當“低垂的果實”被摘完，華為如何架長梯攀登智能世界高峰？

極客網·極客觀察（朱飛）4月20日 美國經濟學家泰勒·考恩在其所著《大停滯》一書中描述，上世紀初出生的祖母一生見證了汽車、飛機、電話、電視、電腦等諸多重大科技創新，但1962年出身的他卻沒有發現太多革命性變化。其中的原因在于：最近幾十年人們習慣于不費力氣去采摘“低垂的果實”，而沒有花太大力氣去修建“更高的梯子”。

考恩的觀點并不孤獨，2021年Arxiv平臺一篇名為《科學和技術領域突破性的動態》的研究論文引發熱議，其通過對近60年來海量論文和專利的分析，發現顛覆舊有知識框架的新發現比例在降低，各個學科的突破性創新都在快速變少。有科學家甚至認為，“近幾十年人類的基礎科學幾乎已經完全停滯”“沒有任何能流傳后代的東西”。

觀點的對錯可能還需要更長的時間驗證，但一個不爭是事實是：人們如今對突破性、跨越式創新的期待越來越強烈。以至于當OpenAI的ChatGPT在AIGC方向邁出一步時，全世界的人們都為之瘋狂，不吝溢美之詞稱之為“AI的iPhone時刻”，渾然忘記2016年谷歌AIphaGo第一次擊敗人類冠軍棋手李世石時他們也說過同樣的話。

人心所向即為前進方向，面向智能未來，業界該如何搭建更高的梯子，去采摘更高處的果實呢？華為戰略研究院院長周紅博士在4月19日開幕的2023華為全球分析師大會（HAS2023）上提出：未來通信和未來計算是邁向智能世界需要解決的兩大核心問題，現有的很多理論和技術已經遇到瓶頸，亟待推動科學假設與商業愿景牽引的創新去突破和跨越。

01 未來通信需要突破香農極限，實現“十年百倍”容量提升

人類社會、物理世界、信息空間構成了當今世界的三元。這三元世界之間的聯接與交互，決定了社會信息化的特征和程度。數據顯示，2010年至2020年，全球移動寬帶的數據流量增長了超過250倍，中國更是增長超過400倍。這意味著，通信網絡也需要“十年百倍”容量提升才能匹配支撐。

然而過去幾十年來，通信領域所依賴的香農三大定理已然遭遇瓶頸。比如在香農第一定理（可變長無失真信源編碼）和第三定理（保失真度下的信源編碼）中，香農假設信源是離散無記憶的，采用的是經典極化電磁場，傳播環境比較簡單，沒有考慮今天高樓大廈林立的場景，導致香農極限越來越難以突破，容量提升越來越難。

如何破局？周紅博士認為，“通信網絡是建設智能世界的基礎，我們要實現成百上千倍的提升，就必須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?！?/p>

在與香農獎獲得者、5G極化碼發明者Erdal Arikan教授等科學家交流探討后，他介紹自1978年以來，業界相繼出現了非衍射波束、時間反轉、軌道角動量、超大規?？辗?、飛秒激光器等新發現、新認識，已經有條件超越香農定理最初的假設和應用條件，可能實現超越“十年百倍”的跨越式發展。

例如，1994年Jerome Faist等人做出了世界第一個量子級聯激光器，如今一個量子級聯激光器可以同時產生300多個波長，提供超過200Tbps的傳輸能力；2018年，Gerard Mourou因發明飛秒激光器而獲得諾貝爾獎，后續可能實現的阿秒激光器，理論上可以每秒發出1000T的脈沖，進一步提升傳輸容量。

從產業實踐上看，2018年以來，隨著5G Massive MIMO的規模商用，在城市高樓林立的復雜傳播環境中，業界已經可以通過利用許多獨立傳播通道來大幅提升通信的容量。面向5.5G演進，華為的超大規模天線陣列（ELAA）技術進一步將天線陣列從5G時代的192/384陣子增加到1000+，結合超大帶寬頻譜讓下行體驗走向泛在10Gbps成為了可能。

02 未來計算需要跨越摩爾定律，讓強大AI與人類文明同行

萬物互聯之后，計算是推動信息社會從數字化、網絡化向智能化躍升的關鍵。然而在馮·諾依曼架構下，摩爾定律已然失速。有數據顯示，過去10年間AI計算的算力需求提升了40萬倍。尤其是過去幾年智能應用迅速發展，AI發展從“大煉（?。┠Ｐ汀边M化到“煉大模型”時代，引發了模型規模的爆發式增長，加速了摩爾定律的衰亡。

理論上講，隨著計算模式不斷優化、算力不斷提升、數據更多更精準，AI將能更好地服務于人類社會的進步。然而從AIphaGo到ChatGPT，AI引發的關于AI倫理道德、應用邊界、人機關系的擔憂也接踵而來。如何讓智能機器更好地認知世界，更好地服務于人類社會進步？成為擺在業界面前的巨大難題。

