在2019 PT展开幕之前,华为面向中国市场正式发布自动驾驶网络解决方案Autonomous Driving Network(ADN)和iMaster智能运维系列产品,助力电信业迈向以人工智能为核心的自治网络,通过开放架构“给网络以智能,给客户以平台”,加速运营商数字化转型。华为将持续创新并推动AI与电信网络的深度融合,全力支持中国运营商引领全球5G,携手产业伙伴共同共创5G辉煌未来,成为中国数字经济增长的新动能。
与4G网络相比,5G网络在传输速率、传输时延、连接规模等关键指标上有质的飞跃,从而可以支撑更加丰富的业务场景和应用,也给运营商带来了新挑战。首先,5G引入了Massive MIMO、分片等复杂新技术并将长期与4G网络并存,给网络运营和维护带来了挑战。其次业务不断加速创新,其他行业的数字化转型要求大幅增强网络灵活性,对网络智能化程度要求越来越高。最后是成本压力,例如中国拥有全球最大的4G和5G网络,迫切需要更为精确的节能减排技术。
本次发布会,华为ICT基础设施运维与平台管理主任、公共开发部总裁鲁鸿驹重点发布了自动驾驶网络解决方案ADN旗下iMaster智能运维的四款产品,包括面向MBB和FBB的自动驾驶网络管控单元iMaster MAE和iMaster NCE,跨域智能运维单元iMaster AUTIN,以及基于华为公有云服务的iMaster NAIE网络人工智能单元。鲁鸿驹指出:“全新推出的iMaster MAE和iMaster NCE将全面替代传统网管系统,帮助运营商从以网元为中心的人工运维转变为以意图为中心的单域自治,使能网络运营的全生命周期自动化和智能化。同时iMaster AUTIN将全球160+网络运维服务,1500+网络保障服务的运维经验固化为知识资产,通过开放平台帮助运营商加速运维能力和人才转型,提供跨域业务预测、预防性维护和重大网络变更智能辅助等能力,大幅降低无效上站上门。最后依托业界首个面向网络的开放AI使能系统iMaster NAIE,从云端不断给自动驾驶网络注入更强的AI算法,可大幅提升AI开发效率,同时基于一致的推理框架实现网元AI、网络AI和云端AI的垂直协同,让网络越用越好用,越用越聪明。”本次发布会中,广东电信、河南移动、内蒙古联通也分享了运营商5G时代网络运营与运维中面临的挑战、应对思路以及在自动驾驶网络领域与华为联合创新的实践成果。
由于电信网络的复杂性,自动驾驶网络的演进将是一个长期的过程,华为通过在设备层、网络层和云端全栈引入人工智能技术,采用“单域先行和跨域聚焦价值场景”的思路快速推进,目标与产业在未来3年共同迈向L3级的有条件自动驾驶网络。当前,单域自治已经取得了诸多进展和应用。在FBB领域最早推出的iMaster NCE,面向智简5G承载、品质专线和品质宽带三大场景全球已规模部署100+套。在MBB领域,iMaster MAE面向5G正在与20多家运营商积极开展商用试点。在跨域场景,在中国通过与河南移动、内蒙联通、广东电信开展ADN整体解决方案的一阶段联合创新并部署验证了智能故障场景,实现了从告警到故障的2个数量级智能压缩,大幅减少无效上站。最后,iMaster NAIE华为云服务自2019年4月开始公测以来,已累计发展5000+用户,与20+家运营商、生态伙伴开展联合创新。华为将坚持“把复杂留给自己,把简单带给客户”的理念,让网络化繁为简,因智而易。
倪光南称华为估值世界第一,达1.3万亿美元
10月29日消息:近日,中国工程院院士倪光南在中国企业高质量发展论坛上介绍全球信息和通信领域企业市值排名时表示,中国通讯技术发展迅速,全球前十名中,美国有6家,中国有华为、阿里和腾讯三家。华为虽然没上市,但评估市值是13000亿美元,世界第一。虽然目前我国整体排名仍然落后于美国,但已领先于韩、日、英、德等国家。
