2022十大數(shù)字科技前緣應(yīng)用技術(shù)

2022十大數(shù)字科技前緣應(yīng)用技術(shù)05050606?錄Contents010206091301020609131619222528323639專家推薦Expertsrecommend趨勢趨勢趨勢趨勢趨勢趨勢趨勢趨勢趨勢趨勢10

EOT體系邁進全云時代EQ時期仍將持續(xù)EO3普適化和工業(yè)化新階段EO4“連接升維”EO5下云原生安全發(fā)展快進鍵EO6進推動萬物孿生TEO7擴展現(xiàn)實（X）產(chǎn)業(yè)拐點到來TRENDNO.8TRENDNO.9多模態(tài)融合驅(qū)動復(fù)雜任務(wù)服務(wù)機器人深入家庭生活雙碳目標倒逼能源互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展TRENDNO.8TRENDNO.9EO1化開啟“大航天”時代附錄 十大數(shù)字科技趨勢技術(shù)集趨勢01TRENDNO.1云原生加速IT體系邁進全云時代云原生是一種IT技術(shù)方式，使組織能夠在云計算環(huán)境中構(gòu)建和運行可擴展的應(yīng)用程序。在多云、混合云等多元化部署的主流環(huán)境下，隨著容器、無服務(wù)器等關(guān)鍵技術(shù)及工具不斷創(chuàng)新與兼容，以及分布式云服務(wù)的興起，云原生能更有效應(yīng)對業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)動態(tài)多變的環(huán)境，促進新一輪的軟硬件相互定義乃至融合發(fā)展，推動IT體系向全面云化的新階段演進。當然，云原生涉及整個IT體系的變革，其發(fā)展也面臨可視化、復(fù)雜性、安全性等諸多挑戰(zhàn)，需要跳出傳統(tǒng)IT思維，用云原生的技術(shù)和管理模式進行系統(tǒng)應(yīng)對。未來，伴隨著云原生操作系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展和完善，在多元場景下提供一致的云計算產(chǎn)品服務(wù)和體驗將成為業(yè)界共同努力的方向。07070808續(xù)突破瓶頸。續(xù)突破瓶頸。隨著AI計算、科學(xué)計算等應(yīng)用需求的普遍增加，云計算承載的業(yè)務(wù)場景持續(xù)細化和專業(yè)化，計算速度、成本、能耗等都面臨更高的要求。傳統(tǒng)以CPU為主的IT通用計算架構(gòu)和軟硬件分離的方式，越來越難以滿足專業(yè)應(yīng)用的高性能處理需要，促進可使用CPU、GPU等多種計算單元的異構(gòu)計算（HC），以及集成存儲設(shè)云原生是一種IT技術(shù)方式，使組織能夠在云計算環(huán)境中構(gòu)建和運行可擴展的應(yīng)用。隨著數(shù)字化的普及和深入，海量數(shù)據(jù)實時、靈活處理的情況日益普遍，傳統(tǒng)IT架構(gòu)越來越難以適應(yīng)。云原生通過容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API等關(guān)鍵技術(shù)，使松散耦合的系統(tǒng)具有彈性、可管理性和可觀察性，能夠更低成本、高效地調(diào)用各類云計算資源向業(yè)務(wù)交付應(yīng)用，推動IT體系向全面云化的新階段演進。首先，無服務(wù)器計算（Serverless）興起，正在成為云原生加速發(fā)展的新路徑。當前容器（Container）、微服務(wù)（Microservices）等技術(shù)已成為實踐云原生的主要路徑，但由于其技術(shù)實踐的復(fù)雜性并不低，對很多傳統(tǒng)企業(yè)而言應(yīng)用門檻仍然較高。無服務(wù)器計算則在基礎(chǔ)設(shè)施之上建立新的抽象層，屏蔽部署、運維等帶來的復(fù)雜性，實現(xiàn)功能即服務(wù)（FaaS），使開發(fā)人員只用專注開發(fā)代碼本身，而無需像容器那樣還要進行較復(fù)雜的底層基礎(chǔ)設(shè)施配置，從而大大提高應(yīng)用開發(fā)和運營效率，比如通過云服務(wù)和小程序開發(fā)工具的深度集成，研發(fā)效率可以提升50%。此外容器、微服務(wù)等技術(shù)也在不斷地探索無服務(wù)器的理念，為用戶在云上便捷、高效地實現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)提供了不同路徑。當然，無服務(wù)器計算也有廠商標準尚不統(tǒng)一、適用任務(wù)單一等局限性，因此并非是容器的替代，兩者更多呈現(xiàn)兼容互補的發(fā)展趨勢。其次，分布式云將有效拓展云原生業(yè)務(wù)構(gòu)建的物理邊界，大幅減輕用戶多云管理負擔(dān)。分布式云憑借其對公有云服務(wù)向不同位置延伸和云資源全局統(tǒng)一管理的能力，正成為云服務(wù)演進的重要方向。一方面分布式云能將公有云的全棧PaaS能力延伸到本地、邊緣等不同物理位置，任何物理位置均可提供大數(shù)據(jù)、AI、開發(fā)工具等和公有云同樣的PaaS服務(wù)，讓用戶在所需的位置都能基于豐富的工具使用構(gòu)建云原生應(yīng)用；另一方面分布式云對云資源的統(tǒng)一管理能力，可以有效融合公有云、私有云、混合云、邊緣云等全場景，由公有云廠商對全類型云計算資源進行高效、統(tǒng)一地管理、調(diào)度、更新、迭代，讓用戶能從復(fù)雜的多云管理中解放出來，將更多精力聚焦業(yè)務(wù)本身。最后，異構(gòu)計算促進軟硬件相互定義和融合發(fā)展，推動云原生基礎(chǔ)設(shè)施性能持備及虛擬運算的超融合基礎(chǔ)架構(gòu)（HCI）蓬勃發(fā)展。由此，軟硬件進入相互定義、相互開源和開放的新階段，為提升云原生基礎(chǔ)設(shè)施算力能力和能源效率、降低損耗和成本等帶來了新的發(fā)展紅利。整體而言，隨著云原生技術(shù)的發(fā)展成熟，未來企業(yè)上云用云將更加低成本和高效便捷，一個“全云”的新時代正在成型。雖然云原生已經(jīng)成為主流探索方向，但涉及IT體系的整體變革仍面臨不少挑戰(zhàn)。主要有：一是云原生資源的多變性影響IT體系全鏈條的可觀測性。云原生理念的實現(xiàn)借助了微服務(wù)、容器、無服務(wù)架構(gòu)等諸多技術(shù)，幫助租戶屏蔽了基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性，但同時也降低了IT系統(tǒng)在云上全流程的可觀測性，例如微服務(wù)狀態(tài)監(jiān)測與管理較難、無服務(wù)器架構(gòu)使用過程中調(diào)試工具不完善等，導(dǎo)致初期的使用門檻和成本較高。二是云原生實踐過程中遷移和管理復(fù)雜度較高。為有效提升基礎(chǔ)平臺資源利用率、業(yè)務(wù)應(yīng)用彈性伸縮效率和靈活性，云原生技術(shù)實踐往往涉及多云間的業(yè)務(wù)部署、遷移和管理等復(fù)雜場景，需要成熟的技術(shù)工具和人員能力才能有效應(yīng)對，有待整個行業(yè)持續(xù)建設(shè)培養(yǎng)。三是數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險也是影響云原生發(fā)展的關(guān)鍵問題。云原生的開源開放性，有利于集成各種三方工具，但也造成安全威脅的多樣化，安全策略難以集中一致地實施。例如云原生體系下微服務(wù)的API數(shù)量將不斷遞增，進而擴大了攻擊面、增大了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。這些問題和挑戰(zhàn)，都需要跳出傳統(tǒng)IT的思維，用云原生的技術(shù)和管理模式進行系統(tǒng)解決。未來，伴隨著云原生操作系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展和完善，在多云、混合云場景下提供一致的產(chǎn)品服務(wù)和體驗將成為業(yè)界共同努力的方向。傳統(tǒng)的公有云邊界有望突破，公有云的產(chǎn)品將“延伸”到任何用戶需要的環(huán)境中，不同的物理位置均可提供云原生服務(wù)，加速數(shù)字業(yè)務(wù)云上的閉環(huán)。感謝中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員崔慧敏，騰訊云副總裁王慧星，騰訊云容器產(chǎn)品技術(shù)總監(jiān)于廣游，云技術(shù)運營服務(wù)部宋昭文、楊政權(quán)、鄧逾越在云計算研究中給予的指導(dǎo)和支持09091010TRENDNO.2

