文章来源《产业元宇宙》
非洲目前是全球互联网接入率最低的大洲，但数字化正为非洲农村地区的经济发展注入新动力。
“钱牛”是始创于尼日利亚的一个数字平台，人们通过该平台建立在线市场进行牲畜等农产品网上交易；
在赞比亚，一家网上农具租赁公司应运而生，可以租借农具；
在乌干达，一家生鲜蔬果初创公司开启从农场到餐桌的蔬果直购模式，大大缩短了供应链，为农户争取到了更好的价格。
非洲国家抓住数字经济发展机遇，使之成为创新发展的一大驱动力。
放眼全球，回顾科技革命和产业革命历程，基本上以思想开放为先行，以社会需求为牵引，以科学发现为先导，以技术革命为推动力。
18 世纪，蒸汽机等一系列新兴机器设备出现，推动着手工业时代进入机器工业时代；
19 世纪后期，内燃机等新兴机器设备出现，推进石油、电力、飞机、汽车等新型产业的形成，人们走向大规模工业化时代；
20 世纪中期以后，随着信息技术的发展，全球进入了信息化和数字化时代，又一次产生了新的生产和生活模式。
到今天，产业界经历过个人计算机、互联网、移动互联网等三次信息技术洗礼和升级后，世界范围内的第四次数字化迁移正在悄然发生，带动着产业元宇宙的概念和实践萌芽生长，人类依靠科技创新来解决所面临的经济发展、社会民生、全球生态等问题。
第一节 个人计算机、互联网、移动互联网发展路径和技术支撑
回顾个人计算机、互联网和移动互联网这三次信息技术的发展历程，有利于我们判断信息技术未来的演进，有利于我们发现第四次数字化迁移将为产业界带来的新增长点和巨大改变。
一、个人计算机发展路径和支撑技术
1900 年，德国数学家戴维·希尔伯特（David Hibert）在第二届国际数学家大会上提出了数学理论中的 23 个最困难的问题，其中第 10 个问题是：
“能否‘发明一种过程’（或‘设计一种方法’）去‘判定’任何一个丢番图方程问题是否可解？”
其中，丢番图方程又名不定方程、整系数多项式方程。1936 年，两位数学家分别用不同的方法给出了这个问题的答案。
来自美国的阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）在哥德尔的不完备定理基础上，引入了一种叫λ演算的方法，并最终证明没有任何通用算法可以判定任意两个λ表达式是否相等，就是说，有些事情无法用数学方法加以判定——解决判定问题是不可能的；
另一位是英国的艾伦·图灵（Alan Turing），他在 1936 年发表了改变世界的论文——《论可计算数及其在判定问题上的应用》。
不同于常见的数学推理，他使用了一种更有趣、更形象的模型，这个模型有一个响亮的名字——图灵机。
从图灵机开始，计算机有了真正坚实的理论基础。
如今的所有通用计算机都是图灵机的一种形式。
1946 年，宾夕法尼亚大学研制出了第一台真正意义上的通用型电子计算机——埃尼阿克（ENIAC）。
这台计算机重 130 多吨，占地面积 170 多平方米，每秒钟可作 5000 多次加法运算。
之前机器需要 2 小时完成的计算，ENIAC 只需要 3 秒钟，在当时堪称奇迹。
ENIAC 显示出电子计算机的巨大应用前景。
在此基础上，数学家约翰·冯·诺依曼（John Von Neumann）对 ENIAC 做了关键改进，提出了现代计算机的模型，即计算机由运算、控制、存储、输入、输出设备五个基本部件组成；
把程序本身当作数据来对待；采用二进制编码。
这至今仍然是计算机的基础架构。机器语言是最先出现的编程语言。
简单到只用“1”和“0”两个数字就可以进行编程，机器语言难学难懂、不可移植。
于是，汇编语言诞生了，但移植和推广依然很困难。
经过不断探索和改进，1956 年，高级编程语言 FORTRAN 诞生了。
1967 年，挪威科学家正式发布了 Simula 语言。
Simula 被认为是最早面向对象的编程程序设计语言，它引入了面向对象的基础概念：对象、类、继承，但其实现并不是很完整。
