世界级难题吸引世界级人才！华为在“无人区”的新战役打响

4月25日，华为招聘微信公众号显示，华为再次面向全球招募天才少年。不限学历，不限学校。要求为在数学、计算机、物理、材料、芯片、智能制造、化学等相关领域有特别建树并有志成为技术领军人物。华为称，将提供大牛导师，全球化的视野、平台和资源以及5+倍薪酬。

4月26日，在华为第19届全球分析师大会上，华为战略研究院院长周红做了一场非常烧脑的演讲，尤其是公布了面向未来的10个问题和挑战。

（华为战略研究院院长周红）

在我看来，这些信息都指向同一个结论：华为的人才战略在新的形势下，正在积极创新，以世界级难题吸引世界级人才，以应对更加美好也更有挑战的未来数字世界。

世界级难题吸引世界级人才的大背景

华为轮值董事长胡厚崑如此解释华为的人才战略：“在华为，谈到创新，我们首先想到的是顶尖人才。我们希望用世界级的难题，吸引世界级的人才，来共同迎接挑战，推动科学和技术上的进步。”

（华为轮值董事长胡厚崑）

他进一步解释了华为再招“天才少年”的举措：“华为提供的是世界上最难的课题、强大的平台以及足够的资源，支持天才们去探索。”

周红博士则将世界级难题具象化，在华为分析师大会上提出了2个基础科学问题和8大前沿技术挑战（见下图）。

为什么会这样？因为在人类对美好智能世界的向往下，数字技术将以超过十年百倍的速度增长，而这对基础理论和科学提出了极大挑战，需要更多世界级人才去攻克。

在华为此前发布的《智能世界2030》中，就曾对2030年有过预测：到 2030 年，全球联接总量将突破2000 亿，与此同时，企业网络接入、家庭宽带接入、个人无线接入突破万兆，迎来一个万兆联接的时代；到 2030 年，人类将进入 YB 数据时代，全球通用计算算力将达到 3.3ZFLOPS(FP32)，AI 计算算力将超过 105 ZFLOPS(FP16)，增长 500 倍；到2030年，每万名制造业员工将与 390 个机器人共同工作；电动汽车占所销售汽车总量的比例达 50%，智能汽车网联化 (C-V2X) 渗透率达 60%。

而胡厚崑在华为分析师大会上也指出，持续强化创新能力，牢牢抓住千行百业数字化、智能化发展以及人类社会低碳化发展的两个大机遇，是华为走向未来的关键。

这样的预测和举措很正确而美好，但是现实却很骨感，挑战是现有的理论和技术大多数几十年前甚至是一百多年前提出的，无法适应未来。而且，要实现这些，也不能再像过去那样靠工程创新或者基于客户需求的创新，创新的整套逻辑都需要重构。

在去年与华为中央研究院座谈时，华为公司创始人任正非说，作为研究前沿科技的科学家来说，将来有两条道路供你们选择：一条是走科学家的道路，做科学无尽前沿的理论研究，在公司的愿景和假设方向上创造新的知识；一条是走专家的道路，拿着“手术刀”参加我们“杀猪”、“挖煤”……的商业化战斗。

任正非还提到，由好奇心驱动的基础研究和商业价值驱动的应用研究也可能结合起来，既创造科学知识、又能创造商业价值。这是上世纪九十年代普林斯顿大学的斯托克斯教授倡导的“巴斯德象限”创新，也是去年新《无尽前沿法》提议将美国科学基金会改组成为科学与技术基金会的原因。

无论是任正非的讲话，还是周红博士的演讲，都提到了一个名词：“巴斯德模式”，这代表着华为对基础研究和应用研究融合的看法。

巴斯德模式代表着科技创新模式升级的大势所趋。1945年，美国科学研究发展局的布什提出经典的科技创新单向转化模式，即将科学研究分为基础研究和应用研究，目标分别是纯知识创新和实际应用。20世纪末，美国普林斯顿大学的司托克斯在《巴斯德象限：基础科学与技术创新》中提出基础研究和应用研究并非彼此对立，而是存在一定的交融性。

在和上海交通大学、复旦大学、东南大学、南京大学座谈时，任正非曾经举了很多基础演技推动应用的例子：土耳其Arikan教授一篇数学论文，十年后变成5G的“熊熊大火”；上世纪六十年代初，苏联科学家彼得·乌菲姆采夫发表的一篇“钻石切面可以散射无线电波”的论文，20年后美国造出了隐身的F22战斗机；上世纪五十年代，中国科学院吴仲华教授的三元流动理论对喷气式发动机的等熵切面计算法，奠基了今天的航空发动机产业。

