全球通用计算（FP32）3.3 ZFLOPS，增长10倍
宏观展望 2030
人们希望进一步提升生命质量，普惠绿色饮食，改善居住体验；不再受出行拥堵和城市环境污染的困扰，无顾虑地使用绿色能源、享受各种数字服务；放心地将重复性的、危险的工作交给机器人来完成，从而把更多时间和精力投入到有意义、有创意的工作和兴趣中去。为此，如何更好地满足人类社会发展的需求，成为各行各业持续探索的动力。
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指标预测
全球联接总数达2000亿
全球光纤宽带用户数量达16亿
电动汽车占所销售汽车总量的比例达82%
万兆企业WiFi渗透率达84%
每万名制造业员工将与1000个机器人共同工作
全球可再生能源产量占全球发电总量比例达65%
隐私增强计算将占计算的比例超过50%
未来方向
关注健康数据价值，从“治已病”转向 “治未病”
根据WHO的研究显示，身体患病60%的因素和生活方式有关 ，能否培养好的生活习惯是保持健康的重要前提。我们可以在获得授权的前提下，利用可穿戴设备对用户状态进行收集、使用健康数据进行分析和预测、通过统一的智能AI架构提供医疗建议和指导，把防病与日常生活习惯结合起来，疾控-医院-卫生服务中心-家庭一体化，在发病以前消灭病痛，从“治已病”转向“治未病”。
未来场景：健康状态实时监测，让健康管理更实时高效
得益于互联网、物联网、AI等技术的发展，以及可穿戴设备、家用监测设备等产品的普及，到2040年，至少有四分之一的门诊护理、预防护理、长期护理和健康服务将转到线上。
具体来说，利用AI、大数据、物联网等技术，实时分析用户身体指标数据、医学临床反应、健康诊疗结果等，识别出潜在的健康风险。例如，心率过高或血压异常，同时，通过数据模式识别，AI可以提前检测到一些不易察觉的健康问题，如早期心脏病症状或糖尿病前期状态。通过以上，不仅可以发出警报提醒患者，还可以帮助患者在疾病发展前采取预防措施。我们还可以通过对营养、运动、睡眠等维度的干预，帮助用户逐渐改善不良生活方式，促进个人形成健康的生活习惯，从而少生病。 例如，斯坦福大学的研究表明，通过智能手表和其他可穿戴设备持续监测心率和皮肤温度，AI可以提前检测到感染的早期迹象。这些设备每天可以进行多达250,000次测量，形成强大的监控能力。
此外，通过建立一个综合健康管理平台，使医院、医生、用户及其家属能够共同访问和查看用户的健康数据。这种数据共享机制可以确保医生在院内和院外都能实时了解患者的健康状况，做出更准确的诊断和治疗决策。
未来场景：智能化疾病预测与预防，提升公卫应对能力
通过整合电子健康记录、可穿戴设备数据、实验室测试结果和公共卫生数据等多种来源，AI系统能够构建全面的健康数据库。利用机器学习和深度学习算法，AI分析这些数据，识别与疾病发生相关的模式，构建疾病预测模型。通过预测个体或群体的疾病发生概率，AI可以实现早期预警。
例如，研究人员利用AI和大数据技术，分析了全球范围内的公共卫生数据和流行病学信息，开发出能够预测流感等传染病爆发的模型 。这些模型通过识别潜在的爆发点和传播路径，可以在疾病大规模爆发前提供预警，帮助卫生部门及早采取防控措施。
通过这种智能化的疾病预测与预防系统，公共卫生部门可以更迅速地响应流行病威胁，并采取有效的防控措施，显著降低流行病对社会的影响。这不仅提升了公共卫生应对能力，也为个体提供了更加精准的健康管理服务，促进了整体社会的健康水平提高。
数智赋能，提升医疗服务质量和普惠性
人工智能技术在医疗行业的创新应用不仅事关广大人民群众的生命健康安全,而且会有力促进经济社会发展的转型升级。 数智医疗通过整合先进技术，显著提升医疗服务的质量和普惠性。首先，人工智能和机器学习算法能够分析大量医疗数据，辅助医生进行精准诊断和个性化治疗方案的制定，提高治疗效果和患者满意度。智能化决策支持系统减少误诊率和漏诊率，提升诊疗效率，使患者能更快得到有效治疗。
此外，数智医疗系统优化了医疗资源的分配，通过智能调度和资源管理，确保医疗服务在各个区域的均衡覆盖，包括偏远和资源匮乏地区。这种优化不仅提高了资源利用效率，还增强了医疗服务的普惠性，使更多患者能够及时获得高质量的医疗服务。
未来场景：智慧医疗创新，提升诊疗效率与精准度
在未来的诊疗场景中，数智赋能将全面提升医疗服务的效率和精准度。医学影像筛查方面，AI和大数据技术将发挥重要作用。通过深度学习算法，AI可以分析大量的医学影像，如X光片、CT扫描和MRI，快速识别病灶并提供准确的诊断建议，显著提高筛查效率，减少漏诊和误诊。例如，研究表明，AI在乳腺癌筛查中的表现优于传统方法，能够更早、更准确地检测到癌症 。
此外，电子病历系统将与AI无缝集成，实时更新患者的健康数据，并通过智能分析提供个性化的治疗方案。例如，AI可以利用电子病历中的数据预测患者的疾病风险，并辅助医生制定更有效的治疗计划。这种集成使得医疗决策更加精准，显著改善患者的治疗效果。
病理筛查也将受到数智技术的赋能。AI可以分析病理切片，检测细胞和组织的异常变化，辅助病理医生做出更快速和准确的诊断。例如，AI在分析病理图像和检测癌症细胞方面的表现已得到广泛认可。
在医保控费方面，大数据和AI技术将帮助医疗机构和保险公司进行智能费用管理。通过分析海量的医疗数据，AI可以预测医疗费用趋势，识别不合理的费用支出和潜在的欺诈行为，优化医保资金的使用效率。这种智能控费机制不仅保障了患者的利益，也提升了医疗资源的利用效率 。
未来场景：AI驱动全域医疗协同，实现医疗资源优化配置
