摘要：近日，华为公司发布了《智能世界2035》报告，深入研判了未来十年包括生成式人工智能、AI智能体、人机协同编程、多模态交互、自动驾驶、新能源等在内的十大技术趋势将如何深刻重塑各行各业。报告指出，AGI（通用人工智能）将成为未来十年最具颠覆性的变革力量，人类正站在

近日，华为公司发布了《智能世界2035》报告，深入研判了未来十年包括生成式人工智能、AI智能体、人机协同编程、多模态交互、自动驾驶、新能源等在内的十大技术趋势将如何深刻重塑各行各业。报告指出，AGI（通用人工智能）将成为未来十年最具颠覆性的变革力量，人类正站在技术范式变革的关键节点，逐步迈向物理世界与数字空间深度融合、虚实共生的智能世界。以下为报告核心内容摘编：

未来十年，信息科技将迎来系统性跃迁。这场变革并非单一技术的线性演进，而是由数据、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，贯穿数字世界与物理世界的复杂系统工程。以下是通往智能世界2035的十大技术趋势：

趋势一：走向物理世界——AGI突破的必由之路
AGI将成为未来十年最具颠覆性的技术引擎，但其实现仍需攻克多重核心挑战。走向物理世界是AGI突破的关键路径，通过物理实体与环境的实时交互，实现感知、认知、决策与行动的一体化，使智能体能够像人类一样通过身体感知世界，在互动中持续学习与成长，从而更高效地适应复杂环境、解决多样化任务。未来重点将从多模态数据积累、核心能力打磨、认知原理提升三方面夯实AGI的发展基础。

趋势二：从工具到伙伴——AI智能体驱动产业范式革命
早期智能体侧重于感知功能，缺乏复杂决策规划能力。未来十年，智能体将进化为具备实践能力的行动系统。商业层面，智能体将引发各产业的范式革命：初期聚焦于提升运营与办公效率，化身客服、销售与办公助手，催生千亿美元级市场；中期将变革生产方式，在AI药物研发、专业服务咨询等领域大幅降低科研与生产成本，孕育万亿美元级产业；远期将重构产品与体验，AI PC等新产品引发办公革命，具身机器人成为人类贴身助手，有望开拓十万亿美元级市场。

趋势三：人机协同编程——重塑软件开发的未来形态
随着大模型与智能体的兴起，软件开发正经历全面重构。这不仅体现在工具升级，更涉及入口、角色、流程、架构、安全、质量、生态、平台、组织、工具与协作的系统性变革。普通应用开发将逐步由智能体替代，用户通过自然语言定义需求即可生成应用，形成“可塑软件”；专业软件开发如操作系统、金融核心系统、工业控制等仍由专业开发者主导，但工具链将深度嵌入AI以提升效率与验证能力。软件开发模式的核心在于“智能化与治理的平衡”，未来十年将形成人类与智能体的协同模式：AI负责执行与自动化，人类专注设计、治理与价值判断，实现智能化开发与治理的并重。

趋势四：AI升维交互——镜像世界开启沉浸式体验
随着多模态技术的成熟，交互方式将快速向三维空间与自然化演进。短期内，微手势交互技术将成为行业热点；长期来看，脑机接口将纳入多模态框架，推动人机协作进入“直觉式交互”阶段。交互范式的革新为虚实融合打开了入口，而感官体验的全面升级将催生更多创新交互设备，如感知精细手势的指环、感知脉搏的项链、超轻量3D眼镜、脑机设备等。未来终端设备将使用户不仅能“看见”和“听见”数字世界，还能“触摸”“闻到”“品尝”数字内容，实现真正的全感官沉浸体验。

趋势五：从APP到多Agent协同——移动互联生态的范式转移
APP时代以应用程序为中心，本质是“人找服务”；多Agent时代将以智能体为中心，本质是“服务找人”乃至“服务自动执行”。人机交互界面将转向SMUI空间多模态交互方式，移动互联网向行动网络转型，“端到端任务成功率”将成为衡量行动能力的核心指标，直接决定Agent时代用户入口的掌控权。传统基于消费者注意力的广告模式将逐步被淘汰，更直接的价值交换模式将涌现，如智能即服务（API和Token调用）、基于委托任务成功的支付（按任务成功率而非时长付费）等。

