当“低垂的果实”被摘完，华为如何架长梯攀登智能世界高峰？

·极客观察（朱飞）4月20日 美国经济学家泰勒·考恩在其所著《大停滞》一书中描述，上世纪初出生的祖母一生见证了汽车、飞机、电话、电视、电脑等诸多重大科技创新，但1962年出身的他却没有发现太多革命性变化。其中的原因在于：最近几十年人们习惯于不费力气去采摘“低垂的果实”，而没有花太大力气去修建“更高的梯子”。

考恩的观点并不孤独，2021年Arxiv平台一篇名为《科学和技术领域突破性的动态》的研究论文引发热议，其通过对近60年来海量论文和专利的分析，发现颠覆旧有知识框架的新发现比例在降低，各个学科的突破性创新都在快速变少。有科学家甚至认为，“近几十年人类的基础科学几乎已经完全停滞”“没有任何能流传后代的东西”。

观点的对错可能还需要更长的时间验证，但一个不争是事实是：人们如今对突破性、跨越式创新的期待越来越强烈。以至于当OpenAI的ChatGPT在AIGC方向迈出一步时，全世界的人们都为之疯狂，不吝溢美之词称之为“AI的iPhone时刻”，浑然忘记2016年谷歌AIphaGo第一次击败人类冠军棋手李世石时他们也说过同样的话。

人心所向即为前进方向，面向智能未来，业界该如何搭建更高的梯子，去采摘更高处的果实呢？华为战略研究院院长周红博士在4月19日开幕的2023华为全球分析师大会（HAS2023）上提出：未来通信和未来计算是迈向智能世界需要解决的两大核心问题，现有的很多理论和技术已经遇到瓶颈，亟待推动科学假设与商业愿景牵引的创新去突破和跨越。

01 未来通信需要突破香农极限，实现“十年百倍”容量提升

人类社会、物理世界、信息空间构成了当今世界的三元。这三元世界之间的联接与交互，决定了社会信息化的特征和程度。数据显示，2010年至2020年，全球移动宽带的数据流量增长了超过250倍，中国更是增长超过400倍。这意味着，通信网络也需要“十年百倍”容量提升才能匹配支撑。

然而过去几十年来，通信领域所依赖的香农三大定理已然遭遇瓶颈。比如在香农第一定理（可变长无失真信源编码）和第三定理（保失真度下的信源编码）中，香农假设信源是离散无记忆的，采用的是经典极化电磁场，传播环境比较简单，没有考虑今天高楼大厦林立的场景，导致香农极限越来越难以突破，容量提升越来越难。

如何破局？周红博士认为，“通信网络是建设智能世界的基础，我们要实现成百上千倍的提升，就必须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。”

在与香农奖获得者、5G极化码发明者Erdal Arikan教授等科学家交流探讨后，他介绍自1978年以来，业界相继出现了非衍射波束、时间反转、轨道角动量、超大规模空分、飞秒激光器等新发现、新认识，已经有条件超越香农定理最初的假设和应用条件，可能实现超越“十年百倍”的跨越式发展。

例如，1994年Jerome Faist等人做出了世界第一个量子级联激光器，如今一个量子级联激光器可以同时产生300多个波长，提供超过200Tbps的传输能力；2018年，Gerard Mourou因发明飞秒激光器而获得诺贝尔奖，后续可能实现的阿秒激光器，理论上可以每秒发出1000T的脉冲，进一步提升传输容量。

从产业实践上看，2018年以来，随着5G Massive MIMO的规模商用，在城市高楼林立的复杂传播环境中，业界已经可以通过利用许多独立传播通道来大幅提升通信的容量。面向5.5G演进，华为的超大规模天线阵列（ELAA）技术进一步将天线阵列从5G时代的192/384阵子增加到1000+，结合超大带宽频谱让下行体验走向泛在10Gbps成为了可能。

02 未来计算需要跨越摩尔定律，让强大AI与人类文明同行

万物互联之后，计算是推动信息社会从数字化、网络化向智能化跃升的关键。然而在冯·诺依曼架构下，摩尔定律已然失速。有数据显示，过去10年间AI计算的算力需求提升了40万倍。尤其是过去几年智能应用迅速发展，AI发展从“大炼（小）模型”进化到“炼大模型”时代，引发了模型规模的爆发式增长，加速了摩尔定律的衰亡。

理论上讲，随着计算模式不断优化、算力不断提升、数据更多更精准，AI将能更好地服务于人类社会的进步。然而从AIphaGo到ChatGPT，AI引发的关于AI伦理道德、应用边界、人机关系的担忧也接踵而来。如何让智能机器更好地认知世界，更好地服务于人类社会进步？成为摆在业界面前的巨大难题。

