健康与幸福，通过穿戴式传感器、无线通信与云计算，可以更好地支持运动健康和慢性病的管理，AI计算还能帮助进行药物和疫苗的快速设计和高效筛选。

ICT技术可以支持无处不在的自动和智能机器，从而提升人们的生活质量，提高各行各业的作业效率。

ICT技术可以帮助建设绿色可持续发展的环境，例如进行高效的能源变换和调度、设计低成本、高效率的能源转换催化剂、储能材料。

在虚实融合的数字世界上，ICT技术还能帮助建立“远在天边、近在眼前、身临其境”的体验，丰富人们的生活、帮助人们学习成长、帮助各行各业在数字世界快速迭代改进等。

全球数字化超越“十年百倍”的发展

在这么多的需求驱动下，全球数字化正以指数速度增长。

例如全球的移动宽带数据流量，从2010年的每月0.24艾字节（EB），增长到2020年的每月60艾字节，在10年时间中增长超过250倍。

中国的移动宽带数据流量，从2010年的每月0.033艾字节，发展到2020年的每月13艾字节，增长超过400倍。

面向未来，我们认为数字技术将以超过十年百倍的速度增长，数字化将促进人和社会加速发展。

从另一方面，我们也看到，现有的很多理论和技术都是几十年前甚至一百多年前提出的，基于这些理论和技术的应用已经开始遇到瓶颈，例如通信领域的奈奎斯特采样定理和香农定律、计算领域的可计算性理论和冯·诺依曼架构、半导体领域的摩尔定律等，希望有新的假设和愿景来牵引突破。

为此，我们提出面向未来的4个科学假设和商业愿景，希望与学术界、产业界一起共同探索，开展面向未来的研究。

一：拓展认知的边界，物质与能量、现象与规律

首先是探索基础科学和前沿技术，拓展我们认知的边界。尤其是物理、化学、生物等领域的突破，将使我们能够更好地发明新分子、催化剂、蛋白质等材料和器件，以及新的装备和新工艺。

有一次，我和一位量子科学家讨论，怎么把光子、量子存起来？他在1993年就提出了量子存储概念的时候没人相信，大家可能会想，能用一个瓶子把光存起来吗？存储量子的操作不会影响它的状态？直到1998年，哈佛Hau等人用电磁感应透明现象将光子速度降到17m/s，2000年，她们成功地把光子“冻结”了一分钟时间。2006年帝国理工的Pendry等人提出可以用类似“光子黑洞”的思路来束缚住光，让其无法离开。目前已经有很多办法来可以实现量子存储，从而更好地支持量子通信和量子计算。

为了降低半导体器件的功耗、提升可靠性，我们和科学家合作，分析半导体器件中的热机理，看看能不能构造出有利条件，加快“光声子”变成“声声子”，从而减少栅极与漏极之间热点的形成。

现在很多超导量子计算机采用毫开尔文的温度，一些科学家在进一步探索，用激光来冷却原子，从豪开尔文降低一百万倍温度到纳开尔文，接近绝对零度的温度极限，看看能不能发现更复杂的量子现象。

未来，物质的特性能不能通过计算预测出来，而不用靠漫长的试验来进行摸索？答案是可能的。例如采用USPEX计算方法，目前用100万核时的算力，可以计算出小于200个原子组成的分子的主要特性。2017年，科学家通过计算发现了超硬五硼化钨的结构，解决了困扰科学界近60年的难题；2019年科学家通过计算，发现了十氢化钍在85万个大气压的情况下，具有惊人的高温超导性，临界温度达到-112摄氏度。

