全球通用計算（FP32）3.3 ZFLOPS，增長10倍
全球聯接總數達2000億
全球光纖寬帶用戶數量達16億
電動汽車占所銷售汽車總量的比例達82%
萬兆企業WiFi滲透率達84%
每萬名制造業員工將與1000個機器人共同工作
全球可再生能源產量占全球發電總量比例達65%
隱私增強計算將占計算的比例超過50%
根據WHO的研究顯示，身體患病60%的因素和生活方式有關 ，能否培養好的生活習慣是保持健康的重要前提。我們可以在獲得授權的前提下，利用可穿戴設備對用戶狀態進行收集、使用健康數據進行分析和預測、通過統一的智能AI架構提供醫療建議和指導，把防病與日常生活習慣結合起來，疾控-醫院-衛生服務中心-家庭一體化，在發病以前消滅病痛，從“治已病”轉向“治未病”。
得益于互聯網、物聯網、AI等技術的發展，以及可穿戴設備、家用監測設備等產品的普及，到2040年，至少有四分之一的門診護理、預防護理、長期護理和健康服務將轉到線上。
具體來說，利用AI、大數據、物聯網等技術，實時分析用戶身體指標數據、醫學臨床反應、健康診療結果等，識別出潛在的健康風險。例如，心率過高或血壓異常，同時，通過數據模式識別，AI可以提前檢測到一些不易察覺的健康問題，如早期心臟病癥狀或糖尿病前期狀態。通過以上，不僅可以發出警報提醒患者，還可以幫助患者在疾病發展前采取預防措施。我們還可以通過對營養、運動、睡眠等維度的干預，幫助用戶逐漸改善不良生活方式，促進個人形成健康的生活習慣，從而少生病。 例如，斯坦福大學的研究表明，通過智能手表和其他可穿戴設備持續監測心率和皮膚溫度，AI可以提前檢測到感染的早期跡象。這些設備每天可以進行多達250,000次測量，形成強大的監控能力。
此外，通過建立一個綜合健康管理平臺，使醫院、醫生、用戶及其家屬能夠共同訪問和查看用戶的健康數據。這種數據共享機制可以確保醫生在院內和院外都能實時了解患者的健康狀況，做出更準確的診斷和治療決策。?
通過整合電子健康記錄、可穿戴設備數據、實驗室測試結果和公共衛生數據等多種來源，AI系統能夠構建全面的健康數據庫。利用機器學習和深度學習算法，AI分析這些數據，識別與疾病發生相關的模式，構建疾病預測模型。通過預測個體或群體的疾病發生概率，AI可以實現早期預警。
例如，研究人員利用AI和大數據技術，分析了全球范圍內的公共衛生數據和流行病學信息，開發出能夠預測流感等傳染病爆發的模型 。這些模型通過識別潛在的爆發點和傳播路徑，可以在疾病大規模爆發前提供預警，幫助衛生部門及早采取防控措施。
通過這種智能化的疾病預測與預防系統，公共衛生部門可以更迅速地響應流行病威脅，并采取有效的防控措施，顯著降低流行病對社會的影響。這不僅提升了公共衛生應對能力，也為個體提供了更加精準的健康管理服務，促進了整體社會的健康水平提高。
人工智能技術在醫療行業的創新應用不僅事關廣大人民群眾的生命健康安全,而且會有力促進經濟社會發展的轉型升級。 數智醫療通過整合先進技術，顯著提升醫療服務的質量和普惠性。首先，人工智能和機器學習算法能夠分析大量醫療數據，輔助醫生進行精準診斷和個性化治療方案的制定，提高治療效果和患者滿意度。智能化決策支持系統減少誤診率和漏診率，提升診療效率，使患者能更快得到有效治療。
此外，數智醫療系統優化了醫療資源的分配，通過智能調度和資源管理，確保醫療服務在各個區域的均衡覆蓋，包括偏遠和資源匱乏地區。這種優化不僅提高了資源利用效率，還增強了醫療服務的普惠性，使更多患者能夠及時獲得高質量的醫療服務。
在未來的診療場景中，數智賦能將全面提升醫療服務的效率和精準度。醫學影像篩查方面，AI和大數據技術將發揮重要作用。通過深度學習算法，AI可以分析大量的醫學影像，如X光片、CT掃描和MRI，快速識別病灶并提供準確的診斷建議，顯著提高篩查效率，減少漏診和誤診。例如，研究表明，AI在乳腺癌篩查中的表現優于傳統方法，能夠更早、更準確地檢測到癌癥 。
此外，電子病歷系統將與AI無縫集成，實時更新患者的健康數據，并通過智能分析提供個性化的治療方案。例如，AI可以利用電子病歷中的數據預測患者的疾病風險，并輔助醫生制定更有效的治療計劃。這種集成使得醫療決策更加精準，顯著改善患者的治療效果。
病理篩查也將受到數智技術的賦能。AI可以分析病理切片，檢測細胞和組織的異常變化，輔助病理醫生做出更快速和準確的診斷。例如，AI在分析病理圖像和檢測癌癥細胞方面的表現已得到廣泛認可。
在醫保控費方面，大數據和AI技術將幫助醫療機構和保險公司進行智能費用管理。通過分析海量的醫療數據，AI可以預測醫療費用趨勢，識別不合理的費用支出和潛在的欺詐行為，優化醫保資金的使用效率。這種智能控費機制不僅保障了患者的利益，也提升了醫療資源的利用效率 。
