华为徐文伟：用数学和系统工程方法推进未来网络研究

来源：华为

在2021第五届未来网络发展大会上，来自产业界、学术界、研究机构等领域的专家、行业领袖，围绕网络操作系统、6G通信、网络安全、工业互联网等热点话题，共同探讨新型网络技术的攻关与变革。华为董事、战略研究院院长徐文伟就未来网络的研究与突破发表了主题演讲，他特别呼吁：“我们要加强产学研用合作，用数学和系统工程方法推进未来网络研究，以场景需求驱动理论研究、技术创新。我们和合作伙伴一起开展了确定性广域网的研究，取得良好进展，下一步将加速成果转化，为先进工业网络的发展注入新动能。”

华为董事、战略研究院院长徐文伟发表主题演讲

以下为演讲全文

从世界构成的三要素理解未来的挑战与方向

物质、能量、信息是世界构成的三要素，这也是我们把握未来挑战和方向的出发点。下一个十年，联接数量将达到千亿级，宽带速度每人将达到10Gbps，算力实现100倍提升、存储能力实现100倍提升，可再生能源的使用将超过50%。围绕信息和能量的产生、传送、处理和使用，技术需要不断演进。

产业互联中的智能机器联接：千亿节点，万亿市场

近十几年以来，消费互联网的蓬勃发展，极大地丰富了人们的沟通和生活，当前按照人口计算的互联网普及率已经达到70%。展望未来，随着5G2B能力的提升、IPv6协议的规模部署，智能机器的联接数量将迎来爆炸式的增长。根据ARM的预测报告，预计2035年全球机器联接累计数量达到10000亿。

消费互联网主要面向人提供联接，而人的感官反应速度是有限的，对于网络质量波动带来的体验波动，人的容忍度较高。比如，消费者可以接受200ms以内的电视频道切换速度，不容易觉察200ms以内的话音通信中断。以机器为主的产业互联网，要求低时延、低抖动的确定性承载。AGV自动导向车要求工业网络时延小于50ms，抖动小于10ms，钢铁行业某些工业控制场景要求工业网络时延小于4ms，抖动小于50us。

现场少人化、无人化是趋势，远程集中控制的生产模式需要确定性广域网

我们看到，企业生产系统正在走向现场少人化、无人化，实现降本增效、安全生产，这是必然的趋势。工业控制系统加速走向远程集中控制模式，让操作人员可以在更安全、更舒适的集中控制室完成生产任务，也让大型企业得以在更大范围内实现总部、多基地之间的生产要素调度和优化。

为此，工业控制系统需要走向广域化，工业网络需要同时保证确定性和大网可扩展性。其中的核心技术挑战就是，降低确定性网络调度算法的存储和计算复杂度，使之在大规模网络中可以部署。

面向产业互联，提升IP网络的确定性、安全性、灵活性

今天，网络支撑的主体是百亿级的消费互联，2030年，网络支撑的主体是万亿级的产业互联，网络协议面临三个考验。

第一是确定性。需要确定性时延保障能力，通过“网络演算新理论和协议”，将当前尽力而为的网络时延，变为可提前计算的确定时延。

第二是安全性。万物互联的场景下，安全防御体系提出严峻挑战。无人机、摄像机、边缘计算、传感器等大量外挂设备，引入了新的不安全因素，必须构建端到端的内生安全框架和协议。

第三是灵活性。千行百业的需求是多样的，有的需要IP地址长一点，有的需要短一点，必须将固定长度的IP地址，扩展为可灵活定义语义、语法的新IP协议。

而确定性广域网的建模、优化，涉及网络级的排队论，较为复杂，我们希望借助数学工具和系统工程方法，来提供一些帮助。

用网络演算理论，为网络确定性进行建模和定量分析

网络演算理论是网络建模和时延分析的重要数学工具，它通过描述流量到达和节点服务的包络曲线，基于最小加代数，计算端到端的确定性时延上限。UCLA大学Cruz教授在1991年的论文中发明了网络演算，后由瑞士科学家Boudec进一步整理、完善。

最小加代数（Min-Plus Algebra）是用于数字电路、通信网络以及制造工业等离散事件系统( Discrete Event Systems)建模的一种数学工具。

基于网络演算理论，由于IP网络存在复用，流间会相互碰撞。所以一个流经过一个网络节点后，突发度会增长，时延和抖动都会增长。而传统IP的聚合调度，流间穿插碰撞、甚至循环阻塞，导致突发度和时延上限，随着跳数滚雪球式开放增长，即便网络轻载时也会出现时延很大的情况。

通过系统工程方法进一步优化，解决大规模广域网的确定性

为了解决IP网络的时延不确定问题，几十年了业界做了大量研究，也提出了很多具有确定性保障的技术。但这些技术基本都依赖于在网络节点中维护流状态、或者调度复杂度很高，所以扩展性不好，没有办法应用在大规模网络中。

为了同时解决确定性与可扩展性，我们采用系统工程的方法，采用周期聚合调度，将状态维护在边缘节点、并携带在报文中，避免核心节点的状态爆炸。核心节点仅需维护4个聚合周期队列、调度复杂度为O(1)，同时实现了计算和存储的可扩展性。

优化效果：E2E时延与跳数的线性关系，时延抖动与跳数无关

从理论分析来看，相比于传统IP的时延随跳数超线性增长，我们的确定性广域网技术（DIP），其端到端时延上限与跳数呈线性关系，并且端到端抖动是常数，与跳数无关。工程上，我们已经具备能力，达到单跳十微秒级的时延上限，端到端±10us的抖动上限。