趨勢02量子計算NISQ時期仍將持續(xù)2021年是量子計算備受矚目的一年，國際國內(nèi)均有較為明顯的科研成就。量子比特數(shù)量實現(xiàn)較大規(guī)模增長，各量子計算硬件技術(shù)也皆有發(fā)展；越來越多的機構(gòu)開始研發(fā)上層軟件和算法，并有越來越多的算法在小規(guī)模實際問題上得到實驗。未來幾年，仍是量子計算積蓄力量的階段，量子計算有望突破1000個量子比特，量子糾錯的進展對實現(xiàn)可用邏輯量子比特至關(guān)重要，量子計算與經(jīng)典計算相結(jié)合的混合計算體系或?qū)⒊蔀楦佑行У膽?yīng)用方案，而量子計算在組合優(yōu)化、化學(xué)制藥、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域也有望產(chǎn)生實際的應(yīng)用價值。2021年是量子計算界備受矚目的一年，中國連續(xù)兩次實現(xiàn)了量子計算優(yōu)越性，國際上量子計算企業(yè)獲得風(fēng)險投資首次突破10億美元，量子比特數(shù)量實現(xiàn)較大規(guī)模增長，國內(nèi)“祖沖之二號”量子比特數(shù)量已達66個，國際上推出了127量子比特超導(dǎo)量子處理器以及基于中性原子的256量子比特模擬器，軟件開發(fā)和算法應(yīng)用也在加緊實驗探索中。當前，量子計算處于NISQ(含噪聲中等規(guī)模量子)時代。產(chǎn)業(yè)界均在努力增加量子比特數(shù)量，提升單個量子比特的質(zhì)量。同時，因為多個量子比特相互作用會產(chǎn)生新的錯誤，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都在尋求糾錯的突破。國內(nèi)量子計算發(fā)展追趕很快，除學(xué)術(shù)界以外，國內(nèi)越來越多的科技集團和初創(chuàng)公司也投身量子計算開發(fā)，并開放量子計算云平臺?？傮w上，國內(nèi)量子計算的最高水平在量子比特數(shù)量和質(zhì)量方面與國際上差距不大，但是支持量子計算運行的關(guān)鍵設(shè)備的研制，例如稀釋制冷機和測控系統(tǒng)，與國際水平相比還存在差距。此外，國內(nèi)量子軟件和算法開發(fā)相對落后，開展量子計算用例研究的企業(yè)偏少。2022年，將是量子計算繼續(xù)積蓄力量之年。隨著100+量子比特設(shè)備的推出，需要開發(fā)適用于更大規(guī)模量子計算機的軟硬件相關(guān)技術(shù)，為未來通用量子計算機的實現(xiàn)打好基礎(chǔ)。硬件方面，主流量子計算硬件技術(shù)（如超導(dǎo)、離子阱、光量子等）將并行發(fā)展，按照一些國際大公司公布的路線圖，兩到三年內(nèi)，量子計算有望突破1000量11111212此外，量子計算的應(yīng)用價值，還需要業(yè)界持續(xù)共同探索。在解決某些經(jīng)典計算此外，量子計算的應(yīng)用價值，還需要業(yè)界持續(xù)共同探索。在解決某些經(jīng)典計算復(fù)雜度高的問題上，量子計算有望有巨大的加速優(yōu)勢。量子計算的可理論證明加速的算法在持續(xù)研究，另外也有越來越多的變分量子算法在小規(guī)模實際問題上進行實驗，但由于硬件限制，無法判斷在問題規(guī)模逐漸增大時的運行效果。子比特。超導(dǎo)體系方面，中國技術(shù)團隊已取得了量子計算優(yōu)越性；離子阱體系提出了QCCD(量子電荷耦合器件)架構(gòu)，比特串擾小，且可擴展性較好；光子技術(shù)除了達到量子計算優(yōu)越性外，還成功實現(xiàn)了編程。上述技術(shù)均已經(jīng)或有望在短期內(nèi)超越100量子比特，但由于量子糾錯難題短期內(nèi)難以突破，因此未來何時實現(xiàn)可用的量子邏輯比特，還不清晰。此外，從幾十到一百、從幾百到一千，跨過每個門檻都可能需要工藝上的重大調(diào)整。除此之外，還需要解決串擾、發(fā)熱控制和測控自動化等方面的問題。其中，為了與處于低溫下的量子芯片更好交互，量子計算機組件例如測控系統(tǒng)，需要部分在低溫環(huán)境下集成。然而，量子計算機短期內(nèi)主要目標是規(guī)模擴大和性能提升，預(yù)計各個方案的運行溫度和體積不會有量級上的變化。量子計算與經(jīng)典計算相結(jié)合的混合計算體系或?qū)⒊蔀楦佑行У膽?yīng)用方案。量子計算機的具體形態(tài)以及是否通過芯片實現(xiàn)尚處研究過程中。一方面，量子計算機可能采用混合技術(shù)，將超導(dǎo)、離子阱等各技術(shù)體系的優(yōu)勢結(jié)合起來。分布式量子計算機可能是實現(xiàn)大規(guī)模通用量子計算機的路徑之一；另一方面，在實際應(yīng)用中，量子計算很可能會與經(jīng)典計算機混合使用。量子計算解決部分擅長的問題，而經(jīng)典計算作為輔助來協(xié)同解決整個問題。目前國內(nèi)外研究人員已開始研究混合量子-經(jīng)典算法。未來，量子計算機可能在高性能計算中心與經(jīng)典計算進行集成。軟件算法方面，預(yù)計在2023年前后，量子計算有希望開始在若干領(lǐng)域(例如組合優(yōu)化、量子化學(xué)、機器學(xué)習(xí)等)實現(xiàn)具有應(yīng)用價值的專用量子模擬機。目前，很多世界五百強企業(yè)開始進行量子計算的“概念驗證”。但是還沒有哪個領(lǐng)域的應(yīng)用有公認的落地應(yīng)用表現(xiàn)，行業(yè)正在持續(xù)探索和尋找“殺手級應(yīng)用”。根據(jù)技術(shù)成熟度判斷，最先帶來價值的應(yīng)用可能會在化學(xué)、優(yōu)化等領(lǐng)域相關(guān)的方向出現(xiàn)。優(yōu)化包括車輛和飛行器(如無人機)的路徑優(yōu)化、投資組合優(yōu)化。量子計算已經(jīng)在小規(guī)模的優(yōu)化問題上展示了一定的可行性，未來量子計算有望應(yīng)用于更大規(guī)模的優(yōu)化問題。三到五年內(nèi)，量子計算有望用于小規(guī)模的分子模擬和蒙特卡羅模擬，分子模擬是新藥物、新材料開發(fā)的基礎(chǔ)，蒙特卡羅模擬在金融領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。另外，量子計算有望為更大規(guī)模的模擬提供加速，可能在學(xué)術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生價值，例如通過模擬物理系統(tǒng)帶來新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。量子計算產(chǎn)業(yè)鏈將隨科研及應(yīng)用發(fā)展逐步形成。目前全球多個國家和地區(qū)已經(jīng)在積極構(gòu)建量子計算產(chǎn)業(yè)鏈。從稀釋制冷機、低溫布線生產(chǎn)商，到量子芯片、量子測控系統(tǒng)生產(chǎn)商，到云平臺、開發(fā)平臺提供商，量子算法和軟件開發(fā)商，再到下游的金融、制藥、物流、航空行業(yè)等，業(yè)界有望構(gòu)建更全的產(chǎn)業(yè)鏈條。在生態(tài)合作層面，量子計算各參與方增進交流，多學(xué)科相互協(xié)同、軟硬件算法各方面研發(fā)相互促進，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共研、共創(chuàng)、共同進步，是促進量子計算的科研及產(chǎn)業(yè)生態(tài)健康發(fā)展的重要因素；在資本層面，因該領(lǐng)域?qū)I(yè)門檻較高而又備受關(guān)注，因此未來資本市場的專業(yè)性和理性對產(chǎn)業(yè)發(fā)展也至關(guān)重要，避免因不當行為而導(dǎo)致行業(yè)聲譽受損，甚至影響到科學(xué)研究本身。感謝中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授陸朝陽，騰訊量子實驗室負責(zé)人張勝譽，電子科技大學(xué)鄧光偉研究員在量子計算研究中給予的指導(dǎo)和支持13TRENDNO.3