是的，要想支撑数字技术十年百倍的增长，需要基础研究的突破，而要实现这一点，需要共创，这是华为提出“用世界级难题吸引世界级人才”的原因。

在过去几年，任正非走访了很多高校和研究所，就是在推动校企合作，让更多的人才加入到基础研究的突破上。“未来技术世界的不可知，就如一片黑暗中，需要灯塔。点燃未来灯塔的责任无疑是要落在高校上……我们希望十年、二十年后，我国的大学担负起追赶世界理论中心的担子来。”

这些都是华为提出“世界级难题吸引世界级人才”的大背景。

世界级人才如何攻克世界难题？

世界级人才如何攻克世界级难题？周红博士提出了四个科学假设和商业愿景，即拓展认知的边界；拓展感知的边界；探索新的计算模式与实现方式；突破香农定律的假设。

这四个突破，有一个共同点，那就是创新逻辑需要改变，变为基于假设与愿景驱动，变为理论和基础技术的突破。例如，在周红博士展示的新的创新逻辑中，就是从假设和愿景，到理论、技术和商业创新的五大环节。

认知边界的突破，需要物理、化学、生物等领域的突破。比如，相比现在的光纤通信，量子通信具有绝对安全、大信道容量、零延迟、抗干扰能力强等优势，而要实现量子通信就需要物理基础科学的突破。周红博士举了一个例子，为了更好支持量子通信，需要实现将光子、量子存起来的量子存储，这在以前是难以想象的。

我注意到今年3月，瑞士日内瓦大学研究人员将一个量子比特存储在一个晶体内，持续时间长达20毫秒，这就为开发出长距离量子通信网络奠定了重要基础。中国科技大学郭光灿院士团队也实现了基于吸收型存储器的量子中继基本链路，并展现了多模式量子中继的通信加速效果。未来甚至还有可能研制出类似经典U盘的量子U盘，助力实现远程量子通信。

感知边界的突破，需要从接近人类感知到超越人类感知、从替代感知到扩展和创造感知、从人类感知到机器感知。还要更好地感知和控制人体自身。

其中，仿生学就是一个很重要的方向。以青蛙的眼睛为例，就能实现单光子探测，相比起来，人眼大概只能响应10个左右的光子。从中获得灵感，有可能造出单光子检测相机，看清伸手不见五指的黑暗森林。青蛙的眼睛，还有一个特点，只能看到运动的物体，对静止的背景画面视而不见。针对这一特性，研究者们设计出了事件相机，只记录“变化”的像素点，而非传统相机那样记录全部信息，这让事件相机具有高帧率、低功耗、高动态范围等优点。在自动驾驶领域，事件相机就比传统相机有巨大的优势。

新的计算模式和实现方式的探索，是为了更好认知世界、解决问题、创造价值。“通信上能不能从传统的线性傅里叶变换拓展到非线性逆散射变换？AI上能不能进一步发展出数理逻辑计算模式、几何流形计算模式、博弈计算模式等？科学计算上能不能发展适应性与高效性计算模式，创造新架构与新部件，而不要受限于传统的可计算性理论、以及冯·诺依曼架构？”周红博士的发问意味深刻。

突破香农定律的假设对于通信的未来发展更是意义重大。七十多年前诞生的香农定律，定义了熵、信道容量和失真情况下压缩极限，是通信的基础理论。但是5G技术的快速发展，已经快达到香浓定律的极限，很多业内通信专家甚至说“5G之后无G”，在点到点的信道容量方面已经趋近容量限值。未来通信技术的发展，剩下的只是通信频道量的扩张。周红博士在演讲中，提到了一些突破香农定律的可能，如在理论上假设这个世界是有先验知识、有记忆的；在工程上，如果可以做出高重频阿秒激光器，可以产生百万T的流量……“这些技术如果嫁接到无线和光领域，是不是可以成千上万倍提升通信性能？”

我们也看到业界在探索新的信息传递和处理方式，以突破香农定律的瓶颈：计算与通信演化的方向朝量子计算、DNA存储、语义通信的方向延展，利用语义通信来解决信息传输的存储与效率等问题，运用量子计算的特质来并行执行庞大的计算任务。

公布世界级难题，招募世界级人才……这一切，都让我们对未来的创新不悲观，当世界级人才汇聚到一起，必将形成最大的合力，向着基础理论和科学等世界级难题发起冲锋。同样，当创新的逻辑重构，从科学假设和商业愿景出发，敢于打破边界，一切就皆有可能。

向世界级难题进军的号角已经吹响，人类对数字世界“无人区”的探索也将走向纵深。

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