今日（6月15日），據(jù)媒體報道，華為參與歐盟旗艦研究和創(chuàng)新計劃“展望歐洲”（Horizon Europe）的11項專案，該計劃將持續(xù)到2027年，預算為955億歐元。其中，華為參與的11個項目包括人工智能（AI）、6G、云計算、量子傳感、連接以及自動駕駛框架在內的技術，每項最多獲得14%資金，華為合計拿到389萬歐元資金。 在如今的大環(huán)境下，不得不說，華為純粹憑過硬的技術實力拿到了歐盟的這些項目。其中，我們看到，除了AI、6G等華為被公認的技術強項外，華為竟然還參與了量子傳感的研究。事實上，華為多年來重視傳感器技術的研發(fā)，以及未來感知技術在6G、AI等方面發(fā)揮的作用。早在2018年，華為在就在法國成立了主攻傳感器和感知算法研發(fā)的研究中心；華為進入智能汽車/自動駕駛領域以來，研發(fā)了激光雷達、毫米波雷達等全棧感知傳感器。 這家中國最頂尖的科技企業(yè)——華為，認為未來傳感器等感知技術將發(fā)揮什么作用？未來傳感器將面臨什么挑戰(zhàn)？傳感器技術將往哪些方面發(fā)展？ 此前，華為戰(zhàn)略研究院院長周紅博士的演講中，對這些問題進行了探討，本文為該演講全文，或許有所啟發(fā)。周紅博士指出“我認為21世紀將是人類社會全面走向智能化的時代，智能化的核心是感知、連接和計算，以及由此帶來對物質和現(xiàn)象、生命和能量等的更高認知和掌控能力。” 以智能化時代和感知、連接、計算為核心，周紅博士提出了四個科學假設以及面向未來的10個問題和挑戰(zhàn)，其中，“新的感知和控制能力”、“拓展感知極限”、“如何連續(xù)、無感知地測量人的血壓、血糖和心電”、“發(fā)展超越傳統(tǒng)CMOS制造的技術”等方面均涉及到傳感器技術的應用和研究，可見華為高層對未來傳感器技術的重視和戰(zhàn)略發(fā)展眼光。

專家檔案

周紅博士，華為戰(zhàn)略研究院院長。周紅博士出生于1969年，畢業(yè)于復旦大學，博士。1997年加入華為，歷任無線產品線研發(fā)管理部部長、中央硬件工程院總裁、歐洲研究院院長、2012實驗室(戰(zhàn)略對接)副總裁等，現(xiàn)任公司戰(zhàn)略研究院院長等職務。周紅博士在華為公司定位是科學家，歐研院院長的經(jīng)歷讓他同很多科學家，包括諾貝爾獎、圖靈獎、菲爾茲獎獲得者進行了交流與探討，共同討論了很多挑戰(zhàn)的問題以及前沿探索進展，思索未來社會可能的發(fā)展方向。

華為戰(zhàn)略研究院院長周紅演講全文：

很高興有機會和大家探討面向未來的科學假設和商業(yè)愿景。

我們知道，18世紀是機械化時代、19世紀是電氣化時代、20世紀是信息化時代，那么21世紀會是什么時代呢？

我認為21世紀將是人類社會全面走向智能化的時代，智能化的核心是感知、連接和計算，以及由此帶來對物質和現(xiàn)象、生命和能量等的更高認知和掌控能力。

在走向智能世界的路上，我們面臨著巨大的挑戰(zhàn)，一方面，幸福生活、高效工作、綠色環(huán)境還需要感知、連接和計算提升成百上千倍能力，另一方面，在相關科學與技術上，過去的幾十年中都沒有大的突破，甚至已經(jīng)接近瓶頸，怎么才能創(chuàng)造可行的發(fā)展路線？

