从趋势洞察看科技演进规律
计算架构迈入新发展阶段
20世纪四十年代冯诺依曼提出了著名的冯诺依曼架构，定了现代计算机的基本架构。随后摩尔定律于1965年发表在《电子学》杂志上，准确地描述了处理器性能和磁盘驱动器存储容量的发展趋势。然而在近六十年的时间里，芯片从单一的CPU发展到了包括GPU、DPU和IPU在内的多样化形态（2021年），计算架构也逐步演变为灵活且可组合的模式（2023年），同时量子计算正探索大规模商业化的可能性（2023年）。在中国文化中60年代表一个完整的周期，计算机架构伴随着芯片技术的飞速发展正迈入新一轮的发展阶段，在未来几年里将发生翻天覆地的变革。
万物互联到万物智联
数智化发展带来了比传统网络更为复杂的业务环境，数字政府、工业互联网、虚拟现实、自动驾驶等不同行业的业务对接入方式、传输速率、时延等网络指标有着差异化的要求。网络技术不断迭代升级，从管道到智能，人们的体验感也在不断升级；5G的商用加速了行业应用（2020），基础网络向更多业务承载方向发展（2020），硅光融合促进通信高速发展（2021），智能网络成就一体化数字基础设施（2021），全域超宽突破通信时空限制（2022），确定性服务也将成为下一代互联网刚需（2022）。高品质服务化网络（2023）从满足基础服务的“能用”层面，逐步升级为以升级用户体验为目标的“好用”层面，将万物互联提升到了万物智联，并将广泛地应用于各种生活、行业和社会场景。
AI+新一轮技术革命
AI技术经过了多轮迭代和落地实践，技术通用性得到全面增强。从2019年的Transformer类模型在自然语言领域广泛应用，预示着认知智能阶段的来临；2021年算法及工程化能力增强，AI开发逐步走向工业化；2022年大模型成为AI的基石，带来认知水平进一步提升；2022年底ChatGPT横空出世，大模型带来的人机交互能力全面提升，使得距离通用人工智能更近了一步。人工智能将在未来几年继续朝着通用化、标准化、普惠化的方向演进，AI整体认知能力将得到全面提升，能够结合具体场景和复杂的环境因素来进行判断和决策，达到人类的基本学习和认知能力，进而更好地服务于人类。
数据价值持续飙升
数据是人类理解和衡量客观世界的重要途径，互联网、移动互联网及物联网等技术的发展让数据的采集无处不在，并广泛涉及到工业、农业、医疗、教育等诸多行业，逐渐改变各行业的工作模式。大数据和区块链技术（2020）挖掘隐藏在海量数据中的巨大价值，并为物理空间和数字空间建立紧密联系。数据孪生（2021）帮助企业进行生产管理和经营决策，协助政府管理城市运营。随着数据总量、数据维度和数据质量的不断提升，数据的价值也呈现指数级增加，隐私计算（2022）的发展为各方数据融合提供了新的解决方案。未来数据的价值将得到全面释放，并进一步促进数据经济高速高质量发展。
视听感受逐渐升级为全感体验
人机交互技术是连接人类和计算机的桥梁，并在数字化生活中扮演了越来越重要的角色。从最早的命令行交互，到图形界面交互、语音交互，技术在不断升级迭代，人们的体验感也在不断升级。高清视频（2020）、环绕立体声已经能模拟很多身临其境的感觉，但最近几年数字孪生（2021）、扩展现实与元宇宙（2022）、脑机接口等技术进一步发展，让计算机和人类在感官和情绪交互成为可能，未来的技术发展将让人们从视听感受逐渐升级为全感体验。
数据中心可组合架构高效释放多元算力
现代数据中心IT基础设施正在逐渐转向以数据为中心的架构，得益于新一代互联总线技术和专用数据
处理器的发展，结合低时延网络乃至超低时延网络等先进技术，数据中心的计算、存储和内存等资源得以进一步解构，加速了数据中心向可组合架构方向演进。数据中心可组合架构能够消除各种存储和计算等硬件资源的界限，解耦并池化独立的各类硬件资源，使得各种硬件能够独立扩展和灵活应用，从而大幅提高资源利用率，高效释放多元计算能力。
数据中心可组合架构逐步兴起