趋势六：具身智能跨越鸿沟——催生多个万亿级产业
未来具身智能将广泛应用于三大领域：智能驾驶、智能机器人及低空经济。自动驾驶领域，预计2027年底将开启L4级试商用，2030年在部分场景实现L4规模化应用，2035年达成大部分场景的L4+级无人驾驶，并启动L5级试商用探索。机器人领域，随着量产规模扩大，2035年前后家庭机器人售价将低于1万美元，成本不再是制约普及的关键因素，机器人产业将进入爆发期。低空经济领域，电池能量密度是制约普及的核心因素，未来高能量密度固态电池、太阳能—氢能—电能多源耦合技术以及电池与液态发电机混动续航技术将成为关键突破方向。预计2035年，家庭拥有私人飞行器的愿景有望成为现实，城市交通将迈入“三维立体”时代。

趋势七：突破冯·诺依曼架构——新型算力满足指数级需求
突破算力成本奇点将决定AI的发展进程。算力成本奇点是指AI应用的价值与算力成本比超过10倍，若广泛AI应用领域均能突破这一奇点，AI将迎来爆发式增长。传统冯·诺依曼架构因存算分离导致能效瓶颈，在摩尔定律放缓的背景下，单纯依赖硅基半导体提升算力已难以满足指数级增长需求，且成本高昂。未来十年将是计算领域从“量变”走向“质变”的关键期，算力密度将实现指数级增长，并通过材料、工艺、架构、范式的协同创新构建“后摩尔时代”的全新算力格局，既解决传统技术路径的瓶颈约束，也为数字经济、人工智能、科学研究等领域提供更高效、更低碳的算力支撑，缓解全球能源供应压力，推动人类社会向“智能低碳”的未来加速迈进。

趋势八：数据即智能——Agentic AI驱动存储范式革新
随着大模型训练与推理对数据访问需求的爆发式增长，大量曾被视为“冷数据”的资源正被重新激活。预计到2035年，温数据占比有望超过70%，传统数据三层结构将逐渐演变为“热温—温冷”两层结构，比例趋于3:7。在AI时代，数据价值得到前所未有的重视，但数据的长期留存也面临成本与效率的挑战。数据的长留存不是为了“囤积”，而是为了“即时洞察”，因此对海量“温数据”的高效处理是AI价值规模化释放的关键前提。到2035年，数据的价值将不再仅源于其规模或存储形态，而是通过动态激活、场景化供给与语义化存储得以全面释放，数据将成为推动文明跃迁的“新燃料”。

趋势九：从移动互联网到智能体互联网——搭建物理与数字空间的交互桥梁
未来十年最大的变革将是数千亿智能体的新联接需求，一个面向智能体互联的下一代网络即将诞生。智能体互联网的特征是Time-In-Real+超维空间（H-D多维信息），智能体和人类既是生产者也是消费者。

趋势十：Token管理能源网络——让智能成为能源的“神经系统”
未来5～10年，全球电力设施和能源需求将成为制约AI高速发展的核心要素，智能时代期待能源技术实现奇点突破。在未来的能源网络中，Token将成为能量管理的基本元素，人工智能技术将使每一焦耳的能量都能被Token定义并赋予可编程的人类意志，从而实现能源网络中每个基本单元的“感知+决策+行动”能力，完成能量载体的革命性变革。随着新能源技术的不断发展，预计到2030年风光新能源装机容量将超越传统化石能源，2035年风光发电量将超越传统化石能源成为主力电源。预计2035年全球热储装机容量将达到约500GW，热储系统的热电联供效率提升至80%，冷热储发电将成为新型电力系统的“稳定器”。氢能将在重卡远洋船运领域和工业燃料替代等方面获得大规模应用机会，全球市场规模将突破1.5万亿美元。预计2035年可控核聚变实验系统有望实现独立发电，可控核聚变技术一旦突破，将实现AI与能源的终极和解，人类社会将进入全新时代。