C++是第一个被大规模运用的面向对象语言，C++由贝尔实验室比雅尼·斯特劳斯特鲁普（Bjame Stroustrup）在 1983 年推出，与 Simula 不同的是，C++到现在还在被广泛应用。
Java 是目前使用最广的面向对象的编程语言，拥有全球最多的开发者，Sun Microsystems 公司在 1995 年推出 Java 时，就将其定位于互联网应用。
因此，随着互联网的发展和流行，加上开源运动的助力，Java 逐渐成为最流行的编程语言。
有了计算机硬件和编程语言，操作系统应运而生。
程序员无法了解所有的硬件操作细节，管理硬件并且加以使用的繁琐工作就由操作系统来承担。
程序员无须再思索硬件管理和细节，只需要考虑编写应用软件即可。
贝尔实验室计算机科学家肯尼斯·汤普森（Kenneth Lane Thompson）1969 年开发了一个简易的、单用户版本的多路信息计算系统，这就是后来的 UNIX 系统原型。
基于它衍生了很多其他的 UNIX 版本。
1991 年芬兰学生林纳斯·本纳第克特·托瓦兹（Linus Benedict Torvalds）基于一个 UNIX 的小型克隆版本编写出了 Linux。
采用总线联网技术把 CPU、存储器、I/O 设备集成到一个机箱中，1981 年 IBM 公司正式推出第一台个人计算机产品 IBM PC，微软提供了磁盘操作系统（DOS）。
当时 UNIX 不屑于个人计算机的低性能而没有将其运用在 IBM PC 中，这给微软随后的快速成长提供了机会。
1985 年 11 月 20 日，微软发布了第一版 Windows 操作系统——Windows 1.0。
Windows 1.0 基于 MS-DOS 操作系统，事实上它本身并不能算是操作系统，只是一款基于 DOS 的应用软件。
Windows 3.0 发布于 1990 年 5 月 22 日，这个版本由于在界面、人性化、内存管理等多方面做出了改进，获得了众多用户的认可，被认为是 Windows 首个大获成功的版本。
2001 年 10 月，Windows XP 正式发布，这个版本相当受欢迎。
2015 年 7 月，微软正式发布 Windows 10，因其修复了众多错误而风靡全球。纵观历史，发展个人计算机的支撑技术包括晶体管、集成电路、计算机语言、操作系统等。
个人计算机性能提升如此显著，电子电路技术的发展功不可没。
20 世纪初，约翰·安布罗斯·弗莱明（John Ambrose Fleming）发明了二极管。1907 年，李·德福雷斯特（Lee deForest）发明了真空三极管。
随着人类驾驭电子能力的进一步增强，半导体技术也突飞猛进，贝尔实验室威廉·肖克利（William Shockley）领导的固体物理研究小组在 1947 年发明了晶体管。
1956 年，因为在半导体领域的研究贡献和晶体管的发明，肖克利、约翰·巴丁（John Bardeen）和沃尔特·布拉顿（Walter Brattain）分享了当年的诺贝尔物理学奖。
1964 年德州仪器公司在锗半导体芯片上生成了三极管等多个元件，并在元件之间用细金属线连接，从而形成了集成电路。
1970 年以后，固态电子不断演进，1993 年奔腾处理器面市，2003 年第一款 64 位处理器出现，大规模集成电路体积不断缩小，性能迅速提升，功耗持续减少，推动了计算机的发展。
展望产业元宇宙中相关技术的走向，判断集成电路产业发展的趋势是：元器件尺寸不断缩小，新材料、新结构、新器件不断涌现等。
编程语言是随着计算机本身硬件发展而演进的。
越高级的语言，越接近人的思维，人使用起来就越方便。
未来计算机语言会向着人类更加容易理解的方向发展，越来越接近人类的工作和生活。
操作系统作为管理计算机硬件与软件资源的计算机程序，伴随着计算机技术及其应用的日益发展，而逐步地形成和完善。