未來的全域醫療協同通過現代通信和信息技術，將醫療服務擴展到遠程監測、咨詢和治療，AI和大模型在其中發揮關鍵作用。智能診斷與決策支持系統（CDSS）尤為重要，通過深度學習和機器學習技術，分析醫學圖像和電子健康記錄，提供高精度診斷和個性化治療方案，從而提升診斷的準確性和醫療效率。在全域醫療協同中，CDSS可以幫助偏遠地區的基層醫生及時獲取關鍵診斷信息，做出更加準確的判斷和治療決策。例如，在土耳其，將開發一款基于網絡和移動端的應用程序，允許醫生通過移動應用程序實時遠程監控患者數據。該系統將發揮糖尿病疾病篩查、診斷、治療和監測的功能。 。個性化健康管理是另一個重要領域，通過分析用戶的歷史和實時健康數據，AI可以預測健康風險，提供個性化建議，幫助調整生活方式，預防疾病 (CCJM)。這種技術在慢性病管理中顯示出巨大的潛力，如通過遠程監測高血壓患者的健康狀況，及時進行干預，大大改善了患者的健康 (CCJM)。在全域醫療協同背景下，個性化健康管理通過連續的數據監測和分析，使得遠程醫生可以提供更為精準的健康指導。
在全域醫療協同中，LLM大語言模型可以通過實時對話幫助患者解答疑問，減少遠程醫生的工作負擔。這些系統能夠進行智能對話，提供醫療建議和心理支持，甚至幫助患者預約醫生，從而顯著提高醫療資源的利用效率。例如，虛擬助手通過分析患者的對話內容，提供個性化的建議和指導，從而提高患者的心理健康狀況
視頻通信技術在全域醫療協同中也至關重要，它使醫生能夠通過視頻通話與患者進行面對面的交流，進行遠程診斷和治療，增加了醫療服務的便利性和覆蓋范圍。例如遠程高血壓管理項目利用視頻通信和遠程監測，有效降低了患者的血壓水平。
通過上述應用可以看到，AI和大模型顯著提升了全域醫療協同服務的質量和效率，實現個性化健康管理和醫療資源的優化配置，推動了可持續和普惠醫療服務的發展。
多學科融合推動醫學科研創新是當前醫療研究的重要前沿方向。通過整合生物醫學工程、信息技術、人工智能和大數據等領域的先進技術，醫學研究正在發生深刻變革。例如，納米技術在藥物遞送系統中的應用可以提高治療的精準度并減少副作用 。 大數據分析幫助研究人員從海量醫療數據中發現新的疾病模式和治療方法，促進個性化醫療的發展。人工智能則可以結合醫學圖像分析和電子健康檔案提升診療的速度和準確性。 這種多學科團隊的合作，使得醫學科研成果更快轉化為臨床應用，推動醫療技術的快速進步和創新，為未來醫療提供堅實的科學基礎。
多模態數據整合將成為未來精準醫療的重要工具。通過整合基因組學、蛋白質組學、代謝組學、影像數據和臨床數據，研究人員能夠更全面地了解疾病的發生和發展機制。例如，結合不同模態的數據，人工智能可以更準確地預測疾病風險并制定個性化治療方案。Nature Medicine的一項研究顯示，生成式人工智能與 LLM 在醫學成像領域的融合為利用視覺和文本信息的力量開辟了新途徑。這些先進技術的集成可以實現多模態數據融合、表示學習和改進的臨床決策支持系統 。基于生成式人工智能和 LLM 構建的多模態模型可以將醫學圖像的視覺特征與從放射學報告或電子健康記錄 (EHR) 中收集的上下文信息相結合，從而促進各種醫學圖像處理任務。LLM 可以處理放射學報告以提取相關信息，將其與相應的圖像關聯起來，并生成自然語言摘要，從而增強醫療專業人員之間的溝通并促進更好的患者護理決策。通過利用患者特定的信息（例如遺傳數據、病史和生活方式因素），并將其與醫學圖像結合起來，這些人工智能模型可以幫助為個體患者提供有效的治療和診斷。
在藥效精準評估方面，未來將從傳統的“千人一藥”模式轉向更加個性化的“千人千藥”模式。制定有效的藥物治療方案不僅需要考慮病患的個體差異，還要綜合藥物匹配、用藥時機、劑量、療程等因素，并根據實時診療情況進行調整，這對醫生的診斷提出了更高要求。傳統方法依賴醫生的專業知識和經驗，難以全面掌握每個病人的具體情況。借助AI和大模型技術，可以學習大量病理診療數據，實時分析患者的個體差異，提供個性化治療建議。例如，新加坡的研究機構創建了一個以人工智能技術驅動的藥效精準評估平臺，該平臺可以快速識別每位患者的歷史臨床數據，根據患者的具體情況建議最佳用藥劑量和聯合用藥方案，并在此基礎上調整腫瘤大小或腫瘤生物標志物水平 。
此外，在藥物研發方面，人工智能 (AI) 已超越概念驗證階段。先進的機器學習 (ML) 技術正在推動技術的發展，縮短評估時間并實現對未知領域的探索。在實踐中，AI研發工具使科學文獻的攝取、結構化和推理速度提高了 1,000 倍；使用 AI 進行模擬的速度可以快 2 到 40 倍；人工智能生成模型提出新假設的速度可以快 10 倍；人工智能驅動的自主實驗室的實驗速度提高了 100 倍—這樣讓我們需要更少的科學信息和數據的手動處理，從而將發現速度提高 10 倍。
例如，AI制藥公司英矽智能發布“全球首個由AI輔助決策的自動化實驗室”， 將人工智能與自動化、機器人和生物學能力融合，在14天內即可完成靶點發現和驗證的全自動化干濕實驗閉環。
展望未來，AI因驅動的醫藥產業因其降本增效的作用，將持續加快發展，并帶來前所未有的醫藥產業變革。
精準農耕的前提，是對所收集數據的深入分析，形成農情多元數據圖譜。
基于云服務的農情圖譜可以幫助農民迅速得到農作物在不同關鍵生長階段的所需的土壤灌溉、肥力需求；還可結合地形的特征、氣候預期、病蟲害程度等信息進行產量預估、農作活動安排、預算管理等。多元數據圖譜提供對農田的狀態和農業生產過程的多維度實時監測與分析，在多變環境中做出敏捷而高效的預警，及時給予多種應對措施的建議、快速鎖定損失區域并估算后期產量，幫助農民及時止損。