我認為，面向未來，只有大膽提出假設、大膽提出愿景，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。

1、數(shù)字技術極大豐富了人類的工作與生活

在過去的10年中，隨著寬帶通信、智能設備、AI和云計算的迅速發(fā)展，數(shù)字技術極大豐富了人們的生活，從打電話、上網(wǎng)瀏覽信息、即時通信，到地圖導航、電子銀行、網(wǎng)上購物等，ICT技術已經(jīng)成為越來越多人們生活中不可或缺的重要部分。

除了生活中所需要的ICT技術，我們也在過去10年中，與很多行業(yè)進行聯(lián)合探索，看看ICT技術能不能幫助或者是怎樣幫助行業(yè)發(fā)展。

例如，我們與汽車公司、電信運營商一起，在高速公路上進行試驗，大家知道，人工駕駛的反應速度是以秒為單位的，我們通過在汽車之間、以及汽車與網(wǎng)絡之間建立10毫秒級的高性能連接，幫助將緊急事件的檢測和反應能力提升上百倍，在100公里時速下，可以將人工駕駛所需要的幾十米、上百米的安全距離，縮小到0.8米，從而極大地提升高速公路的車流量與安全性，同時可以支持組隊行駛減少風阻，節(jié)省20%左右的油耗。

車聯(lián)網(wǎng)還可以支持遠程駕駛，創(chuàng)造新的作業(yè)模式與服務模式。

我們也在城市環(huán)境中進行試驗，通過超視距的車聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同，有可能提升30%通行效率、減少90%交通事故。

今天，在工廠、在醫(yī)院、在港口、在煤礦，ICT技術正在深入千行百業(yè)，使能行業(yè)數(shù)字化、智能化轉型。

2、人類對未來的追求永無止境

面向未來，我們看到還有很多地方，ICT技術有可能做出更大的貢獻。

比如人的健康與幸福，通過穿戴式傳感器、無線通信與云計算，可以更好地支持運動健康和慢性病的管理，AI計算還能幫助進行藥物和疫苗的快速設計和高效篩選。

ICT技術可以支持無處不在的自動和智能機器，從而提升人們的生活質量，提高各行各業(yè)的作業(yè)效率。

ICT技術可以幫助建設綠色可持續(xù)發(fā)展的環(huán)境，例如進行高效的能源變換和調度、設計低成本、高效率的能源轉換催化劑、儲能材料。

在虛實融合的數(shù)字世界上，ICT技術還能幫助建立“遠在天邊、近在眼前、身臨其境”的體驗，豐富人們的生活、幫助人們學習成長、幫助各行各業(yè)在數(shù)字世界快速迭代改進等。

3、全球數(shù)字化超越“十年百倍”的發(fā)展

在這么多的需求驅動下，全球數(shù)字化正以指數(shù)速度增長。

例如全球的移動寬帶數(shù)據(jù)流量，從2010年的每月0.24艾字節(jié)（EB），增長到2020年的每月60艾字節(jié)，在10年時間中增長超過250倍。

中國的移動寬帶數(shù)據(jù)流量，從2010年的每月0.033艾字節(jié)，發(fā)展到2020年的每月13艾字節(jié)，增長超過400倍。

面向未來，我們認為數(shù)字技術將以超過十年百倍的速度增長，數(shù)字化將促進人和社會加速發(fā)展。

從另一方面，我們也看到，現(xiàn)有的很多理論和技術都是幾十年前甚至一百多年前提出的，基于這些理論和技術的應用已經(jīng)開始遇到瓶頸，例如通信領域的奈奎斯特采樣定理和香農定律、計算領域的可計算性理論和馮·諾依曼架構、半導體領域的摩爾定律等，希望有新的假設和愿景來牽引突破。

為此，我們提出面向未來的4個科學假設和商業(yè)愿景，希望與學術界、產業(yè)界一起共同探索，開展面向未來的研究。

一：拓展認知的邊界，物質與能量、現(xiàn)象與規(guī)律

首先是探索基礎科學和前沿技術，拓展我們認知的邊界。尤其是物理、化學、生物等領域的突破，將使我們能夠更好地發(fā)明新分子、催化劑、蛋白質等材料和器件，以及新的裝備和新工藝。