操作系统未来将朝着智能化方向和虚拟化方向发展，其中，智能化研究内容包括模式识别、图像识别、自然语言生成和理解、自动程序设计、学习系统、博弈等。虚拟化研究内容包括容器、微服务、云原生等。
二、互联网发展路径和支撑技术
互联网的出现改变了人们获取知识的方式和途径，极大提高了知识传播的速度和广度。
阿帕网（Arpanet）被认为是世界上第一个计算机远距离的封包交换网络，1969 年，斯坦福大学和加州大学洛杉矶分校的计算机实现了首次连接。
当时阿帕网只有四台主机联网运行，甚至连局域网（LAN）的技术也尚未出现。阿帕网正式运行后，各个界面信息处理机（IMP）本身并不能判断何时开始和结束信号接收。
为克服这些障碍，1973 年底，温顿·瑟夫（Vint Cerf）和罗伯特·卡恩（Robert Kahn）合作完成了著名论文《关于分组交换网络的协议》。
在这篇论文中，作者提出了一组新的协议：IP（Internet 协议）和 TCP（传输控制协议），合起来叫 TCP/IP。
IP 协议为接入网络的每台计算机分配了一个独一无二的地址，并负责在传输过程中寻找目的计算机。TCP 协议则负责保证传输的可靠性。
1974 年，TCP/IP 的核心技术被公布，网络发展高潮随之到来。域名系统于 1984 和第一个域名服务器（DNS）一起被创建。
与以前的数字相比，域名系统使得互联网上的地址更加人性化。
有了网络，个人计算机也有了，但人们并没有太多地使用它们，因为还不知道如何使用。
直到 1993 年，情况才出现变化。
第一个被广泛下载的互联网浏览器是 1993 年开发的 Mosaic，它被认为是第一个可以使非技术人员上网的浏览器。
到 2004 年，高度交互和用户驱动的网站和互联网应用程序流行起来。
纵观历史，支撑互联网发展的技术包括光纤、路由器、交换机、网络协议等。
互联网连接可依赖不同传输介质——电缆：数据通过同轴电缆用于互联网；
卫星：计算机通过天线将信息发送到卫星，然后该卫星与网络运营中心通信；
蜂窝：移动宽带可让用户的移动设备连接到其他设备，通过无线方式连接到互联网；
光纤：类似于电缆，但它使用光纤将信息作为光传输。
光纤是目前可用的、最快的互联网传输介质。
1966 年，高锟在论文《光频介质纤维表面波导》中首次提出用玻璃纤维作为光波导用于通信的理论，提出用玻璃制造比头发丝更细的光纤，取代铜导线作为长距离的通信线路。
这个理论引起了世界通信技术的一次革命。
电缆通信传输的是电信号，在网络节点采用交换机进行交换。
光纤网传输光信号，在网络节点目前还没有全光交换机，在网络上采用“光-电-光”方式进行交换，即先把来自光纤网的光信号转变为电信号，用交换机进行交换之后，又把电信号转变为光信号，再进入光纤网。
交换机会对收到的数据编码和存储，工作于数据链路层，用于同网段传输数据。
路由器工作于网络层，将数据包路由到其他网络，直到该数据包最终到达目的地。
数据包的一个关键特性是它不仅包含数据，还包含目标地址。
以 TCP/IP 网络协议为基础的互联网发展势头旺盛，网络协议对互联网的发展起到了巨大的作用。
知识共享开阔了人们的视野，网络延伸带来了全新的市场机遇。
展望产业元宇宙中相关技术的走向，判断光纤通信的发展趋势：降低光器件生产成本和功能损耗。
发展光收发模块，提升频率和传送速度，不断扩大容量和传输的距离。
交换机、路由器将有更快的网络传输速率、更全的应用开发接口和更高的安全防范能力。
网络协议方面，在以智能制造为核心，自动化和信息化融合工业互联网的浪潮下，新一代标准以太网协议，具有传输实时性数据的能力，将达到工业以太网的实时性要求标准。
三、移动互联网发展路径和支撑技术
人需要移动，采用无线接入更加方便，无线接入技术发展迅猛，现今的人们已经离不开手机和移动互联网。
由于第一代模拟移动通信系统存在许多不足和缺陷，1990 年第二代移动通信系统 2G（采用数字移动通信技术）开始投入商业运营。
