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郑纬民最新娱乐体验_郑钦文(2024年12月深度解析)

内容来源：爱魅影影视资源所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

郑纬民

【华为发布数据通信未来十大技术趋势报告，引领未来网络发展方向】11月10日，CCF中国网络大会（CCF ChinaNet 2024）期间，由中国计算机学会主办的“算网融合ⷦ•𐦙𚨵‹能ⷥ‘展新质生产力”主题论坛成功举办。论坛邀请了邬江兴、吴建平、郑纬民、张宏科多位中国工程院院士莅临大会作主旨报告。会上，华为发布《数据通信未来技术趋势》报告（以下简称“报告”），引领未来网络发展方向。华为数据通信产品线技术规划部部长金闽伟表示：“数据通信网络的发展随着端侧和应用侧的需求和变化而演进，网络的演进是信息载体与系统相互作用的过程，AI大模型带来的智能化变革，已经并将持续深刻改变千行万业。围绕联算、联智、联数、联空这四大核心场景，结合数据通信技术创新的双轮驱动，成为推动产业升级，发展新质生产力的关键力量。” 华为基于对数据通信业务的理解，提出了对未来十年的趋势分析和研究方向，希望和学术界和产业界一起共同努力，携手开创更美好的未来。趋势1 智算数据中心网络：100万~1000万卡组网，计算和网络耦合，领域专用设计为了训练更大的模型，AI算力需求持续增长，未来10年算力需求和算力供给存在1000倍差距；为了解决百万卡甚至千万卡的互联，需要通过减少转换使得网络带宽提升十倍，通过减少跳数使得网络规模提升百倍，从而弥补算力增长的GAP。趋势2 智算广域：算网一体架构，高效传输、协同服务，使能普惠AI服务普惠AI时代，每个企业、每个人、每个智能体都需要像现在用电一样，便捷、快速、充分的使用算力。面向未来，需要探索算网一体化的架构和算网协同的服务技术，实现算力应用与网络的深度融合。趋势3 智能园区：行业智能化，碳基硅基协同，虚实交互，极致体验智能时代的企业，拥有智能增强的员工，全要素的连接和智能原生的基础设施。园区网络需在连接、策略和体验三个确定性上实现突破，以实现智能化时代企业生产力的提升。趋势4 泛在互联：IP on Everything，基于IPv6数据面增强的空天地海一体全域智联IP协议是通信网络的核心，是当前唯一能承载海量连接的技术。随着卫星网络、智能终端、物联终端、WEB3.0用户的发展，IPv6将会在当前数据面的基础上继续创新、满足新业务的不同诉求，确定性、动态性、数据面标识是IPv6+创新的重点方向。趋势5 WLAN：超越连接，局域/个域/体域三网合一，连感算能安五面一体视听触全感技术彻底替代现有交互机制，改变终端形态；人机环境互动持续增强，基于模型、推理的智能体协作将无处不在。未来的WLAN在组网模式上将会融合PAN（个域网）和BAN（体域网），突破10m范围内设备互联约束，在组网能力上将进一步融合感知和算力，实现通信、感知、算力、供电、安全五面一体的能力。趋势6 量子互联网：从量子密钥分发到量子分组通信，实现泛在量子信息互联量子计算持续发展，业界预测2033年可破解现有的加密算法，影响经典通信的安全加密；QKD采用量子方法进行密钥传输，理论安全性经过证明，但需要独立网络成本过高、仅支持点到点应用，难以大规模部署，需要为打造经典/量子融合的普惠安全基础设施，提供物理安全的量子密钥成为发展趋势。面向长期未来需探索量子多路交换、复用网络及量子路由组网协议。趋势7 安全自治网络：全程可信连接，主动零信任，AI对抗AI随着企业云化、随时随地办公接入、千亿级物联、网络的风险暴露面越来越大也越来越多；智能终端普及、算力普惠和AI技术的发展，也增强了安全的复杂性和防御难度。高安可信的网络、基于主动零信任的不断调整优化策略、AI对抗AI是未来安全能力增强的关键方向。趋势8 自智网络：网络数字孪生+通信大模型，重塑网络体验和运维，迈向L4+/L5AI智能体在多数认知任务中的表现将超越人类，自智网络形成业界共识，ADN将演进到L4+/L5。网络数字孪生与通信大模型，成为构筑ADN自智网络的双柱石，重塑网络体验和运维，打造“零等待、零接触、零故障”，“自配置、自修复、自优化”的自动驾驶网络。趋势9 智能原生：多智能体协同，数据+知识双驱动，网元自感知、自决策、自演进端侧AI在隐私、个性、实时性等方面较云侧存在独特优势，每一种设备的未来都将走向智能，原生智能的设备和通信大模型配合实现ADN L5自智网络。智能架构网元融合算力、数据和算法，并具备自感知、自决策和自演进能力。趋势10 绿色低碳：0 Bit 0 Watt 0 Loss，循环经济设计，全生命周期原生低碳数通的绿色低碳技术正向网络潮汐节能、AI辅助深度节能和全生命周期低碳发展转型，旨在降低能耗并减少碳排放。在碳排放披露和管理上，需要逐步构建整个ICT产品绿色低碳管理机制，构建运营级的碳排放管理系统和管理平台。

「CNCC2024」「计算创造未来」在“大模型与超级智能的演进路径”论坛上，中国工程院院士郑纬民教授带来主题为“智算系统核心基础软件”的精彩讲座。他深入分析了大模型时代数据处理与算力提升的关键路径。在数据获取和预处理中，他强调高质量数据的重要性，数据清洗、去重及广告过滤等占据了30%-45%的时间，因此提升数据预处理效率尤为关键。郑教授提出了“以数据为中心”的高效大数据处理引擎，要求系统具备良好的生态、可扩展性和容错性能。对于模型训练，他指出硬件故障率高的问题严重影响效率，分布式检查点策略可以有效解决，通过均匀分布数据至计算节点来提升容错性。面对高昂的算力成本，郑教授提到国产超算具备支持大模型训练的潜力，而解决显存压力的“以存换算”方法也显著节省了存储资源。他呼吁构建国产智能算力和强大的软件生态，释放硬件潜力，推动我国在人工智能领域的快速发展。

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