未来的全域医疗协同通过现代通信和信息技术，将医疗服务扩展到远程监测、咨询和治疗，AI和大模型在其中发挥关键作用。智能诊断与决策支持系统（CDSS）尤为重要，通过深度学习和机器学习技术，分析医学图像和电子健康记录，提供高精度诊断和个性化治疗方案，从而提升诊断的准确性和医疗效率。在全域医疗协同中，CDSS可以帮助偏远地区的基层医生及时获取关键诊断信息，做出更加准确的判断和治疗决策。例如，在土耳其，将开发一款基于网络和移动端的应用程序，允许医生通过移动应用程序实时远程监控患者数据。该系统将发挥糖尿病疾病筛查、诊断、治疗和监测的功能。 。个性化健康管理是另一个重要领域，通过分析用户的历史和实时健康数据，AI可以预测健康风险，提供个性化建议，帮助调整生活方式，预防疾病 (CCJM)。这种技术在慢性病管理中显示出巨大的潜力，如通过远程监测高血压患者的健康状况，及时进行干预，大大改善了患者的健康 (CCJM)。在全域医疗协同背景下，个性化健康管理通过连续的数据监测和分析，使得远程医生可以提供更为精准的健康指导。
在全域医疗协同中，LLM大语言模型可以通过实时对话帮助患者解答疑问，减少远程医生的工作负担。这些系统能够进行智能对话，提供医疗建议和心理支持，甚至帮助患者预约医生，从而显著提高医疗资源的利用效率。例如，虚拟助手通过分析患者的对话内容，提供个性化的建议和指导，从而提高患者的心理健康状况
视频通信技术在全域医疗协同中也至关重要，它使医生能够通过视频通话与患者进行面对面的交流，进行远程诊断和治疗，增加了医疗服务的便利性和覆盖范围。例如远程高血压管理项目利用视频通信和远程监测，有效降低了患者的血压水平。
通过上述应用可以看到，AI和大模型显著提升了全域医疗协同服务的质量和效率，实现个性化健康管理和医疗资源的优化配置，推动了可持续和普惠医疗服务的发展。
多学科融合推动医学科研创新
多学科融合推动医学科研创新是当前医疗研究的重要前沿方向。通过整合生物医学工程、信息技术、人工智能和大数据等领域的先进技术，医学研究正在发生深刻变革。例如，纳米技术在药物递送系统中的应用可以提高治疗的精准度并减少副作用 。 大数据分析帮助研究人员从海量医疗数据中发现新的疾病模式和治疗方法，促进个性化医疗的发展。人工智能则可以结合医学图像分析和电子健康档案提升诊疗的速度和准确性。 这种多学科团队的合作，使得医学科研成果更快转化为临床应用，推动医疗技术的快速进步和创新，为未来医疗提供坚实的科学基础。
未来场景：多模态数据融合，精准医疗的突破与提升
多模态数据整合将成为未来精准医疗的重要工具。通过整合基因组学、蛋白质组学、代谢组学、影像数据和临床数据，研究人员能够更全面地了解疾病的发生和发展机制。例如，结合不同模态的数据，人工智能可以更准确地预测疾病风险并制定个性化治疗方案。Nature Medicine的一项研究显示，生成式人工智能与 LLM 在医学成像领域的融合为利用视觉和文本信息的力量开辟了新途径。这些先进技术的集成可以实现多模态数据融合、表示学习和改进的临床决策支持系统 。基于生成式人工智能和 LLM 构建的多模态模型可以将医学图像的视觉特征与从放射学报告或电子健康记录 (EHR) 中收集的上下文信息相结合，从而促进各种医学图像处理任务。LLM 可以处理放射学报告以提取相关信息，将其与相应的图像关联起来，并生成自然语言摘要，从而增强医疗专业人员之间的沟通并促进更好的患者护理决策。通过利用患者特定的信息（例如遗传数据、病史和生活方式因素），并将其与医学图像结合起来，这些人工智能模型可以帮助为个体患者提供有效的治疗和诊断。
未来场景：医药进入智能化时代，降本增效助力产业变革
在药效精准评估方面，未来将从传统的“千人一药”模式转向更加个性化的“千人千药”模式。制定有效的药物治疗方案不仅需要考虑病患的个体差异，还要综合药物匹配、用药时机、剂量、疗程等因素，并根据实时诊疗情况进行调整，这对医生的诊断提出了更高要求。传统方法依赖医生的专业知识和经验，难以全面掌握每个病人的具体情况。借助AI和大模型技术，可以学习大量病理诊疗数据，实时分析患者的个体差异，提供个性化治疗建议。例如，新加坡的研究机构创建了一个以人工智能技术驱动的药效精准评估平台，该平台可以快速识别每位患者的历史临床数据，根据患者的具体情况建议最佳用药剂量和联合用药方案，并在此基础上调整肿瘤大小或肿瘤生物标志物水平 。
此外，在药物研发方面，人工智能 (AI) 已超越概念验证阶段。先进的机器学习 (ML) 技术正在推动技术的发展，缩短评估时间并实现对未知领域的探索。在实践中，AI研发工具使科学文献的摄取、结构化和推理速度提高了 1,000 倍；使用 AI 进行模拟的速度可以快 2 到 40 倍；人工智能生成模型提出新假设的速度可以快 10 倍；人工智能驱动的自主实验室的实验速度提高了 100 倍—这样让我们需要更少的科学信息和数据的手动处理，从而将发现速度提高 10 倍。
例如，AI制药公司英矽智能发布“全球首个由AI辅助决策的自动化实验室”， 将人工智能与自动化、机器人和生物学能力融合，在14天内即可完成靶点发现和验证的全自动化干湿实验闭环。
展望未来，AI因驱动的医药产业因其降本增效的作用，将持续加快发展，并带来前所未有的医药产业变革。
用精准的数据，让种庄稼不再只靠经验
精准农耕的前提，是对所收集数据的深入分析，形成农情多元数据图谱。
未来场景：精准农耕，构筑农情多元数据图谱
基于云服务的农情图谱可以帮助农民迅速得到农作物在不同关键生长阶段的所需的土壤灌溉、肥力需求；还可结合地形的特征、气候预期、病虫害程度等信息进行产量预估、农作活动安排、预算管理等。多元数据图谱提供对农田的状态和农业生产过程的多维度实时监测与分析，在多变环境中做出敏捷而高效的预警，及时给予多种应对措施的建议、快速锁定损失区域并估算后期产量，帮助农民及时止损。