以玉米為例，僅依據數據進行的自適應播種這一改變，就能帶來每公頃300-600公斤的增產。
垂直農場指用數據構建突破地域限制的標準化生長環境。
農業工廠化的一個典型案例就是在室內種植的“垂直農場”，即用數據構建突破地域限制的標準化生長環境。在垂直農場里，從苗圃播種到施肥再到收割，每個環節都離不開對光照、溫度、用水和營養輸送等的精確控制，而數據就是掌握這些植物生命密碼的“鑰匙”。它會在全鏈條的各個環節發力，因地因時調整參數，為農作物構建起最為適宜的生長環境。作為全球可復制的智能農業模式，垂直農場無需農藥，無需土壤，減低對農業用水的浪費，并且不受環境氣候影響，始終確保新鮮農產品的理想生長條件。業界公司的嘗試顯示，在7,000平方米的空間里，可實現蔬菜每16天收割一次，達到每年90萬公斤的驚人產量。
越來越多的人對于“空間”的期待已不再是簡單的 “有的住”，而是想擁有更好的體驗。未來的房子將成為你的親密伙伴，它會越來越懂你，并且心領神會，一切盡在不言中：疲勞一天回到家時，喜歡的燈光、音樂、香氛和電視節目自動開啟；當走進廚房，冰箱會根據身體數據定制健康飲食計劃；步入臥室，空調主動檢測空氣狀況，將溫度和濕度調節至最佳舒適狀態；坐在沙發或躺在床上，可隨時向家人分享一天的溫馨照片、視頻以及處理文件；你在家里任何地方出現摔倒或處于危險都能智能識別并通知你的家人、醫院或安保及時知曉，讓你得到及時救助。
構成舒適家居生活的顯性因素包括可以直觀感受到的溫度、濕度、光線明暗和家居用品使用和信息分享便捷度等；隱性因素通常則包括室內空氣質量和住所安全性等。一個科學的系統能夠實時調控以上綜合因素，為你塑造一個感官和體驗上的最優居住空間。
豐富的智能家居設備和傳感器，需要穩定可靠、高聯接、高速全覆蓋的網絡，將收集到的數據傳遞到家庭智慧大腦，同時也連接云端的數據，讓家居和云端大腦和數據無縫連接。其中的 AI 引擎，將結合場景模型，對全屋環境、用戶行為及系統設備實時地分布式處理和計算，以形成智能決策。然后，通過調節各類家居設備的運行和協同狀態，以匹配用戶的實時體驗需求，最終給用戶帶來沉浸式、個性化、可成長的全場景智慧體驗。而且，用戶可以通過不同模式的交互，與智能家居系統進行互動：從傳統的面板、APP 交互到更智能的語音、手勢交互，甚至無感交互。
多種多樣的智能家居設備，通過不同的組合，形成多樣化的智能場景。比如智能床、智能枕、臥室的照明、音效等系統的協同，為人體打造一個睡眠輔助系統，根據個體的生理健康特征和睡眠習慣，自動匹配床墊和枕頭的軟硬度；營造助眠的光環境，刺激褪黑素分泌；播放助眠音樂，舒緩心情；根據家庭環境中濕度、溫度、氧氣的濃度等指標，提供恒溫、恒濕、恒凈、恒氧的睡眠環境。在這個系統下，你睡覺的鼾聲都是一種交互指令，被系統迅速識別，用于調節床墊和枕頭來緩解打鼾癥狀；甚至你睡覺時翻滾的動作，也能用于調節溫濕度 14。而且，用戶可以通過不同模式的交互，與智能家居系統進行互動：從傳統的面板、APP交互到更智能的語音、手勢交互，甚至無感交互。家庭成員的視頻、照片等會存儲在家居內置存儲中，并可以聯網上云，讓用戶通過各種終端在不同地點訪問分享，家庭云存儲個個人云盤滲透率將達到35%。用戶的個人電腦也會上云，不僅與個人終端，也能與智能家居設備屏幕任意結合，在家里使用，家庭云電腦業務滲透率將達到17%。家庭攝像頭、光感知終端等，可以通過智能識別用戶在家里的姿勢判斷用戶是否出現跌倒等險情，并及時通知家庭成員和醫院施救，具有隱私保護功能的3D雷達光感知家庭健康看護場景滲透率達到8%；也可以識別家里活動的人員信息判斷是否有陌生人了侵入，及時聯系警察或保安進行安全保障，家庭看家和安防攝像頭在中國滲透率將達24%，全球達到15%。
零碳建筑是指：一座高能效的建筑，其所有的運營能源都來自可再生能源，這些能源最好是現場產生，也包括場外產生，最終使得該建筑每年運營實現凈零碳排放。
零碳建筑的運營模式，將是一種基于無人化、感知型的新交互模式：
除了環境效益之外，零碳建筑還能夠提高舒適度，比如自動化系統將內部溫度保持在宜人的水平，而出色的絕緣性能減少外部噪音污染；帶來健康益處，比如保證充足的自然光，幫助人體增加維生素D 的攝入、更好的睡眠和減少季節性抑郁。
為你家里的物品建立一個數字目錄，甚至進行 3D掃描，將不常用的物品寄存在小區統一的倉庫中。
打造數字化的物品目錄，通過自動配送，實現儲住分離
目前，隨著智能門禁、智能消防監測、高空拋物報警、快遞提醒等服務逐漸融入人們的生活，居民與社區行政之間的聯系正由松散走向緊密。未來，隨著物聯網、萬兆光纖等新型基礎設施的觸達，越多越多的新型社區理念不斷涌現，為居民提供如社區虛擬團建、寵物智能管控等全局化的服務，促進居民與社區的一體化融合。其中有一些新穎的設計理念，就是為了解決儲物與居住之間的矛盾，帶給人們更清爽的居家體驗。
城市公交、出租車、場地用車等公共領域的應用，擁有率先布局的優勢，在很多城市取得了明顯的進展，如中國深圳在2017 年，全市超過 16,000 輛公交車全部實現了電氣化，使其成為全球首個擁有 100％ 電動公交車隊的城市 ；在歐洲，丹麥超過78%的新公共汽車采用的是新能源電動車；盧森堡和荷蘭，大約三分之二的新公共汽車是零排放的