趨勢03人工智能邁向普適化和工業(yè)化新階段人工智能已經(jīng)在一些特定的任務(wù)上超越了人的能力，但大規(guī)模應(yīng)用仍存在瓶頸，包括依賴大量標注數(shù)據(jù)、模型泛化能力不強、研發(fā)效率低和安全風(fēng)險等問題，限制了產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展。未來，多種人工智能技術(shù)將加速演進，超大模型有望推動通用人工智能進程，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)將破解行業(yè)數(shù)據(jù)不足的難題，一站式機器學(xué)習(xí)平臺正成為人工智能研發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施，針對人工智能算法優(yōu)化的專用芯片可望在更多場景落地，加之可信和安全AI的持續(xù)探索，人工智能將與更多的行業(yè)深度融合，向更加普適化和工業(yè)化的方向邁進。PAGE19PAGE19PAGE14PAGE14近年來，人工智能已經(jīng)在語音、圖像、視頻和自然語言處理等領(lǐng)域取得了長足的進展，并在一些特定的任務(wù)上超越了人的能力，尤其是一些突破性的成果，諸如AlphaFold2破解困擾生物學(xué)界50多年的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測難題，讓人們再次驚嘆和期待人工智能改變世界的無限可能。在重點應(yīng)用方面，融合了語音識別、語音合成、自然語言處理、多模態(tài)建模、知識圖譜、3D視覺技術(shù)和語音驅(qū)動面部動畫的數(shù)字虛擬人技術(shù)成為熱點，從虛擬客服、虛擬主播、虛擬偶像到各行業(yè)的數(shù)字員工，數(shù)字人正在以更快的速度融入到經(jīng)濟社會中，推動虛擬世界和現(xiàn)實世界的進一步融合。作為人工智能集大成者的自動駕駛持續(xù)火熱，傳統(tǒng)車廠、造車新勢力和跨界者紛紛加速布局，在國內(nèi)數(shù)十個城市全面展開了自動駕駛的測試和運營。人工智能的大規(guī)模應(yīng)用仍然面臨技術(shù)瓶頸，如依賴大量標注數(shù)據(jù)、模型泛化能力弱、魯棒性較弱、研發(fā)效率低、部分行業(yè)數(shù)據(jù)量少等問題，限制了產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展。但這些問題隨著超大模型、一站式機器學(xué)習(xí)平臺、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)的加速演進，有望得到解決，進一步推動人工智能向更加普適化和工業(yè)化的方向邁進。超大模型將加速通用人工智能進程，推動算法普適化。當前的人工智能大多是針對特定的場景應(yīng)用進行訓(xùn)練，生成的模型難以遷移到其他應(yīng)用，屬于“小模型”的范疇。整個過程不僅需要大量的手工調(diào)參，還需要給機器喂養(yǎng)海量的標注數(shù)據(jù)，這拉低了人工智能的研發(fā)效率，且成本較高。OpenAI的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型GPT-3在翻譯、問答、內(nèi)容生成等領(lǐng)域的不俗表現(xiàn)，讓業(yè)界看到了達成通用人工智能的希望。大模型通常是在無標注的大數(shù)據(jù)集上，采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法進行訓(xùn)練，之后進行簡單的微調(diào)，或采用少量數(shù)據(jù)進行二次訓(xùn)練，就可以滿足新的應(yīng)用場景的需要。這意味著對大模型的改進可以讓所有的下游小模型受益，大幅提升人工智能的適用場景和研發(fā)效率，因此大模型正在成為業(yè)界重點投入的方向，谷歌、臉書、微軟，國內(nèi)的百度、阿里、騰訊、華為和智源研究院等紛紛推出超大模型?？梢灶A(yù)見的是，短期內(nèi)，模型的規(guī)模會進一步提升，行業(yè)將出現(xiàn)多個萬億級參數(shù)的大模型，對算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求也會進一步提升，與云的結(jié)合成為突破算力限制的首選。同時，大模型中的數(shù)據(jù)類型將不斷豐富，由目前文本為主向圖像、視覺等多模態(tài)方向豐富，進而推動模型準確性和泛化能力的提升。小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)破解數(shù)據(jù)缺乏難題，助力更多行業(yè)智能化。在工業(yè)、醫(yī)療等很多行業(yè)，人工智能技術(shù)的落地往往面臨訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的挑戰(zhàn)，而小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)正是針對這一問題的有效解法。如，先在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練模型，之后在目標小樣本數(shù)據(jù)集上進行參數(shù)微調(diào)獲得模型，這一方法在目標數(shù)據(jù)集和源數(shù)據(jù)集較為類似的情況下比較有效。再如，通過多任務(wù)分割網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)，可以實現(xiàn)對大量異質(zhì)公開數(shù)據(jù)集的利用，將學(xué)習(xí)到的知識和特征用于生成目標領(lǐng)域的模型，從而實現(xiàn)知識在不同領(lǐng)域之間的遷移。一站式機器學(xué)習(xí)平臺有望成為人工智能研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施，推動模型工業(yè)化。人工智能的模型開發(fā)往往面臨算力資源搭建周期長、計算框架維護繁瑣、算法和模型調(diào)優(yōu)門檻高、人才缺口大等難題，這使得傳統(tǒng)上通過自建開展人工智能研發(fā)的方式面臨重大瓶頸，難以滿足工業(yè)化大生產(chǎn)的需求。一站式的機器學(xué)習(xí)平臺可以為開發(fā)者提供從數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估到模型服務(wù)的全流程開發(fā)支持，幫助開發(fā)者更快完成業(yè)務(wù)模型的搭建，大幅降低機器學(xué)習(xí)的進入門檻。相比自建模型的繁瑣工作，未來將有更多的開發(fā)者選擇一站式機器學(xué)習(xí)平臺高效地進行模型開發(fā)，加速人工智能模型生產(chǎn)的工業(yè)化。此外，在軟硬件一體化的趨勢下，針對人工智能算法優(yōu)化的ASIC專用芯片將在更多的行業(yè)應(yīng)用場景落地。相比GPU和FPGA芯片，ASIC雖然沒有前兩者的通用性和靈活性，但可以完美適配AI算法，并針對不同的需求場景優(yōu)化，在性能、功耗和成本上都要優(yōu)于前兩者，預(yù)計將成為未來主流，助力人工智能在更多的行業(yè)加快落地。人工智能在產(chǎn)業(yè)落地中，還面臨一些模型本身的問題和外部安全風(fēng)險。一方面，模型的輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果之間，存在著人們無法洞悉的“隱層”，這使得人工智能的工作原理難以被清晰解釋，也被稱為“黑盒”，導(dǎo)致了行業(yè)應(yīng)用中面臨模型可解釋性不足等問題。另一方面，隨著人工智能被應(yīng)用到更多高價值的行業(yè)，算法后門攻擊、對抗樣本攻擊、模型竊取攻擊等帶來的安全風(fēng)險與日劇增。未來，可信和安全人工智能技術(shù)的持續(xù)探索，將成為AI普適化和工業(yè)化的重要保障?？茖W(xué)家正在探索一種能夠?qū)⒅R驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的有效方法，從而更好地發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提升人工智能的魯棒性和可解釋性。如，貝葉斯深度學(xué)習(xí)，不僅可以發(fā)揮貝葉斯算法本身的可解釋性，從少量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，又具備深度學(xué)習(xí)強大的擬合能力，預(yù)計將在人工智能可解釋性方面發(fā)揮重要作用。同時，通過安全左移，增強主動安全檢測，對各類攻擊進行偵測與攔截，提升人工智能系統(tǒng)的安全性，也是技術(shù)研發(fā)的重要方向。此外，加快完善人工智能治理和倫理規(guī)范已成為業(yè)界基本共識，政府、企業(yè)和科研機構(gòu)分別從法律法規(guī)、倫理道德等多層面探索AI向善的落地機制，為人工智能的普適化和工業(yè)化保駕護航。感謝騰訊優(yōu)圖實驗室總經(jīng)理吳運聲，優(yōu)圖實驗室副總經(jīng)理吳永堅在人工智能研究中給予的指導(dǎo)和支持趨勢04TRENDNO.4云網(wǎng)融合構(gòu)建“連接升維”通過引入云計算技術(shù)，信息通信網(wǎng)絡(luò)的核心功能將在虛擬機和容器上構(gòu)建，這讓未來網(wǎng)絡(luò)核心網(wǎng)的擴容更加靈活便捷、彈性即用。感知與智能將成為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進的新趨勢，推動連接能力升維。無線通信與無線感知能力相融合實現(xiàn)了通信感知一體化，網(wǎng)絡(luò)由此具備了原生感知能力，從連接信息變成連接行為，從交互認知延伸到交互感知。同時，新型無線AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議可以高效捕獲信道特征、適應(yīng)未知環(huán)境，帶來物理層面的性能提升。