以玉米为例，仅依据数据进行的自适应播种这一改变，就能带来每公顷300-600公斤的增产。
用工业的方式，解决农业的问题
垂直农场指用数据构建突破地域限制的标准化生长环境。
未来场景：智能垂直农场，打造未来农业新形态
农业工厂化的一个典型案例就是在室内种植的“垂直农场”，即用数据构建突破地域限制的标准化生长环境。在垂直农场里，从苗圃播种到施肥再到收割，每个环节都离不开对光照、温度、用水和营养输送等的精确控制，而数据就是掌握这些植物生命密码的“钥匙”。它会在全链条的各个环节发力，因地因时调整参数，为农作物构建起最为适宜的生长环境。作为全球可复制的智能农业模式，垂直农场无需农药，无需土壤，减低对农业用水的浪费，并且不受环境气候影响，始终确保新鲜农产品的理想生长条件。业界公司的尝试显示，在7,000平方米的空间里，可实现蔬菜每16天收割一次，达到每年90万公斤的惊人产量。
居家环境自适应化，打造“懂你”的空间
越来越多的人对于“空间”的期待已不再是简单的 “有的住”，而是想拥有更好的体验。未来的房子将成为你的亲密伙伴，它会越来越懂你，并且心领神会，一切尽在不言中：疲劳一天回到家时，喜欢的灯光、音乐、香氛和电视节目自动开启；当走进厨房，冰箱会根据身体数据定制健康饮食计划；步入卧室，空调主动检测空气状况，将温度和湿度调节至最佳舒适状态；坐在沙发或躺在床上，可随时向家人分享一天的温馨照片、视频以及处理文件；你在家里任何地方出现摔倒或处于危险都能智能识别并通知你的家人、医院或安保及时知晓，让你得到及时救助。
构成舒适家居生活的显性因素包括可以直观感受到的温度、湿度、光线明暗和家居用品使用和信息分享便捷度等；隐性因素通常则包括室内空气质量和住所安全性等。一个科学的系统能够实时调控以上综合因素，为你塑造一个感官和体验上的最优居住空间。
未来场景：全屋智能结合场景式交互，打造亲切自然的居家体验
丰富的智能家居设备和传感器，需要稳定可靠、高联接、高速全覆盖的网络，将收集到的数据传递到家庭智慧大脑，同时也连接云端的数据，让家居和云端大脑和数据无缝连接。其中的 AI 引擎，将结合场景模型，对全屋环境、用户行为及系统设备实时地分布式处理和计算，以形成智能决策。然后，通过调节各类家居设备的运行和协同状态，以匹配用户的实时体验需求，最终给用户带来沉浸式、个性化、可成长的全场景智慧体验。而且，用户可以通过不同模式的交互，与智能家居系统进行互动：从传统的面板、APP 交互到更智能的语音、手势交互，甚至无感交互。
多种多样的智能家居设备，通过不同的组合，形成多样化的智能场景。比如智能床、智能枕、卧室的照明、音效等系统的协同，为人体打造一个睡眠辅助系统，根据个体的生理健康特征和睡眠习惯，自动匹配床垫和枕头的软硬度；营造助眠的光环境，刺激褪黑素分泌；播放助眠音乐，舒缓心情；根据家庭环境中湿度、温度、氧气的浓度等指标，提供恒温、恒湿、恒净、恒氧的睡眠环境。在这个系统下，你睡觉的鼾声都是一种交互指令，被系统迅速识别，用于调节床垫和枕头来缓解打鼾症状；甚至你睡觉时翻滚的动作，也能用于调节温湿度 14。而且，用户可以通过不同模式的交互，与智能家居系统进行互动：从传统的面板、APP交互到更智能的语音、手势交互，甚至无感交互。家庭成员的视频、照片等会存储在家居内置存储中，并可以联网上云，让用户通过各种终端在不同地点访问分享，家庭云存储个个人云盘渗透率将达到35%。用户的个人电脑也会上云，不仅与个人终端，也能与智能家居设备屏幕任意结合，在家里使用，家庭云电脑业务渗透率将达到17%。家庭摄像头、光感知终端等，可以通过智能识别用户在家里的姿势判断用户是否出现跌倒等险情，并及时通知家庭成员和医院施救，具有隐私保护功能的3D雷达光感知家庭健康看护场景渗透率达到8%；也可以识别家里活动的人员信息判断是否有陌生人了侵入，及时联系警察或保安进行安全保障，家庭看家和安防摄像头在中国渗透率将达24%，全球达到15%。
智能管理系统打造物与物的自动交互，助力零碳建筑
零碳建筑是指：一座高能效的建筑，其所有的运营能源都来自可再生能源，这些能源最好是现场产生，也包括场外产生，最终使得该建筑每年运营实现净零碳排放。
零碳建筑的运营模式，将是一种基于无人化、感知型的新交互模式：
- 通过传感器实时监控并获取整个建筑的运营环境和条件数据；
- 物联网将照明、电表、水表、水泵、供暖、火灾报警器和冷水机组等核心系统与传感器和基于云的控制系统联系起来；
- 通过云端智能的复杂算法，实时数据，自动做出节能的运营决策，并下达指令，例如，楼宇自动化系统可以根据入住率了解何时打开和关闭大楼中不同区域的空调，照明等，甚至电梯、通道和遮阳设备可以纳入系统管理的范围内。
除了环境效益之外，零碳建筑还能够提高舒适度，比如自动化系统将内部温度保持在宜人的水平，而出色的绝缘性能减少外部噪音污染；带来健康益处，比如保证充足的自然光，帮助人体增加维生素D 的摄入、更好的睡眠和减少季节性抑郁。
新基建使能新社区设计理念，提供全局化服务
为你家里的物品建立一个数字目录，甚至进行 3D扫描，将不常用的物品寄存在小区统一的仓库中。
打造数字化的物品目录，通过自动配送，实现储住分离
目前，随着智能门禁、智能消防监测、高空抛物报警、快递提醒等服务逐渐融入人们的生活，居民与社区行政之间的联系正由松散走向紧密。未来，随着物联网、万兆光纤等新型基础设施的触达，越多越多的新型社区理念不断涌现，为居民提供如社区虚拟团建、宠物智能管控等全局化的服务，促进居民与社区的一体化融合。其中有一些新颖的设计理念，就是为了解决储物与居住之间的矛盾，带给人们更清爽的居家体验。
电气化，使能绿色出行
未来场景：新能源加速绿色公共出行