一、医疗：计算健康，防病于未然，提升生命质量
展望2035年，在健康守护期，传感器与可穿戴设备将实现个体状态的实时感知与预测，AI驱动的预测与干预手段将使超过80%的慢性疾病得到有效预防，从而延长人类健康寿命；在疾病应对期，跨模态AI将整合医学影像、基因组学检测结果与电子病历等，为医生提供个体化诊疗建议，同时AI驱动的药物研发与虚拟临床试验将大幅缩短新药上市周期，为患者快速匹配最优药物组合。2035年的医疗将从被动的“治病救人”转变为主动的“提升生命质量”，成为社会运行的底层能力。

二、教育：人机协同教学，惠及每个人成长
到2035年，AI技术将与教育深度融合，形成人机共育、人机共教、人机共学的新模式，全球教育将全面迈入智慧教育时代。教育体系将通过ICT技术尤其是AI技术优化教学资源、创新教学模式和打造智能教学环境，全面提升教育公平与质量，满足个人和社会发展需求。预计到2035年，全球将有超过10亿学生日常使用智能学习助手辅助学习，同时将有超过5000万孪生智能教师辅助教学，超过80%的智慧教室将升级为智能孪生教室。

三、出行：体验流动的“第三空间”
到2035年，私人汽车出行占比将减少15%，MaaS平台作为智能大脑将覆盖欧盟80%核心城市，MaaS服务将成为主流出行方式，将通勤效率提升15%～30%；通过无缝调度RoboTaxi、空中出租车等新型载具，出行过程将转变为可被设计和享受的个性化场景，彻底重塑人们的时空体验。

四、农场智慧化，让农业生产“不再靠天吃饭”
2035年全球农业将迈入智慧农场时代，农田将由物联网、人工智能、区块链构建为“立体智慧体”。无人机与机器人集群将完成80%以上的田间作业，卫星导航助力播种系统实现高精度定位，垂直农场利用LED光源与水培技术大幅提高单位面积产量。农业生产将突破地理与气候的约束，形成“全域感知、智能决策、精准执行”的新型生产关系。预计2035年中国农业生产信息化率将达到40%以上，未来10年中国粮食单位面积产量将提高7.8%。

五、居家：从生活空间向智慧空间演进，让生活更舒适
未来居家将从单纯的生活空间转变为懂你的智慧空间。超沉浸全息技术将使空间随心切换，智能机器人将走进千家万户，成为不可或缺的伙伴和家人，让居住体验更高效、更个性化、更舒适。预计2035年XR设备销量将超过6000万台，家庭人形机器人将从技术验证走向早期商用，主要功能从处理简单家务逐步演变为多功能家庭助手，中产家庭的人形机器人渗透率有望超过10%。

六、制造：设计即制造，制造即智能，制造即服务
到2035年，ICT技术将深度渗透制造全链条，推动研发设计、生产制造与供应链管理发生质变。在研发设计端，量子计算与生成式AI的融合将使“所想即研发”成为常态，工程师可通过脑机接口在分钟级完成传统需数月的仿真验证，AI更将作为“数字发明家”自主发现新超导材料、设计合成细胞，开辟创新边界。生产制造环节，具身智能体将通过端边云协同实现“千机百变”，机械臂秒级切换工艺、AGV毫米级配送物料，将90%任务转化为自动化指令，人类则升维为“全局编排者”，以混合现实界面定义数字孪生工作流。供应链体系将形成海陆空一体化智能网络，全链路决策系统动态调整采购计划与物流路线，降低需求预测误差率与物流成本。

七、金融：AI重构金融生产力，打开智慧金融服务新纪元
面向2035，当每个个体都拥有理解自身价值观、风险哲学甚至代际传承需求的数字金融分身时，金融将回归其本质——人类实现生活目标的赋能工具，而非冰冷的数据与交易。先进的ICT技术将成为推动全球金融服务发展的关键支柱，通过AI原生应用重塑业务模式，构建多活的高可用推理架构和量子安全中心等，让更多人享受更个性化、高效的金融服务。

八、电力：新能源主导电源格局，推动电力系统革命性重构
2035年的电力系统将进化为一个动态平衡、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。当夜幕降临，光伏板启动自动清洁作业、风机精准调整叶片角度、储能站有序储备电力，电动车依托智能调度有序补能，数据中心同步启动“算电”动态调节，整个电力系统如同有机生命体般高效运转，为可持续发展提供坚实支撑。