当前数据中心的IT基础设施架构将计算、内存和存储资源紧密捆绑在一起。当需求增加时，往往需要同时购买多种资源，导致资源和成本的不必要浪费。此外，一旦完成部署，计算、存储和网络等资源将变得难以灵活扩展和调整。
在智能时代，人们对多元计算和海量数据存储的需求不断增长，数据中心需要支持各种复杂的应用，IT基础设施架构必须能够迅速适应不同工作负载的要求。同时多样化的工作负载也需要IT基础设施具备高带宽、高效率和低延迟的特征，以进一步提升数据处理能力。
数据中心可组合架构是下一代IT基础设施解决方案，它由解耦的CPU池、内存池、存储池和GPU加速器池等硬件资源组成，并通过高速低时延网络和新一代互联总线协议相互连接，根据特定工作负载需求，这些资源可以按需“组合”，灵活地创建适应不同需求的物理系统。
数据中心可组合架构助力多元算力高效释放
在数据中心可组合架构中，各类应用程序如人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC），可在虚拟逻辑服务器上运行，该服务器由多种异构资源池（如CPU、内存、GPU和存储）构成。由于数据和模型参数的爆炸式增长，应用程序对内存、存储容量和带宽的需求不断提高，为了满足这些需求，可组合架构系统能够通过软件编程，根据应用程序对计算、存储和加速的需求实现精确的资源匹配，从而实现灵活分配硬件资源。同时由于实现了资源的按需随时调配，避免硬件资源浪费，大幅提高了数据中心的资源利用率，充分释放数据中心的多元算力，为客户降低了成本。
量子信息技术颠覆经典计算与安全
量子信息技术是通过对微观粒子系统及其量子态进行调控和观测以实现信息获取、传输和处理的信息技术，是量子物理与信息技术相结合发展起来的新学科。量子信息技术建立在量子理论之上，对经典信息技术是超越性的，是改变未来的颠覆性技术。
近年来随着量子力学技术的发展，人类对微观粒子如光子、原子等进行精确主动操纵的能力达到了新的历史高度，量子信息技术能够利用量子态的特性进行信息的处理、传输和存储。量子计算具有经典计算无法比拟的巨大信息携带和超强并行处理能力，能够攻克经典计算无解难题，量子通信能够提供不可破译、不可窃听的安全传输通道，量子精密测量提供超高精度的测量结果。
量子计算是传统计算机的颠覆
传统计算机采用二进制方式表示，仅能够表示0和1两种状态。量子计算以量子比特为基本单元，利用量子叠加和量子纠缠的特性，能够同时表示多个量子态的叠加。量子计算机的架构与传统计算机完全不同，它主要包含两个部分，一个是量子芯片支持系统，用于提供量子芯片所必需的运行环境；另一个是量子计算机控制系统，用于实现对量子芯片的控制，以完成运算过程并获得运算结果。与此同时量子计算机在计算性能、适用性、信息携带量等方面有巨大突破，可以作为CPU的协处理器，对很多重大的数学难题进行指数级加速和破解常见的公钥私钥密码系统。
量子通信保障通信的安全性
量子通信是利用量子叠加态和纠缠效应进行信息传递的新型通信方式，可提供无法被窃听和暴力计算破解的绝对安全性。量子通信的绝对安全性源于量子力学中的不确定性，测量坍缩和不可克隆三大原理。量子通信包括量子密钥分发，量子直接通信和量子隐形传态三种量子通信方式。
量子密钥分发（QKD）是通信双方通过传送量子态实现共同生成一组随机数的方法传输信息，是目前实用化和工程化程度最高的量子通信技术。但QKD不能直接实现经典信息的传送，只能通过协议实现随机数的生成分发。
量子精密测量提供高精度测量手段
量子精密测量是基于微观粒子系统及其量子态的精密测量，在诸如时间、重力、磁场、成像、遥感等领域能提供比现有技术更高的测量灵敏度、精度和速度。目前量子精密测量技术已经在很多领域得到了广泛应用，例如原子时钟、原子磁力仪和惯性导航等。随着研究水平的不断提升和核心竞争力的进一步增强，量子精密测量领域将在科学研究、经济生活和国家安全等重大科研和工程项目中发挥作用。
高品质服务化网络打造
以应用为中心的升维体验