2001 年 3G 提供了更快的数据传输速率，支持基本的移动互联网以及随后的游戏、音乐流和视频通话；
2003 年，3G 标准开始在全球范围内普及，开启了移动互联网时代，为智能手机的兴起铺平了道路。
2010 年，4G 进一步提高了速度和容量。
2019 年，高速率、低时延的 5G 商用步伐加快。
除了无线通信技术，在手机生产消费方面，摩托罗拉于 1973 年成为第一家批量生产手持手机的公司。
2007 年，iPhone 首次亮相。
纵观历史，发展移动互联网的支撑技术包括无线通信、基带芯片等。
2G 在一定程度上解决了 1G 技术的缺陷，通信保密性得到了极大提升，系统容量明显增加，便利性增强。
技术的成熟和进步带来了通信质量的提升，因此，手机可以开始上网。
3G 标志着移动通信进入高速数据网络时代。
从此，移动高速上网成为现实，音频、视频、多媒体文件等各种数据通过移动互联网高速、稳定地传输。
支持 3G 网络的智能手机和平板计算机开始出现，特别是 iPhone 智能手机的诞生，推动了 3G 用户的爆发性增长，进而为 4G 的产生营造了日趋成熟的应用氛围。
4G 采用无线蜂窝电话通信协议，集 3G 与无线局域网于一体，能够传输高质量的视频图像，且速度快（传输速率静态下可达 1G，高速移动状态下理论速率可达 100M）、传输质量高、信号覆盖广，以及支持更多类型的手机和平板电子产品，是目前正在被广泛使用的一代，终端数量规模庞大。
基带芯片是负责手机与外界信号接收转换的关键桥梁，通信、上网等所有的通信功能都离不开它。
基带芯片主要分为五个子模块：CPU 处理器、信道编码器、数字信号处理器、调制解调器、接口模块。
展望产业元宇宙中相关技术的走向，无线通信是通信领域中发展最快、最活跃的技术领域。
随着 5G 的商用铺开，我们正迎来一个高速率、低时延、低功耗、高可靠的时代。
随着数十亿设备彼此互联以及连接云端，无线通信将做到随时随地实施检测、处理海量数据，并获取信息。
第二节 产业元宇宙技术演进路径
如果要理清时代的技术脉络，弄清楚计算系统从数据、信息到智慧的迁移，学科范式的功能和作用是不可替代的。
学科四范式分别为：
第一范式是实验科学范式，开启了现代科学之门；
第二范式是模型科学范式，此范式通过模型推演、复杂计算、归纳总结，获得科学规律，该范式在物理学发展上体现得最为典型，如牛顿的三大定律、爱因斯坦的相对论等；
第三范式是模拟科学范式，这种范式用计算机仿真技术取代传统实验；
第四范式是数据科学范式，这一范式以大数据挖掘为基础。
可以看出，在每一次范式转变中，必然有着工具的改变。
更准确地说，工具的变化、产生的模型和范例撼动了旧有的科学范式，从而建立起新范式。
但面对的难点是，模型非常多，差异非常大，如何结合在一起解决我们面对的问题？
答案是：我们正在集成既有的多种范式，并同时引入新的范式，借助于产业元宇宙等新环境和手段，解决面临的经济发展、社会民生、全球生态等问题。
一、产业元宇宙技术萌芽和发展
从虚拟现实、增强现实、工业互联网、工业仿真、人工智能等技术的不断演进可以发现，技术发展对产业升级有革新促进作用，产业需求对技术进步提出了更高标准的要求。
产业元宇宙的概念在产业和技术交替上升中应运而生。
1979 年，麦克唐纳-道格拉斯公司将虚拟现实集成到其头盔显示器中，头显中的跟踪器可跟踪飞行员的眼球运动以匹配计算机生成的图像。
1991 年，美国宇航局设计了一个虚拟现实系统，尽管行星之间存在信号延迟，但仍可以准实时从地球驱动火星机器人漫游车；
2010 年，谷歌公司为街景引入了立体 3D 模式；
2016 年，HTC 公司推出虚拟现实设备产品 VIVE，这是具有基于传感器跟踪功能的第一个商业版本的头显。
同年，微软发布了 HoloLens，通过创造更具交互性的体验，将 AR 的理念提升到一个新的水平。