首先，公共交通工具的代際更換率高，為新能源汽車的替換提供了一個統一規劃、便于實施的契機。在國家的補貼政策下，通過合理的運維方案也能將電動車的運營成本接近甚至優于傳統燃油車，降低新能源車的替換阻力。
其次，這類公共運營類的車輛，一直都有集中管理的場所，這些現成的場所可自然拓展為兼顧新能源車充電的多功能場所，讓充電難不成為制約公共交通領域電氣化的瓶頸。
此外，相較于私家車，公共運營車輛每日運行時間長，產生更高的碳排放，對于其整體的電氣化替代，將為交通領域的減排帶來倍增效益。
在碳排放方面，2022年，航空業占全球人為二氧化碳排放總量的約2%。若不加以控制，預計到本世紀中葉，全世界將有25%的碳排放量來自于航空業
目前，新能源民航飛機的探索主要分為混合動力、純電動和氫燃料驅動三類。除了節能環保、減低噪聲等優勢外，新能源民航飛機還有助于實現新的飛機設計理念，比如翼身融合技術。這種設計可以顯著地減小飛機的阻力和能耗，并改善飛行性能。此外，翼身融合技術還能增加飛機結構內部的容積，這些寶貴的空間可以增加更多的運載量。
中低速開放道路：自動駕駛汽車在物流配送、清潔消殺、巡邏等領域取得了積極的成果。
高速半封閉道路：重卡價格成本高，對傳感器的價格相對不算敏感，可以通過增加激光雷達等傳感器，有效提升車的感知性能；而且重卡更多用于高速運貨場景，以及港口或物流園區，其行駛環境相對單一，路線較為固定。在復雜的城市道路幾乎見不到重卡的身影，降低了對自動駕駛系統所要處理的行駛環境的復雜度，此外，而且卡車司機成本高、還有易超負荷運載、超工時工作的風險。因此，重卡的自動化駕駛能夠迅速幫助行業降低成本，提高效率，易于形成立竿見影商業受益。據德勤《中國智慧物流發展報告》預測，無人卡車、人工智能等技術在未來十年左右逐步成熟，將廣泛應用于倉儲、運輸、配送、末端等各個環節
特殊封閉道路: 在礦山，港口等環境中，自動駕駛同樣扮演者越來越重要的角色。企業與港口合作進行自動駕駛集卡應用測試，其中部分企業實現了無人駕駛卡車在礦區多編組、夜間作業等。2023年，在中國天津港第二集裝箱碼頭，已實現基于”5G+北斗+自動駕駛”的92輛智能駕駛車的常態化商業運營，預計到2030年，30%的碼頭都會實現水平運輸無人駕駛。
日常開放道路：關注普通公眾的駕駛安全，同時對管理部門的道路治理效率進行顯著的提升，如異常通行事件的快速發現和快速觸達、二次事故的快速預警、交通擁堵的路徑優化選擇、弱勢交通參與者的通行預警、施工預警、通行管控措施的提前預警等；通過自動駕駛技術的發展，顯著的降低日常通行的事故率。
電動垂直起降飛行器eVTOL（Electric Vertical Takeoff and Landing）的研發，吸引了全世界各種創新公司的投入，在全球范圍內具有性能上的進展。目前而言，多家公司的五座飛行器都可以達到250公里左右的巡航里程。有公司在努力開發七座及上的eVTOL ；也有公司在探索氫燃料的空中飛行器 ，以獲得更長的續航里程（600公里以上）。這一類新型飛行器未來潛在應用在緊急醫療服務、城市空中客運（UAM）、區域客運（RAM）、空中貨運、個人飛行器等多種場景模式。
國際道路運輸聯盟將MaaS（出行即服務）定義為：將用戶置于出行服務的核心位置，根據用戶需求量身定制出行方案。MaaS將不同出行方式整合，為用戶提供一鍵式按需出行服務，通過單個應用程序和一次購買即可滿足所有出行需求 。
出行即服務系統的建設目標之一就是要提供一體化的、便捷的公共交通出行服務，提倡綠色出行。這類平臺通過整合區域內各種交通（地面公交、軌道交通、共享汽車、共享單車）資源及城際交通（民航、高鐵、長途客運）的出行方式，接入餐飲、住宿、購物、旅游等信息，基于公共交通智能調度、個人出行模式識別、綠色出行優先等，整合互聯網的支付能力，實現出行行程預定、路徑一鍵規劃、公共交通無縫銜接、費用一鍵支付等功能，整體提升公眾公共交通出行滿意度，提高公眾綠色出行良好體驗。
歐盟很多的城市都在開展MaaS的示范，不同城市的集成度不一樣，集成度涵蓋設施的集成、票價的集成、支付方式的集成、信息通信的集成、管理體制的集成、出行服務的集成等不同方面。瑞典哥德堡、德國漢諾威、奧地利維也納、芬蘭赫爾辛基是最早探索MaaS的城市。這些城市充分發揮數字化技術的優勢，從整個系統層面優化公交車、網約車、自行車、城市配送等出行系統，進而孵化出很多新興的出行服務企業，推動城市低碳發展 。
對個人而言，在確保出行安全的前提下，減少出行費用，改善出行體驗；對政府而言，可以優化交通基礎設施的投資和管理，滿足城市可持續發展的需求，提升市民滿意度。此外還可以創造更多的出行服務商業機會，降低服務成本，擴大服務范圍。 最終實現調度一體化，資源共享化，體驗人本化，出行低碳化。
過去10年，在繁忙的港口，已經有先驅開始探索利用高架軌道對集裝箱進行運輸。集裝箱被送到類似纜車的軌道中，“纜車系統“根據集裝箱的目的地進行調度，把集裝箱送往鐵路站點、卡車倉庫，甚至內陸城市的無水港，以極低的成本，極大地了提升了集裝箱運輸的效率。未來，整合各種交通方式、實現多模式協同調度的綜合立體大交通，保障了交通的暢達，加速了貨物的集散，帶動港口周邊產業蓬勃發展。交通設施互聯互通，多式聯運無縫對接，物流效率大幅提升，促進產業集聚，推動城市發展，實現港產城的深度融合。
