徐直军回应华为芯片库存/海思研发/子品牌汽车等问题,并提出面向未来的五项关键战略举措

4月12日,以“构建万物互联的智能世界”为主题的华为第18届全球分析师大会在深圳举办。今年共有400多名行业分析师、财经分析师、各行业意见领袖及媒体现场参会。华为副董事长、轮值董事长徐直军回顾了2020年华为各项业务的发展情况,并对于外界关心的芯片库存、汽车业务以及5G等方面的问题进行回应。华为董事、战略研究院院长徐文伟则分享了未来十年面临的9大技术挑战。对于这些挑战,徐直军则提出了五项关键战略举措。

华为全球分析师大会:徐直军透露未来五大关键战略,徐文伟详解9大技术挑战

△华为副董事长、轮值董事长徐直军

一、手机业务下滑,但完善了全场景智慧生活的战略布局

3月31日,华为发布了2020年年报,全年实现销售收入人民币8914亿,同比增长3.8%,净利润646亿人民币,同比增长3.2%。总体来讲,在发生新冠疫情,同时华为受制裁的情况下,2020年的业绩还是符合我们的预期的。同时,由于我们采取了大规模的储备策略,经营活动现金流仅为352亿人民币,这也是符合预期的。

从整个公司的业务情况来看,运营商业务保持稳定,实现了销售收入3026亿人民币,同比增长0.2%;企业业务借助行业数字化转型保持较好的增长,实现销售收入1003亿人民币,同比增长23%;消费者业务方面,去年受到制裁的影响,手机收入下滑,但我们进一步完善了PC、平板、智能穿戴、智慧屏等全场景智慧生活的战略布局,我们叫“+8产业”,收入增长65%,未来这也是我们重点去打造的业务,消费者业务总体实现4289亿人民币,同比增长3.3%。

2020年,华为为了求生存,解决制裁下的供应连续和面向未来的可持续发展,进一步加大了研发投入,全年研发支出人民币1418.9亿元,占销售收入的15.9%。

二、库存可以支撑华为活得更长一点

受美国禁令的影响,在去年9月15日之后,台积电、中芯国际等芯片代工厂已无法继续为华为生产自研芯片,同时华为的很多的关键芯片及器件的采购也已受阻。这也使得华为目前只能依赖于原有的芯片库存来维持运转。

对于华为在芯片断供后,还能凭借芯片库存支撑多久的问题,徐直军首次回应称,“首先,华为的库存可以支撑公司活得更长一点。另外,华为是一个半导体采购大企业,中国是巨大的芯片市场,中国可能有很多企业都担心未来会像华为一样。但如此大的需求,相信总有企业会去投资,找到满足华为及其他国内企业在芯片领域的需求的办法。我相信这一天会到来。”

徐直军还表示,2021年对华为而言是继续充满挑战的一年,也是未来发展战略不断清晰的一年。“去年我们全年都在争取活下去,今年应该有时间,去思考未来该怎么走了。”

三、会继续支持海思研发

前面提到,目前华为自研芯片已无法制造,这也使得华为旗下的芯片设计子公司海思未来的发展遭遇了极大的挑战。

徐直军直言,海思的任何芯片现在没有地方加工,目前还没有盈利,华为对其也没有盈利的诉求,但会一直支持这一团队发展,这支队伍可以不断做研究,继续开发、继续积累,为未来做些准备。

四、6G将在2030年左右推出

通信业务一直是华为最重要的业务之一,所以华为接下来依然会持续深耕通信领域。据介绍,华为将加大5G to C的力度,助其承载更多流量,完善解决方案。目前华为已经参加全球3000多个创新项目,在20个行业签署1000多个5G to B的合作;另一方面,华为希望定义好“5.5G”,在5G基础上扩展上行超带宽,实现实时宽带通讯,进一步增强5G融合通讯与感知能力。

在华为5G已经大幅领先竞争对手的情况下,华为还抢先进行了6G的研发。

徐直军预计,6G将在2030年左右推向市场,华为不久后也将发布6G白皮书,告诉各行各业6G是什么。“华为目前在做两个方面工作,一是与产业界一起努力定义6G是什么,同时华为也围绕6G做一些基础研究。

此前清华大学信息学院副院长崔保国曾预测,6G的网速可达1000Gbps,延迟低于100us(也就是0.1ms),速度是5G网络的50倍,延迟只有后者的十分之一。在峰值速率、时延、流量密度、连接数密度、移动性、频谱效率、定位能力等方面远优于5G。

但超高的网络速度仅仅是6G的附属产物,专家称6G网络将带来一个地面无线与卫星通信集成的全连接世界,可以通过卫星通信整合实现全球无缝覆盖,网络信号能够抵达任何一个偏远的乡村。

另外,6G网络还将克服当前5G仍存在的高速移动下无法连接的弱点,能在高速移动中保持网络连接,支持的速率超过1000公里/小时,不仅高铁无压力,飞机上也能接收6G网络,几乎能做到全场景覆盖。