基于CENI试验网络环境，完成了确定性广域网技术试验

基于网络演算理论，业界在确定性广域网技术取得了一定的突破。

2020年6月，华为与紫金山实验室等合作，在CENI网络进行了确定性广域网技术试验，跨3000公里、13跳设备的网络中，把时延抖动控制在100μs以内。而未启用确定性广域网技术的传统IP流量，时延抖动达到了2.8ms。需要注意的是，是时延抖动控制在100μs以内。而时延与距离相关，无法缩小。

背景干扰流持续增加时，确定性广域网时延抖动保持恒定，而传统IP流量的时延抖动随背景流增加而增长。

基于确定性广域网技术，完成全球首个广域云化PLC场景化技术试验

在过去的一年，我们进一步开展了产学研用合作创新，将确定性广域网技术运用到工业网络场景中，联合紫金山实验室、上海交大、宝信软件开展了广域云化PLC合作，完成了全球首个广域云化PLC场景化技术试验。

试验中，云化PLC部署在上海，采用IP协议、经CENI的确定性广域网联接、在600公里之外控制部署在南京的执行端，在重度背景流量冲击下，广域云化PLC系统正常稳定运行。试验中，网络时延小于4ms，时延抖动小于20us。

值得一提的是，这次试验采用了鲲鹏CPU、欧拉操作系统、以及上海交大提供的基于IEC 61499标准的PLC集成开发环境和运行环境，基于通用计算和标准IP协议，构筑了工控边缘计算节点，实现了全栈国产化系统的雏形。我相信，在向下一代工控架构升级的过程中，国内高校、研究机构还将发挥更大的作用，彻底解决工控系统七国八制的问题。

确定性广域网在有限域丰富了IP技术能力集，加速工业网络IP化

确定性广域网是有限域内网络演算和系统工程优化的成果，面向特定的工业场景，丰富了IP技术能力集，使之可以服务更多的工业网络场景。确定性广域网等新的技术能力，和IPv6、5G2B等相结合，将加速工业网络IP化，进一步扩大消费+产业互联网的服务范围。我们可以参考5G的做法，面向不同的场景，提供eMBB、uRLLC等不同的能力集合。

消费互联网和产业互联网的需求不尽相同，我们也可以不断地丰富IP技术能力集，使消费+产业互联网基于通用能力集实现互联互通，同时在有限域内基于增强能力集来服务更多的场景，不断扩大互联网的服务范围。

探索端到端系统的确定性：从确定性的网络到确定性的系统

在确定性广域网的研究基础之上，现在，我们也在探索完整的端到端确定性系统。比如，确定性的5G空口、确定性的WiFi、确定性且极致低时延的工业现场网络、以及确定性的主机协议栈等技术，这些研究中需要应用到随机网络演算、鞅论等数学理论，也要用到系统工程优化的方法，利用最少的网络资源，确定性或概率性的满足业务的时延。又如，面向关键应用类场景，探索E2E的确定性系统，不只是确定性网络，也包括确定性的计算、操作系统、芯片、云服务。

数学与系统工程方法，还可以发挥更多作用

数学工具和系统工程方法，在未来网络的发展中还可以发挥更多的作用。

如网络级的MBB体验优化，可以借助“网络级香农容量模型”，来实现网络能效最优、用户体验最优。用这个方法，华为协助瑞士Sunrise，在频谱、站点数劣势的情况下，5G网络排名第一，体验是第二名的1.5倍以上。

又比如，在基站的散热系统能耗优化中，通过系统调度优化，理论分析预计，可以降低空调能耗30%，降低站点运行成本10%。下一步，我们还要在实际环境中，验证实际的效果。

还有，在数据中心的算效比优化方面，通过优化数据中心网络，针对特定的计算场景，实现网络零丢包，减少数据重传带来的CPU空耗，可以显著优化算效比。这里面也会涉及到图论等数学方法，以及系统工程优化方法。

面向未来开展前瞻性合作，加速产学研用的进程

人类发展的需求以及解决所面临的问题，需要汇集全人类的智慧和创新能力，必须以开放包容、协同创新的机制，跨越挑战。工业界必须与高校和科研机构紧密合作，用工业界的挑战和世界级难题牵引科学研究方向。

面向未来不确定性的创新，我们从三个层面来开展前瞻性合作，加速产学研用的进程。

第一个层面，面向基础科学研究的合作，通过人才Funding战略合作、Gift Funding等举措，支持全球优秀人才，聚焦ICT基础技术领域研究方向，推动基础理论突破。

第二个层面，是面向基础技术研究的合作，通过联合实验室、创新实验室、校级框架协议等举措，以5到10年为周期，以每年百万美元的规模为基线，联合世界级研究人才，构建世界顶级先进技术实验室，开展ICT领域前沿研究，创造与发明重大新技术。

第三个层面，是面向项目技术创新的合作，我们发起了HIRP OPEN、Fellow试错、顾问委员会等项目，把高校科研优势与企业问题场景结合起来，多路径探索，深度合作突破关键技术。

我们希望，基于学术界的理论研究突破，开展技术的研究创新，打造出更加满足用户需求的产品和方案；而用户不断发展的需求和未来场景，也会促进我们更加关注理论突破，合作研究开发新的产品，从而形成产学研用的良好循环，推动产业向前发展，促进社会进步，真正实现我们的愿景，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的世界。

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。

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