此外，空天地一體化的網(wǎng)絡(luò)將實現(xiàn)人聯(lián)與物聯(lián)、無線與有線、廣域和近域、空天和地面等的智能全連接，不僅可以在全球?qū)崿F(xiàn)寬帶和物聯(lián)網(wǎng)通信，為用戶提供泛在通信服務(wù)，還可以將增強定位導(dǎo)航、實時地球觀測等新能力集成到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。得益于信息通信技術(shù)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)從發(fā)端時主要聚焦在科研逐步向消費型網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，目前正向生產(chǎn)型網(wǎng)絡(luò)不斷演進，未來網(wǎng)絡(luò)將從信息傳輸向產(chǎn)業(yè)服務(wù)轉(zhuǎn)變，網(wǎng)絡(luò)將更加智能化、便捷化。通感一體塑造全真全感互聯(lián)。從1G到5G時代，通信能力和感知能力是相互獨立的，進入后5G時代后，隨著通信頻譜向毫米波、太赫茲、可見光擴展，與傳統(tǒng)的感知頻譜重合，使得通信與感知融合成為了可能。一是通信和信息感知融合網(wǎng)絡(luò)在盡可能不影響通信功能的前提下，使用通信技術(shù)本身的可用以感知探測的能力，實現(xiàn)對目標、環(huán)境或者內(nèi)容的智能自適應(yīng)的感知，助力網(wǎng)絡(luò)通信性能的提升或賦予通信系統(tǒng)新的能力。二是通信網(wǎng)絡(luò)的信息感知也是多維度的，其中包括環(huán)境和目標感知、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和內(nèi)容感知、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知。利用無線通信信號提供實時感知功能，獲取環(huán)境的實際信息，并且利用先進的算法、邊緣計算和人工智能能力來生成超高分辨率的圖像，完成現(xiàn)實世界的數(shù)字化重建，可以和虛擬化世界進行融合，獲得更加真實的體驗。三是通感一體化將分階段、分層次融合演進，逐步實現(xiàn)“業(yè)務(wù)共存、能力互助、網(wǎng)絡(luò)互惠”。未來將構(gòu)建起人機物智慧互聯(lián)、智能體高效互通的新型網(wǎng)絡(luò)，有能力提供擴展現(xiàn)實、全息通信等深度沉浸式交互場景，全方位支持自動駕駛、無人機協(xié)作等高精度物理空間感知業(yè)務(wù)，未來還可應(yīng)用在智慧城市、氣象預(yù)報、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療成像等場景，甚至拓展豐富的室內(nèi)新業(yè)務(wù)。AI構(gòu)建智慧化網(wǎng)絡(luò)。目前大量新應(yīng)用、新業(yè)務(wù)上線的時間越來越快，對網(wǎng)絡(luò)的時延、可靠性和穩(wěn)定性要求極高，同時網(wǎng)絡(luò)運維運營難度和成本增加也是必然趨勢，傳統(tǒng)被動式的人工運維運營模式已越來越難以滿足需求。在這一背景下，將人工智能與無線通信相結(jié)合，通過構(gòu)建新型無線AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議，可以顯著提升網(wǎng)絡(luò)智能，促進感知、通信與計算的深度融合。一方面AI無線網(wǎng)絡(luò)有諸多優(yōu)勢，它能很好地捕獲信道特征、適應(yīng)未知環(huán)境，帶來物理層性能的顯著提升；AI深度強化學(xué)習(xí)能夠智能挖掘利用網(wǎng)絡(luò)分布資源，實現(xiàn)多用戶、多目標、高維度的優(yōu)化決策；AI能利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)和算力，自主適應(yīng)業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化、實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自治和智能服務(wù)。另一方面對AI網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的研究，可以催生更多新興應(yīng)用和持續(xù)提升業(yè)務(wù)體驗，通過網(wǎng)絡(luò)與云、邊緣計算、AI等融合，不斷往智能化網(wǎng)絡(luò)發(fā)展。AI網(wǎng)絡(luò)提供的低碳節(jié)能的開放生態(tài)，將持續(xù)推動周邊產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，已成為行業(yè)公認的發(fā)展趨勢?？仗斓匾惑w化組網(wǎng)?？仗斓匾惑w化指的是天基（高軌/中軌/低軌衛(wèi)星）、空基（臨空/高空/低空飛行器）等網(wǎng)絡(luò)與地基（蜂窩/WiFi/有線）網(wǎng)絡(luò)的深度融合，在系統(tǒng)層面實現(xiàn)地面與非地面網(wǎng)絡(luò)的全面一體化，在協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、終端等方面實現(xiàn)深度融合。一方面目前全球還有三十億人口未能接入互聯(lián)網(wǎng)，全球大部分的地理空間（如森林、山區(qū)、沙漠、海洋、天空等）是沒有網(wǎng)絡(luò)覆蓋的。移動網(wǎng)絡(luò)在有一定人口規(guī)模的區(qū)域能力和效率更高，而衛(wèi)星在人口稀疏地區(qū)可以更經(jīng)濟的實現(xiàn)覆蓋。通過星地融合拓展全域立體組網(wǎng)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)人口常駐區(qū)域的常態(tài)化覆蓋，而且能夠?qū)崿F(xiàn)偏遠地區(qū)、海上、空中和海外的廣域立體覆蓋，滿足地表及立體空間的全域、全天候的泛在覆蓋需求，實現(xiàn)用戶隨時隨地按需接入。另一方面空天地一體化的網(wǎng)絡(luò)將實現(xiàn)人聯(lián)與物聯(lián)、無線與有線、廣域和近域、空天和地面等的智能全連接，為用戶提供泛在通信服務(wù)，不僅可以在全球?qū)崿F(xiàn)寬帶和物聯(lián)網(wǎng)通信，還可以將增強定位導(dǎo)航、實時地球觀測等新能力集成到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。未來，用戶無論是步行、乘車、乘機，甚至當部分通信基礎(chǔ)設(shè)施因災(zāi)害而受損后，都可以通過同一部終端接入網(wǎng)絡(luò)，并獲得連續(xù)的高質(zhì)量的服務(wù)體驗。感謝騰訊云通信副總經(jīng)理王軍、騰訊云5G解決方案負責(zé)人劉航在未來網(wǎng)絡(luò)研究中給予的指導(dǎo)和支持TRENDNO.5

趨勢05疫后新需求按下云原生安全發(fā)展快進鍵后疫情時代，開放網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、技術(shù)應(yīng)用場景泛化將導(dǎo)致多種不同安全風(fēng)險疊加。新一代網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)使攻擊變得更加隱蔽、快速，攻擊范圍從個人向企業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施蔓延，造成的攻擊損失成指數(shù)增長。在此背景下，零信任將重塑安全新邊界，成為遠程辦公時代有效的安全解決方案；面對攻擊更加復(fù)雜、贖金不斷增長的勒索攻擊，云上安全防御將成為最優(yōu)解；面對快速的網(wǎng)絡(luò)攻擊，全面覆蓋網(wǎng)絡(luò)、端點以及云基礎(chǔ)架構(gòu)的擴展威脅檢測與響應(yīng)（XDR）升級，將促進更多的組織增強“主動免疫力”。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)上云成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要趨勢，傳統(tǒng)企業(yè)保護邊界逐漸被瓦解，平臺、業(yè)務(wù)、用戶、終端呈現(xiàn)出多樣化趨勢，邊界消融導(dǎo)致攻擊面逐漸增多，帶來更多安全風(fēng)險。如何構(gòu)建企業(yè)的“主動免疫”體系，成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。零信任重塑安全新邊界。一方面遠程辦公要求企業(yè)重塑安全機制。