未來寬帶將不僅僅在地面，還將延伸到空中，從小于千米高度的無人機、到萬米高度的航空飛行器、數百公里高度的低軌航天飛行器都需要寬帶連接。立體網絡將由100m熱點覆蓋的小站、覆蓋半徑1~10Km的宏站和覆蓋半徑大于300Km~400Km的低軌衛星共同組成，分別為用戶提供萬兆、千兆、百兆的連續寬帶體驗。
人工智能計算中心作為城市信息基礎設施的重要組成部分，為快速增長的城市AI算力需求提供必不可少的基礎支撐，在推進AI產業化、賦能產業AI化、助力治理智能化、促進產業集群化等方面發揮作用，是數字經濟時代促進城市全域數字化轉型升級、優化產業結構、提升城市競爭力的關鍵。
智算中心建設呈現出“算力多元化、服務一體化、產業協同化、能耗低碳化、價格普惠化“的特征，智算中心也走向了人工智能算力網絡。以智算中心、算力網絡為代表的算力基礎設施能夠有效促進AI產業化和產業智能化，是支撐數字經濟發展的城市智能底座。為了讓AI真正地賦能千行萬業，推動城市全域數字化轉型，智算中心提供高性價比、普惠、安全的算力資源，使AI算力像水、電、氣一樣成為城市的公共基礎資源，供政府、企業、公眾自主取用。
當前領先型城市開始發布相關萬兆行動計劃，其中北京市發布《“光網之都，萬兆之城”行動計劃（2023-2025年）》、上海市發布《上海市進一步推進新型基礎設施建設行動方案（2023-2026年）》建設以5G-A和萬兆光網為標志的“全球雙萬兆城市”、青海發布《青海省“雙萬兆（5G-A/F5G-A）”產業發展及應用創新指導意見》、沙特政府發布《10Gbps 社會白皮書》再現中東萬兆發展遠見，截止目前國內外20多個城市和省份發布相關長期規劃。
未來的全光城市目標架構將包含四個組成部分：
全光接入：光聯接延伸至家庭、樓宇、企業、 5G基站等城市全場景。全光傳輸向大型企業、樓宇、5G基站等末端延伸，萬兆接入支撐各行業數字化轉型，1ms入云入算，賦能F5G-A+X，5G 2B等行業應用擴展。到2030年，政府機構，金融機構，重點院校和科研機構，大型醫院，大型工業企業所在場所以及縣以上開發區和產業園區的傳送網OTN覆蓋率將達到100%。全光錨點：家庭寬帶、政企、5G、數據中心等業務的匯接點，由全光網統一傳送；實現多技術協同，業務智能分流，支持各類業務的一跳入云入算。到2030年，每萬人將會擁有4個全光OTN錨點，其中100G錨點會占據25%。
全光錨點：家庭寬帶、政企、5G、數據中心等業務的匯接點，由全光網統一傳送；實現多技術協同，業務智能分流，支持各類業務的一跳入云入算。到2030年，每萬人將會擁有4個全光OTN錨點，其中100G錨點會占據25%。
全光承載：城市光網一跳直達。通過全光交叉，光電混合ASON等技術，打造立體化的全光網絡架構，實現一跳直達、高可靠聯網、云間高速、光算協同等特性。50%以上的數據中心間將通過光聯接，單波帶寬在400G以上，Mesh化光纖保護網絡提供抗2次及以上斷纖業務不中斷能力，可靠性將達到6個9。數據中心內也將全部采用光電混合方式，使用全光交換連接數據中心內的各個交換機路由器。
全自動運維：實時感知網絡動態，主動運維，并能夠進行預測性運維，從而實現網絡資源彈性化，業務自動化、資源分配自動化，運維自動化。
機器識別技術的出現使得非接觸服務成為可能，今天在中國大多數發達省份，政務辦理已不再需要去政府的服務大廳，通過手機就能夠進行遠程的自助服務，可以預見未來十年政務服務的數字化，智能化程度將會進入到更高的發展階段。
一、數字身份認證將會得到全面普及，人們隨時攜帶的身份證，駕駛證，社保，銀行卡等證件都將實現數字化，預計到2027年全球電子身份認證市場空間將達到180億美金
二、數字信用作為城市數字化的基礎能力，將重構公共服務的業務流程與客戶體驗。無證借書、刷臉看病、信用租車等一系列服務流程優化將大大提升市民的日常服務體驗。
三、一站式電子政務將進入到全面普及階段，未來所有的政務服務都將具備遠程服務能力，能夠支持無接觸地遠程辦理，而固定的政務服務大廳將可能完成其歷史使命，不復存在。
數據成為繼土地、勞動力、資本、技術之后的“第五大關鍵生產要素”，是驅動數字經濟發展的新引擎。數據流通交易的加速推進是激活數據價值、釋放數據潛能的關鍵。到2030年，全球數據交易市場規模將達到3011.0億美元，中國數據交易市場將保持較高速增長，市場規模將達到5155.9億元，年復合增長率約為20.3%。
數字社會釋放了城市海量數據，也開辟出了城市數據新空間。城市數據量從TB到PB級海量持續增加，使數據成為城市的“石油能源”、“信息高速公路”。基于城市數據空間，結合大數據、區塊鏈、人工智能、隱私計算和安全可信技術等技術，使得城市能夠更有效地處理和分析海量數據，從海量數據中挖掘的數據要素價值，為城市管理和決策提供支持，激發了更大的經濟和社會價值，成為城市發展的新引擎。
在人工智能技術的幫助下，未來城市廢物收集，運輸，分揀，處理將會實現全流程信息化，自動化與智能化，智能的垃圾回收箱，無人駕駛的垃圾運輸車，自動的垃圾分揀機器人，自動化的垃圾回收利用裝置等創新應用將會層出不窮，從而實現城市固體廢物處理全流程的自動化，無人化，真正實現人類“無廢”城市的理想。