城市公交、出租车、场地用车等公共领域的应用，拥有率先布局的优势，在很多城市取得了明显的进展，如中国深圳在2017 年，全市超过 16,000 辆公交车全部实现了电气化，使其成为全球首个拥有 100％ 电动公交车队的城市 ；在欧洲，丹麦超过78%的新公共汽车采用的是新能源电动车；卢森堡和荷兰，大约三分之二的新公共汽车是零排放的
首先，公共交通工具的代际更换率高，为新能源汽车的替换提供了一个统一规划、便于实施的契机。在国家的补贴政策下，通过合理的运维方案也能将电动车的运营成本接近甚至优于传统燃油车，降低新能源车的替换阻力。
其次，这类公共运营类的车辆，一直都有集中管理的场所，这些现成的场所可自然拓展为兼顾新能源车充电的多功能场所，让充电难不成为制约公共交通领域电气化的瓶颈。
此外，相较于私家车，公共运营车辆每日运行时间长，产生更高的碳排放，对于其整体的电气化替代，将为交通领域的减排带来倍增效益。
未来场景：新能源民航飞机试水
在碳排放方面，2022年，航空业占全球人为二氧化碳排放总量的约2%。若不加以控制，预计到本世纪中叶，全世界将有25%的碳排放量来自于航空业
目前，新能源民航飞机的探索主要分为混合动力、纯电动和氢燃料驱动三类。除了节能环保、减低噪声等优势外，新能源民航飞机还有助于实现新的飞机设计理念，比如翼身融合技术。这种设计可以显著地减小飞机的阻力和能耗，并改善飞行性能。此外，翼身融合技术还能增加飞机结构内部的容积，这些宝贵的空间可以增加更多的运载量。
自主化，打造移动第三空间
未来场景：自动驾驶与车路云协同驶入“快车道”
中低速开放道路：自动驾驶汽车在物流配送、清洁消杀、巡逻等领域取得了积极的成果。
高速半封闭道路：重卡价格成本高，对传感器的价格相对不算敏感，可以通过增加激光雷达等传感器，有效提升车的感知性能；而且重卡更多用于高速运货场景，以及港口或物流园区，其行驶环境相对单一，路线较为固定。在复杂的城市道路几乎见不到重卡的身影，降低了对自动驾驶系统所要处理的行驶环境的复杂度，此外，而且卡车司机成本高、还有易超负荷运载、超工时工作的风险。因此，重卡的自动化驾驶能够迅速帮助行业降低成本，提高效率，易于形成立竿见影商业受益。据德勤《中国智慧物流发展报告》预测，无人卡车、人工智能等技术在未来十年左右逐步成熟，将广泛应用于仓储、运输、配送、末端等各个环节
特殊封闭道路: 在矿山，港口等环境中，自动驾驶同样扮演者越来越重要的角色。企业与港口合作进行自动驾驶集卡应用测试，其中部分企业实现了无人驾驶卡车在矿区多编组、夜间作业等。2023年，在中国天津港第二集装箱码头，已实现基于”5G+北斗+自动驾驶”的92辆智能驾驶车的常态化商业运营，预计到2030年，30%的码头都会实现水平运输无人驾驶。
日常开放道路：关注普通公众的驾驶安全，同时对管理部门的道路治理效率进行显著的提升，如异常通行事件的快速发现和快速触达、二次事故的快速预警、交通拥堵的路径优化选择、弱势交通参与者的通行预警、施工预警、通行管控措施的提前预警等；通过自动驾驶技术的发展，显著的降低日常通行的事故率。
未来场景：城市空中交通
电动垂直起降飞行器eVTOL（Electric Vertical Takeoff and Landing）的研发，吸引了全世界各种创新公司的投入，在全球范围内具有性能上的进展。目前而言，多家公司的五座飞行器都可以达到250公里左右的巡航里程。有公司在努力开发七座及上的eVTOL ；也有公司在探索氢燃料的空中飞行器 ，以获得更长的续航里程（600公里以上）。这一类新型飞行器未来潜在应用在紧急医疗服务、城市空中客运（UAM）、区域客运（RAM）、空中货运、个人飞行器等多种场景模式。
共享化，提升交通效率，促进低碳出行
未来场景：出行即服务（Maas）打造一键式出行服务
国际道路运输联盟将MaaS（出行即服务）定义为：将用户置于出行服务的核心位置，根据用户需求量身定制出行方案。MaaS将不同出行方式整合，为用户提供一键式按需出行服务，通过单个应用程序和一次购买即可满足所有出行需求 。
出行即服务系统的建设目标之一就是要提供一体化的、便捷的公共交通出行服务，提倡绿色出行。这类平台通过整合区域内各种交通（地面公交、轨道交通、共享汽车、共享单车）资源及城际交通（民航、高铁、长途客运）的出行方式，接入餐饮、住宿、购物、旅游等信息，基于公共交通智能调度、个人出行模式识别、绿色出行优先等，整合互联网的支付能力，实现出行行程预定、路径一键规划、公共交通无缝衔接、费用一键支付等功能，整体提升公众公共交通出行满意度，提高公众绿色出行良好体验。
欧盟很多的城市都在开展MaaS的示范，不同城市的集成度不一样，集成度涵盖设施的集成、票价的集成、支付方式的集成、信息通信的集成、管理体制的集成、出行服务的集成等不同方面。瑞典哥德堡、德国汉诺威、奥地利维也纳、芬兰赫尔辛基是最早探索MaaS的城市。这些城市充分发挥数字化技术的优势，从整个系统层面优化公交车、网约车、自行车、城市配送等出行系统，进而孵化出很多新兴的出行服务企业，推动城市低碳发展 。
对个人而言，在确保出行安全的前提下，减少出行费用，改善出行体验；对政府而言，可以优化交通基础设施的投资和管理，满足城市可持续发展的需求，提升市民满意度。此外还可以创造更多的出行服务商业机会，降低服务成本，扩大服务范围。 最终实现调度一体化，资源共享化，体验人本化，出行低碳化。
网联化实现安全、高效、规模化的自动驾驶
未来场景：提供更安全，更高效的调度服务
过去10年，在繁忙的港口，已经有先驱开始探索利用高架轨道对集装箱进行运输。集装箱被送到类似缆车的轨道中，“缆车系统“根据集装箱的目的地进行调度，把集装箱送往铁路站点、卡车仓库，甚至内陆城市的无水港，以极低的成本，极大地了提升了集装箱运输的效率。未来，整合各种交通方式、实现多模式协同调度的综合立体大交通，保障了交通的畅达，加速了货物的集散，带动港口周边产业蓬勃发展。交通设施互联互通，多式联运无缝对接，物流效率大幅提升，促进产业集聚，推动城市发展，实现港产城的深度融合。
