华为抛出“八大前沿技术挑战” 五倍薪酬再招天才少年

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4月26日，华为战略研究院院长周红在2022年华为全球分析师大会上提出了八大前沿技术挑战。

“面向未来，我们要敢于向前端基础研究寻求答案。”周红表示，在基础科学研究上，除了支持以科学家兴趣驱动的“波尔象限”创新外，华为希望与伙伴一起探索“巴斯德象限”创新，这样既能拓展科学认知，也能创造应用价值。

当天，华为轮值董事长胡厚崑也对当下华为所面临的挑战一一回应，在谈到创新时，他表示，华为的创新源于人才，华为再次向全球发布“天才少年”招募令，不限学历，不限学校，五倍薪酬。“很多朋友问我五倍薪酬的基数是多少？其实没有基数代表着更大的想象空间。”

寻求“有质量”生存

1987年，年满43岁的任正非带领团队成立华为公司，利用两台万用表加一台示波器，在深圳的一个“烂棚棚”里起家创业。目前，华为已从由默默无闻的小公司成长为通信领域的全球领导者。

但自从进入“美国实体清单”后，华为所依赖的“全球供应链系统”频频受到挑战，芯片等核心技术的受限也让这家企业开始了漫长的补胎自救。三年时间，华为的各项主营业务发展如何？在技术的限制下，华为应该如何前行都成为本次分析师上备受关注的话题。

“过往华为面临的困难并没有减少，今年环境变化带来的问题也很多，但华为依旧寻求有质量地生存。”胡厚崑在分析师大会的首日演讲中提到，目前的挑战主要在于全球疫情、大宗商品价格上涨、汇率波动等。

对于如何“高质量的发展”，胡厚崑在媒体采访时提到了三个方向：“第一是保障产品解决方案的竞争力、服务的连续性不能出问题，当前客户满意度管理上投入了更多的资源，希望随时发现困难，解决问题；第二个方面，质量要体现在稳健运营上，活不下来一切都是空的，对于低质量的交易会放弃，华为现在的业务结构更多元化，每一个业务都要聚焦，实现有质量的发展，如果不能实现有质量的发展，就会面临关闭；第三点考虑是面向未来，加大持续投入，提供资金保障优化创新路径。”

同时，胡厚崑也直言，当前华为的创新环境也遇到难题，“先进的器件和制程无法获得，通过单点技术领先很难，技术创新路径要调整，现在更关注的是在系统创新上寻找突破点，包括技术理论、软件架构上寻求突破等。”

“危机中既有危险，也孕育着机会。”胡厚崑表示，去年华为终端业务的新战略是有效果的，一方面“1+8”策略，手表、手环、平板、智慧大屏等出货量都有不错增长，另一方面，采用软件加硬件做法，搭建鸿蒙系统的设备已经有2.2亿个，这些令华为对未来发展充满信心。

其他业务上，胡厚崑表示，今年云服务提出了一切皆服务的理念，基础设施即服务，经验即服务，从方向来看是对的。此外，华为汽车业务今年一定会有新的智能汽车产品发布，无论是智选模式还是Inside模式的车型。

而面对是否自建芯片工厂的问题时，华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任汪涛予以否认。

“芯片制造涉及一个很长的链条，任何一家公司，包括华为公司，都不可能自己来解决这个问题。真正解决问题需要全球产业链共同努力，产业链脱钩、分裂不利于全球发展，会造成技术进步缓慢、成本增加，这些成本最后会转嫁到消费者身上。”汪涛表示，无论是在中国还是在海外，半导体制造业各种能力都在提升，预计芯片短缺可能在几年之内得到解决，华为期待看到这样的结果。产业链发展了，华为公司的问题也就解决了。

未来八大前沿技术挑战

谈及华为的创新，胡厚崑表示，近几年来，华为虽然面临经营上的困难，但在研发上的投入，没有减少反而在增加，从过去年收入占比10%，提高到去年的22%。

25日，华为再次面向全球发布天才少年召集令。胡厚崑表示，华为招聘信息中，开出了行业平均收入5倍以上的薪酬，希望招到数字、计算机、物理、材料、芯片、智能制造、化学等领域的人才。“5倍薪酬是一件充满想象力的事情”。

华为“天才少年”项目正式对外公布是在2019年6月。彼时，任正非在华为公司EMT（经营管理团队）内部的讲话中提到，“今年（2019年）我们将从全世界招进20-30名天才少年，明年我们还想从世界范围招进200-300名。这些天才少年就像‘泥鳅’一样，钻活我们的组织，激活我们的队伍。”

除了天才少年外，华为在科学家等人才培养上也连续投入多年。

根据公开数据，华为至少拥有包括700多个数学家、800多个物理学家、120多个化学家，还有15000人在从事基础研究，以及6万多产品研发人员。同时，华为还与全球300多所高校、900多家研究机构和公司有合作，实施了7840个项目，已投资18亿美元，签署了对外付费的研发合作合同达1000多份。

这些基础人才支撑着华为对未来技术的探索。

周红表示，在各种需求驱动下，全球数字化正以指数级速度增长。面向未来，华为提出了未来八大前沿技术。

这些技术包括了在人机接口上如何发展新的感知和控制能力；在健康上如何连续地、无感知的测量人的血压、血糖和心电，能不能通过AI强人工智能帮助发明新的化学药、生物药和疫苗；在软件上如何发展以应用为中心，面向价值与体验的高效率自动化和智能化软件；在通信上如何接近和扩展香农极限，实现区域级和全球级的高效、高性能连接；在计算上如何发展适应性与高效率的计算模式、发展非冯·诺伊曼计算架构与非传统部件、发展可解释和可调试AI；在材料上如何通过AI帮助发明新的分子、催化剂和器件；在制造上如何发展出超越传统CMOS制造的技术，达到更低成本、更高的效率；在能源上能不能发展出安全、高效的能源转换和储能，提供按需服务。

“我们现在对于未来的所有想象可能都是保守的，因此我们要更加勇敢。希望能和学术界、产业界一起，重构基础理论、重构架构、重构软件，共同探索、开创未来。”周红说。