五、与3家车企合作打造3个汽车子品牌

对于华为在汽车领域的布局,徐直军表示,华为将强力投资自动驾驶软件,推动汽车行业与ICT(信息通信技术)行业的融合,为华为带来长期战略的发展机会。

关于造车方面,徐直军强调,2018年华为明确不造车,帮助车企造好车,这个决策到现在为止一直没有改变。“汽车产业界需要华为不是需要华为这个品牌的车,而是需要华为技术。”

不过,徐直军同时表示,“虽然自己不造车,但华为也想跟车企合作开创一些好的商业模式,我们会选择合伙进行深度合作,通过华为inside方式赋能车企,真正把我们的车面向未来。今年第四季度,打上“华为inside”标识的智能汽车将陆续推出。”

据介绍,华为会与北汽、广汽、长安汽车打造3个汽车子品牌,双方未来将有一系列的车推出,这些车聚集了华为与合作伙伴的能量。

此外,徐直军表示,今年对智能汽车业务部门的投资将超过10亿美元。

六、未来十年的9大技术挑战

华为董事、战略研究院院长徐文伟通过相关研究数据揭示了,人口与能源是人类社会发展的两大主题,并指出低碳化、电气化、智能化是可持续发展的必由之路。徐文伟称,ICT 技术在未来十年内,有潜力通过赋能其他行业,帮助减排全球碳排放的20%。

华为全球分析师大会:徐直军透露未来五大关键战略,徐文伟详解9大技术挑战

△华为董事、战略研究院院长徐文伟

徐文伟预测,下一个十年,联接数量将达到千亿级,宽带速度每人将达到10Gbps,算力实现100倍提升、存储能力实现100倍提升,可再生能源的使用将超过50%。围绕息和能量的产生、传送、处理和使用,技术需要不断演进。

基于这些预测与假设,徐文伟提出了未来十年的9大挑战和发展方向。

挑战1:定义5.5G,支撑未来千亿规模的多样性联接

第一个挑战,就是万物互联的挑战。我们不仅要联接所有的人,还要联接海量的物,而连接物的需求是多种多样的。

当前5G定义的三大场景很难支撑多样性的物联场景需求。比如工业物联的应用,既要海量连接,又要上行大带宽,必须在eMBB和mMTC之间增加一个场景,命名为UCBC(上行超宽带);有一类应用,既要超宽带,也要低时延和高可靠,必须在eMBB和URLLC之间增加一个场景,命名为RTBC(实时宽带交互);在车联网中的车路协同,既需要通信能力,又需要感知能力,必须新增HCS场景(通信感知融合)。

因此,必须从5G场景“三角形”变成5.5G场景“六边形”,从支撑万物互联到使能万物智联。

挑战2:在纳米尺度上驾驭光、实现光纤容量指数级增长

5G联接的挑战在数量,光纤联接的挑战在容量。

今天一根光纤承载100万人观看4K视频,2030年要承载100万人欣赏MR(混合现实),单纤容量要提升10倍,超越100T。

首先是光收发激光器,采用高调制器件实现2~3倍的波特率提升;同时采用新的调制编码和算法,实现容量的倍增。薄膜型高带宽调制器是发展方向。

其次要研发宽带、低噪声、人工可控的新型光放大器,以实现超长距的可靠传输;关键技术是接近量子极限的光放。

第三是光网络的动态控制能力,把波分网络改造为“同步”系统,提升抗干扰能力并通过计算实现光资源的高效利用。微腔光频梳是关键。

在更远的未来,还需要研究SDM(空间分割多路复用)等新型光纤和光系统,实现单纤容量百倍增长。

挑战3:走向产业互联,网络协议必须优化

今天,网络支撑的主体是百亿级的消费互联。2030年,网络支撑的主体是万亿级的产业互联,网络协议面临三个考验。

第一是确定性。需要确定性时延保障能力,通过“网络演算新理论和协议”,将当前尽力而为的网络时延,变为可提前计算的确定时延。

第二是安全性。万物互联的场景下,安全防御体系提出严峻挑战。无人机、摄像机、边缘计算、传感器等大量外挂设备,引入了新的不安全因素,必须构建端到端的内生安全框架和协议。

第三是灵活性。千行百业的需求是多样的,有的需要IP地址长一点,有的需要短一点,必须将固定长度的IP地址,扩展为可灵活定义语义、语法的新IP协议。

挑战4:通用算力远远跟不上智能世界的需求,必须打造超级算力

智能世界,联接决定了广度,那么计算决定了强度。

面向2030,算力需求将增长100倍。但当前,单核CPU性能每年提升率已从50%下降到10%,并且,通用计算在特定领域效率低下,如何打造超级算力,这是一个巨大的挑战。

