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（CWW）4月19日，2023華為分析師大會在深圳市華為坂田基地隆重舉行。會上，華為戰略研究院院長周紅表示，ICT技術不僅帶來了數字化的生活和工作，將來有可能在AI普及應用、智能機器、綠色可持續發展等更多方面創造價值。華為與學術界、產業界溝通交流，探討了面向智能世界需要解決的兩大核心問題——未來的通信和未來的計算。

周紅表示，通信網絡是建設智能世界的基礎。香農的三大定理都是假設噪聲是隨機且是白噪聲，然而在走向智能社會的過程中，可能有超過百倍甚至千倍的信息需求增長，現有的很多理論和技術已經遇到瓶頸，難以支持面向未來的發展。因此，我們要敢于打破既有理論和技術瓶頸的條條框框才能大踏步前行。要推動科學假設與商業愿景牽引創新，在通信上探索有別于香農定理的前提條件和應用場景。

在計算領域，周紅認為，通過AI的模型優化，可以幫助解決應用碎片化的問題，這也引發了模型規模的爆發性增長。過去10年，AI算法的算力需求提升了40萬倍。當前 AI在語言文字的學習理解和生成上所表現出來的能力超出了很多人的想象。隨著計算模式的不斷優化，算力的不斷提升，有了更多和更準確的數據，希望AI能夠更好的賦予人類社會的進步。

然而，面對于AI的倫理治理，周紅指出，在AI能力快速提升的基礎上，需要考慮AI的目標如何與人類一致。除了通過規則和法律來加強AI的倫理治理，還需從理論和技術的角度出發。

在以上基礎上，周紅指出了AI面臨的三個重要挑戰。一是缺乏共識的目標利益。如果沒有定義清楚并且達成共識，就很難確保AI發展的目標和人類一致，也很難合理的分類。在歷史上，人工智能出現了不同的流派，他們目前還沒有很好的融合起來，這是缺乏共識的目標定義的重要原因之一；

二是當前很多AI應用存在正確性和適應性挑戰。依靠大數據統計規律來進行的學習，會依賴于采樣的覆蓋面和數據的正確性。如果不當使用，可能導致過程不透明、結果不穩定和偏見的風險，出現黑天鵝的事件；

三是AI的效率。除了通過從大數據中得到統計規律來認識和理解世界之外，人們能否從小數據中進行思考，發現邏輯性抽象，形成概念屬性關系和運行規律。

面對這三個挑戰，周紅建議，在通信和計算兩大基石的驅動下，從狹義人工智能，到通用人工智能與超級人工智能的過程中，我們首先要通過理論和技術的不斷突破，來實現萬物智聯，促進社會的進步；其次要勇于拓展思想的邊界，增強對智能的認知和掌控能力；最終，用正確的目標和有力的手段，牽引人工智能的發展，助力我們超越極限，增強生命，創造物質，控制能量，跨越時空，實現人類文明的進化。