研究と技術革新
デジタル化とカーボンニュートラルは、世界で最も重要な現在のトピックの1つです。どちらもICT産業に深く、そして永続的な影響を及ぼしています。世界のデジタル経済は急成長しており、デジタル製品やサービスに対する需要は予想をはるかに超えています。しかし、シャノンの定理とフォン・ノイマンのアーキテクチャの両方が深刻なボトルネックに陥っているため、供給が追いつかず苦戦しています。2021年、ファーウェイは研究開発への投資をさらに増やし、将来にわたって発展を持続させるためのより大きな努力の一環としました。私たちは、科学技術の無限のフロンティアを探求するためには努力を惜しみません。また、さまざまな業界のニーズを把握し、グローバルな課題を克服するための努力も惜しみません。すべてがつながったインテリジェントな世界というビジョンに導かれ、私たちは世界の科学界とオープンに協力し、新しい理論、アーキテクチャ、技術を探求し、産業の継続的な発展を支えていきます。
基礎研究
2021年、ファーウェイは通信、コンピューティング、AIなど様々な分野の基礎理論に対する基礎研究への投資を強化しました。
無線通信の基礎理論を発展させ、アルゴリズムを理論的なシャノン限界に近づける努力を続けています。スパース重畳符号の理論とアルゴリズムの革新により、高速に変化する符号化行列に対するシャノン限界を導き出し、トランシーバの設計を大幅に簡素化することに成功しました。
6Gに関する合意形成に向けた業界全体の取り組みの一環として、当社は将来の新しいサービス、ユースケース、技術動向を定義した6Gビジョンを発表しました。
私たちは、NR（New Radio）フレームワーク、超高密度衛星ネットワーク、地上波セルラーネットワークを取り入れ、フルスペクトラムの無線通信とセンシングをネイティブAIと組み合わせた、信頼性の高い新しいアーキテクチャを作り上げました。この新しいアーキテクチャは、インテリジェントな6G接続をサポートします。
無線伝送のための新しいアーキテクチャと新しいコンポーネントの研究を続け、従来のセルラーネットワークの設計を再構築し、将来の無線ネットワークのための容量中心のアーキテクチャを提案しました。理論上の最大ネットワーク容量を算出し、高周波と低周波の両方のリソースを組み合わせた将来のワイヤレスネットワークのカバレッジと容量の拡大に役立つ容量の変更を定義することができ、ワイヤレスネットワーク業界を将来に向けて安定した基盤にすることができました。
私たちは非線形波形設計への新たなアプローチで光通信を進化させ、業界共通の課題であったファイバーの非線形性を重要な形で進展させ、伝送距離を大幅に延長させました。
高精度なネットワークトラフィック予測モデルを構築し、ネットワークサービスレベル契約（SLA）の数理的理論を精緻化することで、トラフィックモデルの精度をミリ秒レベルからマイクロ秒レベルへと飛躍的に向上させることができました。これにより、ネットワーク性能の予測可能性が高まり、リソースの利用率が向上しました。
ストレージの符号化技術に関する研究も継続的に行っています。分割統治マッピングと垂直水平再帰符号を最初に開発し、低複雑度の逐次誤り訂正符号のブレークスルーを達成し、一般的な負荷分布の下で分散ストレージのスループットを向上させることができました。
AI画像の符号化・復号化技術に新たな進展をもたらし、次世代画像規格を開発するJPEG AIプロジェクト（ISO/IEC JTC 1/SC29）の立ち上げを支援しました。
当社のAI搭載ミックスオーディオコーデックアーキテクチャは、中国ウルトラHDビデオ産業連盟（the China Ultra-HD Video Industry Alliance、CUVA）と中国の音声・動画コーデック規格のワーキンググループであるAVS（Audio Video Coding Standard）によって承認されており、彼らの空間オーディオコーデック規格の技術基盤を提供する予定です。
当社のダイナミックHDRのコア技術は、HDR Vividの業界標準が業界に広く受け入れられることに貢献しています。現在、10,000時間以上の映像コンテンツがHDR Vividを使用して配信されています。
写真左: ローラン・ラフォルグ（Laurent Lafforgue）氏は、世界的に有名な数学者です。1966年生まれ。18歳のときに国際数学オリンピック（IMO）で初めて銀メダルを獲得。35歳のとき、数論と代数幾何学への顕著な貢献が認められ、数学のノーベル賞に相当するフィールズメダル（the Fields Medal）を受賞した。2021年、ラフォルグ氏はファーウェイのパリ研究所に入所しました。彼が取り組むトポス理論は、通信、コンピューティング、AIの新しい世界への道を示す可能性のある、非常に抽象度の高い数学的命題です。また、当社は2020年にフランスのパリに、ラグランジュ数学コンピューティング研究センター（Lagrange Mathematics and Computing Research Center）を設立しました。このセンターは、ファーウェイの研究プログラムに参加するトップクラスの学者を集め、若手研究者を育成することを目的としています。