为此周红博士指出，“在AI能力快速提升的情况下，需要考虑AI的目标如何与人类一致、并且正确和高效地执行。要达到这些要求，除了通过规则和法律来加强AI的伦理和治理外，从理论和技术的角度看目前还面临三个重要挑战：AI的目标定义、正确性与适应性，以及效率。”

这些挑战在GPT等大模型发展如火如荼的今天显得格外突出。首先，目前社会各界对AI没有定义清楚并达成共识，很难确保AI发展的目标与人类一致，近期AI产业针对OpenAI的GPT模型训练有人喊停有人力挺，实际上就是缺乏共识的体现；其次，目前AI的正确性与适应性面临较大问题，诸如ChatGPT之类的先进AI工具仍然存在输出结果不稳定和偏见风险，“黑天鹅”挥之不去，深入应用面临困境；最后，目前AI计算效率相比人脑及其他生物大脑还有数万倍的差距，同时需要海量数据喂养才能缓慢提升智慧能力，导致了极大的能源和资源浪费。

如何解题？周红博士也给出了华为的思考方向，包括从实用的角度发展知识和智能，打造自治智能系统以提高正确性和适应性，发明新的计算模式、架构与部件以提升效率等——确保AI在变得更加强大的同时，始终与人类文明同向而行！

产业实践维度看，华为在AI4Industry，AI4Science，以及AI赋能软件自动生成、定义自动证明等前沿领域积极探索，均取得丰硕成果。

比如，AI4Industry方面华为在视觉、语言文字、图网络、多模态等专用L0基础大模型之上形成L1行业专用大模型，在煤矿场景帮助客户通过模型训练与推理，降低AI开发门槛，增强泛化能力，解决应用碎片化的问题，实现了瓦斯浓度的超前预警、作业序列的风险防范、以及作业质量的智能验收，大幅提升了作业效率和安全性，探索并兑现了AI在垂直行业的应用价值。

又如，AI4Science方面华为盘古气象大模型通过更精准、高效的学习与推理机制，从大自然历史运转出来的数据中提取出全球气象先验知识，代替传统科学计算的超大规模偏微分方程的时序求解，在气象预报场景帮助客户实现快速完成全球未来1小时至7天的天气预报，预测精度比欧洲中期天气预报中心高出20%以上，探索并兑现了AI在科学发现与计算领域的应用价值。

再如，在时下前沿的AI软件编程上，华为也在发展科学的模型驱动和形式化方法，通过诸如Vsync的方法实现了操作系统内核的自动化验证和并发代码优化，提升性能的同时也确保可靠性；同时通过新的AI计算模式研究拓扑斯理论等定理自动证明问题，探索范畴证明、同余推理系统、自动理论导出，提升定理证明器的水平，解决形式验证中的状态爆炸问题和自动模型抽象问题，增强形式验证能力。

03 推动科学假设与商业愿景牵引的创新，共建美好智能世界

实际上早在去年的HAS2022期间，华为就洞察全球数字化正以超越“十年百倍”的速度发展，提出面向未来的十大问题和挑战，希望推动科学假设与商业愿景牵引的创新，即通过基础理论的突破和基础技术的发明，去解决包括新软件、新通信、新计算、新材料、新能源在内的关键领域遭遇的理论和技术瓶颈。

今年HAS2023，经过一年与学术界、产业界客户及合作伙伴的沟通交流，华为进一步聚焦通信和计算这两个核心问题，提出建设智能世界的假设和愿景，识别未来通信和未来计算面临的具体挑战、提出解题方向、分享创新实践，标志着这家以“构建万物互联的智能世界”为使命的全球领先的ICT基础设施提供商，开启了从提出问题到解决问题的新征程。

值得一提的是，华为并没还有把这些面向未来的思考遮掩起来，而是放在黄大年茶思屋网站上促进开放的探讨交流，希望能与伙伴们一起开展相关的基础科学研究与技术创新，重构基础理论、重构架构、重构软件；同时也在ICPC、IMC等全球学生奥林匹克竞赛中分享这些挑战和方向，赞助青年学者、赞助学生训练营、激励和培养更多的未来领军人才，开放合作共建美好智能世界。

毋庸讳言，当科技之树上“低垂的果实”被摘完，产学研各界委实需要更开放的探讨交流、更紧密的合作协同，凝聚面向智能未来的思想力和行动力，才能搭建出“更高的梯子”，穿越数十年的科技“大停滞”，攀登智能世界的高峰！

正如周红博士所呼吁的那样，“我们正在快速奔向智能社会，面对无穷的可能性，我们所有的想象都是保守的。在征服星辰大海的道路上，一切的不可知和不确定性，都会使我们变得更加强大。期待大家一起应对挑战，共同开创更美好的明天！”

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。