有一次，我和一位量子科學家討論，怎么把光子、量子存起來？他在1993年就提出了量子存儲概念的時候沒人相信，大家可能會想，能用一個瓶子把光存起來嗎？存儲量子的操作不會影響它的狀態(tài)？直到1998年，哈佛Hau等人用電磁感應透明現(xiàn)象將光子速度降到17m/s，2000年，她們成功地把光子“凍結”了一分鐘時間。2006年帝國理工的Pendry等人提出可以用類似“光子黑洞”的思路來束縛住光，讓其無法離開。目前已經(jīng)有很多辦法來可以實現(xiàn)量子存儲，從而更好地支持量子通信和量子計算。

為了降低半導體器件的功耗、提升可靠性，我們和科學家合作，分析半導體器件中的熱機理，看看能不能構造出有利條件，加快“光聲子”變成“聲聲子”，從而減少柵極與漏極之間熱點的形成。

現(xiàn)在很多超導量子計算機采用毫開爾文的溫度，一些科學家在進一步探索，用激光來冷卻原子，從豪開爾文降低一百萬倍溫度到納開爾文，接近絕對零度的溫度極限，看看能不能發(fā)現(xiàn)更復雜的量子現(xiàn)象。

未來，物質的特性能不能通過計算預測出來，而不用靠漫長的試驗來進行摸索？答案是可能的。例如采用USPEX計算方法，目前用100萬核時的算力，可以計算出小于200個原子組成的分子的主要特性。2017年，科學家通過計算發(fā)現(xiàn)了超硬五硼化鎢的結構，解決了困擾科學界近60年的難題；2019年科學家通過計算，發(fā)現(xiàn)了十氫化釷在85萬個大氣壓的情況下，具有驚人的高溫超導性，臨界溫度達到-112攝氏度。

有了更好的計算化學，我們有望發(fā)現(xiàn)或者發(fā)明更好的催化劑、化學藥、生物藥與疫苗。

二：拓展感知極限，更好地了解世界和人類自身

第二是我們未來將不斷擴展感知世界和感知自身的能力，將從接近人類感知到超越人類感知、從替代感知到擴展和創(chuàng)造感知、從人類感知到機器感知。

在這方面我們要向生物界學習，大自然通過百萬年甚至上億年的進化，形成了遠遠超越現(xiàn)有機器和人的感知能力。

例如在視覺上，有些蜘蛛眼睛在物體輪廓和運動計算上遠遠超越了人眼，有利于快速精準捕獲獵物，我想自動駕駛汽車是不是正好需要這種眼睛？

同樣的還有青蛙眼睛，是高靈敏度的單光子接收機，可以在黑暗的環(huán)境下看的更清楚。

在嗅覺上，狗鼻子分辨氣味的能力超過人類1000倍。

除了拓展對外部世界的感知，我們未來也能更好地感知和控制人體自身。像ECG、EEG、PPG等這些技術目前還沒有系統(tǒng)地、便捷而又低成本地發(fā)展起來，對于人體的八大子系統(tǒng)的實時度量感知，我們還有很多工作要做。

通過發(fā)展新的傳感器，我們將來可能實時、無感知地測量血壓、血糖、心電等重要的健康參數(shù)；我們可以發(fā)展新的神經(jīng)系統(tǒng)腦機接口、肌機接口，更好地與機器協(xié)同，將來有可能用思考來交流和工作、用思考來開車和娛樂。