光譜技術還能夠進一步與物聯網、人工智能、云計算等分析技術融合。利用傳感器監測收集水質數據，再借助數據的深度挖掘與分析，使得水質監測向全天候、高速、實時、自動化、智能化方向發展，從而提高水源污染事件的預警效率。
對城市而言，通過部署低成本，高可靠的空氣質量監測傳感網絡，監測整個城市的空氣質量和氣象參數，采取優化措施，改善環境質量成為大多數城市的必然選擇。當前業界已有公司開發出高度集成的綜合環境空氣質量監測系統 ，集成的傳感器和軟件不僅能夠測量城市環境中的環境污染物濃度，如PM2.5、PM10、CO、NOx、SOx 和 O3，還可以監測氣象參數，如噪音、溫度、濕度、環境壓力、降雨和洪水，并通過無線通信方式將數據實時傳輸到云平臺，從而使得城市的整體環境質量及重點區域環境質量能夠得到有效，實時，可視的監控與管理。
協作機器人是工業機器人的一種，最初目的是滿足中小企業的定制化和柔性制造需求，符合未來制造業的發展趨勢。相比傳統的工業機器人，協作機器人更適合干人不想干的工作，比如分類，包裝，挑揀等高重復性的工作。而且協作機器人有幾個優勢：
更安全：協作機器人更加輕巧智能，攜帶的傳感器可以確保它一觸即停。
更快速靈活地部署：傳統工業機器人的移動路徑和作業動作，需要專業人員通過特殊的編程器，用專有的編程語言，進行規劃和編程，從而導致它的部署時間長，成本居高不下。而協作機器人通過人性化的編程，如拖動示教，自然語言和視覺指導，可以隨時投放在新的崗位上，快速完成編程和調試，迅速執行任務。
更低的TCO，更短的ROI：協作機器人的售價和每年的維修成本遠低于傳統工業機器人，在過去幾年，協作機器人的平均售價下降了一半。
自主移動機器人（AMR）是制造業向柔性化、智能化發展的關鍵使能要素，改變企業的生產流程、倉儲物流等重要環節。
在生產線，自主移動機器人實現產線物流的自動化與無人化，比如生產任務下達的無人化；下料、取料和上料過程中，自主移動機器人與各類機臺和設備的無人化對接；物料搬運的無人化。
在倉儲領域，自主移動機器人主要用于貨物的智能揀選、位移以及出入庫，實現“貨架到人”的揀選模式。管理控制系統根據訂單信息指派的自主移動機器人，頂起訂單貨品所在貨架自動搬運到操作臺；根據訂單信息將指定貨位的貨品取下，完成揀選后，機器人再將貨架送回原來的位置。
此外，物料的配送和調度也不僅僅在廠房內部，也可以擴展到園區內的范圍，比如在貨物卸載之后，機器人就可以將貨物自主入庫；在廠房與廠房，倉庫與倉庫之間進行貨物的搬運和出入庫自動登記。在這種情況下，我們需要賦予機器人室外自主導航的能力，如激光導航，視覺導航以及衛星定位。
人形機器人指具有人的形態、能夠完成人類肢體可完成的動作和作業、具有類人的感知學習和認知能力的新型機器人。人形機器人將是“具身智能”最有價值載體，與快速發展的通用人工智能、AI大模型能力結合，使機器能夠以更自然、更智能的方式與環境進行互操作和互動、完成類人的各種復雜任務。
工業版人形機器人既能靈活操作、又能敏捷移動、還能自主學習決策。與傳統工業機器人相比，人形機器人不再需要事先規劃來完成特定任務，而是可以自主感知、理解、學習和決策在工廠產線的操作任務，擁有強大自主決策、操作交互能力。在制造工廠里可以勝任各種崗位需求，如更高效、更安全地完成物品搬運放置、質量檢測、貼標裝配和高危作業等。
隨著新一代7*24無休“打工人”進廠，產線效益、產品質量都將得到大幅提升，勞動力短缺這一世紀難題也將迎刃瓦解，必將翻開智能制造新篇章。
AI教員，通過觀察分析學生學習模式以及個體差異，突破過往千篇一律的教學內容和方式，提升教學質量，讓因材施教成為可能。比如隨著大數據、云計算、物聯網、虛擬和增強現實等技術進一步發展，AI輔助教育將能夠更精化地分解學習行為和教學行為，建立更完善、更精細化的教育模型；還能更有效地調用虛擬和增強現實技術，根據學生的個性喜好，打造能提升注意力的知識點的呈現和互動方式，讓知識更有效地被學生接受。
對老師而言，AI教員可將教師從重復枯燥的試卷批改、日常管理工作中解放出來，讓他們專注于創造教學研究、有更多的時間投入到與學生一對一交流中；通過基于教學活動產生的大數據，輔助教師更好地把握教學情況，從而對教學方式、課程內容的組織給出關鍵性建議。
對學校而言，AI教員可部署在任何地方，化身各個學科的特級教師，將優質的教育理念和內容，帶入偏遠地區。AI教員可通過視覺、語音等多維方式與當地學生進行互動，避免由于師資不足，一個老師跨學科教四五門課的現象，彌補教學資源的匱乏，促進教育公平。
為了能夠適應多變的市場需求，以在激烈的競爭中取得優勢地位，企業必須更為積極地擁抱新的生產模式。因此，柔性生產、柔性制造系統等概念正越來越受更多企業的青睞。這種按需生產的先進生產方式，能夠幫助提高企業的靈活性，提升他們在瞬息萬變的市場需求面前的快速響應能力；幫助縮短產品的研發周期，降低研發成本；提高設備利用率、降低庫存風險、提升資金周轉率。以此，企業將更有能力把握市場機會，獲得持續發展的生命力。