工业互联网以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，通过对人、机、物的全面连接，变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态，构建起全要素、全产业链、全价值链、全面连接的新型工业生产制造和服务体系。
工业互联网发展随着物联网技术的进步而得到快速发展，芯片、传感器、通信网络等行业的技术进步，正带动着工业、企业的新一轮效率提升。
从产业元宇宙角度来看，工业仿真技术的核心是，通过数十种方案进行模拟验证，迅速发现系统运行中存在的问题和提升点，并及时调整与优化，减少现场实施和实际生产时的变更或返工，择优落地。
2021 年，美的集团的工业仿真实践已经包括了虚拟装配验证、物流规划方案验证、现场设备虚实联动、生产方案的优化等各方面。
2021 年，51WORLD 公司推出自动驾驶仿真与测试平台 51Sim-One 开源版本，平台基于大规模、高精度和高真实感环境，为智能决策控制、复杂环境感知、车路协同提供强大技术支撑。
2021 年，宝马集团联手英伟达，建设虚拟工厂。
宝马拥有全世界最复杂的大规模生产体系。
在宝马设想的未来工厂中，工人与机器人并肩工作，不同领域的工程师随时随地在线联动，工厂所有细节都能被虚拟仿真、规划控制。
二、产业元宇宙技术支撑
产业元宇宙包含各种高新技术的集成和应用，其支撑技术主要包括 5G、物联网、高性能计算、人工智能、VR\AR 等。
高速率、低时延、低功耗、高可靠是 5G 通信技术的基本特点。
5G 不再是一个单一的无线接入技术，而是多种新型无线接入技术和现有 4G 技术的集成，其应用场景十分广泛。
今天，5G 影响了从智能制造、交通运输到医疗保健等众多行业，并为消费者带来惊人的体验速度和更强功能。
物联网是在互联网基础上延伸和扩展的网络，其用户端延伸和扩展到了任何物体与物体之间，进行信息交换和通信。其发展趋势是所有物体 IP 地址标识化和终端信息提取智能化。
高性能计算指利用聚集起来的计算能力来处理标准工作站无法完成的数据密集型计算任务，包括仿真、建模和渲染等。
基础软件和高性能硬件一起，组成了高性能计算的核心部分，也是非常有挑战的部分。
作为新一代高速计算机的量子计算机，将左右未来的产业竞争力。
迄今为止，量子处理器原型机只能对少量量子比特进行控制，想用量子计算机解决实际问题，必须能控制数百万个量子比特——这是构建全尺寸量子计算机的主要障碍。
这个障碍正被全球科学家和工程师逐渐清除，一旦突破，将开启算力新时代。
斯坦福大学吴恩达教授曾反复强调一句话：“人工智能是新电力。”
人工智能技术将继续大展拳脚，各领域都将引入人工智能技术以进行转型。
在技术突破和市场需求的多方驱动下，人工智能技术正走向实践，加速向各个产业渗透。
不可否认的是，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的重复性劳动、固定的流程化工作将通过引入人工智能技术进行大规模提效。
人工智能技术带来显著效益的同时，也改造着各行各业，潜力无限。
2021 年，以 VR 和 AR 为代表的技术，正在成为工业数字孪生、沉浸式教学等行业转型升级的重点，各技术点发展情况为近眼显示（NED）方面，快速响应液晶屏、折反式规模量产、微发光器件与衍射光波导成为重点探索方向；
渲染计算方面，云渲染、人工智能与注视点技术等进一步优化渲染质量与效率间的平衡；
内容制作方面，支撑工具稳健发展，虚拟化身技术等进一步提升了虚拟现实体验的社交性、沉浸感与个性化；
感知交互方面，内向外追踪技术已全面成熟，手势追踪、眼动追踪、沉浸声场等技术朝着自然化、情景化与智能化的目标前进；
网络传输方面，正在不断地探索推流传输、最低时延路径、高带宽、低时延等技术路径。
第三节 产业元宇宙发展过程中所面临的技术挑战