我們也可以發(fā)展虛實融合數(shù)字世界新的體驗，例如3D顯示和虛擬觸覺，以幫助在數(shù)字世界中“看得真、摸得實”。

三：探索新的計算模式與實現(xiàn)方式，認知世界、解決問題

第三是探索適應目標與環(huán)境的計算模式與高效實現(xiàn)方式，從而更好認知世界、解決問題、創(chuàng)造價值。

信息領域經(jīng)過多年的積累，已經(jīng)發(fā)展出了十幾種廣泛使用的計算模式，例如無線和光通信里大量使用基于快速傅里葉變換的蝶形計算模式，路由器里大量使用基于邏輯狀態(tài)轉移的有限狀態(tài)機計算模式，AI里目前大量使用基于統(tǒng)計和相關的計算模式等。數(shù)學家和工程師們奮斗了這么多年，我們在計算模式上是不是已經(jīng)走到了盡頭？我認為還有很大的空間，例如：

在通信上：隨著未來的通信系統(tǒng)不斷走向高頻、高速，我們將面臨越來越多的非線性信道和非線性器件帶來的問題，我們能不能從傳統(tǒng)的線性傅里葉變換拓展到非線性逆散射變換，以更好地匹配未來的應用？

在AI上：隨著應用的不斷拓展，我們面臨統(tǒng)計相關AI計算模式不可解釋、不可調試的問題，同時還有很大的能效挑戰(zhàn)。我們能不能向生物界學習，例如螞蟻，小小的螞蟻大腦一般只有0.2毫瓦的能耗，它既不用深度學習、也不需要遵循可計算性理論和馮·諾依曼架構，但是卻能夠跑來跑去做很多復雜的事情，例如筑巢、尋找食物、養(yǎng)蚜蟲等等。目前的自動駕駛汽車還需要幾十瓦甚至幾百瓦來進行計算，在能效上與螞蟻相比還有很大的差距。因此在AI領域，除了統(tǒng)計和相關計算模式外，能不能進一步發(fā)展出數(shù)理邏輯計算模式、幾何流形計算模式、博弈計算模式等？

在科學計算上：我們大量用到矩陣，對于兩個n行n列矩陣的乘法，如果按照原始簡單算法，復雜度是n的3次方，1969年德國數(shù)學家創(chuàng)造的斯特拉森算法，將復雜度降低到n的2.807次方，2020年底MIT的Williams與哈佛的Alman給出一個復雜度是n的2.3728596次方算法。

在矩陣計算中：我們更關心稀疏線性方程組求解，因為在社會科學中，地球上有幾十億人，平均每個人只維持不超過200個有效關系；在芯片設計中，大部分元件的限制條件是局部的。在這個領域，佐治亞理工大學的彭泱等人發(fā)明了計算復雜度為n的2.3316次方的先進算法，獲得了計算理論頂會SODA的2021年最佳論文獎。幾個月前我們的數(shù)學家發(fā)明了一個更新的算法，將復雜度下降到n的2.28次方，比彭泱等人的算法降低了0.0516次方，這個進步意味著什么呢？對n=100萬來說，計算復雜度將能進一步下降約45%。

在具體實現(xiàn)上，超級計算機往往要用巨大的能耗來實現(xiàn)大算力，例如3千萬瓦實現(xiàn)近500PFLOPS算力，而人腦大約用20W可以做到近30PFLOPS，效率高了約八萬倍。

從這個角度看，我們是不是要發(fā)展適應性與高效性計算模式，創(chuàng)造新架構與新部件，而不要受限于傳統(tǒng)的可計算性理論、以及馮·諾依曼架構？

