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第三，是探索適應(yīng)目標(biāo)與環(huán)境的計(jì)算模式與高效實(shí)現(xiàn)方式。信息領(lǐng)域經(jīng)過(guò)多年的積累，已經(jīng)發(fā)展出了十幾種廣泛使用的計(jì)算模式，例如無(wú)線和光通信里大量使用基于快速傅里葉變換的蝶形計(jì)算模式，路由器里大量使用基于邏輯狀態(tài)轉(zhuǎn)移的有限狀態(tài)機(jī)計(jì)算模式，AI里目前大量使用基于統(tǒng)計(jì)和相關(guān)的計(jì)算模式等。數(shù)學(xué)家和工程師們奮斗了這么多年，我們?cè)谟?jì)算模式上是不是已經(jīng)走到了盡頭？

周紅認(rèn)為，還有很大的空間，例如：

在通信上，隨著未來(lái)的通信系統(tǒng)不斷走向高頻、高速，我們將面臨越來(lái)越多的非線性信道和非線性器件帶來(lái)的問(wèn)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(lái)的應(yīng)用？

在AI上，隨著應(yīng)用的不斷拓展，我們面臨統(tǒng)計(jì)相關(guān)AI計(jì)算模式不可解釋、不可調(diào)試的問(wèn)題，同時(shí)還有很大的能效挑戰(zhàn)。我們能不能向生物界學(xué)習(xí)，例如螞蟻的大腦一般只有0.2毫瓦的能耗，它既不用深度學(xué)習(xí)、也不需要遵循可計(jì)算性理論和馮·諾依曼架構(gòu)，但是卻能夠跑來(lái)跑去做很多復(fù)雜的事情，例如筑巢、尋找食物、養(yǎng)蚜蟲(chóng)等等。目前的自動(dòng)駕駛汽車(chē)還需要幾十瓦甚至幾百瓦來(lái)進(jìn)行計(jì)算，在能效上與螞蟻相比還有很大的差距。在AI領(lǐng)域，除了統(tǒng)計(jì)和相關(guān)計(jì)算模式外，能不能進(jìn)一步發(fā)展出數(shù)理邏輯計(jì)算模式、幾何流形計(jì)算模式、博弈計(jì)算模式等？

在科學(xué)計(jì)算上，我們大量用到矩陣，對(duì)于兩個(gè)n行n列矩陣的乘法，如果按照原始簡(jiǎn)單算法，復(fù)雜度是n的3次方，1969年德國(guó)數(shù)學(xué)家創(chuàng)造的斯特拉森算法，將復(fù)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(gè)復(fù)雜度是n的2.3728596次方算法。

在矩陣計(jì)算中，我們更關(guān)心稀疏線性方程組求解，因?yàn)樵谏鐣?huì)科學(xué)中，地球上有幾十億人，平均每個(gè)人只維持不超過(guò)200個(gè)有效關(guān)系；在芯片設(shè)計(jì)中，大部分元件的限制條件是局部的。在這個(gè)領(lǐng)域，佐治亞理工大學(xué)的彭泱等人發(fā)明了計(jì)算復(fù)雜度為n的2.3316次方的先進(jìn)算法，獲得了計(jì)算理論頂會(huì)SODA的2021年最佳論文獎(jiǎng)。

幾個(gè)月前，我們的數(shù)學(xué)家發(fā)明了一個(gè)更新的算法，將復(fù)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(gè)進(jìn)步意味著什么呢？對(duì)n=100萬(wàn)來(lái)說(shuō)，計(jì)算復(fù)雜度將能進(jìn)一步下降約45%。

在具體實(shí)現(xiàn)上，超級(jí)計(jì)算機(jī)往往要用巨大的能耗來(lái)實(shí)現(xiàn)大算力，例如3千萬(wàn)瓦實(shí)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(wàn)倍。從這個(gè)角度看，我們是不是要發(fā)展適應(yīng)性與高效性計(jì)算模式，創(chuàng)造新架構(gòu)與新部件，而不要受限于傳統(tǒng)的可計(jì)算性理論、以及馮·諾依曼架構(gòu)？