為此周紅博士指出，“在AI能力快速提升的情況下，需要考慮AI的目標如何與人類一致、并且正確和高效地執行。要達到這些要求，除了通過規則和法律來加強AI的倫理和治理外，從理論和技術的角度看目前還面臨三個重要挑戰：AI的目標定義、正確性與適應性，以及效率?！?/p>

這些挑戰在GPT等大模型發展如火如荼的今天顯得格外突出。首先，目前社會各界對AI沒有定義清楚并達成共識，很難確保AI發展的目標與人類一致，近期AI產業針對OpenAI的GPT模型訓練有人喊停有人力挺，實際上就是缺乏共識的體現；其次，目前AI的正確性與適應性面臨較大問題，諸如ChatGPT之類的先進AI工具仍然存在輸出結果不穩定和偏見風險，“黑天鵝”揮之不去，深入應用面臨困境；最后，目前AI計算效率相比人腦及其他生物大腦還有數萬倍的差距，同時需要海量數據喂養才能緩慢提升智慧能力，導致了極大的能源和資源浪費。

如何解題？周紅博士也給出了華為的思考方向，包括從實用的角度發展知識和智能，打造自治智能系統以提高正確性和適應性，發明新的計算模式、架構與部件以提升效率等——確保AI在變得更加強大的同時，始終與人類文明同向而行！

產業實踐維度看，華為在AI4Industry，AI4Science，以及AI賦能軟件自動生成、定義自動證明等前沿領域積極探索，均取得豐碩成果。

比如，AI4Industry方面華為在視覺、語言文字、圖網絡、多模態等專用L0基礎大模型之上形成L1行業專用大模型，在煤礦場景幫助客戶通過模型訓練與推理，降低AI開發門檻，增強泛化能力，解決應用碎片化的問題，實現了瓦斯濃度的超前預警、作業序列的風險防范、以及作業質量的智能驗收，大幅提升了作業效率和安全性，探索并兌現了AI在垂直行業的應用價值。

又如，AI4Science方面華為盤古氣象大模型通過更精準、高效的學習與推理機制，從大自然歷史運轉出來的數據中提取出全球氣象先驗知識，代替傳統科學計算的超大規模偏微分方程的時序求解，在氣象預報場景幫助客戶實現快速完成全球未來1小時至7天的天氣預報，預測精度比歐洲中期天氣預報中心高出20%以上，探索并兌現了AI在科學發現與計算領域的應用價值。

再如，在時下前沿的AI軟件編程上，華為也在發展科學的模型驅動和形式化方法，通過諸如Vsync的方法實現了操作系統內核的自動化驗證和并發代碼優化，提升性能的同時也確?？煽啃?；同時通過新的AI計算模式研究拓撲斯理論等定理自動證明問題，探索范疇證明、同余推理系統、自動理論導出，提升定理證明器的水平，解決形式驗證中的狀態爆炸問題和自動模型抽象問題，增強形式驗證能力。

03 推動科學假設與商業愿景牽引的創新，共建美好智能世界

實際上早在去年的HAS2022期間，華為就洞察全球數字化正以超越“十年百倍”的速度發展，提出面向未來的十大問題和挑戰，希望推動科學假設與商業愿景牽引的創新，即通過基礎理論的突破和基礎技術的發明，去解決包括新軟件、新通信、新計算、新材料、新能源在內的關鍵領域遭遇的理論和技術瓶頸。

今年HAS2023，經過一年與學術界、產業界客戶及合作伙伴的溝通交流，華為進一步聚焦通信和計算這兩個核心問題，提出建設智能世界的假設和愿景，識別未來通信和未來計算面臨的具體挑戰、提出解題方向、分享創新實踐，標志著這家以“構建萬物互聯的智能世界”為使命的全球領先的ICT基礎設施提供商，開啟了從提出問題到解決問題的新征程。

值得一提的是，華為并沒還有把這些面向未來的思考遮掩起來，而是放在黃大年茶思屋網站上促進開放的探討交流，希望能與伙伴們一起開展相關的基礎科學研究與技術創新，重構基礎理論、重構架構、重構軟件；同時也在ICPC、IMC等全球學生奧林匹克競賽中分享這些挑戰和方向，贊助青年學者、贊助學生訓練營、激勵和培養更多的未來領軍人才，開放合作共建美好智能世界。

毋庸諱言，當科技之樹上“低垂的果實”被摘完，產學研各界委實需要更開放的探討交流、更緊密的合作協同，凝聚面向智能未來的思想力和行動力，才能搭建出“更高的梯子”，穿越數十年的科技“大停滯”，攀登智能世界的高峰！

正如周紅博士所呼吁的那樣，“我們正在快速奔向智能社會，面對無窮的可能性，我們所有的想象都是保守的。在征服星辰大海的道路上，一切的不可知和不確定性，都會使我們變得更加強大。期待大家一起應對挑戰，共同開創更美好的明天！”

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