以下文章来源于第一财经资讯 ,原创作者李娜 4月26日,华为战略研究院院长周红在2022年华为全球分析师大会上提出了八大前沿技术挑战。 “面向未来,我们要敢于向前端基础研究寻求答案。”周红表示,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,华为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。 当天,华为轮值董事长胡厚崑也对当下华为所面临的挑战一一回应,在谈到创新时,他表示,华为的创新源于人才,华为再次向全球发布“天才少年”招募令,不限学历,不限学校,五倍薪酬。“很多朋友问我五倍薪酬的基数是多少?其实没有基数代表着更大的想象空间。” 寻求“有质量”生存 1987年,年满43岁的任正非带领团队成立华为公司,利用两台万用表加一台示波器,在深圳的一个“烂棚棚”里起家创业。目前,华为已从由默默无闻的小公司成长为通信领域的全球领导者。 但自从进入“美国实体清单”后,华为所依赖的“全球供应链系统”频频受到挑战,芯片等核心技术的受限也让这家企业开始了漫长的补胎自救。三年时间,华为的各项主营业务发展如何?在技术的限制下,华为应该如何前行都成为本次分析师上备受关注的话题。 “过往华为面临的困难并没有减少,今年环境变化带来的问题也很多,但华为依旧寻求有质量地生存。”胡厚崑在分析师大会的首日演讲中提到,目前的挑战主要在于全球疫情、大宗商品价格上涨、汇率波动等。 对于如何“高质量的发展”,胡厚崑在媒体采访时提到了三个方向:“第一是保障产品解决方案的竞争力、服务的连续性不能出问题,当前客户满意度管理上投入了更多的资源,希望随时发现困难,解决问题;第二个方面,质量要体现在稳健运营上,活不下来一切都是空的,对于低质量的交易会放弃,华为现在的业务结构更多元化,每一个业务都要聚焦,实现有质量的发展,如果不能实现有质量的发展,就会面临关闭;第三点考虑是面向未来,加大持续投入,提供资金保障优化创新路径。” 同时,胡厚崑也直言,当前华为的创新环境也遇到难题,“先进的器件和制程无法获得,通过单点技术领先很难,技术创新路径要调整,现在更关注的是在系统创新上寻找突破点,包括技术理论、软件架构上寻求突破等。” “危机中既有危险,也孕育着机会。”胡厚崑表示,去年华为终端业务的新战略是有效果的,一方面“1+8”策略,手表、手环、平板、智慧大屏等出货量都有不错增长,另一方面,采用软件加硬件做法,搭建鸿蒙系统的设备已经有2.2亿个,这些令华为对未来发展充满信心。 其他业务上,胡厚崑表示,今年云服务提出了一切皆服务的理念,基础设施即服务,经验即服务,从方向来看是对的。此外,华为汽车业务今年一定会有新的智能汽车产品发布,无论是智选模式还是Inside模式的车型。 而面对是否自建芯片工厂的问题时,华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任汪涛予以否认。 “芯片制造涉及一个很长的链条,任何一家公司,包括华为公司,都不可能自己来解决这个问题。真正解决问题需要全球产业链共同努力,产业链脱钩、分裂不利于全球发展,会造成技术进步缓慢、成本增加,这些成本最后会转嫁到消费者身上。”汪涛表示,无论是在中国还是在海外,半导体制造业各种能力都在提升,预计芯片短缺可能在几年之内得到解决,华为期待看到这样的结果。产业链发展了,华为公司的问题也就解决了。 未来八大前沿技术挑战 谈及华为的创新,胡厚崑表示,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%。 25日,华为再次面向全球发布天才少年召集令。胡厚崑表示,华为招聘信息中,开出了行业平均收入5倍以上的薪酬,希望招到数字、计算机、物理、材料、芯片、智能制造、化学等领域的人才。“5倍薪酬是一件充满想象力的事情”。 华为“天才少年”项目正式对外公布是在2019年6月。彼时,任正非在华为公司EMT(经营管理团队)内部的讲话中提到,“今年(2019年)我们将从全世界招进20-30名天才少年,明年我们还想从世界范围招进200-300名。这些天才少年就像‘泥鳅’一样,钻活我们的组织,激活我们的队伍。” 除了天才少年外,华为在科学家等人才培养上也连续投入多年。 根据公开数据,华为至少拥有包括700多个数学家、800多个物理学家、120多个化学家,还有15000人在从事基础研究,以及6万多产品研发人员。同时,华为还与全球300多所高校、900多家研究机构和公司有合作,实施了7840个项目,已投资18亿美元,签署了对外付费的研发合作合同达1000多份。 这些基础人才支撑着华为对未来技术的探索。 周红表示,在各种需求驱动下,全球数字化正以指数级速度增长。面向未来,华为提出了未来八大前沿技术。 这些技术包括了在人机接口上如何发展新的感知和控制能力;在健康上如何连续地、无感知的测量人的血压、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。 “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。”周红说。 END