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1、创新升级，驱动信息产业发展,徐文伟 华为公司董事，战略研究院院长,人类将进入智能世界,ICT基础设施成为智能世界的基石,行业跨入数字化产业周期,目前产业周期正在进入各行业开始数字化的信息化周期，企业面临的共同问题是如何跨入数字化产业周期,随着技术的发展加速，变化频率可能变得更快，周期变得更短,后30年,1780,1845,1896,1945,1985,2040？,2007-11,瓦特蒸汽机 珍妮纺织,从趋势探寻ICT技术应用发力点,数据来源：华为GIV2025,4G改变生活，5G改变社会,欧盟发布：5G使能八大关键垂直行业,2030年，中国典型垂直行业5G相关投入,中国5G垂直行业规模及典型市。
2、场,中国信通院5G经济社会影响白皮书,预测2030年中国各垂直行业在5G设备上的支出超过 5200 亿元，占设备制造企业总收入69%,ICT基础设施是驱动数字经济发展的基础 新理论、新技术再一次爆发前夜，根科技是基础中的基础,厚积薄发：看得见的是产品，看不见的是背后技术,华为有超过86个基础技术实验室，700多数学家，200多物理和化学家 ,数学算法,(SingleRAN的算法基础),1991年第一颗芯片，近30年的积淀,芯片设计,抗腐蚀适应各种环境，石墨烯用于散热,材料科学,无风扇设计，基站体积减小30%,散热技术,工程优化,理论突破,关注度,真3D视频,脑机接口,光计算,DNA存储,微纳技。
3、术,光场显示,原子制造,生物电子,量子计算,类脑计算,石墨烯CMOS,全光网络,堆叠式memory,PCM/MRAM新型存储,MicroLED,太赫兹,张量计算(AI芯片),5G,SDN/NFV,折叠屏,异构计算,云计算,3D Camera,3G,4G,技术发明,技术创新,创新升级：从创新到发明，为下一个产业周期提前投入,从 0 到 1,技术 发明,基于 愿景,理论 突破,创新2.0,产业链升级：构建长板，做一些无用之用的研究,系统设备 （含领域专用的芯片，如网络芯片）,关键部件（如CUP、内存）和 平台软件（如OS、DB）,基础工艺,科学仪器和工具软件 （如EDA）,基础材料,制造 装备,美。
4、韩台处于 领先地位,美欧日掌握了基础的技术,现有的产业，持续保持领先 新兴的技术，保持同步领先， 创造新的产业，引领产业发展,板凳要坐十年冷,科研升级：发展根科技，加大基础研究核心,网络设备中的基础软件,服务器平台软件,终端平台软件,终端操作系统,服务器用的操作系统和数据库,开发工具链,翻译器,RTOS 设备内数据库,开放升级：以开放的确定性，来应对未来的不确定性,后香农时代，打造根科技，构建领先信息产业,华为战略研究院不迷失方向，不错失机会,战略研究院，负责5年以上的前沿技术研究； 每年4亿美金的合作经费； 与大学项目合作、与大学共建实验室、成立人才funding等 ,定位,工作思路,光计算。
5、，使能“无线通讯和光通讯”挑战“工程极限”,基于多芯+多模的下一代光传输中，接收均衡很难采用基于电的ODSP实现，全光储蓄池计算是解决上述难题的有效途径。,超大规模MIMO（1024+）实时处理的峰值计算量极大（每纳秒5000次阶乘加运算），无法用电芯片实现；将(1)转换为多个矩阵乘法运算，从而用基于WDM-MRR的VMM光计算实现，迭代次数45次。,光 计 算,未来：摆脱、超越、跨越、拓展。,当前：华为手机100倍光学变焦 未来：学习生物感知，构建更强感知能力 蜘蛛在物体轮廓和运动计算上远远超越人眼 青蛙的眼睛，是最高灵敏度的单光子接收机,当前：深度神经网络训练困难，网络复杂，功耗大 未来：。
6、打造更高效、更低能耗的新型人工智能 蚂蚁大脑0.2毫瓦能耗，但是能够做很多复杂的事情： 筑巢、打架、交朋友、照看宝宝、养蚜虫,计算数学在物材料方面的应用,当前：俄罗斯科学家发明USPEX计算方法，用100万核时的计算能力，可以计算出小于200个原子的分子的主要特性 未来：以计算的方式来研究化学、物理、材料，实现分子、原子层面的设计与组装，提升芯片、器件的性能极限,对蜘蛛眼睛的研究,当前：5G通信 未来：“远在天边，近在眼前”， 身临其境的通讯 实现360高清AR/VR，每秒30Gb, 对5G、6G网络是巨大的挑战 高清的真人级全息通信，每秒1.9Tb，时延1-5ms。7G、8G能否实现？,人工。
7、神经网络与昆虫大脑的功耗区别,真人级全息通信示例,摆脱身体的限制，提升感知能力,超越生物的智慧，发展新型计算,跨越空间的障碍，实现身临其境,拓展认知的极限，开发介观器件,挑战：信息的产生、传输和计算需要面向新场景,香农时代的情况： 1、基本假设：无记忆信源、有损传输 2、编码依据：按概率分布的固定码本 3、应用场景：点对点数据传输 4、服务对象：人与人的通信，不考虑延迟,现在的场景： 1、真实世界：先验知识、智能的、有记忆的世界 2、通信诉求：点对多点、多点对多点、复杂拓扑 3、服务对象：人与人、人与机器、机器与机器 4、通信性能：机器与机器，1毫秒延迟，如自动驾驶,自拍发朋友圈 城市视频监控。