未来场景：在空中拥有 “家一样”的带宽体验
未来宽带将不仅仅在地面，还将延伸到空中，从小于千米高度的无人机、到万米高度的航空飞行器、数百公里高度的低轨航天飞行器都需要宽带连接。立体网络将由100m热点覆盖的小站、覆盖半径1~10Km的宏站和覆盖半径大于300Km~400Km的低轨卫星共同组成，分别为用户提供万兆、千兆、百兆的连续宽带体验。
数字新基建，打造城市发展新引擎
未来场景：智算中心，打造城市智能底座，支撑城市全域数字化、智能化升级
人工智能计算中心作为城市信息基础设施的重要组成部分，为快速增长的城市AI算力需求提供必不可少的基础支撑，在推进AI产业化、赋能产业AI化、助力治理智能化、促进产业集群化等方面发挥作用，是数字经济时代促进城市全域数字化转型升级、优化产业结构、提升城市竞争力的关键。
智算中心建设呈现出“算力多元化、服务一体化、产业协同化、能耗低碳化、价格普惠化“的特征，智算中心也走向了人工智能算力网络。以智算中心、算力网络为代表的算力基础设施能够有效促进AI产业化和产业智能化，是支撑数字经济发展的城市智能底座。为了让AI真正地赋能千行万业，推动城市全域数字化转型，智算中心提供高性价比、普惠、安全的算力资源，使AI算力像水、电、气一样成为城市的公共基础资源，供政府、企业、公众自主取用。
未来场景：全光城市，开启万兆互联时代
当前领先型城市开始发布相关万兆行动计划，其中北京市发布《“光网之都，万兆之城”行动计划（2023-2025年）》、上海市发布《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026年）》建设以5G-A和万兆光网为标志的“全球双万兆城市”、青海发布《青海省“双万兆（5G-A/F5G-A）”产业发展及应用创新指导意见》、沙特政府发布《10Gbps 社会白皮书》再现中东万兆发展远见，截止目前国内外20多个城市和省份发布相关长期规划。
未来的全光城市目标架构将包含四个组成部分：
全光接入：光联接延伸至家庭、楼宇、企业、 5G基站等城市全场景。全光传输向大型企业、楼宇、5G基站等末端延伸，万兆接入支撑各行业数字化转型，1ms入云入算，赋能F5G-A+X，5G 2B等行业应用扩展。到2030年，政府机构，金融机构，重点院校和科研机构，大型医院，大型工业企业所在场所以及县以上开发区和产业园区的传送网OTN覆盖率将达到100%。全光锚点：家庭宽带、政企、5G、数据中心等业务的汇接点，由全光网统一传送；实现多技术协同，业务智能分流，支持各类业务的一跳入云入算。到2030年，每万人将会拥有4个全光OTN锚点，其中100G锚点会占据25%。
全光锚点：家庭宽带、政企、5G、数据中心等业务的汇接点，由全光网统一传送；实现多技术协同，业务智能分流，支持各类业务的一跳入云入算。到2030年，每万人将会拥有4个全光OTN锚点，其中100G锚点会占据25%。
全光承载：城市光网一跳直达。通过全光交叉，光电混合ASON等技术，打造立体化的全光网络架构，实现一跳直达、高可靠联网、云间高速、光算协同等特性。50%以上的数据中心间将通过光联接，单波带宽在400G以上，Mesh化光纤保护网络提供抗2次及以上断纤业务不中断能力，可靠性将达到6个9。数据中心内也将全部采用光电混合方式，使用全光交换连接数据中心内的各个交换机路由器。
全自动运维：实时感知网络动态，主动运维，并能够进行预测性运维，从而实现网络资源弹性化，业务自动化、资源分配自动化，运维自动化。
智慧政务服务，让城市更有温度
未来场景：基于数据的主动精准服务
机器识别技术的出现使得非接触服务成为可能，今天在中国大多数发达省份，政务办理已不再需要去政府的服务大厅，通过手机就能够进行远程的自助服务，可以预见未来十年政务服务的数字化，智能化程度将会进入到更高的发展阶段。
一、数字身份认证将会得到全面普及，人们随时携带的身份证，驾驶证，社保，银行卡等证件都将实现数字化，预计到2027年全球电子身份认证市场空间将达到180亿美金
二、数字信用作为城市数字化的基础能力，将重构公共服务的业务流程与客户体验。无证借书、刷脸看病、信用租车等一系列服务流程优化将大大提升市民的日常服务体验。
三、一站式电子政务将进入到全面普及阶段，未来所有的政务服务都将具备远程服务能力，能够支持无接触地远程办理，而固定的政务服务大厅将可能完成其历史使命，不复存在。
未来场景：构建城市数据空间，促进数据要素流通、价值释放
数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后的“第五大关键生产要素”，是驱动数字经济发展的新引擎。数据流通交易的加速推进是激活数据价值、释放数据潜能的关键。到2030年，全球数据交易市场规模将达到3011.0亿美元，中国数据交易市场将保持较高速增长，市场规模将达到5155.9亿元，年复合增长率约为20.3%。
数字社会释放了城市海量数据，也开辟出了城市数据新空间。城市数据量从TB到PB级海量持续增加，使数据成为城市的“石油能源”、“信息高速公路”。基于城市数据空间，结合大数据、区块链、人工智能、隐私计算和安全可信技术等技术，使得城市能够更有效地处理和分析海量数据，从海量数据中挖掘的数据要素价值，为城市管理和决策提供支持，激发了更大的经济和社会价值，成为城市发展的新引擎。
智慧化环境治理，让城市更宜居
未来场景： 自动垃圾处理，让“无废”城市成为现实