因此,倪光南认为,对于网信领域,我们不必太悲观也不要太乐观。值得乐观的是中国5G在世界上暂时领先,而同时,芯片等硬件以及操作系统类软件这两大短版也是需要我们重视的问题。
以下为全部演讲实录:
各位领导、各位企业家,这个会是我向优秀企业、优秀企业家学习的机会,讲什么呢?我想了一下,还是讲人才和创新。每个企业、每个企业家最关心的是这个问题,讲的不好,请大家指正。
首先,从这个时期,中美贸易摩擦以来经常碰到的问题,有人说到底中国行不行,是“厉害了我的国”,还是没有创新了?从我个人的看法,其实就是几句话,首先这是一个科学、客观的问题,比如70年以来,现在可以说我们总体网信领域,在网络、安全和信息化,网信办管的领域来讲,我们总体技术和产业水平位居世界第二,但下面会讲到,我们也有短板。
我拿的表怎样比较我们的水平?这是以市值排行、龙头企业排行来看,大体上可以。在这个表上信息和通信领域,按照这个标准来看,华为没上市,但表上有,有些人评估是13000亿美元,世界第一,我想大概是没问题,从华为的业务情况、创新情况等是第一。前10家里美国有7家,中国有华为、阿里和腾讯,三星也能排进去。其实大体上表现了我们这方面在世界上的水平,中国比起美国还是差的,但比起三星,显得大一点,总体来讲三星的水平,日本,英国、德国,大体上处于这个“长跑”的第三阶段,第一美国,第二中国,第三大概是这些发达国家,第四是印度等一大堆国家。这个表是比较客观的,所以我觉得不要太悲观,也不要太乐观。
但这个还不够,虽然中国从产业类别来讲世界最大,网信领域我们产业类别肯定是第一,平均第二,但我们在一些重要方面,特别是关键核心技术方面是短板。我画了两个大家知道,一个是硬件,中国的芯片不行。华为一受制我们发现还有软件,特别是基础类的,像是操作系统,这两大短版不补上,平均第二还是不行。
当然也有两个好的地方,第一是新一代信息技术,5G,毫无疑问,中国5G在世界上走得比谁都快,我看中国哪个城市都在部署5G,你看外国有吗?这是毫无疑问的,从跟跑到现在开始领跑了,当然,人工智能、大数据方面中国也很热闹,不敢说比别人好,但挺重视,所以和发达国家的距离要短一点。当然,我们的互联网应用也很好,有人说不重要,基础不够、创新不够,这是对的,但以应用来倒逼基础的发展也是可行的,这不是说赶上了美国,但总体来讲,现在有些有利条件容易赶上。
要回答的问题是,既然平均第二,短板为什么不上去?做不成?我分析有两条原因,客观是建国70年来我们飞速发展,但人家已经发展了一两百年,我们有些地方肯定还不够。第二,人家对你有禁运、封锁和制裁,客观上要难一些。
此外也有主观原因,挺重要的,我举三条看大家是否同意:
一是“造不如买,买不如租”的影响。刚才我说了我们的短板,我们的芯片制造行业不行,美国垄断了,但我们不行,大家看华大九天的数据,先是“巴统禁运”(巴黎统筹委员会),后来国家看不行还得自己做,于是于1988年启动国产EDA工具,叫做“熊猫系统”,那时候做的还可以。什么时候不做了?1994年不做了,因为巴统取消了对中国的禁运,大家说这是好事还是坏事?好事是比较容易买到了,以前中国买不到软件,只能通过香港或其它途径进来,但1994年禁运取消以后就很容易买到了,有关方面觉得既然能买到还做它干嘛?所以就停了,现在又再度启航,2009年成立华大九天,十二五核高基EDA重大专项,现在也在继续做,如果一直做,中间没有停,也许我们就有(世界上)第四家(芯片企业)了。