有了更好的计算化学，我们有望发现或者发明更好的催化剂、化学药、生物药与疫苗。

二：拓展感知极限，更好地了解世界和人类自身

第二是我们未来将不断扩展感知世界和感知自身的能力，将从接近人类感知到超越人类感知、从替代感知到扩展和创造感知、从人类感知到机器感知。

在这方面我们要向生物界学习，大自然通过百万年甚至上亿年的进化，形成了远远超越现有机器和人的感知能力。

例如在视觉上，有些蜘蛛眼睛在物体轮廓和运动计算上远远超越了人眼，有利于快速精准捕获猎物，我想自动驾驶汽车是不是正好需要这种眼睛？

同样的还有青蛙眼睛，是高灵敏度的单光子接收机，可以在黑暗的环境下看的更清楚。

在嗅觉上，狗鼻子分辨气味的能力超过人类1000倍。

除了拓展对外部世界的感知，我们未来也能更好地感知和控制人体自身。像ECG、EEG、PPG等这些技术目前还没有系统地、便捷而又低成本地发展起来，对于人体的八大子系统的实时度量感知，我们还有很多工作要做。通过发展新的传感器，我们将来可能实时、无感知地测量血压、血糖、心电等重要的健康参数；我们可以发展新的神经系统脑机接口、肌机接口，更好地与机器协同，将来有可能用思考来交流和工作、用思考来开车和娱乐。

我们也可以发展虚实融合数字世界新的体验，例如3D显示和虚拟触觉，以帮助在数字世界中“看得真、摸得实”。

三：探索新的计算模式与实现方式，认知世界、解决问题

第三是探索适应目标与环境的计算模式与高效实现方式，从而更好认知世界、解决问题、创造价值。

信息领域经过多年的积累，已经发展出了十几种广泛使用的计算模式，例如无线和光通信里大量使用基于快速傅里叶变换的蝶形计算模式，路由器里大量使用基于逻辑状态转移的有限状态机计算模式，AI里目前大量使用基于统计和相关的计算模式等。数学家和工程师们奋斗了这么多年，我们在计算模式上是不是已经走到了尽头？我认为还有很大的空间，例如：

在通信上：随着未来的通信系统不断走向高频、高速，我们将面临越来越多的非线性信道和非线性器件带来的问题，我们能不能从传统的线性傅里叶变换拓展到非线性逆散射变换，以更好地匹配未来的应用？

在AI上：随着应用的不断拓展，我们面临统计相关AI计算模式不可解释、不可调试的问题，同时还有很大的能效挑战。我们能不能向生物界学习，例如蚂蚁，小小的蚂蚁大脑一般只有0.2毫瓦的能耗，它既不用深度学习、也不需要遵循可计算性理论和冯·诺依曼架构，但是却能够跑来跑去做很多复杂的事情，例如筑巢、寻找食物、养蚜虫等等。目前的自动驾驶汽车还需要几十瓦甚至几百瓦来进行计算，在能效上与蚂蚁相比还有很大的差距。因此在AI领域，除了统计和相关计算模式外，能不能进一步发展出数理逻辑计算模式、几何流形计算模式、博弈计算模式等？

在科学计算上：我们大量用到矩阵，对于两个n行n列矩阵的乘法，如果按照原始简单算法，复杂度是n的3次方，1969年德国数学家创造的斯特拉森算法，将复杂度降低到n的2.807次方，2020年底MIT的Williams与哈佛的Alman给出一个复杂度是n的2.3728596次方算法。

在矩阵计算中，我们更关心稀疏线性方程组求解，因为在社会科学中，地球上有几十亿人，平均每个人只维持不超过200个有效关系；在芯片设计中，大部分元件的限制条件是局部的。在这个领域，佐治亚理工大学的彭泱等人发明了计算复杂度为n的2.3316次方的先进算法，获得了计算理论顶会SODA的2021年最佳论文奖。几个月前我们的数学家发明了一个更新的算法，将复杂度下降到n的2.28次方，比彭泱等人的算法降低了0.0516次方，这个进步意味着什么呢？对n=100万来说，计算复杂度将能进一步下降约45%。

在具体实现上，超级计算机往往要用巨大的能耗来实现大算力，例如3千万瓦实现近500PFLOPS算力，而人脑大约用20W可以做到近30PFLOPS，效率高了约八万倍。