一、算力
2018 年诺贝尔经济学奖获得者威廉·D.诺德豪斯（William D.Nordhaus）在《计算过程》一文中定义：“算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量。”
FLOPS 是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。
一个 EFLOPS 等于每秒百亿亿（=10^18）次的浮点运算。
算力已成为各国核心竞争力的体现，全球主要国家和地区纷纷加快战略布局力度。
2020 年我国算力总规模达 135 EFLOPS，增速达 55%，高于全球增速约 16 个百分点。
基础算力、智能算力和超算算力呈现并行发展态势，占比分别为 57%、41%和 2%。
我国算力创新水平、发展环境和应用需求不断提升，算力成为支撑我国经济高质量发展的坚实基础。
算力是构建元宇宙最重要的基础设施。
构建元宇宙最大的挑战之一是如何创建足够多的高质量内容。虚拟世界的图形显示离不开算力的支持。
计算机绘图是将模型数据按照相应流程，渲染到整个画面里面的每一个像素，所需的计算量巨大。
同样的，构成元宇宙的人工智能技术也离不开算力的支撑。
要提高人工智能工程化准确度，就需要提高模型的规模和精确度，这就需要更强的算力。
另一方面，随着人工智能的应用场景逐渐落地，图像、语音、机器视觉等领域的数据呈现爆发性增长，也对算力提出了更高的要求。
工业互联网同样离不开算力。
工业互联网将工业系统与科学计算、分析、感应技术以及互联网深度融合起来，在这个过程中，算力扮演的角色就是将采集到的大量工业数据进行分析处理，并生成推理模型，随后系统会运用该模型进行分析、预测、规划、决策等一系列智能活动。
产业应用的多样性带来数据和算力的多样性，但现阶段暂时没有一种计算架构可以高效满足所有业务诉求，计算密集型应用需要计算平台执行逻辑复杂的调度任务，而数据密集型应用则需要高效地完成海量数据并处理。
因此，需要建设多样性算力服务平台。
二、存储
2019 年，全球存储芯片的市场规模为 1064 亿美元。2020 年升到 1175 亿美元，出现稳定上升势头。
预计 2022 年存储器产值将成长 17.4%，在全球半导体产业中增幅将居首位。
这说明，存储芯片成为全球半导体产业持续发展的主要推动力，并保持高成长性。
近年来，数据量呈指数型增长助推了全球云存储市场规模的增长。2019 年，全球云存储市场规模达到了 425 亿美元。
2020 年，全球云存储市场规模突破 500 亿美元。
面对需求，云存储服务提供商不断丰富云存储产品，打造全矩阵服务产品，云存储服务通常包括对象存储、块存储、文件存储（Linux 文件存储、Windows 文件存储、高性能文件存储）和云上备份服务等。
目前主流存储介质在保存时间方面是短板，硬盘平均寿命是 5 年，固态盘也只有 5 年，磁带长一点，大概 10 年。
同时，信息越来越多，而且信息增长的速度呈指数级增长，这些都要保存下去，将面临巨大的成本。
解决寿命和成本问题的关键是，开发更长寿命、更廉价的大容量存储设备。
三、网络
全球通信网络基础设施加速演进升级，固定宽带网络已从光纤到户迈向光联万物的万兆时代。
截至 2020 年底，全球固定宽带连接数量为 11.8 亿。
截至 2021 年 5 月底，全球 133 个国家及地区的 443 家电信运营商投资了 5G。
随着车联网、物联网、工业互联网、远程医疗、智能家居、VR/AR 等新业务类型和需求的出现，未来的网络正呈现出一种泛在化的趋势。
产业元宇宙对未来网络提出的能力要求包括：
（1）支持超低时延、超高通量带宽、超大规模连接；
（2）支持确定性服务和差异化服务；
（3）实现网络、计算、存储多维资源一体化，并具备多维资源统一调度；
（4）设计实现空、天、地、海一体化融合的网络架构；