8、 工厂自动管理 ,AR/VR 视频会议 高清电视 ,高清球赛直播 1毫秒延迟 上万传感器接入 ,自动驾驶 大型游戏（场景渲染） 人脸识别 ,后香农时代, 数学领域的十大挑战问题,信息产生 1：语义信息论-有损信源编码的极限和可行算法 2：挑战无损熵编码的极限 3：网络基本业务模型问题 信息传送 4：MassiveMIMO 容量域问题 5：非线性信道补偿问题 6：大规模通信网络的最优控制问题 信息处理 7：反问题高精度快速求解问题 8：高效的纠删码问题 9：DNN可解释性 10：超大规模数据近似计算,后香农时代, 数学领域的十大挑战问题,1、语义信息论-有损信源编码的极限和可行算法 2、挑战无损。
9、熵编码的极限 3、网络基本业务模型问题 4、MassiveMIMO 容量域问题 5、非线性信道补偿问题,6、大规模通信网络的最优控制问题 7、反问题高精度快速求解问题 8、高效的纠删码问题 9、DNN可解释性 10、超大规模数据近似计算,挑战问题1：有损压缩的极限问题（语义信息论）,1948年香农信息论：解决了点到点可靠通信理论问题 信源信道分离定理：分别设计信源和信道编码即可实现最优通信设计 信源压缩：熵是无损信息压缩的极限 信道容量：只要传输速率小于信道容量，可通过信道编码实现可靠通信,面向AI时代的语义信息论 在人类从信息时代向智能时代迈进的过程中，要解决智能体互联通信需求的重大理论问题。
10、 智能体通信和比特通信有本质区别：传统的比特通信需要无差错的比特搬移，而智能体通信只需针对特定任务展开,语义率失真理论 信息瓶颈理论及其推广 语义编码速率与推断准确率的关系 最优语义编解码架构和算法 分布式语义编码理论 多语义编码器的信息几何理论，联邦学习最优架构算法 AI逼近论 DNN容量与语义表达能力的关系，最优表达能力对应的算法 量化误差与准确率的关系，以及量化条件下的最优训练问题,通过机器学习，设计面向特定任务的AI语义编码器和AI推断器,挑战问题4：Massive MIMO容量域,挑战：Massive MIMO方法是系统提升带宽的有效方法，自从Vishwanath、Jindal和Go。
11、ldsmith 2003年证明了脏纸编码可以达到MIMO下行广播信道的和容量，信道的精确容量域是一个世界难题。,MIMO,Massive MIMO,UltraMIMO, 1 max 1 , 2 1 ;| 2 =log 1+ 1 2 2 max 1 , 2 2 ;| 1 = log 1+ 2 2 1 + 2 max 1 , 2 1 , 2 ; = log 1+ 1 + 2 2,两个耦合的优化问题所能达到的最优值对的外边界,两用户高斯多址 接入信道的容量域,用户1 速率,用户2 速率,1、单基站Massive MIMO上行容量域,2、单基站Massive MIMO下行容量域,= 1 log det。
12、 + 2 = 1 =1 log 1+ 2 ,数学模型,问题：求解多天线多用户情况下的上行和下行通道的和速率的精确解,挑战问题6：大规模通信网络的最优控制问题,复杂地物地貌与拓扑,“有偏差”的网络环境,难表达的设备机制,网络调整“牵一发动全身”,极大规模（上万小区+上百决策参数=决策变量空间2 7million ）,复杂时变的电磁波传播,非平稳的用户行为,差异化的用户行为,基于实际网络的通信设备运行机制,单点调整会带来整体变化 调整变量之间相互影响、制约（切换、负载均衡、RF参数调整互相耦合）,直播、VR游戏、高清视频、下载,空间时间两维变化的用户轨迹和流量分布,建筑/植被、端到端网络拓扑,多径。
13、叠加+多普勒 快衰落(时间) 小尺度衰落(空间),非线性问题,非平稳特性,引入随机性,非凸问题,大规模,数学问题,大规模非线性、非平稳随机系统的数学建模与最优控制。, , , =(,)=(, , ,), =(, )=(, , ), , ( ) , , ( ) , , ( ) ,多优化目标,非平稳随机变量,非线性关系模型,数据驱动的模型,决策变量,上万基站千万用户,(数百典型参数/基站),CU-CP,PHY-low,PHY-high,MAC,RLC,RRH,DU,我们的愿景和使命把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织， 构建万物互联的智能世界 Bring digital to every person, home and organization for a fully connected, intelligent world,。