調(diào)查機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2021年有超過60%的企業(yè)員工可以在家辦公，遠程辦公常態(tài)化意味著企業(yè)需要制定適應(yīng)新環(huán)境和辦公常態(tài)的安全策略和工具，以更好地降低風(fēng)險。大量安全措施不完善的個人設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)將成為網(wǎng)絡(luò)攻擊跳板。另一方面零信任將帶來安全角色與理念“雙進階”。零信任作為一種基于動態(tài)身份認證和授權(quán)的安全理念框架，對訪問控制進行顛覆式創(chuàng)新，引導(dǎo)安全體系架構(gòu)從以“網(wǎng)絡(luò)為中心”向“身份為中心”進行演化升級。在理念方面，零信任將信任最小化、權(quán)限動態(tài)化，成為突破物理隔離的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)，多因素身份驗證成為必需品，尤其是在后疫情時代遠程辦公、邊界模糊將導(dǎo)致身份安全驗證成為必選項。在角色方面，零信任理念推動企業(yè)和員工重新思考自身安全防護角色和相應(yīng)的技術(shù)、流程和規(guī)范。通過改變企業(yè)的風(fēng)險應(yīng)對理念，強化員工的安全防護角色，零信任將幫助企業(yè)創(chuàng)造更多價值，鞏固網(wǎng)絡(luò)安全底座。云上安全防御將成為抵御勒索攻擊最優(yōu)解。自2018年以來，勒索軟件攻擊數(shù)量猛增了350%；2020年，勒索軟件的平均贖金已高達31萬美元；2021年，每11秒就發(fā)生一次勒索攻擊，全年累計將超過300萬次。勒索攻擊已經(jīng)成為全球經(jīng)濟面臨的嚴重威脅之一，企業(yè)遭受攻擊不再是“會不會”的問題，而是“何時”的問題，勒索攻擊儼然成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的“流行病”。一方面勒索攻擊手法將更加復(fù)雜。從滲透網(wǎng)絡(luò)到盜取登錄憑證，再到攻擊備份系統(tǒng)，潛伏周期更加漫長、隱蔽性更高。加密貨幣普及助推贖金快速增長；大型企業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施成為攻擊重點；另一方面勒索攻擊將更加SaaS化。勒索攻擊從制作、傳播、攻擊到收益呈現(xiàn)系統(tǒng)化、便捷化趨勢，具備“開箱即用”的特性?！岸嘀乩账鳌蹦Ｊ揭l(fā)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險；供應(yīng)鏈成為勒索攻擊重要切入點。防范勒索攻擊的重點應(yīng)在事前防御環(huán)節(jié)，而不是遭遇攻擊后的解密環(huán)節(jié)。從技術(shù)層面來講，可通過聚焦零信任、威脅檢測等安全前沿技術(shù)，保障云平臺和云上業(yè)務(wù)安全。云原生安全產(chǎn)品由于自適應(yīng)、全生命周期防護的顯著優(yōu)勢，是兼顧成本、效率及安全的云上安全防御“最優(yōu)解”。擴展威脅檢測與響應(yīng)（ExtendedDetectionandResponse，簡稱“XDR”）有望提升組織整體網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險響應(yīng)速度。當前，網(wǎng)絡(luò)安全攻防對抗已從原來的技術(shù)之爭逐步演變?yōu)槿缃竦乃俣戎疇?。面對日益嚴峻的網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅，網(wǎng)絡(luò)安全威脅信息的分析研究將有助于企業(yè)更好地“知己知彼”，了解自身的網(wǎng)絡(luò)安全弱點，掌握已知和未知的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險點，從而提升企業(yè)在實戰(zhàn)中的監(jiān)測和響應(yīng)能力，筑牢網(wǎng)絡(luò)安全防御城墻。以大數(shù)據(jù)分析、自動化技術(shù)為核心，融合多種威脅檢測能力的XDR技術(shù)將有效應(yīng)對利用人工智能技術(shù)發(fā)起的自動攻擊。在檢測方面，XDR將幫助用戶對資產(chǎn)、漏洞、威脅、事件進行排查，從而快速了解網(wǎng)絡(luò)的暴露面和重點攻擊手法，提前針對性制定防御策略。在防御方面，采取主動防御措施，對網(wǎng)絡(luò)威脅進行精準打擊。在預(yù)測方面，XDR將構(gòu)建安全預(yù)警機制，不斷收集有關(guān)新型網(wǎng)絡(luò)威脅的信息數(shù)據(jù)，根據(jù)當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的薄弱環(huán)節(jié)有效預(yù)測可能的威脅，以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對未知威脅。網(wǎng)絡(luò)安全威脅信息的使用將有效提升報警準確性，降低無效報警數(shù)量，極大減輕安全運營人員工作壓力，使其聚焦于真正的威脅，提升安全運營的效率。感謝騰訊安全副總裁楊光夫、騰訊安全李濱、黃佩鈺、江國龍、胡龍等專家在安全研究中給予的指導(dǎo)和支持TRENDNO.6

趨勢06多路徑并行演進推動萬物孿生在行業(yè)數(shù)字化變革進程中，數(shù)字孿生成為理解和優(yōu)化物理實體的中間件。數(shù)字孿生具備實時感知、虛實映射、人機交互等多種能力，可以幫助人們通過對虛擬空間的觀察和交互，去理解和優(yōu)化真實的物理空間。伴隨3D建模、物理仿真、影像技術(shù)、實時渲染等單點技術(shù)的突破及交叉融合，各類數(shù)字孿生工具百花齊放。其中，游戲引擎更為行業(yè)數(shù)字孿生提供了新路徑。通過融合行業(yè)知識和新興技術(shù)，數(shù)字孿生的功能和性能得到了進一步提升，從設(shè)備、產(chǎn)線到工廠，從街道、區(qū)域到城市，從細胞、器官到人體，各領(lǐng)域的孿生體正在加快構(gòu)建中。PAGEPAGE23PAGE24PAGE24數(shù)字孿生成為理解和優(yōu)化物理實體的中間件。人對物理空間運行機制的深度理解是各行各業(yè)數(shù)字化的前提，但因為物理空間具有尺度跨度大、層級復(fù)雜、動態(tài)變化、觀測繁瑣等特點，借助虛擬空間來表達物理實體的時空狀態(tài)、運行規(guī)律，正成為人高效觀測和認識物理空間的重要路徑。此外，基于數(shù)字孿生在虛擬空間中預(yù)先進行模擬仿真和數(shù)據(jù)分析，其逐漸演變?yōu)榻ㄖO(shè)計、街道規(guī)劃、產(chǎn)線搭建等物理實體運行找到最優(yōu)解的方式之一。并且在運行過程中融合傳感、物聯(lián)、控制等技術(shù)，實現(xiàn)對物理空間的干預(yù)優(yōu)化也是各行業(yè)數(shù)字化過程中的重要支撐。綜上，研究人員、工程人員、管理人員通過數(shù)字孿生，實現(xiàn)對工業(yè)設(shè)備、城市街道、人體器官等的理解、優(yōu)化將成為必然趨勢。行業(yè)建模工具通過融合多類技術(shù)向?qū)崟r化、顯性化和友好交互方向演進。一是通過融合高性能計算、5G傳輸、云渲染等技術(shù)，從計算、傳輸、呈現(xiàn)多個角度全面提升實時性。例如城市數(shù)字孿生在探索通過云端渲染、5G網(wǎng)絡(luò)、GPU計算等降低信息傳輸和呈現(xiàn)的延遲，在不同的終端都能保證數(shù)字孿生應(yīng)用的性能。二是借助3D展示、模型輕量化等技術(shù)實現(xiàn)顯性化表達，降低理解門檻，例如工業(yè)領(lǐng)域的仿真軟件嘗試基于3D技術(shù)提升后處理能力，并借助機器學(xué)習(xí)將復(fù)雜的仿真模型轉(zhuǎn)化為更易理解的圖像和函數(shù)，降低理解物理規(guī)律的門檻。三是通過結(jié)合AR/VR提升交互友好性，工業(yè)、城市、醫(yī)療等領(lǐng)域的建模工具均加速豐富接口和數(shù)據(jù)格式，以適配虛擬現(xiàn)實平臺，實現(xiàn)數(shù)字孿生和虛擬現(xiàn)實的融合應(yīng)用。游戲引擎為行業(yè)數(shù)字孿生構(gòu)建提供新型路徑。一方面游戲引擎憑借其模擬逼真、渲染實時、開發(fā)便捷的特點成為當下產(chǎn)業(yè)界實踐數(shù)字孿生平臺的路徑，并正與設(shè)計仿真軟件、3D建模工具的數(shù)據(jù)進行兼容，適配不同行業(yè)的需求。另一方面，游戲引擎逐步融合行業(yè)知識和前沿技術(shù)來提升數(shù)字孿生的應(yīng)用能力。領(lǐng)先的游戲引擎正在探索集成仿真、IOT、AI等技術(shù)能力，從客戶端性能、使用便捷性、功能豐富性等方面提升游戲引擎能力，例如交通領(lǐng)域基于AI優(yōu)化工具鏈，能夠借助游戲引擎自動生成道路、汽車、環(huán)境等孿生體，大幅提升數(shù)字孿生開發(fā)效能。當前，雖然數(shù)字孿生應(yīng)用需求處于爆發(fā)期，但其開發(fā)應(yīng)用依賴行業(yè)知識沉淀、不同工具的融合協(xié)同、以及計算和網(wǎng)絡(luò)支撐等多類技術(shù)條件。當前對高精度、多尺度、低時延等大場景的支持能力仍較為薄弱，發(fā)展仍處于初級階段，應(yīng)用潛力有待釋放。未來需要多項技術(shù)能力的突破和整合，例如借助高性能計算、并行計算等提升數(shù)字孿生系統(tǒng)的運行效率，結(jié)合XR、多模態(tài)交互技術(shù)提升人機交互便捷性以大幅提升數(shù)字孿生性能和功能等。此外，不同工具平臺的集成協(xié)同，設(shè)備數(shù)據(jù)、設(shè)計數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)的打通應(yīng)用也將推動數(shù)字孿生進一步發(fā)展。感謝騰訊CSIG仿真技術(shù)總監(jiān)孫馳天，騰訊CSIG交通數(shù)字孿生高級產(chǎn)品經(jīng)理張龍，騰訊CSIG交通數(shù)字孿生高級開發(fā)工程師馮守超，騰訊智慧空間產(chǎn)品部高級產(chǎn)品總監(jiān)李洪飛在萬物孿生研究中給予的指導(dǎo)和支持PAGE25PAGE25PAGE26PAGE26趨勢07