產品設計和產線規劃的柔性化：當企業接到一個新品類的生產訂單時，需要快速地進行產品的研發和設計，并對生產線所需的設備、工序、流程、規模等一系列要素進行快速調整，這里就需要通過ICT技術進行擬實生產，包括運用仿真、建模、虛擬現實等技術，對新的生產制造全過程進行模擬，降低新品開發和設計的成本，更精準地規劃生產線的調整成本和生產能力。
任務分配的柔性化：不管是企業按照客戶的個性化需求完成對產品的設計，還是客戶直接參與產品的設計（如通過模塊化讓客戶自發定義產品的最終形態），都需要一個智能的任務調度系統。該系統會根據工廠的生產能力、訂單復雜度和交付時間需求，自動調整并給出一個最優的生產任務分配方案。當企業收到訂單后，該系統會自動分析出訂單中的所有可通用的模塊部件以及需要定制的模塊部件，并識別生產這些部件所需的全部工序和物料。通過統籌安排生產任務的發放、生產物料和工具的及時到位，確保充分發揮出工廠中所有設備和人員的最大生產效率，不讓任何一個部件的生產成為訂單交付的瓶頸。
設備生產能力的柔性化：隨著定制化需求和小批量訂單越來越多，工廠需要實時切換各個設備生產工序。傳統的生產設備往往因為需要專業人員通過特定的編程設備和語言來重新編碼，導致調整耗時長，而無法滿足企業的快速響應的需求。未來，隨著視覺編程、自然語言交互、行動捕獲等ICT技術的滲透，工廠能快速實現對生產設備功能的重新編程和定義，以及時滿足企業柔性化生產的需求。
物流管理的柔性化：模塊化是實現柔性生產的重要可行路徑之一，通過模塊化生產出大量的成品組件，這就需要自動化的ICT手段來有效地進行倉儲和物流管理，避免漏發、發錯、發混。以家具企業為例，大規模的定制化下，所產生的每一塊板，裝飾條，把手等都可能需要有一個屬于它自己的識別碼或RFID，來協助自動化的打包和裝車規劃，以及運輸和配送環節的全流程跟蹤。
供應鏈可視化就是利用ICT技術，采集、傳遞、存儲、分析供應鏈中的上下游訂單、物流以及庫存等相關指標信息，以圖形化的方式展現出來。供應鏈可視化可以有效提高整條供應鏈的透明度和可控性，從而大大降低供應鏈風險。
對于上游供貨，通過對物料、設備等的追蹤，實時顯示其整體交付的程度。
對接物流系統中各種交通工具的運營數據，實時了解其運作狀態，利用全球定位系統、人工智能、5G-A、IoT等技術，在移動過程中有效的監控運輸過程和貨物狀態。通過可視化調度中心，可隨時整合或分拆訂單，并優化運輸資源和路線。由此，幫助企業針對物流中可能出現突發事件，及時調整物流路線，確保物資的準時、安全地到達目的地。
對倉庫運營環境信息的實時監控，建立遠程監控系統，通過各類傳感器，用圖像化呈現倉庫的溫度、濕氣、灰塵、煙霧濃度等運維信息，一旦發生如火災、漏水等前期征兆，可及時介入，避免物資的損失。對貨物出入庫信息的實時追蹤，隨著貨物的流通，通過IoT、RFID、二維碼等技術，自動識別并登記物品的信息，可在遠端實時調取貨物倉儲的狀態數據。
在傳統供應鏈的模式下，鏈條上的每一個環節都是下個環節正常運營的先決條件，但也會成為瓶頸。比如，當上游的原材料商的供應出現問題，下游廠商的生產必定受到影響，進而導致整個鏈條的低效運作，甚至癱瘓 。未來，隨著云計算、物聯網、大數據、人工智能等ICT技術的引入，供應鏈將向供應網轉型，讓每個環節所需的上游物資都有多重的供貨備份，并可以通過多路徑送達。通過加強企業內外部的互聯互通，打造多觸點的協同供應生態系統，杜絕鏈條中“最弱一環”效應。
大規模的能源基地通過集中管理和優化能源配置，可以實現規模經濟，降低單位能源成本，提高能源利用效率，“風光水火儲氫”一體化協同場景受到重視。
技術進步使光伏度電成本下降90%以上，大部分區域實現光伏平價，工商業和戶用光伏場景投資收益快速上升，產業進入全場景全面商業化發展模式。
水上發電可以解決陸上發電土地緊缺、離用電負荷中心遠、光伏高溫下效率下降、生物多樣性等問題。
距離海岸10km的海上風速通常比沿岸陸上高出25%，海上發電時間往往能達到3000小時/年（陸上2000），2030年海上風機直徑可以達到230~250米，發電容量達到15~20MW，是陸地風機容量的3~4倍。海上漂浮風電技術的發電水域拓展到60米深，高壓直流技術進一步將海上風能距離拓展到80~150KM的距離。全球風能理事會 （GWEC）預測，到 2030 年，全球海上風電裝機量將從現在的75 GW 升至 275 GW。未來五年海上風電的增長率將達到25%。
與陸基相比，漂浮光伏節省土地，而且遮陽障礙物和灰塵數量更少。同時由于水上風速及水體的自然冷卻效果，可以提高光伏的性能。研究表明水上漂浮光伏比陸基光伏的年均發電量能高出約12.96%。到2030年全球漂浮光伏的市場容量將超過60GW，全球潛力達到400GW。
工業、交通等行業是消費端碳排的主要來源。在工業領域，減排以傳統行業綠色化改造為重點，推廣工業“綠電”和電動制造。在交通領域，通過優化運輸結構、發展綠色出行、加快新能源基礎設施建設，并與智能電網、5G和人工智能等技術結合，為實現碳減排目標和建設綠色、低碳城市做出重要貢獻。