（5）在做到简化硬件设备功能的同时，保证其处理性能，并通过软件定义的方式增强网络弹性；
（6）实现网络运维智能化；
（7）确保一个内生安全、主动安全的网络，更好地实现网络安全。
随着网络应用持续扩展，IT 行业中设施和相关技术融合等方面会存在安全问题。
如智能家电、车载联网、智能机器人、VR 模拟技术等终端设备都会存在安全隐患，主要体现在由于网络数据的用户较多，信息传输过程中容易出现信息错误，用户安全无法得到保障等。
因此，需要从标准制定、技术手段提升等多方面建设更加安全可靠的网络。
四、机器感知
让机器具有人类所拥有的视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉，感知客观环境，是生产、服务等类型的智能机器人应该具备的基本条件，但此方面的技术挑战不小。
（一）视觉
机器视觉行业的目标就是让机器拥有人类感知视觉信号的能力。机器视觉非常广泛地应用在各个领域，是现在 4G/5G、未来 6G 流量的重要组成部分。
相对于前几年的行业状况，随着工业 4.0 以及工业需求难度的增加，相关的相机以及算法也得以更新，比如，相机偏向于向 3D 方向发展，算法更倾向于智能型算法，使用机器学习、深度学习中的相关方法等。
最新科研成果方面，中科院金属所与南京理工大学、中科院苏州纳米所、东北大学、南京大学等单位合作，开发出一种柔性碳纳米管——量子点神经形态人工视觉光电传感器。
该光电传感器阵列集成了光传感、信息存储和数据预处理等功能，与生物系统行为类似，可实时并行处理信息。
此外，还首次实现了在极暗条件下响应并完成神经形态强化学习的案例。
产业界希望未来可构建功能更强大的神经网络，模拟大脑对视觉信息的处理过程，实现对已知数据之间关联和特征的学习，从而获得对未知环境更加强大的处理能力。
（二）听觉
一切以声音为输入方式的机器学习任务，都可以纳入“机器听觉”的范畴。最为大众熟知的“机器听觉”任务，就是语音识别。
其实，从语音中能够获得的信息远远不止文字，让计算机识别语种、说话人身份、说话人情绪等信息，均属于此项技术的研发目标和内容。
而机器听觉监测设备运行的技术原理是通过持续收集声音信号，与正常工作状态下的背景噪声对比，再通过精密算法和数据库筛选，对设备进行实时监控、检测，发现疑似故障并做出智能预警。
在电机、水泵、风机、数控机床、轧机、空压机等众多场景中，能有效降低被监测设备的故障率和维护成本，延长设备生命周期，提高企业整体生产效率。
所面对的难题是如何剔除背景声音中的无关杂音，模拟大脑对听觉信息的处理过程，实现对信息的提取和反馈。
（三）触觉
2021 年 10 月，诺贝尔奖委员会将诺贝尔生理学或医学奖授予了美国科学家大卫·朱利叶斯（David Julias）和阿登·帕塔普蒂安（Ardem Patapou-tian），以表彰他们在“发现温度和触觉感受器”方面的贡献。
这项开创性发现，解释了热、冷和触觉如何在人类的神经系统中触发信号。
在科学家们探索触觉原理的时候，工程师们开发出了“电子皮肤”。电子皮肤是一种可以产生触觉的超薄电子设备。
电子皮肤是像皮肤一样柔软的硬件，可被加工成各种形状，用途十分广泛。
比如，它能依附在机器人表面充当外衣，还可以应用在人体皮肤修复手术中。
这种新型人造皮肤可以感受外界压力、温度等的变化，并通过电路向我们的大脑发送信号，从而产生近乎真实的触觉。
它主要是由三部分元件构成：传感器、信号转换与传输电路、具有特殊蛋白的神经细胞。
传感器感受不同的外部环境，实现由压力信号到电信号的转变。
转换和传输电路能够将电阻变化转换成电脉冲信号。
具有特殊蛋白的神经细胞吸收光信号并转换为神经电信号，在潜在的接口和神经元，比如，脑皮层感觉神经元引发刺激，从而实现了神经信号的传递。
电子皮肤将可以与人类自然皮肤兼容，为人类提供必要呵护。
作为一种底层技术，机器触觉有广泛的商业价值。