TRENDNO.7硬件迭代驅(qū)動擴展現(xiàn)實（XR）產(chǎn)業(yè)拐點到來VR光學(xué)、顯示、定位和交互等硬件技術(shù)發(fā)展方向和思路比較明確，超短焦的光學(xué)設(shè)計、MicroLED、更輕便的交互控制器將是未來方向。而AR光學(xué)模組是AR產(chǎn)品的核心，目前仍在不斷演進中，自由曲面BirdBath、光波導(dǎo)等技術(shù)路線各有優(yōu)劣，短期內(nèi)仍將共存。未來，VR發(fā)展需要優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和生態(tài)助力硬件在消費端的普及，而AR設(shè)備在算力、電池限制條件下，需要進一步優(yōu)化實時的環(huán)境識別、定位、虛擬與現(xiàn)實交互等算法。此外，互聯(lián)網(wǎng)平臺將與虛擬現(xiàn)實行業(yè)不斷融合，在內(nèi)容分發(fā)、優(yōu)質(zhì)生態(tài)資源虛擬化，以及虛擬現(xiàn)實原生概念和場景方面深入合作，讓真實世界更豐富、虛擬世界更真實。萌芽期

快速發(fā)展期微軟發(fā)布HololensFacebook收購OculusMagicLeap獲得谷歌領(lǐng)投暴風(fēng)魔鏡發(fā)布gocgleglass發(fā)布

低?期HTC、SONY、OculusValve相繼發(fā)布頭顯盒子市場開始萎縮蘋果發(fā)布ARKit谷歌發(fā)布ARCore

復(fù)蘇增?期Oculusquest2銷量突破1000w美軍與微軟簽訂HoloLens2208億美金大單陣列光波導(dǎo)二維擴瞳取得突破Oppo發(fā)布采用Micro-LED的產(chǎn)品《Half-life：Alyx》引燃市場

2021年擴展現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展，社交媒體巨頭“臉書”更名為“Meta”，旗下VR頭顯產(chǎn)品突破1000萬的銷量，業(yè)界普遍認為，當一個平臺用戶超過1000萬，內(nèi)容和生態(tài)將實現(xiàn)跨越式發(fā)展。目前VR在培訓(xùn)、教育、文旅，AR在安防巡檢、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域已經(jīng)成為行業(yè)標配。VR和AR作為新一代交互和計算的終端和下一代互聯(lián)網(wǎng)的硬件入口，將帶來新一輪的信息浪潮和產(chǎn)業(yè)鏈格局的重塑。VR硬件發(fā)展路徑基本明朗。VR頭顯將進一步輕薄化，光學(xué)方案將在保障顯示效果前提下，由目前主流的菲涅爾透鏡向更輕薄的超短焦技術(shù)路線發(fā)展，產(chǎn)品將更加輕薄，重量將進一步降低，佩戴體驗將更加友好。顯示方案將由目前主流的Fast-LCD，向Micro-OLED演進。交互方式中物理控制器仍是主流：現(xiàn)有手柄將進行升級，自帶Camera利用SLAM算法來進行場景的追蹤以及即時地圖的構(gòu)建；同時新形態(tài)的控制器也將不斷出現(xiàn)，如輕便小巧的戒指類控制器，可實現(xiàn)觸覺反饋的手套等。此外RGB高清See-Through、眼球追蹤和注視點渲染等技術(shù)將在產(chǎn)品中得到更多應(yīng)用。由于發(fā)展路徑相對明確，核心供應(yīng)鏈較為穩(wěn)定，消費級VR一體機硬件形態(tài)發(fā)展趨于同質(zhì)化，下一階段，應(yīng)用、內(nèi)容和硬件將協(xié)同創(chuàng)新，共同推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。和VR相比，AR硬件仍在成熟過程中，短時間內(nèi)多種技術(shù)路線將會并存。光學(xué)和顯示是AR產(chǎn)品的核心?，F(xiàn)有光學(xué)方案中，自由曲面BirdBath方案相對成熟，成本相對較低，成像效果出眾，已經(jīng)大范圍商用，不過體積相對較大，透光率較低。而光波導(dǎo)方案仍在不斷演進中：其中表面浮雕光柵波導(dǎo)，由于量產(chǎn)性和產(chǎn)品良率均有較好保證，產(chǎn)品化較好，不過也有一定的不足，如衍射色散導(dǎo)致圖像有“彩虹”現(xiàn)象和光暈；幾何陣列波導(dǎo)經(jīng)過幾輪工藝迭代，生產(chǎn)良率大大提升，初步邁入產(chǎn)品化階段，同時近年幾何陣列光波導(dǎo)二維擴瞳波導(dǎo)技術(shù)取得突破，可利用體積較小的光機實現(xiàn)大FOV和大EYEBOX，有利于光學(xué)模組的小型化；體全息波導(dǎo)相較前兩者，技術(shù)還在探索發(fā)展中，總體上處在積累階段。在顯示方面，高亮度、小體積、長續(xù)航的MicroLED技術(shù)突破，將解決光波導(dǎo)光能利用率相對較低的問題，目前單色的MicroLED已經(jīng)實現(xiàn)商用。綜合考慮成本、技術(shù)成熟度、輕薄、色彩還原度等多個維度，目前自由曲面和光波導(dǎo)各有優(yōu)勢場景，在短期內(nèi)仍將并存發(fā)展。更多廠商進入，豐富終端形態(tài)。由于VR/AR與手機供應(yīng)鏈高度重合，手機廠商技術(shù)和生態(tài)積累可以復(fù)用，越來越多的手機廠商將推出VR或AR設(shè)備，并以手機為核心構(gòu)建生態(tài)地圖，分體式將成為為手機廠商試水VR/AR的第一步。而互聯(lián)網(wǎng)廠商將更多通過一體機的形式進入市場，并通過內(nèi)容補貼硬件的方式加速生態(tài)構(gòu)建，有望引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。以手機為顯示終端的VR360或全景視頻發(fā)展迅速。目前VR360已經(jīng)在看房、文旅、會展等場景中得到大范圍的應(yīng)用。一些互聯(lián)網(wǎng)視頻網(wǎng)站和生活服務(wù)網(wǎng)站，也將其作為重要流量入口，并融入到現(xiàn)有業(yè)務(wù)和商業(yè)邏輯中。如快手全景視頻頻道在2021年1月到2021年11月期間，周均播放量超過1億。權(quán)威媒體機構(gòu)如人民VR、新華社、中國國家地理等均加入到創(chuàng)作行列，生態(tài)初具雛形。與此同時，產(chǎn)業(yè)發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)：VR在消費級領(lǐng)域以室內(nèi)場景為主，同時游戲居多，場景和內(nèi)容較為單一，迫切需要優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和商用模式幫助產(chǎn)品“出圈”，如與車機互動的VR終端，借助車載高性能技術(shù)平臺，打造車內(nèi)靜態(tài)動態(tài)相結(jié)合的沉浸體驗。AR的挑戰(zhàn)則是來自設(shè)備和內(nèi)容兩方面：光學(xué)技術(shù)方案還在探索；在算力不足、電池續(xù)航時間短等限制條件下，實時的環(huán)境識別、定位、虛擬與現(xiàn)實交互等算法仍然需要優(yōu)化和完善。AR消費級內(nèi)容發(fā)展相對滯后，尚缺少殺手級應(yīng)用，用戶感知有待提升。未來，互聯(lián)網(wǎng)平臺將與擴展現(xiàn)實行業(yè)不斷融合：首先互聯(lián)網(wǎng)成熟的內(nèi)容分發(fā)經(jīng)驗、豐富的內(nèi)容IP，有助于幫助更多用戶從真實世界進入虛擬世界；同時互聯(lián)網(wǎng)可以不斷將優(yōu)質(zhì)生態(tài)資源虛擬化，如支付、消息等，共同推動虛擬世界到真實世界的打通；最后伴隨擴展現(xiàn)實的發(fā)展，將出現(xiàn)更多原生概念和場景，突破真實和虛擬融合的邊界，讓真實世界更豐富，虛擬世界更真實。感謝NOLOVRCEO張道寧，納德光學(xué)CEO彭華軍、靈犀微光CEO鄭昱、谷東科技CEO崔海濤、耐德佳聯(lián)合創(chuàng)始人段家喜、亮風(fēng)臺北京副總經(jīng)理吳侖、騰訊多媒體實驗室產(chǎn)品副總監(jiān)葉聰在擴展現(xiàn)實研究中給予的指導(dǎo)和支持TRENDNO.8