高品质服务化网络能够提供广泛的连接、端到端的质量保障、最优化的算力调度、智能化的网络调度和服务运营，从满足基础服务的“能用”纬度，升级为以应用为中心的升维体验。这种体验包括业务可视化、无感抖动、成本最低、个性化服务等“好用”纬度，能大幅提升用户体验，以满足数字经济时代各种场景的服务需求。
数智化催生网络高品质服务化发展
云计算、大数据和人工智能等新技术的快速发展，人类社会正在进入智能时代，数智化的发展带来了比传统网络更为复杂的业务环境，数字政府、工业互联网、虚拟现实、自动驾驶等不同行业的业务对接入方式、传输速率、时延等网络指标有着差异化的要求。数字政府“一网统管”，依托分布在全市的上亿个智能物联终端，通过城市物联网络每天汇聚、共享、交换数10亿条数据，让大城市系统变得“透明可控”；电力变电站少人化、无人值守需要稳定可靠的电力通信网，网络质量实时可视。作为连接万物的枢纽，网络需要提供更加贴近用户的体验的服务。4K高清会议要求带宽超过50Mbps，时延低于20ms；除了满足网络服务级别协议（SLA）的要求，业务还提出了更高的服务体验需求，生产网络可以预测潜在故障并主动优化，用户可以按照不同时间段定制不同的带宽需求。
提供广泛联接、端到端质量保障
高品质方面，空天地接入、物联网泛在接入，以及云边端的泛在分布式接入等多种接入方式，使得网络的接入范围越来越广，通过有线无线融合、百亿终端编址，一跳入云等技术来进行边界的延伸和统一的纳管；各种业务类型对网络也提出更高的要求，如高可靠、大带宽、低时延、确定性等，要求有端到端的质量保障，通过随流检测、网络切片、SRv6 policy、确定性承载、应用感知等技术手段保证业务的服务质量，提高网络品质。未来随着终端技术的普及和接入带宽的不断提升，家庭和园区的有线接入速率将进一步提高，包括100G速率PON和1Tbps速率OTN等技术的应用。同时，无线速率也将有十倍以上的提升，Wi-Fi 7的速率可达30Gbps，6G速率则可超过200G，全屋的漫游覆盖通过FTTR技术来实现。这些技术的应用将使得网络范围、用户规模和流量规模都得到大幅提升，需要网络提供更大范围和更高带宽的支撑能力。IPv6+智能网络从随流检测、网络切片到未来的应用感知网络的进一步发展演进，网络品质也将以应用级别来提供，确定性网络服务范围也将从局域、广域扩展到全场景。
能源系统数字化成为
社会可持续发展的基石
在能源革命和数字革命双重驱动下，先进信息技术与能源产业各个环节深度融合，实现能源系统数字化，持续催生智慧能源新技术、新模式、新业态。借助ICT技术促进能源数据共享，推动节能减排，提高整个能源系统的可负担性、可持续性和弹性，建设能源互联网为能源系统进行数字化、智慧化赋能，实现双碳目标。能源系统数字化将跨越信息互联和能源互联，进入信息能源一体化的新发展阶段。
全球各国的能源系统规划均强调通过数字化促进可持续发展
2022年10月，欧盟正式提出“能源系统数字化”计划，旨在利用技术提高能源使用效率，促进可再生能源并入电网。中国《“十四五”能源领域科技创新规划》也将能源系统数字化智能化技术列为重点任务。
通过能源系统数字化，欧盟期待最终提高整个能源系统的可负担性、可持续性和弹性。在可负担性方面，能源系统数字化中的智能解决方案将有助于节约能源并降低成本；在可持续性方面，信息和通信技术带来的数字解决方案有助于平衡能源的生产、消费和储存，促进分布式可再生能源的整合；在弹性方面，数字化的能源系统可以更好地预测可再生能源生产的高峰和低谷。
中国在《“十四五”能源领域科技创新规划》中提出，聚焦新一代信息技术和能源融合发展，促进能源产业数字化智能化升级，开展各种能源厂站和区域智慧能源系统集成试点示范，引领能源产业转型升级。
聚焦新一代信息技术与能源技术融合能源系统数字化实现各环节优化和系统性创新