从这个角度看，我们是不是要发展适应性与高效性计算模式，创造新架构与新部件，而不要受限于传统的可计算性理论、以及冯·诺依曼架构？

四：突破香农定律的假设，在更大的时空中发展信息通信

第四是在有别于香农定律的假设、以及更大的时空中探索信息通信，从而跨越空间的障碍，建设全球直达的能力，连接虚拟与现实世界、以及无处不在的机器。

将来的真人级全息通讯，如果不压缩数据，需要接近2Tbps的带宽，以及1-5ms的时延；

自动驾驶如果采用12个摄像头，每天可能产生高达4T字节的数据，目前的5G网络远远达不到这个容量。

对于这些挑战，我们是不是有足够的理论和技术来实现呢？我认为这是可能的。

例如，在理论上，如果我们假设这个世界是有先验知识、有记忆的，就可能跳出香农1/2/3定律的限制。在工程上，一个量子级联激光器可以同时产生几百个波长，实现上百T的流量；未来如果我们能做出高重频阿秒激光器，甚至可能产生百万T的流量。这些技术如果能嫁接到无线和光领域，是不是可以成千上万倍提升通信性能？

打通科学假设与商业愿景，创造知识与价值

为了打通科学假设与商业愿景，我们把创新分成前后相关的5个环节：从假设和愿景，到理论、技术和商业创新。

越靠近后端商业、客户和用户的创新，效果就越明显；而越靠近前端假设、愿景和基础科学，就越需要耐心。

面向未来，我们要敢于向前端基础研究寻求答案。

在基础科学研究上，除了支持以科学家兴趣驱动的“波尔象限”创新外，我们希望与伙伴一起探索“巴斯德象限”创新，这样既能拓展科学认知，也能创造应用价值。

面向未来的10个问题和挑战

围绕前面4个假设与愿景，聚焦“巴斯德象限”，我们提炼出面向未来可以重点考虑的两个基础科学问题，以及8个前沿技术挑战。

第一个科学问题是机器如何认知世界，能不能建立适合机器理解世界的模型？

第二个科学问题是如何理解人的生理学模型，尤其人体八大子系统的运行机制，以及人的意图和智能？

前沿技术挑战包括：

在人机接口上如何发展新的感知和控制能力，例如脑机和肌机接口、3D显示、虚拟触觉、嗅觉、味觉等等

在健康上如何连续地、无感知地测量人的血压、血糖和心电？能不能通过AI强人工智能帮助发明新的化学药、生物药和疫苗？

在软件上如何发展以应用为中心，面向价值与体验的高效率自动化和智能化软件？

在通信上如何接近和扩展香农极限，实现区域级和全球级的高效、高性能连接？

在计算上如何发展适应性与高效率的计算模式、发展非冯·诺伊曼计算架构与非传统部件、发展可解释和可调试AI？

在材料上，如何通过AI帮助发明新的分子、催化剂和器件？

在制造上如何发展出超越传统CMOS制造的技术，达到更低成本、更高的效率？

在能源上能不能发展出安全、高效的能源转换和储能，提供按需服务？

最大的力是合力，最强的智是众智

华为正以开放的心态，与全世界伙伴一起创造。

4月30日我们计划推出线上黄大年茶思屋，希望建设成一个科学和技术交流的通道，向全社会开放。

在黄大年茶思屋上，我们将总结和提炼出挑战的课题，邀请全球优秀人才来一起探索创新。

今天，我们对数字技术的所有想象都是保守的

三十年前，我在大学的时候，还需要排长队来打长途电话，完全无法想象有一天能够拿着一个小盒子，不需要任何连线就可以随时随地与远方的家人视频沟通，可以通过这个小盒子可以连接世界，干很多事情，这在当时太科幻了。