趨勢08多模態(tài)融合驅(qū)動復(fù)雜任務(wù)服務(wù)機器人深入家庭生活在消費升級等需求驅(qū)動下，家庭服務(wù)機器人有望成為新藍海。隨著多模態(tài)融合感知、非結(jié)構(gòu)化場景AI分析與柔性本體等核心技術(shù)的突破，家用機器人感知、理解、控制的能力將進一步提升，從而更自如地在非結(jié)構(gòu)化家庭環(huán)境中執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。感知方面，觸覺傳感技術(shù)突破，以及多模態(tài)感知融合技術(shù)迭代，將提升機械臂工作的精度和準確率，實現(xiàn)對不同材質(zhì)、形狀和軟硬性狀物品的抓握推舉；理解方面，基于計算機視覺和NLP技術(shù)的進步，機器人對復(fù)雜服務(wù)任務(wù)和家庭環(huán)境的理解將進一步深入；控制方面，柔性、仿生機器人本體技術(shù)的持續(xù)進展，將顯著提升人機互動的體驗和安全性。未來3-5年，家庭服務(wù)機器人有望實現(xiàn)更自然的人機交互、完成更復(fù)雜的操作任務(wù)，逐步成為家政、娛樂、教育、陪伴等細分場景的生活助手。家庭是典型的非標場景，對機器人技術(shù)成熟度要求遠高于工業(yè)和商用，且可為機器人支付的成本相對有限。近年來，NLP、先進傳感器等底層技術(shù)實現(xiàn)商用化，疊加新冠疫情加速家庭消費升級，服務(wù)機器人智能化程度不斷提升，并下探至更為廣闊的家用消費級市場：一是搭載VSLAM的掃地機器人、可語音交互的兒童陪伴機器人已經(jīng)成為千元級家用消費品；二是頭部廠商也在“加碼”家用服務(wù)機器人整機研發(fā)，并取得階段性突破。例如2021年三星在素有“消費電子風(fēng)向標”之稱的CES年大會展出名為“BotHandy”單臂家政服務(wù)機器人。該機器人像家庭管家一樣順利完成了桌面清潔、易碎品移動、向玻璃杯注酒等簡單家務(wù)；同年，谷歌EverydayRobots可在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境完成自主學(xué)習(xí)，在一天時間內(nèi)以90%的成功率學(xué)會開門動作。感知、理解、控制是智能機器人的三個核心模塊。未來3-5年，多模態(tài)融合感知、非結(jié)構(gòu)化場景AI分析與柔性本體技術(shù)將取得突破，助推可執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能服務(wù)機器人進入家庭生活。這三個核心技術(shù)將推動機器人突破當前智能音箱、掃地機器人為主的較為單一的產(chǎn)品形態(tài)和較為簡單的任務(wù)范疇，完成更加自然的人機交互以及更為復(fù)雜的操作任務(wù)，逐步成為家政、娛樂、教育、陪伴等細分場景的生活助手。多模態(tài)融合感知技術(shù)的普遍應(yīng)用，提升了機器人環(huán)境感知能力，加速了服務(wù)機器人適配家庭需求的進程。一是隨著現(xiàn)代傳感、控制和人工智能技術(shù)的發(fā)展，觸覺感知成為各界對于機器人感知補全領(lǐng)域的攻關(guān)重點。當前機器人多基于視覺感知方案，而Meta公司披露了開發(fā)中的觸覺手套，代表著柔性電子與觸覺傳感技術(shù)正在邁向成熟。基于光纖、電容電感的觸覺傳感器突破，將解決單一視覺反饋造成的操作精度問題，實現(xiàn)更準確的識別、抓取和移動。例如機械手在操作時通過震動、溫度和多維度力的感知檢測，能更精準地獲取對象信息，結(jié)合材料技術(shù)的改進，對豆腐、魚等流體和衣服、垃圾組團等非規(guī)則物品的有效抓取更為容易；二是多模態(tài)融合和SLAMEverydayRobots為代表的機器人可以集成攝像頭、激光雷達、IMU等多種傳感器，采集點云、環(huán)境圖像、聽覺指令等多維度信息，再配合深度學(xué)習(xí)提升控制和路徑規(guī)劃的精準性，從而實現(xiàn)隨機障礙物情況下避障行走和遮光環(huán)境中精準識別家庭物品。計算機視覺和自然語言處理技術(shù)日趨成熟，加深了機器人對服務(wù)任務(wù)的理解。在家庭等非結(jié)構(gòu)化場景中工作，需要具備對周圍環(huán)境進行建模的能力，并對環(huán)境中存在的人和物進行識別，甚至理解和交互。依托計算機視覺和自然語言處理等技術(shù)，機器人對環(huán)境的建模、理解能力得到了質(zhì)的提升。例如在圖像領(lǐng)域，ResNet、ViT、MoCo、GAN等模型的蓬勃發(fā)展，讓機器人可以高準確率地識別生活物品。同時，在自然語言處理領(lǐng)域，GPT-3、BERT等大型語言模型的推出也使機器人和人的交互得到了質(zhì)的飛躍。未來3-5年內(nèi)，我們認為這些AI領(lǐng)域的進步將被廣泛地應(yīng)用于消費級產(chǎn)品中，并與5G、SLAM等技術(shù)相結(jié)合，使機器人能完成諸如家用電器操作、物品整理等基礎(chǔ)的家庭服務(wù)任務(wù)。柔性、仿生本體將成為服務(wù)機器人的主流方案。家庭服務(wù)類任務(wù)經(jīng)常涉及與生活物品、人類的交互乃至直接接觸，傳統(tǒng)機器人的控制技術(shù)在動作的安全性、魯棒性、交互體驗、成本等方面具備明顯的不足。面對這一問題，基于柔性、仿生機器人本體的復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行在近年來取得了十分豐富的技術(shù)進展。例如，斯坦福大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等研究機構(gòu)基于柔性電子器件、功能纖維材料、超表面材料開發(fā)的機械手，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)遠超過人手的細膩觸摸、抓取等動作。波士頓動力等企業(yè)推出的四足、六足、蛇式、鳥式仿生機器人本體，也得益于智能控制技術(shù)的突破，在執(zhí)行復(fù)雜運動方面取得了突破性的進展。在未來3-5年內(nèi)，該類機器人有望執(zhí)行生活物品的擺放整理、清潔，乃至面向人類的娛樂、陪伴等服務(wù)類任務(wù)。展望未來，隨著物聯(lián)感知設(shè)備價格親民化、減速機國產(chǎn)化、開發(fā)者生態(tài)的不斷完善等，更穩(wěn)定、更便宜的消費級機器人變成可能。但機器人成為家庭生活的智能執(zhí)行體和標配“成員”，仍需經(jīng)歷更長的發(fā)展期。從技術(shù)視角看，鑒于機器人服務(wù)時所需要的專用計算量持續(xù)增加（諸如圖像、語音處理，AI決策等），未來諸如神經(jīng)擬態(tài)芯片、領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)（DSA）芯片的發(fā)展將成為新的解題思路；此外，還需建立基于家庭生活的知識圖譜甚至遷移學(xué)習(xí)，使得機器人具有持續(xù)自學(xué)習(xí)能力，以應(yīng)對生活中的突發(fā)隨機事件。展望未來，更加精細的家政、娛樂和安全等服務(wù)將極大提升家庭生活的品質(zhì)。感謝清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院超智能城市研究中心副主任杜明芳，中國信息通信研究院信息化與工業(yè)化融合研究所副主任劉棣斐，騰訊RoboticsX實驗室系統(tǒng)中心技術(shù)負責(zé)人梁聰慧、本體系統(tǒng)負責(zé)人黎雄、控制中心負責(zé)人鄭宇，青松基金投資經(jīng)理申哲先，青年科學(xué)家、《硬科技報告》主理人彭天放在機器人研究中給予的指導(dǎo)和支持32TRENDNO.9趨勢0932TRENDNO.9趨勢09雙碳目標倒逼能源互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展隨著新能源技術(shù)與信息技術(shù)的發(fā)展和成熟，能源互聯(lián)網(wǎng)成為雙碳背景下能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要解決方案。可以預(yù)見，未來電網(wǎng)的源、荷、儲三端將會發(fā)生重大變化：在源端，波動的清潔能源將大規(guī)模、高比例地接入電網(wǎng)；在負荷側(cè)，大量用戶將迎來參與發(fā)電和儲能的“新身份”；在儲能方面，大量電化學(xué)儲能技術(shù)的發(fā)展，尤其是氫儲能技術(shù)，將大大降低能量的存儲與運輸成本。