四：突破香農定律的假設，在更大的時空中發(fā)展信息通信

第四是在有別于香農定律的假設、以及更大的時空中探索信息通信，從而跨越空間的障礙，建設全球直達的能力，連接虛擬與現(xiàn)實世界、以及無處不在的機器。

將來的真人級全息通訊，如果不壓縮數(shù)據(jù)，需要接近2Tbps的帶寬，以及1-5ms的時延；

自動駕駛如果采用12個攝像頭，每天可能產生高達4T字節(jié)的數(shù)據(jù)，目前的5G網(wǎng)絡遠遠達不到這個容量。

對于這些挑戰(zhàn)，我們是不是有足夠的理論和技術來實現(xiàn)呢？我認為這是可能的。

例如，在理論上，如果我們假設這個世界是有先驗知識、有記憶的，就可能跳出香農1/2/3定律的限制。在工程上，一個量子級聯(lián)激光器可以同時產生幾百個波長，實現(xiàn)上百T的流量；未來如果我們能做出高重頻阿秒激光器，甚至可能產生百萬T的流量。這些技術如果能嫁接到無線和光領域，是不是可以成千上萬倍提升通信性能？

5、打通科學假設與商業(yè)愿景，創(chuàng)造知識與價值

為了打通科學假設與商業(yè)愿景，我們把創(chuàng)新分成前后相關的5個環(huán)節(jié)：從假設和愿景，到理論、技術和商業(yè)創(chuàng)新。

越靠近后端商業(yè)、客戶和用戶的創(chuàng)新，效果就越明顯；而越靠近前端假設、愿景和基礎科學，就越需要耐心。

面向未來，我們要敢于向前端基礎研究尋求答案。

在基礎科學研究上，除了支持以科學家興趣驅動的“波爾象限”創(chuàng)新外，我們希望與伙伴一起探索“巴斯德象限”創(chuàng)新，這樣既能拓展科學認知，也能創(chuàng)造應用價值。

6、面向未來的10個問題和挑戰(zhàn)

圍繞前面4個假設與愿景，聚焦“巴斯德象限”，我們提煉出面向未來可以重點考慮的兩個基礎科學問題，以及8個前沿技術挑戰(zhàn)。

第一個科學問題是機器如何認知世界，能不能建立適合機器理解世界的模型？

第二個科學問題是如何理解人的生理學模型，尤其人體八大子系統(tǒng)的運行機制，以及人的意圖和智能？

前沿技術挑戰(zhàn)包括：

1.在人機接口上如何發(fā)展新的感知和控制能力，例如腦機和肌機接口、3D顯示、虛擬觸覺、嗅覺、味覺等等

2.在健康上如何連續(xù)地、無感知地測量人的血壓、血糖和心電？能不能通過AI強人工智能幫助發(fā)明新的化學藥、生物藥和疫苗？

3.在軟件上如何發(fā)展以應用為中心，面向價值與體驗的高效率自動化和智能化軟件？

4.在通信上如何接近和擴展香農極限，實現(xiàn)區(qū)域級和全球級的高效、高性能連接？

5.在計算上如何發(fā)展適應性與高效率的計算模式、發(fā)展非馮·諾伊曼計算架構與非傳統(tǒng)部件、發(fā)展可解釋和可調試AI？

6.在材料上，如何通過AI幫助發(fā)明新的分子、催化劑和器件？

7.在制造上如何發(fā)展出超越傳統(tǒng)CMOS制造的技術，達到更低成本、更高的效率？

8.在能源上能不能發(fā)展出安全、高效的能源轉換和儲能，提供按需服務？

7、最大的力是合力，最強的智是眾智

華為正以開放的心態(tài)，與全世界伙伴一起創(chuàng)造。

今天，我們對數(shù)字技術的所有想象都是保守的

三十年前，我在大學的時候，還需要排長隊來打長途電話，完全無法想象有一天能夠拿著一個小盒子，不需要任何連線就可以隨時隨地與遠方的家人視頻溝通，可以通過這個小盒子可以連接世界，干很多事情，這在當時太科幻了。

我們現(xiàn)在對于未來的所有想象可能都是保守的，因此我們要更加勇敢，希望能和學術界、產業(yè)界一起，重構基礎理論、重構架構、重構軟件，共同探索、開創(chuàng)未來！

謝謝大家！

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審核編輯黃宇