在人工智能技术的帮助下，未来城市废物收集，运输，分拣，处理将会实现全流程信息化，自动化与智能化，智能的垃圾回收箱，无人驾驶的垃圾运输车，自动的垃圾分拣机器人，自动化的垃圾回收利用装置等创新应用将会层出不穷，从而实现城市固体废物处理全流程的自动化，无人化，真正实现人类“无废”城市的理想。
未来场景：光谱检测，用光的技术让“生命之源“更清澈
光谱技术还能够进一步与物联网、人工智能、云计算等分析技术融合。利用传感器监测收集水质数据，再借助数据的深度挖掘与分析，使得水质监测向全天候、高速、实时、自动化、智能化方向发展，从而提高水源污染事件的预警效率。
未来场景：AI传感，实时的空气质量感知与治理
对城市而言，通过部署低成本，高可靠的空气质量监测传感网络，监测整个城市的空气质量和气象参数，采取优化措施，改善环境质量成为大多数城市的必然选择。当前业界已有公司开发出高度集成的综合环境空气质量监测系统 ，集成的传感器和软件不仅能够测量城市环境中的环境污染物浓度，如PM2.5、PM10、CO、NOx、SOx 和 O3，还可以监测气象参数，如噪音、温度、湿度、环境压力、降雨和洪水，并通过无线通信方式将数据实时传输到云平台，从而使得城市的整体环境质量及重点区域环境质量能够得到有效，实时，可视的监控与管理。
无人化生产和服务，弥补劳动力缺口
未来场景：（动手）协作机器人
协作机器人是工业机器人的一种，最初目的是满足中小企业的定制化和柔性制造需求，符合未来制造业的发展趋势。相比传统的工业机器人，协作机器人更适合干人不想干的工作，比如分类，包装，挑拣等高重复性的工作。而且协作机器人有几个优势：
更安全：协作机器人更加轻巧智能，携带的传感器可以确保它一触即停。
更快速灵活地部署：传统工业机器人的移动路径和作业动作，需要专业人员通过特殊的编程器，用专有的编程语言，进行规划和编程，从而导致它的部署时间长，成本居高不下。而协作机器人通过人性化的编程，如拖动示教，自然语言和视觉指导，可以随时投放在新的岗位上，快速完成编程和调试，迅速执行任务。
更低的TCO，更短的ROI：协作机器人的售价和每年的维修成本远低于传统工业机器人，在过去几年，协作机器人的平均售价下降了一半。
未来场景: （跑腿）自主移动机器人
自主移动机器人（AMR）是制造业向柔性化、智能化发展的关键使能要素，改变企业的生产流程、仓储物流等重要环节。
在生产线，自主移动机器人实现产线物流的自动化与无人化，比如生产任务下达的无人化；下料、取料和上料过程中，自主移动机器人与各类机台和设备的无人化对接；物料搬运的无人化。
在仓储领域，自主移动机器人主要用于货物的智能拣选、位移以及出入库，实现“货架到人”的拣选模式。管理控制系统根据订单信息指派的自主移动机器人，顶起订单货品所在货架自动搬运到操作台；根据订单信息将指定货位的货品取下，完成拣选后，机器人再将货架送回原来的位置。
此外，物料的配送和调度也不仅仅在厂房内部，也可以扩展到园区内的范围，比如在货物卸载之后，机器人就可以将货物自主入库；在厂房与厂房，仓库与仓库之间进行货物的搬运和出入库自动登记。在这种情况下，我们需要赋予机器人室外自主导航的能力，如激光导航，视觉导航以及卫星定位。
未来场景: 工业版人形机器人
人形机器人指具有人的形态、能够完成人类肢体可完成的动作和作业、具有类人的感知学习和认知能力的新型机器人。人形机器人将是“具身智能”最有价值载体，与快速发展的通用人工智能、AI大模型能力结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行互操作和互动、完成类人的各种复杂任务。
工业版人形机器人既能灵活操作、又能敏捷移动、还能自主学习决策。与传统工业机器人相比，人形机器人不再需要事先规划来完成特定任务，而是可以自主感知、理解、学习和决策在工厂产线的操作任务，拥有强大自主决策、操作交互能力。在制造工厂里可以胜任各种岗位需求，如更高效、更安全地完成物品搬运放置、质量检测、贴标装配和高危作业等。
随着新一代7*24无休“打工人”进厂，产线效益、产品质量都将得到大幅提升，劳动力短缺这一世纪难题也将迎刃瓦解，必将翻开智能制造新篇章。
未来场景：AI教员，实现因材施教
AI教员，通过观察分析学生学习模式以及个体差异，突破过往千篇一律的教学内容和方式，提升教学质量，让因材施教成为可能。比如随着大数据、云计算、物联网、虚拟和增强现实等技术进一步发展，AI辅助教育将能够更精化地分解学习行为和教学行为，建立更完善、更精细化的教育模型；还能更有效地调用虚拟和增强现实技术，根据学生的个性喜好，打造能提升注意力的知识点的呈现和互动方式，让知识更有效地被学生接受。
对老师而言，AI教员可将教师从重复枯燥的试卷批改、日常管理工作中解放出来，让他们专注于创造教学研究、有更多的时间投入到与学生一对一交流中；通过基于教学活动产生的大数据，辅助教师更好地把握教学情况，从而对教学方式、课程内容的组织给出关键性建议。
对学校而言，AI教员可部署在任何地方，化身各个学科的特级教师，将优质的教育理念和内容，带入偏远地区。AI教员可通过视觉、语音等多维方式与当地学生进行互动，避免由于师资不足，一个老师跨学科教四五门课的现象，弥补教学资源的匮乏，促进教育公平。
新生产模式满足个性化需求
未来场景：ICT使能柔性生产
为了能够适应多变的市场需求，以在激烈的竞争中取得优势地位，企业必须更为积极地拥抱新的生产模式。因此，柔性生产、柔性制造系统等概念正越来越受更多企业的青睐。这种按需生产的先进生产方式，能够帮助提高企业的灵活性，提升他们在瞬息万变的市场需求面前的快速响应能力；帮助缩短产品的研发周期，降低研发成本；提高设备利用率、降低库存风险、提升资金周转率。以此，企业将更有能力把握市场机会，获得持续发展的生命力。