第一,数字计算从通用走向专用,走向多种计算架构共存的异构计算,各种CPU、GPU、XPU同时存在。

第二,模拟计算将在特定领域展现优势。光子计算将应用于信号处理、组合优化、机器学习等领域,尤其是针对无线Massive MIMO和光通信领域将有极大应用场景。

挑战5:从海量多模态的数据中高效地进行知识提取,实现行业AI的关键突破

智能世界离不开AI, AI应用碎片性与AI的可信问题不可回避。

AI模型的通用性是解决应用碎片性的关键。通过大量无标注的数据和更大的模型,从全监督到自监督,构建通用的AI系统,这是当前需要突破的方向。

其次,把AI与科学计算交汇,这也为AI应用走出碎片提供了大用场。AI为科学计算带来了新思路、新方法、新工具,而科学计算的严谨体系也有助于提升AI的可解释性。

可信AI,是我们长期追求的目标。特别是人命关天的关键领域,如无人驾驶,必须解决从相关性到因果性的难题。

挑战6:突破冯诺依曼限制,构建百倍密度增长的新型存储

存储面临两大问题是存得下、用得好:

第一,要存得下。单位空间和能耗下的存储密度要提升100倍,而当前介质技术受限工艺、功耗限制,无法支撑。未来存储系统要突破新型大容量低时延内存技术,突破DNA存储、高维新型光存储等超大容量介质技术,突破超大存储空间模型和编码技术,打破容量墙。

第二,要用得好。未来存储系统的数据访问带宽将从TB级到PB级、访问时延将从ms级降到us级,性能密度须百倍提升。冯诺依曼架构下,数据要在CPU、内存、介质之间移动,而当前PCIE、DDR带宽速度远跟不上外部网络的性能增长。未来存储系统要突破冯诺依曼架构的限制,从以CPU为中心,转向以内存为中心、以数据为中心,从搬移数据转向搬移计算,打破性能墙。

挑战7:将计算与感知结合,实现多模交互的超现实体验

智能世界的要打造极致的用户体验。我认为,2030年,超现实体验将成为现实。

超现实体验,这就需要虚拟世界与真实世界的无缝融合。并能够准确的感知和还原世界,在虚实结合的世界中理解用户的意图。必须打通听觉、视觉、触觉、嗅觉,实现人与数百种边缘设备之间的多模交互。为实现这个目标,需要将用户所处的环境整体作为一个超级计算机对待,依托语言、触觉、光感、脑机等多模传感器进行信息采集和传输,识别用户意图,并通过裸眼3D、全息投影、AR隐形眼镜、数字嗅觉和数字触觉等技术呈现给用户。

挑战8:通过连续性的健康监测实现主动健康管理

人口老龄化带来了更多慢性病。据统计,85%的死亡是由于慢性病,而慢性病必须进行实时检测。必须攻克需要医疗级水平的可穿戴设备,如无创血糖,连续血压,连续心电等车辆。以血压检测为例,光学传感器,能够比PPG提供更准确的脉搏波,为血压建模和算法提供更高质量的数据输入。结合云服务和人工智能技术,为个人打造一个完整个人健康大数据平台,实现主动健康管理。通过脑机接口、肌电接口、可穿戴机器人等,从被照顾到自主管理,提升老年人的幸福感。

挑战9:构建智慧能源互联网,实现绿色发电、绿色储电和绿色用电

当前“碳达峰、碳中和”加速向新能源转型,同时也带来了发电、储能以及用电的新挑战。

从发电来看,从集中式向分布式演进,意味着发电系统更靠近用户,过去是纯用电场景,今后也具备自发电能力,这样就产生了更多的双向能源节点,电网更具备了网络特征;新能源发电的波动性、多能互补特征,间断式供电特征,使新能源成为主力电能,存在巨大挑战。

从储能来看,过去只有发电和用电,能源是用多少发多少,未来新能源为主体的发电,必须有储能的缓冲池,这使得网络更复杂了。必须实现低成本、零碳排放的大规模储能,并通过智能调度,最大限度利用绿电。

从用电来看,必须推进综合智慧能源,实现住宅/建筑/工厂能源管理系统、零碳社区、零碳园区、零碳城市。

因此,必须构建一张智慧的能源互联网,实现绿色发电、绿色储能和绿色用电,这涉及几个关键技术:

第一,管理技术。大数据、AI、云等ICT技术与能源互联网融合,通过能源云+能源网,实现比特管理瓦特。

第二,控制技术。通过电力电子能源路由器,实现能量双向流动和功率智能分配,构建能源网络的智能控制器。

第三,储能技术。发展新型储能技术,如新型电化学、氢能等,满足不同场景的能量存储需求。

第四,电力电子基础技术。新型化合物功率半导体,包括面向中高压的SiC/金刚石和面向中低压的GaN技术,实现能源部件进一步高效和小型化。

基于以上9大技术挑战与研究方向,徐文伟呼吁产学研精诚合作,以开放包容、协同创新的机制,汇集全人类的智慧和创新能力,满足人类发展的需求以及解决所面临的问题。

 

编辑:芯智讯-林子

 

 

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