我们现在对于未来的所有想象可能都是保守的，因此我们要更加勇敢，

希望能和学术界、产业界一起，重构基础理论、重构架构、重构软件，共同探索、开创未来！

谢谢大家！

持续创新，共建绿色智能世界

胡厚崑

女士们，先生们，大家好，刚才的动画简单回顾了华为2021年的经营业绩，数字看起来不错，但是困难依然很多。

上一个议题，战略研究院周红博士分享了华为如何看待未来，接下来，我想着重谈谈华为怎么走向未来，当前我们要做的就是，持续强化创新能力，牢牢抓住千行百业数字化、智能化发展以及人类社会低碳化发展这两个大机遇。

创新是华为的基因

首先谈谈华为的创新。华为成立三十多年来，一直通过创新为客户、为社会创造价值，创新已经成为我们的基因。近几年来，华为虽然面临经营上的困难，但在研发上的投入，没有减少反而在增加，从过去年收入占比10%，提高到去年的22%。

当前，大家可以看到，我们的创新环境正面临一些新的变化。

从产业来看，香农定理和冯诺依曼架构等已遇到很大瓶颈，亟需探索新的理论和新的架构，从华为来看，我们在先进器件获取困难的情况下，单点技术领先同样遇到困难。为此，我们在创新方向上，将更加注重系统创新，华为正在通过基础理论、软件、架构三个方面来进行突破。

另一方面，创新也高度依赖人才，我们希望用世界级的难题，吸引世界级的人才，来共同迎接挑战，推动科学和技术上的进步。

接下来，我向大家报告一下华为当前几个产业的创新方向。

5.5G和F5.5G，实现10Gbps无处不在

首先谈谈联接，大家看到，未来的发展，对联接技术的需求是永无止境的。比如，工业场景下，工业控制对实时性、可靠性的要求非常高，这就需要在带宽、时延和可靠性上至少提升10倍；而在家庭的场景下，要实现超高清视频，VR、AR甚至全息的远程通信，往往追求 “身临其境”、“天涯若比邻”的体验，但当前千兆到户的带宽，是远远不够的。

我们大胆地提出了一个愿景，就是未来实现10Gbps无处不在的带宽。大家知道，今天我们的带宽还做不到1Gbps无处不在，从今天到未来是一个巨大的挑战。

为此，两年前在无线领域，华为最先提出了5.5G，现在我们已经完成了5.5G的多项关键技术创新和验证。今天，在这次大会上，我们也在固网领域，首次提出F5.5G的产业愿景，目标是将带宽、覆盖和体验提高10倍以上。我们希望通过无线和固网这两个领域的创新，持续推进联接产业的发展。

重定义计算架构，突破计算瓶颈

再来看看计算，当前算力需求面临爆发式增长，今天一部智能手机的算力，已经远远超过了当年阿波罗登月时主控计算机的能力。我们预测到2030年，全球通用计算算力将增长10倍（达到3.3 ZFLOPS），AI算力将增长500倍（超过105 ZFLOPS）。为了应对这个挑战，华为重新定义计算架构，去突破计算性能和效率的瓶颈。具体而言，我们在几个方面努力：

第一，在节点架构层面，现有的异构计算架构，仍然是以CPU为中心，遇到性能瓶颈。华为推出革命性的全对等互联模式，大幅提升系统性能；

第二，在基础软件架构层面，未来，融合高性能计算、人工智能、大数据分析等多种计算模式的需求，会越来越多。我们将持续打造多样性计算融合架构，把不同XPU专属的加速库、编译器等基础软件进行重构，提升应用软件开发效率和实现性能倍增；

第三，在数据中心层面，我们围绕集群计算架构持续创新，发挥华为在ICT领域的技术积累，把云、计算、存储、网络、能源整合在一起，相当于把数据中心打造成一台超级计算机，实现性能倍增，能效显著改善。

