未来的世界将是一个万物互联的智能社会。任何人与物可以在任何时间、任何地点进行通信，信息基础设施可以为每个家庭、每个企业和每个社会提供数字化的智能服务。中国管理科学学会学术委员会副主任委员、华为公司董事、战略研究院院长徐文伟等在《中国科学：数学》发表《后香农时代ICT领域的十大挑战问题》，文章从信息论的角度，重点阐述了在信息产生、信息传输和信息处理方面将面临的重大挑战，提出了解决这些挑战所要解决的重大数学问题。

信息编码和信息建模是信息产生环节的基本问题。信息论自从香农在1948年创立以来，一直沿着可靠通信的主旋律不断发展。信息未来将面临一个全行业的数字化，将有更多的传感器被部署，将产生更多的数据，现有的信息编码方式遇到前所未有的挑战，需要从信息产生的源头出发，研究更高效的信源编码方法从而实现信息的高效表示。未来信息服务的对象不仅仅是人，也包含机器，需要研究面向机器任务的高效的编码机制。语义通信作为高等生物通信的手段，需要研究语义通信的基本理论问题，超越经典的信息论，为未来的通信开辟一个新的理论体系。DNN作为智能化的一个重要手段，需要从基础上解决DNN的理论可解释性问题，确保DNN在信息系统中的安全可信、泛化和高效。信息联接模型作为信息世界的基本问题，近百年来一直吸引科学家不断探索。人-人、人-机和机-机联接的基本规律是什么？这将是解决网络服务质量与资源效率之间规律的本质问题。

文中提出语义信息论、通用数据的极致无损压缩、DNN的可解释性和网络流量建模及性能分析的数学问题。初步从概率论、逼近理论和统计物理的角度来探索语义信息论的进展和未来方向；充分利用序列之间的相关特性，发展一个通用的预训练模型，将提升编码中预测模型的准确率，并有望在无损压缩领域实现新的突破，大幅度提高信源编码的效率。信息论、偏微分方程理论和逼近论等有潜力突破DNN的可解释问题，为下一代人工智能奠定良好的基础。非线性期望理论作为概率论领域的一个新的工具，它从非独立同分布的假设出发，将给业务建模带来新的思路。基于非线性概率统计模型和微分方程的思路有可能发现新的业务模型，最终实现业务性能的可计算和可分析，支撑科学的网络建设。

文中提出了Massive MIMO容量域、光纤通信的非线性信道补偿和大规模通信网络的最优化控制的问题，提出建立新的信道模型将是解决无线信道容量的可能手段，并初步讨论通过新的模式去求解薛定谔方程来解决光的非线性问题。优化理论的突破给通信传输提供了一个新的思路，而通信网络面临的多目标、非线性、时变、非平稳的大规模优化问题，在很多场景下目标函数都无梯度，很难使用经典的凸优化理论，需要寻找新的优化工具和建立新的优化理论。