九、物流：AI驱动全球物流供应链实现智慧化赋能与高品质精准交付
2035年，智慧物流将在AI驱动下实现三大突破性变革。在运输领域，AI动态优化系统通过实时分析多维度数据，实现全局资源最优配置，使空驶率下降60%，单位货物碳排放减少45%。在仓储环节，智能机器人全面普及，形成“感知—决策—执行”全闭环无人仓，作业效率提升3倍～5倍，处理成本降低60%。在品控方面，量子传感与边缘AI技术覆盖90%高价值场景，使生鲜医疗货损率降至0.1%，年损失减少超2000亿美元。

十、矿业：“智探矿脉，officemining”重塑矿区生产
2035年的矿山将实现“地质透视化、开采工厂化、生产无人化”的科技跃迁。地质勘探将实现从“AI解释”到“全息地壳透视”的跨越，AI建模目标识别误差率从当前的15%～20%降至

十一、城市：AI让城市焕发自进化的生命力
面向2035，智能化正从分散的工具应用向协同化、共生化升级，深度渗透城市肌理，推动城市从功能集合体成长为具有自进化能力的智能生命体。城市将以城市级AGI为蓝图、以数据大动脉为纽带、以智能基础设施为根基，实现智能化的代际跨越。预计到2035年，城市算力网覆盖率将达到99%，超级助理行业渗透率将达到82%，全球数据交易市场规模将达到8120亿美元。

AI从数字世界走向物理世界，将对人类社会带来巨大挑战，包括：

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，普惠不足将导致“AI强国”与“AI弱国”的新分化，加剧社会不平等。

伦理风险与价值对齐：智能体的决策逻辑缺乏透明性和可解释性，AI向自主性演进时，如何确保价值观与人类一致是核心挑战。

安全挑战：万物互联的智能世界中，AI系统面临日益剧增的网络攻击风险，同时AI的加持也放大了对AI系统的攻击风险。

这些挑战的关键在于平衡技术的快速演进与治理的相对滞后，这是一个系统工程。华为基于系统工程的理论体系，同时参考国际系统工程委员会INCOSE提出的“人机共生五阶段”，提出了“向善的人机共生系统工程框架”。

1. AI伦理：将向善嵌入AI价值观
随着AI技术能力的不断增强，其伦理要求需进一步升级，必须实现可解释、可追溯、可问责，确保社会能够清晰理解并有效监管AI的决策过程。当AI具备一定自主性后，伦理框架中还需纳入价值对齐与文化包容原则，避免因技术偏见或单一文化输出对多元社会造成冲击。最终，在人机共生的发展模式下，AI需与人类共同构建一套智慧文明体系，并以此作为长远发展的精神内核。

2. AI安全（Cyber Security）：构建可信赖的AI系统
AI安全是实现AI向善的基础，构建可信赖的AI系统涵盖ICT基础设施安全、单智能体安全以及多智能体协同安全三个核心要素，同时依托AI安全治理来保障：

二、AI普惠弥合数字鸿沟，加速可持续发展
正如公路、铁路和通信网络是工业时代的基础设施，AI将成为智能世界的基础设施。以人为本的AI普惠是确保技术红利共享、推动全球可持续发展的核心手段。

1. AI普惠促进包容性增长
到2035年，AI普惠将通过赋能教育、医疗和无障碍服务等场景，促进包容性增长，实现可持续发展。

2. 可持续AI驱动绿色发展
AI发展对能源的巨量需求对地球资源造成了压力，需通过开发更节能的AI算法和硬件、使用可再生能源、优化数据中心冷却系统等方式尽力降低人工智能对环境的影响。与此同时，AI可在全球绿色转型过程中发挥重要作用。

3. AI普惠需技术与治理双管齐下
一方面，在技术上注重AI的可及性和易用性；另一方面，在AI治理过程中，需特别关注如何减少AI部署和应用过程中的性别、种族、语言等歧视和算法偏见，确保其利益公平惠及不同人群和地区。

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来源：华远系统一点号