4月26日，华为战略研究院院长周红在华为2022年全球分析师大会上提出了八大前沿技术挑战。
“面向未来，要敢于从前端基础研究中寻求答案。”周红表示，在基础科学研究方面，华为除了支持科学家利益驱动的“玻尔象限”创新，还希望与合作伙伴一起探索“巴斯德象限”的创新，从而扩大科学认知，创造应用价值。
同一天，华为轮值董事长胡也回应了华为目前面临的挑战。谈到创新，他说华为的创新源于人才。华为再次发出全球“天才少年”招募令，无学历无学校，5倍薪资。“很多朋友问我5倍工资的基数是多少？其实没有基数代表更大的想象空间空。”
求“质量”生存
1987年，43岁的任带领团队成立了华为公司，在深圳的一个“烂棚子”里，用两个万用表和一个示波器创业。目前，华为已经从一家名不见经传的小公司成长为通信领域的全球领导者。
然而，进入“美国实体名单”以来，华为的“全球供应链体系”频频受到挑战，芯片等核心技术的限制也让这家企业开始了漫长的补胎自救过程。华为主要业务三年发展如何？在技术的限制下，华为该如何前行，成为本期分析师热议的话题。
“过去，华为面临的困难没有减少。今年，环境变化带来了很多问题，但华为仍然寻求以质量求生存。”胡在分析师大会首日的发言中提到，当前的挑战主要在于全球疫情、大宗商品价格上涨和汇率波动。
至于如何“高质量发展”，胡在媒体采访中提到了三个方向:“第一是保证产品解决方案的竞争力和服务的连续性。目前在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，质量要体现在稳健经营上。如果不能活下来，一切都将空。对于低质量的展销会，你会放弃。华为现在的业务结构更加多元化，每一项业务都要专注于实现有质量的发展。如果不能实现有质量的发展，就会面临倒闭；第三个考虑是面向未来，加大持续投入，提供资金保障，优化创新路径。”
同时，胡也直言，华为的创新环境目前遇到了困难。“先进的设备和工艺无法获得，很难通过单点技术领先。技术创新的路径要调整。现在更注重在系统创新上寻找突破口，包括在技术理论和软件架构上寻求突破。”
"危机中既有危险，也有机遇."胡表示，去年华为终端业务的新战略是有效的。一方面是“1+8”策略，手表、手环、平板、智能大屏等的出货量。都长得很好。另一方面，通过采用软件加硬件的方式，已经有2.2亿台设备构建鸿蒙系统系统，这使得华为对未来的发展充满信心。
在其他业务方面，胡表示，今年的云服务提出了万物即服务、基础设施即服务、体验即服务的概念，从方向上是正确的。另外，华为汽车业务今年肯定会有新的智能汽车产品发布，无论是smart choice模式还是Inside模式。
当面对是否自建芯片厂的问题时，华为董事总经理、ICT基础设施业务管理委员会主任王涛予以否认。
“芯片制造涉及的链条很长，包括华为在内，没有一家公司能够独自解决这个问题。问题的真正解决需要全球产业链的共同努力。产业链的脱钩和割裂不利于全球发展，会导致技术进步缓慢，成本增加，最终会转嫁到消费者身上。”汪涛表示，半导体制造业的能力在中国和海外都在提高，预计芯片短缺的问题可能在几年内得到解决。华为期待看到这样的结果。随着产业链的发展，华为的问题会迎刃而解。
八大未来前沿技术挑战
谈及华为的创新，胡表示，近年来，虽然华为面临经营困难，但在的投资不减反增，从过去的10%增加到去年的22%。
25日，华为再次向全球才华横溢的少年发出征召令。胡说，在华为的招聘信息中，薪资是行业平均收入的5倍以上，希望能招到数字、计算机、物理、材料、芯片、智能制造、化学等领域的人才。“五倍工资是一件很有想象力的事情”。
华为“天才少年”项目于2019年6月正式公布。当时，任在华为EMT内部的讲话中提到，“今年我们要从全球招募20-30个有才华的少年，明年要从全球招募200-300个有才华的少年。这些才华横溢的少年就像泥鳅一样，钻进我们的组织，激活我们的团队。”
除了天才少年，华为多年来持续投入科学家和其他人才的培养。
公开数据显示，华为至少有700名数学家，800名物理学家，120名化学家，1.5万名从事基础研究的人员，6万多名产品RD人员。与此同时，华为与全球300多所大学、900多家研究机构和公司合作，实施了7840个项目，投资18亿美元，签署了1000多个对外支付的RD合作合同。
这些基础人才支撑着华为对未来技术的探索。
周红说，在各种需求的推动下，全球数字化正以指数速度增长。面向未来，华为提出了未来八大前沿技术。
这些技术包括如何在人机界面中开发新的感知和控制能力；健康状态下如何连续无感知的测量人的血压、血糖、心电图？AI强人工智能能否帮助发明新的化学物质、生物药物和疫苗？如何开发以应用为中心、以价值为导向、以体验为导向的高效自动化、智能化软件；如何在通信中逼近和拓展香农极限，实现区域和全球层面的高效、高性能连接；如何在计算中开发自适应高效的计算模式、非冯诺依曼计算架构和非传统组件、可解释可调试的AI；如何通过材料中的AI帮助发明新的分子、催化剂和器件；如何发展超越传统CMOS制造的技术，实现更低的成本和更高的效率；我们能否开发出一种安全高效的能源转换和储存方式，并提供按需服务？
“我们现在对未来的所有想象可能都是保守的，所以我们必须更加勇敢。希望能和学术界、产业界一起，重构基础理论、架构、软件，共同探索和创造未来。”周红说。