写真右: ラグランジュ数学コンピューティング研究センター
集中する、やり抜く、突破する
ファーウェイは数十年にわたり研究開発に多大な投資を行ってきました。2021年、私たちは再び「集中する、やり抜く、突破する（Focus, Persevere, Break Through）」という戦略が業界全体のイノベーションと急速な進歩を推進したことを目の当たりにしました。
光ネットワーク
この分野では…
新しい符号化技術、信号処理技術、光電子部品など、光ネットワーク技術のブレークスルーを果たし、長距離における波長あたりのビットレート向上への進化を支えました。
光増幅器の主要材料や製造技術を把握し、超広帯域伝送技術の実現可能性を検証しました。また、光バックプレーンのアーキテクチャを再構築し、C+Lバンドでの高精度かつ高密度な光接続などの工学的課題に対応する新技術を開発しました。これらの取り組みにより、1ファイバーあたりの伝送容量を2倍にすることができました。
高出力光源プーリングやシリコンフォトニクスなどのキーテクノロジーで、画期的な成果を生み出しました。これにより、データセンター内のN x 100G、低コスト、高密度の光相互接続をサポートし、そのネットワークのコンピューティング性能を最大化することができます。
光ファイバーセンシング、スペクトル検出、MEMS（メムス、Micro Electro-Mechanical System）センシングのアルゴリズムとアーキテクチャでイノベーションを起こし、石油・ガス、炭鉱、港湾などの垂直産業のデジタル化を支援する光ネットワークの導入を推進しました。
通信事業者向けネットワークと企業向けネットワーク
私たちはイーサネット技術にイノベーションを起こしました。具体的には、今年、簡素化された低遅延のデータセンターネットワークテクノロジースタックを定義しました。コンピューティングネイティブの相互接続技術であるユニファイドバス（Unified Bus、UB）と組み合わせることで、UB-over-Ethernet（UBoE）ソリューションが実現し、30万ノード以上、スイッチング素子容量100Tbps以上、スタティックレイテンシー130ナノ秒以下の大規模コンピューティングネットワークを構築することが可能になります。
異種ネットワークの相互接続（ManyNets）は、現在進行形で不可逆的なトレンドです。2021年には、新しいネットワークプロトコルと分散転送アーキテクチャの独自研究を継続しました。また、通信事業者、産業界のお客様、パートナーとの協業を拡大し、新しい産業用インターネット、IoTネットワークアクセス、スマートシティ、スマートキャンパスなどにおいて、最先端のパイロットプロジェクトを実施しました。これらの取り組みはすべて、本質的なセキュリティと超低消費電力に支えられた決定論的な接続体験をお客様に提供することを目的としています。
インテリジェントな運用保守
自律運用ネットワーク（Autonomous Driving Network、ADN）は、自動化、自己修復、自己最適化、自律化の実現を目指し、高度なインテリジェントセンシング、デジタルマッピング、自己学習、適応的意思決定の4つを最大の特徴としています。
当社の新しいアルゴリズムに支えられたワイヤレスネットワークは、ネットワーク負荷の変動を学習・予測し、複数のエネルギー源の使用を調和させてグリーンエネルギーの使用を最大化し、さらに人間が制御するネットワークと比較して電力コストを少なくとも10％削減することが可能です。
ネットワークナレッジグラフ技術にブレークスルーをもたらし、15製品にわたり110万件のネットワークO&Mナレッジを蓄積し、数秒でソリューションを提供するAI推論ツールを作成しました。
AI
フルスタックAIポートフォリオの一環として、業界初の2000億パラメータで学習させた高密度基盤モデル「Pangu-Alpha」を発表しました。また、ディープラーニングの畳み込み演算を置き換えることができる加算型ニューラルネットワークを発明し、必要な浮動小数点演算を大幅に削減し、エネルギー効率を30％～50％向上させました。
AIモデルの超大規模展開のための並列モデル学習、展開とスケジューリングアルゴリズム、通信技術において大きな前進を遂げ、消費電力、パフォーマンス、コストにおける競争力を高めました。
最適化されたコンパイル、自動展開、異種分散計算クラスタでの効率的な実行における当社の画期的な研究は、AIと検索のための計算コストの半減に貢献しました。
また、媒体検出のための高帯域幅アルゴリズム、高性能メモリ用の誤り訂正符号、低冗長性消去符号の理論とアルゴリズムにおいて、大きな飛躍を遂げました。これらの進歩は計算機やストレージ機能の信頼性を高めることに貢献しました。