产品设计和产线规划的柔性化：当企业接到一个新品类的生产订单时，需要快速地进行产品的研发和设计，并对生产线所需的设备、工序、流程、规模等一系列要素进行快速调整，这里就需要通过ICT技术进行拟实生产，包括运用仿真、建模、虚拟现实等技术，对新的生产制造全过程进行模拟，降低新品开发和设计的成本，更精准地规划生产线的调整成本和生产能力。
任务分配的柔性化：不管是企业按照客户的个性化需求完成对产品的设计，还是客户直接参与产品的设计（如通过模块化让客户自发定义产品的最终形态），都需要一个智能的任务调度系统。该系统会根据工厂的生产能力、订单复杂度和交付时间需求，自动调整并给出一个最优的生产任务分配方案。当企业收到订单后，该系统会自动分析出订单中的所有可通用的模块部件以及需要定制的模块部件，并识别生产这些部件所需的全部工序和物料。通过统筹安排生产任务的发放、生产物料和工具的及时到位，确保充分发挥出工厂中所有设备和人员的最大生产效率，不让任何一个部件的生产成为订单交付的瓶颈。
设备生产能力的柔性化：随着定制化需求和小批量订单越来越多，工厂需要实时切换各个设备生产工序。传统的生产设备往往因为需要专业人员通过特定的编程设备和语言来重新编码，导致调整耗时长，而无法满足企业的快速响应的需求。未来，随着视觉编程、自然语言交互、行动捕获等ICT技术的渗透，工厂能快速实现对生产设备功能的重新编程和定义，以及时满足企业柔性化生产的需求。
物流管理的柔性化：模块化是实现柔性生产的重要可行路径之一，通过模块化生产出大量的成品组件，这就需要自动化的ICT手段来有效地进行仓储和物流管理，避免漏发、发错、发混。以家具企业为例，大规模的定制化下，所产生的每一块板，装饰条，把手等都可能需要有一个属于它自己的识别码或RFID，来协助自动化的打包和装车规划，以及运输和配送环节的全流程跟踪。
打造有韧性的智能供应系统，帮助企业应对突发性危机
未来场景：数字化技术让供应链可视化
供应链可视化就是利用ICT技术，采集、传递、存储、分析供应链中的上下游订单、物流以及库存等相关指标信息，以图形化的方式展现出来。供应链可视化可以有效提高整条供应链的透明度和可控性，从而大大降低供应链风险。
对于上游供货，通过对物料、设备等的追踪，实时显示其整体交付的程度。
对接物流系统中各种交通工具的运营数据，实时了解其运作状态，利用全球定位系统、人工智能、5G-A、IoT等技术，在移动过程中有效的监控运输过程和货物状态。通过可视化调度中心，可随时整合或分拆订单，并优化运输资源和路线。由此，帮助企业针对物流中可能出现突发事件，及时调整物流路线，确保物资的准时、安全地到达目的地。
对仓库运营环境信息的实时监控，建立远程监控系统，通过各类传感器，用图像化呈现仓库的温度、湿气、灰尘、烟雾浓度等运维信息，一旦发生如火灾、漏水等前期征兆，可及时介入，避免物资的损失。对货物出入库信息的实时追踪，随着货物的流通，通过IoT、RFID、二维码等技术，自动识别并登记物品的信息，可在远端实时调取货物仓储的状态数据。
未来场景：由“供应链”向“供应网”转型
在传统供应链的模式下，链条上的每一个环节都是下个环节正常运营的先决条件，但也会成为瓶颈。比如，当上游的原材料商的供应出现问题，下游厂商的生产必定受到影响，进而导致整个链条的低效运作，甚至瘫痪 。未来，随着云计算、物联网、大数据、人工智能等ICT技术的引入，供应链将向供应网转型，让每个环节所需的上游物资都有多重的供货备份，并可以通过多路径送达。通过加强企业内外部的互联互通，打造多触点的协同供应生态系统，杜绝链条中“最弱一环”效应。
光储产业全球加速发展，从少数国家引领向全球规模部署转变
未来场景：新能源大基地、工商业、户用全场景加速发展
大规模的能源基地通过集中管理和优化能源配置，可以实现规模经济，降低单位能源成本，提高能源利用效率，“风光水火储氢”一体化协同场景受到重视。
技术进步使光伏度电成本下降90%以上，大部分区域实现光伏平价，工商业和户用光伏场景投资收益快速上升，产业进入全场景全面商业化发展模式。
新能源，新部署：水上电厂
未来场景：海上风能和漂浮光伏打造水上电厂
水上发电可以解决陆上发电土地紧缺、离用电负荷中心远、光伏高温下效率下降、生物多样性等问题。
距离海岸10km的海上风速通常比沿岸陆上高出25%，海上发电时间往往能达到3000小时/年（陆上2000），2030年海上风机直径可以达到230~250米，发电容量达到15~20MW，是陆地风机容量的3~4倍。海上漂浮风电技术的发电水域拓展到60米深，高压直流技术进一步将海上风能距离拓展到80~150KM的距离。全球风能理事会 （GWEC）预测，到 2030 年，全球海上风电装机量将从现在的75 GW 升至 275 GW。未来五年海上风电的增长率将达到25%。
与陆基相比，漂浮光伏节省土地，而且遮阳障碍物和灰尘数量更少。同时由于水上风速及水体的自然冷却效果，可以提高光伏的性能。研究表明水上漂浮光伏比陆基光伏的年均发电量能高出约12.96%。到2030年全球漂浮光伏的市场容量将超过60GW，全球潜力达到400GW。
未来能源世界将以电为中心，绿氢将成为重要一极
未来场景：各行业电能替代加速，储能多技术路线发展，绿氢应用广泛
工业、交通等行业是消费端碳排的主要来源。在工业领域，减排以传统行业绿色化改造为重点，推广工业“绿电”和电动制造。在交通领域，通过优化运输结构、发展绿色出行、加快新能源基础设施建设，并与智能电网、5G和人工智能等技术结合，为实现碳减排目标和建设绿色、低碳城市做出重要贡献。
