文章核心观点 - 华为《智能世界2035》报告研判，未来十年将是由数据、智能技术、感知与交互、算力、网络、新能源等核心要素共同驱动的系统性技术跃迁，AGI（通用人工智能）将是未来十年最具变革性的驱动力量 [1][3] - 技术发展将深刻改变各行各业，推动社会从物理世界与数字空间实时融合，逐步迈向虚实共生的智能世界 [1] - 报告系统性地阐述了通往智能世界2035的十大技术趋势，以及这些趋势在医疗、教育、出行、制造、金融等关键生产与生活场景中的具体应用和预期影响 [3][18] 十大技术趋势 - **趋势一：走向物理世界是AGI形成的必由之路**：AGI的实现需通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化，未来重点是从多模态数据积累、核心能力打磨、认知原理提升三方面筑牢根基 [3] - **趋势二：AI智能体驱动产业革命**：智能体将从侧重感知的信息系统发展为侧重实践的行动系统，商业层面将分阶段催生千亿美元、万亿美元乃至十万亿美元产业，早期提升运营效率，中期变革生产方式，远期重构产品与体验 [4] - **趋势三：人机协同编程重塑软件未来**：软件开发将迎来系统性变革，普通应用开发由Agent替代，专业软件开发由人类主导但工具链深度嵌入AI，本质是AI承担执行与自动化，人类负责设计、治理与价值判断的协同模式 [5] - **趋势四：新交互打开沉浸体验**：多模态技术成熟推动交互走向三维空间与自然化，微手势交互和脑机接口将实现直觉式交互，终端设备创新将支持全感官沉浸体验，使用户能"触摸""闻到""品尝"数字世界 [7] - **趋势五：移动互联生态从APP走向多Agent协同**：生态中心从应用程序转向智能体，交互方式从"人找服务"变为"服务找人"乃至"服务自动执行"，商业模式将从注意力广告转向智能即服务、按任务成功率付费等更直接的价值交换 [8] - **趋势六：具身智能形成多个万亿产业**：具身智能将应用于智能驾驶、智能机器人及低空经济三大领域，预计2027年底开启L4级试商用，2035年家庭机器人售价低于1万美元，低空经济需突破电池能量密度鸿沟，私人飞行器或成现实 [9][11] - **趋势七：新型算力满足海量需求**：需突破冯•诺依曼架构的能效瓶颈和算力成本奇点（AI应用价值与算力成本比超过10倍），未来十年将通过材料、工艺、架构、范式协同创新构建"后摩尔时代"全新算力格局 [12] - **趋势八：AgenticAI驱动存储范式改变**：到2035年温数据占比有望超过70%，数据存储结构从三层演变为"热温—温冷"两层（比例3:7），数据价值通过动态激活、场景化供给与语义化存储释放，成为推动文明的"新燃料" [13] - **趋势九：跃迁至智能体互联网**：数千亿智能体的新联接需求将催生面向智能体互联的下一代网络，其特征是Time-In-Real+超维空间，智能体和人是生产者也是消费者 [14] - **趋势十：Token管理能源网络**：未来5～10年电力设施是制约AI发展的核心要素，Token将成为能量管理基本元素，使能量可被定义并赋予可编程意志，预计2030年风光新能源装机容量超越化石能源，2035年风光发电量成为主力电源，全球热储装机容量约达500GW，氢能市场规模突破1.5万亿美元，可控核聚变实验系统有望实现独立发电 [15][17] 生产与生活场景应用 - **医疗**：到2035年，传感器与可穿戴设备使个体状态实时感知，AI驱动的手段使超过80%的慢性疾病有望有效预防，AI驱动的药物研发与虚拟临床试验大幅缩短新药上市周期，医疗从被动"治病救人"转向提升生命质量的社会底层能力 [18] - **教育**：到2035年形成人机协同教育教学新模式，全球超过10亿学生日常使用智能学习助手，超过5000万孪生智能教师辅助教学，超过80%的智慧教室升级为智能孪生教室 [19] - **出行**：到2035年私人汽车出行占比减少15%，MaaS平台覆盖欧盟80%核心城市，通勤效率提升15%～30%，通过调度RoboTaxi、空中出租车等将出行过程转变为可设计的个性化场景 [21] - **农业**：2035年全球农业迈入智慧农场时代，无人机与机器人集群完成80%以上田间作业，中国农业生产信息化率将达到40%以上，粮食单位面积产量提高7.8% [22] - **居家**：2035年居家空间蜕变为智慧空间，XR设备销量将超过6000万台，家庭人形机器人渗透率有望超过10%，功能从处理简单家务演变为多功能家庭助手 [23] - **制造**：ICT技术深度渗透制造全链条，研发设计实现"所想即研发"，生产制造环节90%任务转化为自动化指令，人类成为"全局编排者"，供应链体系形成海陆空一体化智能网络 [24] - **金融**：当个体拥有数字金融分身时，金融将回归其作为生活目标赋能工具的本质，AI原生应用将重塑业务模式，构建多活高可用推理架构和量子安全中心 [25] - **电力**：2035年电力系统进化为动态平衡、高度智能化的能源生态系统，实现从"保障供电"到"引领低碳发展"的跨越，光伏、风机、储能站、电动车、数据中心等协同高效运转 [26] - **物流**：AI驱动实现三大变革，运输领域空驶率下降60%，单位货物碳排放减少45%，仓储环节作业效率提升3倍～5倍，处理成本降低60%，品控方面生鲜医疗货损率降至0.1%，年损失减少超2000亿美元 [27] - **矿业**：2035年实现"地质透视化、开采工厂化、生产无人化"，AI建模目标识别误差率从15%～20%降至<5%，断层识别精度突破厘米级，矿山生产迈向全域无人化 [28] - **城市**：到2035年，城市算力网覆盖率99%，超级助理行业渗透率达到82%，全球数据交易市场规模达到8120亿美元，城市成长为具有自进化能力的智能生命体 [29] 可持续发展与治理框架 - **技术不平衡与数字鸿沟**：智能化成果可能集中在少数国家与企业，普惠不足会导致"AI强国"与"AI弱国"的新分化，加剧社会不平等 [30] - **伦理风险与价值对齐**：智能体决策逻辑缺乏透明性和可解释性，AI向自主性演进时，确保价值观与人类一致是核心挑战 [30] - **安全挑战**：万物互联的智能世界面临剧增的网络攻击风险，AI的加持也放大了对AI系统的攻击风险 [30] - **AI伦理**：AI伦理需实现可解释、可追溯、可问责，并纳入价值对齐与文化包容原则，最终与人类共同构建智慧文明体系 [32] - **AI安全**：构建可信赖的AI系统需涵盖ICT基础设施安全（算安一体、网安一体、能安一体）、单智能体安全（可信身份与内容标识）、多智能体协同安全（通信与数据隐私安全）以及全生命周期的AI安全治理 [33][34][35] - **AI普惠**：以人为本的AI普惠是确保技术红利共享的核心手段，需通过赋能教育、医疗和无障碍服务等促进包容性增长，并通过节能算法、可再生能源等方式驱动绿色发展，同时需技术与治理双管齐下，减少歧视和算法偏见 [36][37][38][39]