スマートフォンメディア
計算写真学、計算光学、True-Chroma Image Engineにおける持続的な革新により、ファーウェイはデジタル写真におけるリーダーであり続けています。ユーザーにより良い画像と映像体験を提供するために、私たちは止まることなく取り組みを続けています。
空間コンピューティング、空間ビデオ、3D再構成などのコア技術における当社の画期的な取り組みは、没入感のある拡張現実体験の創造に役立っています。
開放型イヤホンに搭載されたアダプティブノイズリダクション技術は、ノイズキャンセリングを新たな高みへと導きます。
超高精細、低遅延の映像処理技術は、マルチスクリーンでの容易なコラボレーションをサポートし、ユーザーにより良い視聴体験を提供します。
物理工学
携帯電話のフォームファクタとして、くさび形と多次元ヒンジ設計を採用した企業は、私たちが初めてです。これにより、2つのスクリーンが互いにぴったりと折り重なり、ホコリや砂埃が入り込んでスクリーンに傷がついたり、ヒンジが妨げられたりするのを防ぐことができるのです。これらのイノベーションは、ファーウェイの折りたたみ式携帯電話の複数のモデルで適用され、この分野でリードすることに貢献しました。
スマートウォッチがスポーツモードで着用者の心拍数を監視する際の干渉を最小限に抑えるため、8チャンネルの高性能・高感度な光電式容積脈波（PPG）モジュールとインテリジェントアルゴリズムを開発しました。40種類以上のスポーツシーンで、当社の心拍計は業界で最も正確な結果を出しています。
基本ソフトウェア
私たちはこの分野の研究と革新を続けてきました。ソフトウェアアーキテクチャとフルスタックシステム最適化におけるイノベーションは、ハードウェアリソースの利用を大幅に改善し、競争力を高めました。
オペレーティングシステムの分野では、決定論的スケジューリングや柔軟なリソース分離などの技術でブレークスルーを達成しました。これにより、組み込みアプリケーションにおける低遅延の要求に応えることができ、典型的なクラウドシナリオではリソースの利用率が2倍になりました。
マルチコア並列処理と自動ベクトル化技術の大きな進歩により、BiShengコンパイラはソフトウェアとハードウェアを深く同期させ、当社の独自チップが多様なコンピューティング性能で業界をリードするのに役立っています。
また、GaussDBのコア技術である完全並列マルチコア処理とAIによる自己最適化も大きく前進しています。これにより、高性能、高可用性、自律的な運用保守機能が向上し、7つの主要産業における当社のプレゼンス拡大に貢献しています。
私たちはソフトウェアのエコシステムにおいて、オープンソースと開放性を重視しています。複数の柱からなるテクノロジーアーキテクチャは、金融、公共サービス、企業向けソリューションなどの主要セグメントにおけるテクノロジーとエコシステムの構築に役立っています。openEulerとHarmonyOSのエコシステムは急速に発展しており、現在2億2000万台以上のファーウェイのデバイスがHarmonyOSで動作しています。
接続性、レンダリング、AI、地図、検索、データ管理、Kitフレームワーク、当社のARエンジンなど、アプリの移植をサポートする技術を提供しています。現在までに3,000以上のアプリがファーウェイのOSに移植されており、6億台以上のアクティブなデバイスがファーウェイモバイルサービス（HMS）を利用しています。
信頼性
私たちは信頼できる理論、技術、エンジニアリングの実践に関する研究に持続的な投資を行ってきました。
ファーウェイは同業他社と協力して、信頼できる技術の理論、標準、仕様の開発に取り組んでいます。また、国際標準化機構（ISO）、国際電気通信連合（ITU-T）の電気通信標準化部門、3GPP、欧州電気通信標準化機構（ETSI）、インターネットエンジニアリングタスクフォース（IETF）などの標準化団体における信頼性関連のワーキンググループに大きく寄与しています。
私たちは自社のソフトウェアエンジニアリング能力を高め、オープンソースソフトウェアの信頼性を向上させることに専心しています。このため、信頼できるプログラミング言語の研究や、新しいエンジニアリング能力の開発に取り組んでいます。また、ファーウェイはRust Foundationの創設メンバー5社のうちの1社です。
オープンソースの脆弱性をより正確かつ効率的に発見し、信頼できるソースからのコードを保証するために、脆弱性管理およびオープンソースに関する技術を研究しています。
暗号技術、AIの信頼性、システムセキュリティ、プライバシーを強化する計算などの最先端技術を探求し、研究結果を継続的なエンジニアリングの実践に適用して、製品のセキュリティと耐障害性を高めています。
機能セキュリティやヒューマンファクター工学などの工学技術を研究し、ICT技術をあらゆる生活シーンに提供しています。