第四，是在有別于香農(nóng)定律的假設(shè)、以及更大的時(shí)空中探索信息通信，從而跨越空間的障礙，建設(shè)全球直達(dá)的能力，連接虛擬與現(xiàn)實(shí)世界、以及無(wú)處不在的機(jī)器。

將來(lái)的真人級(jí)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(shí)延；

自動(dòng)駕駛?cè)绻捎?2個(gè)攝像頭，每天可能產(chǎn)生高達(dá)4T字節(jié)的數(shù)據(jù)，目前的5G網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到這個(gè)容量。

對(duì)于這些挑戰(zhàn)，我們是不是有足夠的理論和技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)呢？我認(rèn)為這是可能的。

例如，在理論上，如果我們假設(shè)這個(gè)世界是有先驗(yàn)知識(shí)、有記憶的，就可能跳出香農(nóng)1/2/3定律的限制。在工程上，一個(gè)量子級(jí)聯(lián)激光器可以同時(shí)產(chǎn)生幾百個(gè)波長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)上百T的流量；未來(lái)如果我們能做出高重頻阿秒激光器，甚至可能產(chǎn)生百萬(wàn)T的流量。這些技術(shù)如果能嫁接到無(wú)線和光領(lǐng)域，是不是可以成千上萬(wàn)倍提升通信性能？

周紅表示，為了打通科學(xué)假設(shè)與商業(yè)愿景，華為把創(chuàng)新分成前后相關(guān)的5個(gè)環(huán)節(jié)：從假設(shè)和愿景，到理論、技術(shù)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(shè)、愿景和基礎(chǔ)科學(xué)，就越需要耐心。

面向未來(lái)，我們要敢于向前端基礎(chǔ)研究尋求答案。

在基礎(chǔ)科學(xué)研究上，除了支持以科學(xué)家興趣驅(qū)動(dòng)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(xué)認(rèn)知，也能創(chuàng)造應(yīng)用價(jià)值。

圍繞前面4個(gè)假設(shè)與愿景，聚焦“巴斯德象限”，我們提煉出面向未來(lái)可以重點(diǎn)考慮的兩個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題，以及8個(gè)前沿技術(shù)挑戰(zhàn)。

兩個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題是：

認(rèn)知世界：機(jī)器如何認(rèn)知世界，能不能建立適合機(jī)器理解世界的模型？

認(rèn)知自身：如何理解人體的生理學(xué)模型，八大子系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，以及人的意圖和智能？

八個(gè)前沿技術(shù)挑戰(zhàn)包括：

新接口，如何發(fā)展新的感知和控制能力，例如腦機(jī)和肌機(jī)接口、3D顯示、虛擬觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)等；

新健康，如何連續(xù)、無(wú)感知地測(cè)量人的血壓、血糖和心電，能否通過(guò)AI強(qiáng)人工智能幫助發(fā)明新的化學(xué)藥、生物藥和疫苗；

新軟件，如何發(fā)展以應(yīng)用為中心，面向價(jià)值與體驗(yàn)的高效率自動(dòng)化和智能化軟件；

新通信，如何接近和擴(kuò)展香農(nóng)極限，實(shí)現(xiàn)區(qū)域級(jí)和全球級(jí)的高效、高性能連接；

新計(jì)算，如何發(fā)展適應(yīng)性與高效率的計(jì)算模式、發(fā)展非馮·諾伊曼計(jì)算架構(gòu)與非傳統(tǒng)部件、發(fā)展可解釋和可調(diào)試AI；

新材料，如何通過(guò)AI幫助發(fā)明新的分子、催化劑和器件；

新制造，如何發(fā)展出超越傳統(tǒng)CMOS制造的技術(shù)，達(dá)到更低成本、更高的效率；

新能源，如何發(fā)展出安全、高效的能源轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)能，提供按需服務(wù)。