HUAWEI徐文伟：后香农时代，面向数学的十大挑战问题

溯溪而上

来源：中国科学院院刊

徐文伟

HUAWEI技术有限企业董事，HUAWEI战略研究院院长

后香农时代

数学决定未来发展的边界

数学作为基础的基础，将决定未来发展的边界，数学家越努力，成果越卓著。

过去20多年，数学在提升HUAWEI产品竞争力方面起了极大作用，大家非常愿意与大家分享HUAWEI如何把工程问题转变为数知识题的经验，同时大家也将在本次大会发布信息产业面临的十大工程和数知识题，张榜求贤，希翼与数学家们攻克难关。

大家正处于交叉科学及新技术爆发的前夜，在未来二三十年里，人类社会将进入智能社会。

智能社会有3个特征：万物感知、万物互联、万物智能。在智能社会，万物可感，感知物理世界，并转变为数字信号；网络联接万物，将所有数据实现在线联接；基于大数据和人工智能的应用将实现万物智能。

这些新的工作、生产模式、生活方式，与70年前香农时代发生了根本性的变化。

当初香农时代需要解决的是，面向人与人的可靠通信问题。香农信息论主要基于离散无记忆有损传输的假设，实现了点对点传输；通过信源编码保证网络传输的内容可以让人理解，通过信道编码保证传输的内容不会出错。基于70年前香农发布的这个定理，信息产业有了超过50年的高速发展，发明了一代又一代的通信产品。

但是，大家一路走到现在的5G时代，几乎达到了香农定理的极限。同样冯·诺依曼架构等，也都是几十年前提出的。可以说，当前的创新主要是把几十年前的理论成果，通过技术和工程来实现。

随着智能社会的到来，通信的场景发生了根本变化，也更加多样化。过去是以人与人、点对点可靠传输为主，现在出现了单点对多点、多点对多点、人与机器、机器与机器等多种通信模式。那么，人与人的通信，是否可以更好地满足人的认知要求；机器与机器的通信，是否可以不考虑人对内容的理解，探索高层次的语义问题；多点对多点，能否解决更复杂的香农容量域的难题。这些都是点对点可靠传输没有考虑到的场景和问题。

这些新场景、新问题、新挑战，大家可以称之为进入了后香农时代。在后香农时代，需要理论的突破和工程技术的发明，更需要数学家们发挥核心作用。

去年，HUAWEI提出了“HUAWEI创新2.0”。“创新2.0”的核心是基于愿景和假设的基础理论突破和基础技术的发明，解决从0—1的问题。而理论突破和基础技术的发明，来源于数学、物理学、化学等学科的基础研究，而数学是基础之基础。

HUAWEI企业一直非常重视数学，目前已经有700多位数学博士。早在1998年，HUAWEI在俄罗斯成立了第一个数学研究所。2016年10月在巴黎成立了第二个数学研究所。

HUAWEI吸引了很多数学家，成果丰硕。例如，2008年，HUAWEI俄罗斯数学家用非线性数学多维空间逆函数，解决了GSM多载波干扰问题，当时攻克了2G、3G基站合一的难题，现在实现了2G、3G、4G、5G基站融合，基站功耗降低50%，集成度提升，帮助HUAWEI无线一举在欧洲和全球取得领先，数学家真是功不可没。

同样，在国内，HUAWEI与众多的数学领军专家开展了深度的合作，例如，HUAWEI与张平文院士、徐宗本院士、李安民院士都建立了数学联合实验室；同时，还有与高校和研究机构有大量合作课题，如大家与中国科学院马志明院士、天津大学陈永川院士等。

HUAWEI希翼与学术界及研究机构一起，深入合作，共同推进基础研究的工作：工业界的参与，一方面可以加快科学家研究成果的商业落地；另一方面，工业界分享的客户需求，行业挑战和世界级难题，对研究方向是极大的牵引作用，是双向的能量交换和增益过程，大家将持续加大与数学家的合作。

展望未来，大家希翼与各位数学家们一起努力，实现四个目标：

第一，超越身体限制，提升感知能力，比如更好的拍照技术。

第二，超越生物智慧，发展新型计算，比如更好的人工智能。

第三，跨越空间障碍，实现身临其境，比如真人级全息通信。

第四，拓展认知极限，开发介观器件，比如原子设计与组装。

此次数学促进企业创新发展论坛，为大家提供了一个很好的交流分享平台！HUAWEI专场报告中将发布“后香农时代，面向数学的十大挑战问题”，包括利用更少的资源（计算资源和存储资源等），获得更高的性能，需要暴力计算的场景，采用数学算法和App优化等，减少资源消耗等等业界难题。

后香农时代，数学作为基础的基础，将决定未来发展的边界，数学家越努力，成果越卓著，大家的边界将会越来越延展，直到趋向无限！

信息产业面向数学的十大挑战问题

后香农时代

面向数学的

十大挑战问题

HUAWEI发布

2020.08.28  长沙

中国工业与应用数学学会

数学促进企业创新发展论坛

HUAWEI发布于2020年8月28日在长沙由中国工业与应用数学学会举办的“数学促进企业创新发展论坛”

1

语义信息论--有损信源编码的极限和可行算法

信息产业面向数学的十大挑战问题之一

2

挑战无损熵编码的极限

信息产业面向数学的十大挑战问题之二

3

网络基本业务模型问题

信息产业面向数学的十大挑战问题之三

4

MassiveMIMO 容量域问题

信息产业面向数学的十大挑战问题之四

5

非线性信道补偿问题

信息产业面向数学的十大挑战问题之五

6

大规模通信网络的最优控制问题

信息产业面向数学的十大挑战问题之六

7

反问题高精度快速求解问题

信息产业面向数学的十大挑战问题之七

8

高效的纠删码问题

信息产业面向数学的十大挑战问题之八

9

DNN可说明性

信息产业面向数学的十大挑战问题之九

10

超大规模数据近似计算

信息产业面向数学的十大挑战问题之十