软件产业是中国增长最快的产业之一。软不如硬,重硬轻软是我们国家特别普遍的。2000年有个560亿,每年加一个,加到去年63000亿,今年是70000亿,很不错,企业很大,从2000到2018,18年增长了112倍,请问在座的企业学家,你去找一找中国几万亿企业的产业,有那么快的吗?我想找不到。这个产业发展非常快,第一是靠人才,中国软件人非常优秀;第二靠市场,中国市场非常大;第三靠什么?资金吗?建国以来我们在软件业上的投入不到50亿,那么长时间,那么大产业,国家有关部门投了不到50亿,也就是一年平均几千万,等于没有投入,基本上民间投的也很小,这个产业的投资不靠前,很勉强,软件人员勉强活着就行了。靠什么呢?政策。从2000年开始国家有个“国发18号”文件,正因为有了这个优惠政策,我们的软件业才出来,所以一靠人才、二靠市场、三靠政策,没有靠资金。今天国家很快要有软件基金出来,再加上资金的投入,相信我们的增速还能更快地提高。所以这是非常重要的,软件产业要纠正,我们的国家重硬轻软,我们的地方领导很愿意搞硬件,因为如果硬件失败了,楼还在、设备还在,一查没事的,软件不敢投,投入几万亿万一不成功,来检查一看,人也走了,软件失败了不会留下什么,只有桌椅板凳和几台破电脑就没了,没法儿交代,所以我们目前的考核体制是不利于软件发展的,要冲破这个藩篱。
三是“穿马甲”,网信领域里大家说的套话是把外国的产品包装一下国产推广,国家支持就特别大。这有一个什么毛病呢?人们心里会认为我已经有了,不做了。再就是安全有隐患,(外国产品)如果埋个“后门”、“漏洞”你都不知道,或者以知识产权为由告你,外国的知识产权,中方合资,本来是代理,光明正大的,一定要注意别把它包装成自己的,那样就知识产权侵权了。它容易麻痹自己,认为我们已经有了就不做了。当前国家重视安全,很多人都在做,如果不做,下面我会继续讲不做的危害性。
实行包括自主可控测评在内的多维度测评。一般测评是性价比认可,安全的测评,质量的测评,这个很重要,区分真正在网络安全的角度能否达到要求。
最近还出了一个事,自主可控测评应评估“美国技术含量”,以前没有,并购人家的,知识产权收购过来就可以了,现在知识产权可能没有问题,但有实体清单的问题,有出口管制,美国技术含量超过25%,美国就会制裁,涉及很多细节,涉及元器件、软硬件、材料等,比如汽车行业,过去多少年以前用了美国的技术的都可能包括进去,只要超过25%就不行,实际上是美国说了算。即使是出了钱并购过来的知识产权也可能会被套上这个,美国会说10年以前、20年以前这就是我的技术。所以我们要应对这个潜在的风险。
软件是推动新一代信息技术发展的驱动力,很多传统公司,比如宝马和波音,比如宝马7,内置的软件超过2亿行代码,波音787客机中的软件代码超过10亿行,新一代技术硬件差不多,关键在于软件,十年前我到华为调研,华为说70%的研发人员是搞软件的,最近我问他们有多少了,他们说大概八九成。硬件比较标准,特别是CPU,大家往往都差不多,但一说人工智能、区块链、大数据、移动通信、虚拟现实,差别就在软件上,所以我们应该加强软件,而且我们在软件产业有很多优越条件,我们希望把软件搞好。
中国有丰富的软件人才资源,中国拥有世界上最大的人才资源,增量大,每年都培养出很多软件工程师,人才应该说是世界第一。这方面就不细讲了。
中国软件业概况,刚才我们比了世界上的公司,现在以自己为主来看,产业规模世界第二,市场也是第二,从业人员世界第二,约占世界10%,相信很快就会是世界第一,产业布局较全面(较好),龙头企业规模和数量较好(华为、BAT等等);人员工资中等(2017年平均薪酬为13.03万),人才创新性较好(软件著作权、开源贡献量、双创数量、APP制作量、研发效率、大赛数量……),软件方面除了美国,中国,还有印度,印度也有一些优势,但在勤奋方面都没有能跟中国相比的,这种情况下中国不发展软件是很可惜的。