MetaStudio，云上的数字内容生产线

下面我想谈谈华为云上的创新，大家知道，过去几年，华为云服务发展很快，也推出了各种各样的创新应用，比如软件开发、数据治理、AI开发等系列云服务。今天利用这样一个机会，向大家隆重介绍一款华为云上的新产品， 叫MetaStudio，你可以理解为云上的数字内容生产线。

我们认为，未来数字世界和物理世界的融合在进一步加快，高品质的数字内容生产成为刚需，MetaStudio恰恰是为这样的需求而诞生的。

大家知道，影视制作中，渲染是一个非常耗时的环节，过去一部90分钟的3D电影，渲染需要6个月时间，现在，使用了MetaStudio，充分调用华为云上百万核的渲染资源，效率大幅提高，现在只需要2周的时间就可以完成。

更进一步，MetaStudio将影视制作的剪辑、建模、合成等全流程都搬到了云上，让影视创作者可以无缝的异地协作、大幅提升制作效率，一部电影大片的内容制作周期，可以从几年缩短到几个月。

以人为中心的全场景智慧化体验

接下来我想谈谈终端，大家首先想到的肯定是华为手机，过去两年，因为芯片的短缺，我们的手机业务出现了重大下滑，这对消费者和华为来说都是很大的遗憾。但这同时也提供了一个机会，让我们重新思考终端业务，怎么为消费者带来更大的价值。

我们认为，终端不仅仅只有手机，当用户被越来越多的电子设备包围的时候，需要的不是更多的终端，而是更为智能的体验，也就是以人为中心的全场景智慧化体验，这也正是华为终端的创新焦点。

举个例子，华为去年底发布的医疗级带血压计的手表，可以用来监测血压、血氧、心电图等等信息，在用户授权的前提下，这些数据可以上传到云端，在云端由软件算法平台来分析生成报告，消费者和他们的健康顾问、医生等可以通过不同的终端看到这些信息。华为及伙伴，可以根据这些信息，提供全面的数字健康服务，比如筛查解读、体征监测、慢病管理等等。这就是一个很典型的以人为中心，实现个人健康管理智慧化的一个案例。

当然，大家可以看到，华为正在围绕更多的场景，通过多样化的终端、云服务，以及越来越多的合作伙伴生态，来为用户打造全新的体验，包括智慧办公、运动健康、影音娱乐、智能家居和智慧出行五大场景。

数字化进程加速，挑战各有不同

刚才我们谈了华为的创新，我们创新的目的最终要为客户、为社会创造价值。面向未来，我们看到两大趋势，第一，就是千行百业的数字化、智能化发展，第二，就是人类社会实现低碳化发展。我们认为数字化与低碳化这两大趋势，既是挑战，也是机遇，华为过去30多年的创新积累，是可以有所贡献的。

首先我来谈谈千行百业的数字化。毫无疑问，当前对所有的企业来说，没有人会去怀疑数字化该不该做，大家更关心的是，数字化怎么做，怎么做得多好。

但是我们也看到，不同的企业、不同的行业，在数字化的进程中，所处的阶段不同，比如信息通信和金融行业等，数字化转型是比较早的，数字化已经进入核心生产系统；电力，油气，制造等行业，也正在推进数字化解决生产场景问题；而地产、建筑、农业等行业，才刚刚开始数字化进程。

正是因为数字化进程不同，大家面临的挑战也是各有不同的。我们把客户遇到的一些问题展现在这里，比如“技术的选择比较难”，“场景很复杂，技术不能匹配”，比如担心“投入大，没有产出”，再比如说，我们知道云是数字化的关键技术，但对很多企业来讲，上云是依然是一个很大的挑战。

在过去的十来年中，我们也一直在走数字化这条路，我们有很多经验、也有很多教训，我们对客户遇到的这些困难，感同身受。我们要做的就是积极采取措施，帮助客户去解决这些问题。下面我就来谈谈华为的几个关键措施。