能源系统数字化通过将大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能、区块链等为代表的先进信息技术与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场等环节深度融合，持续催生具有设备智能、多能协同、信息对称、供需分散、系统扁平、交易开放等特征的智慧能源新技术、新模式、新业态；推动源网荷储协同互动，实现“能源流、业务流、数据流”三合一，满足能源灵活互动、状态全面感知、信息高效处理、业务实时智能等关键需求；融合智能光伏、虚拟电厂、智能传输网络、分布式储能等能源互联网关键技术，推动网络结构低碳化。
基于能源互联网构建新型平台, 能源系统数字化全面提升能效
能源系统数字化以现代能源网络和信息网络为主要载体，以数据作为核心要素，以新能源技术和数字技术融合应用为核心推动力，提升能源系统全要素生产率。基于能源互联网构建的新型能源数字平台，能源系统在生产供应侧更灵活地供电，在消费需求侧更有效节能；基于AI和大数据分析等技术实现整网资源利用和流量路径最优化，提升网络能效；采用高效制冷、先进通风、余热利用、智能化用能控制等技术，推动园区和数据中心节能提效，实现可持续发展。
以能源互联网为核心平台，融入先进计算与传感技术，将人工智能和大数据分析等先进信息技术与智能电网和虚拟电厂深度等融合，能源系统数字化将跨越信息互联和能源互联，进入信息能源一体化的新发展阶段，能源系统数字化的驱动力将充分释放，推动能源向高质量发展。
云与行业应用深度融合推动
行业数字化重塑和转型
随着数字化转型的深入，云计算的需求演化为匹配具体行业甚至细分领域的场景化需求，通过将数字化转型的行业经验沉淀到云平台上，把行业功能拆分为可复制的功能模块，将行业需求的定制化开发转变为功能组装，以云化能力打通基础资源，提供独特差异化的行业数字化业务方案，满足政务、金融、医疗等不同行业客户的创新和个性化需求。
从业务角度看，随着行业客户数字化进程的推进，客户的关注点也不断上移，从最初的IaaS层，转到PaaS层和SaaS层面，在“十四五”时期国内多数企业普遍已经完成了“上云”目标后，企业更关注业务价值，数字化转型的重心已经从满足通用的IT需求，转变为满足具体行业甚至细分行业的特殊战略和运营需求。云计算的模块化组装能力能够帮助客户快速构业务系统，加速客户的行业化场景创新，同时云计算带来的与位置无关的分布式基础设施，可以支撑客户建设高可用的基础设施，保障客户系统运行的连续性和安全性。
行业云应用在向场景化、行业化和服务化方向演进
行业云应用的主要特征是来自行业的内生需求，由行业侧发起并参与运营，而不是由供给侧的云服务商发起。云与行业应用的深度融合的应用场景已广泛覆盖了政府、金融、工业、交通、物流等传统行业，助力行业的数字化创新转型。如政务云的建设重点在于各个层面的服务和治理，一是高并发的政务应用逐渐增多；二是数据打通和数据安全的双重要求；三是建设需求逐渐向地级市和区县下沉。云计算厂商基于自身对于数字政府创新方向和业务挑战的深刻理解，依托政务云平台将社会治理和公共服务等模块服务化，以云化架构推动政府内部数据打通、资源共享，同时组建专业团队提供全天候监测、 分钟级响应的运维保障，支撑政务云平台的平稳运行，帮助政府快速打造适合城市特色的政务云系统。
其他行业领域也都有特定的行业需求，如金融行业的高可用、安全合规、高并发/潮汐流量、智能风控等需求；医疗行业的高效运营、医学影像、科研模拟、安全可信等需求。各类行业云场景的需求都在考验着服务商的技术能力和行业理解能力，随着数字产业化的不断升级，行业云应用也将向着场景化、行业化和服务化方向发展，基于行业云串联各个环节，从而形成良好的产业生态和业务协同。
行业云需要基础设施、数据、人工智能和应用在云上的协同配合
行业云应用需要基础设施、数据、人工智能和应用的协同配合，对于云厂商，要构建自身的技术竞争力，通过对不同行业上云场景的理解和洞察，基于完备的分布式云技术底座，实践云数智的融合，借助平台能力，实现行业功能的可复制，赋能行业数字化转型。
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