這些變化將給能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來重大變革：在能量層，建設(shè)多能互補的綜合能源系統(tǒng)，以匹配多變的能源供需；在信息層，通過建設(shè)電力-交通耦合網(wǎng)絡(luò)、電力-算力耦合網(wǎng)絡(luò)等，實現(xiàn)智慧的能源管理和控制；在價值層，能源互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)需要探索能源共享經(jīng)濟，引導(dǎo)全民參與，實現(xiàn)共建共享共贏。PAGE33PAGE33PAGE34PAGE34我國能源活動碳排放量占全社會總排放量的80%以上，能源的發(fā)展與革新是實現(xiàn)“碳達峰、碳中和”這一雙碳目標的關(guān)鍵，同時也牽動著社會各個應(yīng)用領(lǐng)域的巨大變革。從六年前“香山科學(xué)會議”開展名為“能源互聯(lián)網(wǎng)：前沿科學(xué)問題與關(guān)鍵技術(shù)”的主題討論起，基于可再生能源的、分布式的、開放共享的能源互聯(lián)網(wǎng)，成為能源產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的重要解決方案之一，并迎來了多年持續(xù)進行、不斷深入的探索研究。作為一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展并非一帆風(fēng)順，在較長的一段時間內(nèi)相關(guān)創(chuàng)新僅停留在原有電力系統(tǒng)內(nèi)，如發(fā)電、輸電層面，但相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新正是巨大變革前的重要積累。2021年，隨著“碳達峰、碳中和”的提出，我國能源相關(guān)產(chǎn)業(yè)迎來了從量變到質(zhì)變突破的發(fā)展元年，具體表現(xiàn)為三個方面：一、雙碳背景下，清潔能源大規(guī)模、高比例地接入電網(wǎng)是必然趨勢。2020年，全球新增發(fā)電產(chǎn)能中，超過80%來自可再生能源。其中，太陽能和風(fēng)能占新增可再生能源裝機的91%。中國是全球最大的可再生能源市場，但目前風(fēng)光新能源發(fā)電占比僅為10%左右，如果達成碳中和目標，風(fēng)光新能源發(fā)電占比將達到60而建成以新能源為主架構(gòu)的新型電力系統(tǒng)。二、大規(guī)模儲能技術(shù)正成為新能源推廣和能源革命的基礎(chǔ)。國際權(quán)威咨詢機構(gòu)麥肯錫更是將儲能技術(shù)定位為影響未來世界發(fā)展的12項顛覆性技術(shù)之一。近年來，新能源汽車的高速發(fā)展促進了鋰離子電池儲能成本的大幅下降，鈉離子電池等電化學(xué)儲能技術(shù)、風(fēng)電制氫等氫儲能技術(shù)的發(fā)展，讓大規(guī)模能量存儲和運輸成本進一步降低，正加快改變著能源生產(chǎn)和供應(yīng)模式。三、分布式能源與儲能技術(shù)的變革，同時也影響著負荷側(cè)的身份轉(zhuǎn)變。城市里的建筑、車輛甚至每個市民，從傳統(tǒng)的純粹負荷端，正在逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢园l(fā)電、儲能與電網(wǎng)響應(yīng)的重要參與者，城市中的多個用電主體，可作為一個集合體來協(xié)調(diào)負荷側(cè)需求。通過調(diào)節(jié)儲能系統(tǒng)、分布式電源等方式來降低集合體負荷，能適時反向為電網(wǎng)輸送電能，以平衡電力峰谷差、緩解高峰電力緊張、提高能源利用效率。源、荷、儲三端的快速變化，帶來了對“網(wǎng)”端一體化、數(shù)字化的改造、優(yōu)化需求，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與原有能源系統(tǒng)耦合的不斷加深，正在加速能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和落地?；跇?gòu)建綠色低碳、安全高效和開放共享的能源生態(tài)的目標，三大技術(shù)趨勢正在加速形成：能量層，綠色、低碳的綜合能源網(wǎng)絡(luò)將日益重要。在原有以電為核心，冷/熱/電/氣/多能多行業(yè)將加速耦合的基礎(chǔ)上，大規(guī)模的可再生能源接入成為新能源要素，越來越多不確定的能源要素接入并要安全運行。當前，我國新基建部署提速，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實現(xiàn)對能源系統(tǒng)的實時、全面感知和掌控。高效的多能存儲與轉(zhuǎn)換、能量路由、無線能量傳輸?shù)燃夹g(shù)和設(shè)備正在加快成熟和應(yīng)用。尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)介入后，基于非侵入式的無感技術(shù)，能夠有效實現(xiàn)能源數(shù)字化改造的效率提升與成本控制，對各級各類的用能設(shè)備進行全時監(jiān)測的門檻進一步降低。通過能源數(shù)據(jù)全監(jiān)控推動智能化的分析決策，超前評估和預(yù)警潛在的系統(tǒng)性安全問題，并生成智能化的安全控制和優(yōu)化調(diào)度策略，已在用能企業(yè)與新能源企業(yè)中廣泛嘗試。目前，相關(guān)數(shù)字技術(shù)成熟度高，應(yīng)用范圍有望在短期內(nèi)快速擴展，如逐步統(tǒng)一商業(yè)建筑、工業(yè)企業(yè)、學(xué)校醫(yī)院等公共設(shè)施能源，構(gòu)建綜合能源服務(wù)平臺，通過系統(tǒng)內(nèi)能源的集成和轉(zhuǎn)換，形成“多能源輸入—能源轉(zhuǎn)換和分配—多能源輸出”的能源供應(yīng)體系。從單一用電主體系統(tǒng)內(nèi)能源鏈協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)正常態(tài)下綜合能源系統(tǒng)運行效率提升和節(jié)能減排，轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ慷嘀黧w分布式資源靈活性的調(diào)度，實現(xiàn)在極端事件下，綜合能源系統(tǒng)的韌性提升和供能保障。信息層，安全、高效的信息-物理系統(tǒng)的耦合演進。在雙碳目標下，大量的高度不確定性可再生能源將接入電網(wǎng)，如何對其進行有效的消納，將成為雙碳目標實現(xiàn)的關(guān)鍵一環(huán)，這需要引入一個關(guān)鍵變量“靈活性資源”來抵消、平滑新能源的波動性對原有電力系統(tǒng)的沖擊。靈活性資源有很多種類，包括分布式風(fēng)光電、電動汽車、充電樁、儲能設(shè)備、數(shù)據(jù)中心等等，其組合將增強未來新型電力系統(tǒng)的靈活調(diào)節(jié)能力，并成為電網(wǎng)響應(yīng)的重要成員。比如，以電動汽車為紐帶，以車、樁、電池為中心構(gòu)建模型，可形成電力-交通耦合網(wǎng)絡(luò)，從而解決電動汽車無序充電導(dǎo)致的負荷峰谷差加大的問題。隨著電動汽車的普及，這一領(lǐng)域?qū)⒌玫絻?yōu)化和應(yīng)用，平臺可根據(jù)優(yōu)化決策，輔以導(dǎo)航信息、價格激勵等手段，引導(dǎo)、調(diào)控電動汽車作為可移動儲能終端。再比如，電力-算力耦合網(wǎng)絡(luò)則是基于不同地區(qū)的負荷情況，通過云計算以整體最優(yōu)為目標調(diào)控分配給各IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）的計算任務(wù)，利用數(shù)據(jù)的“光速”調(diào)度能力實現(xiàn)負荷轉(zhuǎn)移，解決各地區(qū)間功率不平衡風(fēng)險增加的問題。隨著云計算的廣泛應(yīng)用，未來更多超算任務(wù)將在電力富余地區(qū)服務(wù)器上進行。總的來說，電網(wǎng)以及各類“靈活性資源”未來可以通過能源互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)互補與協(xié)同，并催生出眾多新的商業(yè)模式。價值層，開放、共享的互聯(lián)網(wǎng)能源共享經(jīng)濟形成。各種創(chuàng)新共建共享共贏的商業(yè)模式和市場機制層出不窮，將不斷打破商業(yè)和市場壁壘，構(gòu)建萬眾創(chuàng)業(yè)的能源共享經(jīng)濟，從而提高系統(tǒng)能效。比如，碳交易平臺已經(jīng)在各地如雨后春筍般建設(shè)，正在促使企業(yè)進行生產(chǎn)經(jīng)營技術(shù)革新，從而全方位改變社會能源結(jié)構(gòu)。基于區(qū)塊鏈的碳足跡監(jiān)控與