让产品适配更多的场景

第一，让我们的产品，更好的适配不同场景的需要。

过去30多年，我们做电信行业，习惯于用相对标准化的产品，去满足海量的需求。当面对千行百业数字化时，我们看到的需求是不一样的，即使是同一个产品，也面对着在不同行业、不同场景下的需求。

我给大家举一个例子，比如5G，当前全球部署了200多万个5G基站，大家看到的都在地面做无线通信，但实际上，当我们和煤矿客户讨论的时候，发现5G设备也是可以用在煤矿井下的，但必须符合安全生产防爆的要求，完成防爆改造，控制发射功率在6W以下，这样，5G就可以从天上走向地下了，当前华为已帮助200多个煤矿，地下安装3000多个5G设备。

在行业数字化中，我们还看到另外一种需求，客户面对不同的场景，往往需要容易部署、容易安装、预制化的产品组合，这样就可以降低数字化改造的难度。我们就要在这个方向上创新，向前多走一步，提前做好产品的预集成、预验证，简单来说，就是华为要把麻烦留给自己，把方便留给客户和伙伴。

去年，我们新推出了20多个面向金融、教育、医疗、能源等行业的产品组合方案，大大提升了客户和伙伴在安装、维护和管理上的效率。

让客户上云不再困难

谈到数字化，必须要谈一谈云的问题。

大家都清楚，云在企业数字化的过程中，效率高、更便捷、资源配置更弹性，价值是非常大的。但各行各业，特别是传统企业，在使用云计算的过程中，依然会遇到这样那样的问题，简单总结下来，大家的问题可以概括为“不愿上，不会上，用不好”，在华为来看，就是要帮助客户去解决这些问题。

首先，大家“不愿上”，往往担心数据的安全，但实际上，针对这个问题，是可以提供多种选择的。对资源弹性要求高的系统，可以上公有云，对数据安全要求高的业务，可以放在本地，采用专属云服务。此外，不管是公有云还是混合云，在数据安全方面，以华为的经历和经验积累，都能够为客户提供最高等级的安全保障。

其次，不会上。比如，企业不知道哪些应用可以上云，应该怎么上？针对这些问题，华为建立了专门的咨询服务团队，帮助客户做好上云规划，有了规划，还要有人才，我们为客户开设数字化转型专班，同行互助，提供全方位的服务。

最后，即使是上了云的客户，也往往面临“用不好”的问题。比如大家知道AI很有用，但不知道怎么把AI的能力和业务场景结合，也缺乏专家和训练数据，没法快速开发出AI应用。我们把AI、大数据，音视频等技术，以及集成开发工具，都开放在云上，随取随用，同时提供相应的咨询服务，帮助客户用好这些技术和资源。

关于怎么帮助客户用好云，我想分享一个天津港的案例。简单来说，天津港是一个每年集装箱吞吐量近两千万箱的大型港口，它的作业计划是个非常复杂的系统工程，必须借助AI等技术手段来提升效率。传统方式下，需要购置设备，搭建开发环境，采集数据，再启动算法开发，至少花费3-6个月时间才能完成，现在利用华为云上资源和AI求解器开发环境，只要2-4周时间，极大提升了港口应用的开发效率。

天津港只是一个例子，我们相信，华为可以帮助更多行业用好云，做好数字化。为此，华为提出了“一切皆服务”的战略，把基础设施、技术以及经验云化、服务化，让千行百业的客户上云不再困难。

军团，一支队伍服务好一个行业

我知道大家对军团非常感兴趣，今天我想谈谈为什么成立军团，以及军团在千行百业数字化中发挥什么作用？

我们在帮助客户数字化转型的实践中，发现客户有很多问题，我们有很多技术，但这些技术，不能很好的匹配，解决不了客户的问题。一方面，现有的技术满足不了客户的需要，另一方面，即便有些技术客户很想用，但没办法有效组合起来，形成解决方案。

