華為創(chuàng)新2.0重點研究未來技術(shù) 光計算和DNA存儲及原子制造

華為前不久宣布的2018年財報中，營收7212億元，凈利潤593億，其中研發(fā)投入就達到了1015億元，過去10年來研發(fā)投入超過4800億元。技術(shù)研發(fā)是華為發(fā)展壯大的重要原因之一，華為接下來還會繼續(xù)加大研發(fā)投資，今年的目標(biāo)是投入至少200億美元。在華為分析師大會2019上，華為宣布成立戰(zhàn)略研究，由華為董事徐文偉擔(dān)任院長，這個研究院將是華為統(tǒng)籌創(chuàng)新2.0的關(guān)鍵，主要研發(fā)5年以上的前沿技術(shù)，華為舉了三個新型技術(shù)的例子，包括光計算、DNA存儲及原子級的制造。

華為宣布，戰(zhàn)略研究院主要負責(zé)5年以上的前沿技術(shù)的研究，通過每年3億美金投入大學(xué)，支持學(xué)術(shù)界開展基礎(chǔ)科學(xué)、基礎(chǔ)技術(shù)等的創(chuàng)新研究。

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戰(zhàn)略研究院最重要的是看未來，擔(dān)負起華為在未來5-10年技術(shù)領(lǐng)域的清晰路標(biāo)。面向未來，確保華為不迷失方向，不錯失機會。同時，開創(chuàng)顛覆主航道的技術(shù)和商業(yè)模式，確保華為主航道可持續(xù)競爭力。

未來華為將在以下幾個方面重點投入：

·基礎(chǔ)科學(xué)研究：華為將設(shè)立專項基金支持基礎(chǔ)科學(xué)研究和人才培養(yǎng)，推動基礎(chǔ)理論的突破；

·基礎(chǔ)技術(shù)研究：華為有著豐富的行業(yè)應(yīng)用場景、針對工業(yè)界面臨的工程技術(shù)問題和世界級難題（如香農(nóng)定律極限、內(nèi)存墻、摩爾定律失效等），大學(xué)和華為發(fā)揮各自優(yōu)勢，推動基礎(chǔ)技術(shù)的突破，并加速高校研究成果跨越創(chuàng)新死亡谷；

·技術(shù)創(chuàng)新：針對當(dāng)前工程和技術(shù)的難點，共同進行研究；

戰(zhàn)略研究院，圍繞信息的全流程，研究和發(fā)掘未來的技術(shù)，從信息的產(chǎn)生、存儲、計算、傳送、呈現(xiàn)，一直到信息的消費。比如顯示領(lǐng)域的光場顯示，計算領(lǐng)域的類腦計算、DNA存儲、光計算、傳送領(lǐng)域的可見光等，基礎(chǔ)材料和基礎(chǔ)工藝領(lǐng)域的超材料、原子制造等。

徐文偉舉了三個具體的例子來闡述華為戰(zhàn)略研究院關(guān)注的新技術(shù)。

1、投資光計算，探索異構(gòu)計算發(fā)展之路

第一個是光計算：我們知道現(xiàn)在數(shù)據(jù)的種類越來越多，并且受摩爾定律限制，一種計算架構(gòu)實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的處理成本非常高，因此，異構(gòu)計算是突破摩爾定律的路徑之一。華為投入光計算的研究，利用光的模擬特性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理中的復(fù)雜邏輯運算。

比如，在人工智能領(lǐng)域，計算量的80%是矩陣變換、最優(yōu)求解等，這些運算用CPU做，效率非常低，如果用光計算，性能會提升百倍，因為光本身的衍射、散射、干涉等天然特性，就是具備這樣數(shù)學(xué)特性，光計算省去大規(guī)模的數(shù)模轉(zhuǎn)換的過程，在這些特定的領(lǐng)域有著天然優(yōu)勢。

試想一下，隨著計算量向AI等轉(zhuǎn)移，80%的計算量可能更加合適用新的計算架構(gòu)，效率百倍地提升，那么，摩爾定律的困境，就會很大程度上被克服。

2、投資DNA存儲，突破數(shù)據(jù)存儲容量極限

第二個是DNA存儲，我們都知道在信息時代，數(shù)據(jù)量是指數(shù)增長的，而且是累積的，其增長的速度遠高于摩爾定律。

那么，存儲的容量要求越來越大，勢必導(dǎo)致成本不斷增加，而這種增長不可持續(xù)，存儲已經(jīng)成為IT產(chǎn)業(yè)中成本最高的部分。因此，要么把一些數(shù)據(jù)不斷地丟棄，要么尋找容量更大的存儲技術(shù)。眾所周知，基因的信息是巨大的，人的一個基因信息有幾十個G，存儲基因信息的DNA是非常高效的，那么，能不能用DNA來存儲信息呢？

一個立方毫米DNA就可以存儲700TB的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于70個今天主流的10T硬盤，按照這樣測算，一公斤的DNA可以存儲今天所有的數(shù)據(jù)，容量達到驚人的程度。寫數(shù)據(jù)的過程是基因編輯，讀數(shù)據(jù)的過程是基因測序。但是，今天基因存儲離商用還非常遙遠，因為數(shù)據(jù)讀寫的速度還非常低，比如，寫5MB的數(shù)據(jù)需要4天時間，這就需要我們發(fā)掘新方法和新技術(shù)來突破這些瓶頸。

3、投資原子制造，突破摩爾定律極限

第三個是原子制造。今天，精密制造達到了納米級，如10納米。但是，這是用“宏觀制造”的方法，達到了“微觀尺寸”的水平。

今天，更精密的制造，用宏觀的手段，越來越困難，即摩爾定律的天花板。如果我們換一種思路，能否在原子尺寸的層面上直接進行制造呢？從單個原子開始，直接將其裝配成納米結(jié)構(gòu)，然后，再將這些納米結(jié)構(gòu)組裝成更大的微器件。實現(xiàn)“原子到產(chǎn)品”的制造模式。原子的尺寸是十分之一納米，也就是說原子制造技術(shù)可以把摩爾定律提升100倍。