6月16日，華為招聘在其官方微信號正式發(fā)布“天才少年挑戰(zhàn)課題”，向全球青年才俊發(fā)出熱情邀約，誠邀他們前來揭榜。此次發(fā)布的課題廣泛覆蓋了智能聯(lián)接&計算、基礎研究與創(chuàng)新、智能終端、云計算和智能汽車這五大前沿且極具潛力的領域。?
在智能聯(lián)接&計算領域，課題包含自主智能無線通信架構與關鍵技術研究，該研究致力于構建更為智能、高效的無線通信架構，以應對未來通信需求的不斷增長與多樣化；昇騰強化學習系統(tǒng)關鍵技術研究，通過深入探索強化學習技術，助力昇騰系統(tǒng)實現(xiàn)性能的進一步飛躍；AI集群全光交換網(wǎng)絡研究，著眼于提升AI集群數(shù)據(jù)傳輸速度與效率，為大規(guī)模AI計算提供堅實的網(wǎng)絡支撐；AI Native系統(tǒng)軟件架構與技術研究，旨在打造原生適配AI的系統(tǒng)軟件架構，充分釋放AI性能；AI智能體技術研究，聚焦于培育具備高度智能和自主決策能力的AI智能體。?
基礎研究與創(chuàng)新領域的課題同樣引人注目。大模型安全關鍵技術研究，針對當下大模型應用中面臨的安全風險，探尋切實有效的解決辦法，保障大模型穩(wěn)定、安全運行；智能成像/編輯技術研究，力求在成像和圖像編輯技術上實現(xiàn)突破，為用戶帶來更為出色的視覺體驗；訓練集群架構設計與優(yōu)化，通過對訓練集群架構的精心設計與持續(xù)優(yōu)化，提升模型訓練的效率與質量；稀疏大模型架構與訓練算法研究，致力于研發(fā)更高效的稀疏大模型架構與訓練算法，降低模型訓練成本；端側AI+OS垂直創(chuàng)新研究，則是探索端側AI與操作系統(tǒng)的深度融合與創(chuàng)新應用。?
智能終端領域，世界模型(物理規(guī)律)理論突破課題，期望能讓智能終端更好地理解和模擬現(xiàn)實世界的物理規(guī)律，從而為用戶提供更智能、貼心的服務；面向智能體和操作系統(tǒng)的個性化與記憶增強，旨在實現(xiàn)智能終端的個性化定制以及對用戶記憶的有效增強；基于計算機視覺、多模態(tài)理解和生成的多媒體算法研究，利用計算機視覺等技術，推動多媒體算法的創(chuàng)新發(fā)展；AI及智能系統(tǒng)關鍵技術研究，專注于攻克AI及智能系統(tǒng)的關鍵技術難題；終端高效去敏寬帶功放架構和線性化研究，致力于提升終端功放效率，優(yōu)化信號傳輸質量。?
云計算領域，通用可泛化的具身智能操作技術研究，嘗試賦予云端AI控制實體設備的能力，開拓云計算的應用邊界；數(shù)字原生關鍵技術研究，探索數(shù)字原生時代的核心技術；媒體AI關鍵技術研究，針對媒體領域的AI應用，解決其中的關鍵技術問題；基于AI的下一代云網(wǎng)絡基礎設施研究，借助AI技術構建更先進的云網(wǎng)絡基礎設施；CloudDevice端云AI模型聯(lián)動研究，實現(xiàn)端側與云端AI模型的高效聯(lián)動。?
智能汽車領域，端到端/多模態(tài)理解生成大模型的訓練科學與訓推極致優(yōu)化，聚焦于大模型在智能汽車領域的訓練與推理優(yōu)化；自動駕駛VLA模型，致力于研發(fā)更先進的自動駕駛模型；智能座艙的Agent協(xié)同融合和復雜規(guī)劃，實現(xiàn)智能座艙內各智能體的協(xié)同合作與復雜任務規(guī)劃；車輛底盤協(xié)同控制技術，提升車輛底盤的協(xié)同控制水平，保障行車安全與舒適性；自動駕駛多模態(tài)傳感器建模及新架構，探索自動駕駛多模態(tài)傳感器的建模方法與新型架構。?
“天才少年”計劃由華為于2019年發(fā)起，旨在廣泛吸引全球頂尖人才。在去年的招聘啟事中，華為明確表示面向全球招募“天才少年”，不限學校、專業(yè)、學歷，只要在數(shù)理化、計算機、人工智能等領域有特別建樹，且有志成為行業(yè)技術領軍人物者，均可報名。?
一直以來，華為高度重視研發(fā)投入與人才建設。2024年，華為研發(fā)費用支出高達1797億元，約占全年收入的20.8%，近十年累計投入的研發(fā)費用更是超過12490億元。華為創(chuàng)始人兼CEO任正非曾多次強調，要加大對看似“無用”的科學投入，注重基礎理論研究。他指出，在當今時代，科學與技術的邊界愈發(fā)模糊，科學轉化為技術的周期大幅縮短，企業(yè)不能僅僅依賴大學完成理論研究后再進行技術開發(fā)，而應積極主動地參與基礎研究。華為每年投入30億-50億美元用于基礎理論研究，與高校緊密合作，共同探索未知領域。此次公開的“天才少年挑戰(zhàn)課題”中涉及基礎研究與創(chuàng)新領域的課題，正是華為踐行這一理念的有力體現(xiàn)。