怎么办？我们尝试一种新的组织形式，叫军团，实际上是一个集成团队，不光有销售，还有需求管理、行业解决方案开发、生态合作以及服务等等这些资源，特点是，每个团队针对一个特定行业，能够深入了解客户的需求。

通过这种新的组织运作模式，我们在纵向上缩短管理链条，让产品研发更好的响应客户需求；横向帮助我们快速整合资源，识别关键业务场景，把华为和伙伴的产品以及能力，整合到一起，形成针对性的解决方案。

这种运作模式当前已经收到了一些效果。这里我给大家举个例子，比如最早成立的煤矿军团，就已经与客户一起完成了基于鸿蒙开发的煤矿操作系统，我们把它叫矿鸿。矿鸿操作系统实际上解决了在煤矿作业环境下，各种各样设备联通的问题，用我们客户的话来说，“设备之前互相认识了，机器人跑一趟就把数据采集了，距离矿工穿西装打领带采煤的梦想就更近一步了”。

把鸿蒙操作系统针对煤矿行业来进行开发，难度还是非常大的，由于有了军团这样的集成性组织，才能够更好的理解客户需求，也能够更快的去响应客户需求，煤矿军团在矿鸿开发过程中，从需求调研到商用发布仅用了3个月的时间，这在过去是无法想像的。

当前，我们已经成立了煤矿、海关港口、智慧公路、电力数字化和机场轨道等行业军团。当然，我们还处在一个初期摸索、积累经验的阶段，希望客户和伙伴们能够多一些耐性，多一些支持。

数字技术是低碳发展的使能器

最后，我想谈谈低碳化。我们坚信，数字技术是实现低碳发展的使能器。华为在对于低碳发展的贡献，主要聚焦在两个方面，一个是供能侧，一个是用能侧。

供能，促进可再生能源发展

首先，在供能侧，我们要努力提高可再生能源在能源中的比例。具体而言，我们要做的，就是充分利用数字技术，来改变光伏行业的技术路线，提升发电量和运维效率。

从2014年起，我们率先把无线分布式基站理念引入到光伏行业，提升发电量；我们把电力载波技术，率先引入光伏领域，节省部署成本。我们把云和AI技术用到光伏电站的运维，降低运维成本。

举个例子，在青海戈壁滩，我们助力客户建成了全球最大的2.2GW单体光伏电站，通过把云和AI技术用到光伏电站，使发电量提升超过2%，运维效率提升超过50%。

用能，打造绿色ICT基础设施

其次，在用能侧，大家都知道，ICT能帮助各行各业大幅降低能耗和碳排放，这也是我们推动千行百业数字化的一个原因。今天我重点谈谈ICT产业自身的节能减排，这方面有两个发力点，一个是无线站点，一个是数据中心。

在无线站点方面，全球约有1000万个，对于这些站点，如果能降低能耗，对整个行业有很大价值。我们采用极简设计理念、最大化利用可再生能源以及智能技术，打造系统化方案。

比如，我们基于极简的设计方案，采用一体化室外基站，替代传统的室内基站，省掉了机房、省掉了空调，大大减少了配套基础设施的能耗，在印尼实测下来降低了 30%；在波兰，我们在站点上叠加光伏，太阳能供电比例高达约 30%。

另一方面，数据中心正在成为关键的基础设施，它的能耗也不容小视。华为通过全液冷、AI管理、预制模块、集群计算等创新技术，应对数据中心能耗挑战。比如我们在贵安建设的绿色数据中心，就用到了这些技术，节能减排效果非常显著。

携手迈向更美好的绿色智能世界

面向未来，华为面临的困难是现实的，但同时，人类社会的数字化、智能化、低碳化发展中，展现的机遇也是巨大的。唯有持续不断的创新，才能带来源源不断的发展动力。我们希望联合客户和伙伴，共建一个美好的绿色智能世界。

（内容来源：蓝血研究lanxueyanjiu）

来源：深圳梦（微信号ID：SZeverything）综合

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