储能系统可以存储低谷时段的电能，在高峰时段释放，实现电力的削峰填谷，平衡电网负荷，提高电网运行效率和可靠性，节省电力系统投资。以压缩空气储能、电化学储能、热（冷）储能等多种新型储能技术路线将并存发展，满足系统调节需求。
氢冶金、绿电制氢、绿氢合成氨/甲醇、氢发电等新技术新业态新模式将大范围推广。通过电转氢、电制燃料等方式与氢能等二次能源融合利用，助力构建多种能源与电能互联互通的多能源互补体系。在冶金、化工、交通运输、发电等领域，氢能作为反应物质或原材料等，成为清洁电力的重要补充
能源互联网将打通“源网荷储用”，实现全网智能化
未来场景：虚拟电厂和能源云让能源网络更灵活
虚拟电厂打破了传统的电厂和用户的边界，重构了电力系统的价值链。虚拟电厂在用户侧部署网关或边缘计算，通过网络实现对用户负荷进行实时管理和调度。虚拟电厂对分布式异构能源进行聚合，通过规模经济降低分布式能源进入能源市场的成本，通过向电网提供响应等方式创造为用户创造收益。
能源云将是能源互联网的操作系统，典型特征包括融合、开放、智能。融合既包括源、网、储、用的端到端的融合接入，也包括电、气、热、冷的综合能源接入。开放指能源云是一个生态开放的平台。通过聚合开发者为各种不同各类型客户提供服务，同时通过和第三方系统进行对接实现系统互联互通。智能是指能源云通过AI和大数据能力的加持，实现能源资产的智能化以及能源网络的智能。通过能源云最终实现整个能源系统的多能互补、绿色低碳、安全稳定。
电力系统“源、网、荷、储、用”的深度互动会逐步加速、加深，打破传统价值链的边界，打破传统电力系统“源随荷动”的强计划属性，电力供需将变得越来越灵活、随机。围绕新型电力系统数智化总体发展目标，未来在数字化边端、泛在通信网络、算力和存储、人工智能算法和应用等新一代使能技术的大力发展和广泛应用下，将全面联通物理世界与数字空间，通过将电力系统中的设备信息、生产过程等转化为数字表达，打造电力系统在虚拟空间中的“数智镜像”。
提倡ICT高效用电，加快节能减排步伐
未来场景：打造低碳数据中心和低碳网路
ICT技术除了使能其他行业降低碳排放以外，ICT行业本身也需要实现减碳节能。ICT行业中数据中心和通信网络是碳排放的主要构成。
数据中心降低碳排放主要的方式包括购买绿电、自然冷却以及人工智能技术等。大型互联网公司一直是全球绿电的主要购买者。通过采用自然冷却技术可以节省传统数据中心暖通系统的电力消耗，大幅降低PUE。而通过人工智能技术的引入，可以实现数据中心内供电、制冷以及计算、存储、网络设备的算法联动，持续降低PUE。
未来的网络通过光电混合、极简架构和自动驾驶等手段向绿色低碳演进。通过网络级、设备级、芯片级的光电混合技术，可以持续提升通信设备的能效。通过架构重构，形成基础电信网、云网和算法三层极简网络架构，叠加自动驾驶网络的算法，最终实现网络的绿色低碳。
ICT技术使能数字可信
未来场景：数字身份提供数智体可信标识
随着大语言模型的飞速发展，人工智能将被广泛应用于各行各业，随之而来各种基于AI的“数智体”，将会以各种形式存在于我们的数字世界与物理世界中，提升效率与创造力，加速经济的发展。而人们将以各种形式与数智体互动，真实的数字身份便是互动与协作的可信基座础。
未来场景：AI安全保障数字生活可信
当前AI在高速发展，AI系统在各行各业承担的角色也越来越重要，AI系统一旦被攻击或恶意破坏产生的影响将会成倍放大。未来越来越多的AI系统，不光要支持生成式AI的溯源证真能力，还将关注AI系统的自身安全，AI模型的安全，AI的输入和输出数据可信等安全技术要求，降低AI系统误用风险，保护AI创造的价值。
未来场景：数字水印支撑信息溯源
数字世界里，数据是最重要的资产，本身就面临窃取、挪用的风险。AIGC等涌现，提供前所未有的自然语言处理、图像生成等能力，彻底改变了各行各业。这些数据资产或生成式数据被非法盗用或误用会对个人、公司造成非常恶劣的影响。数字水印溯源技术已经是成为解决这类些问题的一种有效的方法。
未来场景：隐私增强计算技术保护计算安全
隐私增强计算是个技术门类的统一术语，通常指在隐私信息采集、存储、以及在执行搜索或分析过程中对于保护和增强隐私安全性的数据安全技术。它一般用来保护用户的个人数据信息在不被滥用的前提下还能够保证数据被有效利用，充分发挥其商业、科学和社会价值，为用户提供高效优质的服务。
未来场景：量子安全保障数字未来可信
量子计算飞速发展，到2030年后，传统的安全算法面临被量子计算机破解风险，向抗量子计算攻击的后量子算法（PQC）及量子密钥分发（QKD）演进已刻不容缓。
规则塑造数字可信
未来场景：统一规则加强数据保护，降低数据垄断
数字可信涉及众多组织和利益相关人，尤其在个人信息保护上，欧盟制定《通用数据保护条例》（GDPR），全球多个国家和地区推出相关的法律，如中国的《个人信息保护法》等。应降低数据垄断，避免大平台对个人隐私数据进行非法地获取、滥用及交易等侵犯数字安全、破坏公平竞争的行为，从而促进数字信用生态的建设。
未来场景：公平标准促进ICT行业健康发展
政府和行业组织应建立统一的网络安全标准，这些标准应该是技术中立，同等地适用于所有企业、所有ICT产品。ICT产品就可以基于这些标准进行独立的全面安全验证和评估，。各个组织基于验证及评估结果，结合自身安全要求，有比较的进行选择所需的产品，促进ICT行业的健康发展。
未来场景：网络安全与隐私保障体系提升数字信任
构筑并全面实施端到端的全球网络安全与隐私保障体系是华为的重要发展战略之一。华为在遵从适用的国家和地区法律法规、国际标准并参考监管机构、客户要求和行业最佳实践的基础上，建立和完善有效的、可持续、可信赖的网络安全与隐私保护保障体系，并积极地与有关政府、客户及行业伙伴加强合作，共同应对网络安全与隐私保护方面的挑战。