这是美国甲骨文公司的创始人拉里。埃里森的采访,他对软件的认识比我们有些领导的眼光都远,他说“不能让中国产出比美国还多的工程师!”他说原料、硬件等方面不怕,就怕软件,他说如果中国的软件领先了,人才更多了,对美国的威胁很大。
第三方面是开源软件促进软件业开放创新,开源软件已成为软件业的主流,受到了美国管制,但它要管制我们没有办法,我们主要是要增加像华为这样的企业,在软件业增加中国企业的参与者、贡献者、主导者。
最后,我们希望把开源这个在软件业已经非常成功的模式推广到硬件界,美国加州大学伯克利分校2010年发明了基于广泛使用且标准十分宽松的BSD许可证(Berkeley Software Distribution License),用户可自由免费地使用RISC-V进行CPU设计、开发并添加自有指令集进行拓展,自主选择是否公开发行,或商业销售、或更换其它许可协议、或完全闭源使用。它有什么好处呢?完全开放,CPU芯片在市场上站得住的指令集架构只有两个,一个是英特尔的AMD,非常好,可惜你拿不到授权,它垄断了桌面和服务器领域,罕有对外授权,这个很难,但很难自主可控。一个是ARM的指令集架构CPU,历史较长,在移动和嵌入式等领域占垄断地位,世界上很多公司花费数百万到数亿元费用向ARM购买CPU许可。现在出了一个新的RISC-V,RISC-V的优势有四个:
(1)设计优势
免除授权费用和知识产权风险的完全开源免费,这是RISC-V存在的主要意义。传统的芯片设计有时需要上亿研发费用、投入上百人的团队和花费大量时间,使得中小型科技企业不可能承担芯片研发,被迫只能使用市场上已有产品,既造成了芯片市场的绝对垄断,又丧失了发展的主动权;而开源芯片设计可以将芯片设计门槛大大降低,甚至于3-5人的小团队在3-4个月之内,只需要几万元便能研制出一款有市场竞争力的芯片,十分适应于中小企业创业,市场前景广阔,能够有效促进芯片产业的繁荣。
(2)技术优势
RISC-V指令集在最初设计时有其研发团队就明确表示要追求检阅,丢弃历史包袱。目前成型的技术代码集小、支持模块化,性能十分优越,能够满足从微控制器到超级计算机等各种复杂程度的处理器需求,支持从FPGA、ASIC乃至未来器件等多种实现方式。同时能够高效地实现各种微结构,支持大量定制与加速功能,并与现有软件及编程语言可良好适配。
(3)市场优势
随着人工智能和物联网等新一代信息技术的发展,各种场景下对于CPU需求日益碎片化,嵌入式应用前景广阔,低功耗、低成本和订制化需求越来越大,这使得RISC-V的精简、低功耗、模块化和可扩展的优势与数字经济未来发展方向十分契合。
(4)管理优势
最初的RISC-V指令集是20世纪50年代,因而大多数专利早已过期,在商业化和开源使用方面不会存在大的专利壁垒和成本问题;另外,RISC-V由2005年成立的基金会管理,这是一个非盈利的中立机构和开放社区,主要负责日常维护RISC-V指令集标准手册与架构文档,参与RISC-V相关规范地制定和软硬件生态系统的发展。基金会采取会员制管理,目前共有上百家会员单位,中科院计算所是发起和审计会员,阿里、华为是白金会员,这种开放式的管理模式能够有效地促进RISC-V社区的交流和创新,形成生态系统,从而降低研发成本,打破芯片市场的垄断。
这就是开源的好处,我们可以以新一代信息技术和它去培育生态。最后我们的目标是让世界出来第三种模式,完全免费开放,看看是否可以更好地满足我们的需求。
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