儲能系統可以存儲低谷時段的電能，在高峰時段釋放，實現電力的削峰填谷，平衡電網負荷，提高電網運行效率和可靠性，節省電力系統投資。以壓縮空氣儲能、電化學儲能、熱（冷）儲能等多種新型儲能技術路線將并存發展，滿足系統調節需求。
氫冶金、綠電制氫、綠氫合成氨/甲醇、氫發電等新技術新業態新模式將大范圍推廣。通過電轉氫、電制燃料等方式與氫能等二次能源融合利用，助力構建多種能源與電能互聯互通的多能源互補體系。在冶金、化工、交通運輸、發電等領域，氫能作為反應物質或原材料等，成為清潔電力的重要補充
虛擬電廠打破了傳統的電廠和用戶的邊界，重構了電力系統的價值鏈。虛擬電廠在用戶側部署網關或邊緣計算，通過網絡實現對用戶負荷進行實時管理和調度。虛擬電廠對分布式異構能源進行聚合，通過規模經濟降低分布式能源進入能源市場的成本，通過向電網提供響應等方式創造為用戶創造收益。
能源云將是能源互聯網的操作系統，典型特征包括融合、開放、智能。融合既包括源、網、儲、用的端到端的融合接入，也包括電、氣、熱、冷的綜合能源接入。開放指能源云是一個生態開放的平臺。通過聚合開發者為各種不同各類型客戶提供服務，同時通過和第三方系統進行對接實現系統互聯互通。智能是指能源云通過AI和大數據能力的加持，實現能源資產的智能化以及能源網絡的智能。通過能源云最終實現整個能源系統的多能互補、綠色低碳、安全穩定。
電力系統“源、網、荷、儲、用”的深度互動會逐步加速、加深，打破傳統價值鏈的邊界，打破傳統電力系統“源隨荷動”的強計劃屬性，電力供需將變得越來越靈活、隨機。圍繞新型電力系統數智化總體發展目標，未來在數字化邊端、泛在通信網絡、算力和存儲、人工智能算法和應用等新一代使能技術的大力發展和廣泛應用下，將全面聯通物理世界與數字空間，通過將電力系統中的設備信息、生產過程等轉化為數字表達，打造電力系統在虛擬空間中的“數智鏡像”。
ICT技術除了使能其他行業降低碳排放以外，ICT行業本身也需要實現減碳節能。ICT行業中數據中心和通信網絡是碳排放的主要構成。
數據中心降低碳排放主要的方式包括購買綠電、自然冷卻以及人工智能技術等。大型互聯網公司一直是全球綠電的主要購買者。通過采用自然冷卻技術可以節省傳統數據中心暖通系統的電力消耗，大幅降低PUE。而通過人工智能技術的引入，可以實現數據中心內供電、制冷以及計算、存儲、網絡設備的算法聯動，持續降低PUE。
未來的網絡通過光電混合、極簡架構和自動駕駛等手段向綠色低碳演進。通過網絡級、設備級、芯片級的光電混合技術，可以持續提升通信設備的能效。通過架構重構，形成基礎電信網、云網和算法三層極簡網絡架構，疊加自動駕駛網絡的算法，最終實現網絡的綠色低碳。
隨著大語言模型的飛速發展，人工智能將被廣泛應用于各行各業，隨之而來各種基于AI的“數智體”，將會以各種形式存在于我們的數字世界與物理世界中，提升效率與創造力，加速經濟的發展。而人們將以各種形式與數智體互動，真實的數字身份便是互動與協作的可信基座礎。
當前AI在高速發展，AI系統在各行各業承擔的角色也越來越重要，AI系統一旦被攻擊或惡意破壞產生的影響將會成倍放大。未來越來越多的AI系統，不光要支持生成式AI的溯源證真能力，還將關注AI系統的自身安全，AI模型的安全，AI的輸入和輸出數據可信等安全技術要求，降低AI系統誤用風險，保護AI創造的價值。
數字世界里，數據是最重要的資產，本身就面臨竊取、挪用的風險。AIGC等涌現，提供前所未有的自然語言處理、圖像生成等能力，徹底改變了各行各業。這些數據資產或生成式數據被非法盜用或誤用會對個人、公司造成非常惡劣的影響。數字水印溯源技術已經是成為解決這類些問題的一種有效的方法。
隱私增強計算是個技術門類的統一術語，通常指在隱私信息采集、存儲、以及在執行搜索或分析過程中對于保護和增強隱私安全性的數據安全技術。它一般用來保護用戶的個人數據信息在不被濫用的前提下還能夠保證數據被有效利用，充分發揮其商業、科學和社會價值，為用戶提供高效優質的服務。
量子計算飛速發展，到2030年后，傳統的安全算法面臨被量子計算機破解風險，向抗量子計算攻擊的后量子算法（PQC）及量子密鑰分發（QKD）演進已刻不容緩。
數字可信涉及眾多組織和利益相關人，尤其在個人信息保護上，歐盟制定《通用數據保護條例》（GDPR），全球多個國家和地區推出相關的法律，如中國的《個人信息保護法》等。應降低數據壟斷，避免大平臺對個人隱私數據進行非法地獲取、濫用及交易等侵犯數字安全、破壞公平競爭的行為，從而促進數字信用生態的建設。
政府和行業組織應建立統一的網絡安全標準，這些標準應該是技術中立，同等地適用于所有企業、所有ICT產品。ICT產品就可以基于這些標準進行獨立的全面安全驗證和評估，。各個組織基于驗證及評估結果，結合自身安全要求，有比較的進行選擇所需的產品，促進ICT行業的健康發展。
構筑并全面實施端到端的全球網絡安全與隱私保障體系是華為的重要發展戰略之一。華為在遵從適用的國家和地區法律法規、國際標準并參考監管機構、客戶要求和行業最佳實踐的基礎上，建立和完善有效的、可持續、可信賴的網絡安全與隱私保護保障體系，并積極地與有關政府、客戶及行業伙伴加強合作，共同應對網絡安全與隱私保護方面的挑戰。
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