在制造业中，有效地处理精密物体是一个具有挑战性的问题。
实现稳定的抓取，同时避免施加过大的抓取力，是精密仪器处理任务的重要目标。
比如，在处理易碎物品时，机器人必须将施加在抓取物体上的力度降到最低，以防止损坏。
处理可变形物体时，要做到不挤压就可以抓取物体，以保持物体的形状或表面特性等。
因此，克服“电子皮肤”触觉传感器现阶段的分辨率不够高、适配场景不够全的难题，将使触觉感知方面的应用更多，效果更好。
（四）嗅觉
美国科学家理查德·阿克塞尔（Richard Axel）和琳达·巴克（Linda Buck）凭借在人类嗅觉器官工作原理方面的突破性发现，获得了 2004 年诺贝尔医学奖。
嗅觉在生物体中发挥着重要作用，生物体在感受气味的过程中，需要嗅觉受体的参与。
在生物体高度发达的嗅觉系统中，进化出了可以识别许多种气体分子的嗅觉受体。
中国科学院深圳先进技术研究院与电子科技大学课题组合作，构建了柔性自驱动设备，基于纳米发电原理和嗅觉受体的功能，实现对不同气体分子的感知和处理。
英特尔神经形态计算实验室和康奈尔大学心理学系描述了一种基于哺乳动物嗅觉系统的神经算法，可以学习并鉴别甲苯、氨、丙酮、一氧化碳和甲烷等气味样本，最后在风洞中通过传感器的数据进行测试。
机器嗅觉已经被用于食品、药物等重要行业的实际应用中，所面对的难题是如何在未知情况下识别特定气味，模拟大脑对嗅觉信息的处理过程，实现对信息的提取和反馈。
（五）味觉
味觉包含酸、咸、苦、甜和鲜五种基本味道。
溶解于唾液中的味觉物质被口腔中的味觉受体细胞捕获，产生特异性味觉响应，通过一系列电学、化学信号编码，味觉响应信息经过外周系统和味觉皮层的时空整合和处理，最终产生味觉。
新加坡国立大学正在研究新的味觉技术，其团队的电气工程师和首席研究员拉纳辛哈介绍：“为了用数字方式模拟味觉，我们探索出了一个新的方法，它可以传递和控制主要的味觉体验。”
这种新方法包含两个主要模块。
其中一个是控制系统，可以“配置不同性质的刺激。
第二个模块叫作“舌头接口”。
为了在控制系统和传感器之间进行通信，我们使用了一种新的可扩展标记语言格式 TasteXML（TXML），用来指定味道消息的格式。
IBM 公司推出了一款便携式的“人工智能舌头”，叫作“超级味觉”。
它利用了人工智能技术，而且配备了味道传感器，主要用来识别不同的液体。
它可以用于任何想要快速检查特定液体成分的情况，并会产生较大价值。
工业供应链、食品、饮料、环境监测、制药和医疗保健等行业将受益于这项技术。
科技和产业界未来将加大对机器味觉的投入，在深刻理解味觉基本原理的情况下，开发出更多机器味觉方面的新工具，让机器也能更加准确品味和模拟人生的酸甜苦辣，并在各行业发挥作用。
（六）机器感知面对的挑战
感知环境是一项非常复杂的任务，相当容易的问题实际上很难进行公式化地描述。
基于卷积神经网络的人工智能方法，让机器在感知环境方面迈进了一步，但挑战依旧不少。
比如，卷积神经网络的设计借鉴了人类的视觉系统，最初基于视皮层的信息传播过程。
在处理音频时，就有一个值得考虑的问题：我们是用机器视觉来处理机器听觉，但是，从直觉上说，这两种感官的工作方式是不一样的。
AI 领域的发展为智能音频处理提供了很大潜力。
但要让神经网络更好地理解声音，我们也许需要转而考虑基于听觉系统的新技术。
多传感器信息融合，就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，进行自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计的信息处理过程。
针对各个传感器各自相互独立的采集周期，需要做到时间同步。还要将不同传感器坐标系的测量值转换到同一个坐标系中。
对多传感器系统而言，信息具有多样性和复杂性。
对嗅觉、味觉等难以量化的信号进行融合（对信息融合算法的要求是具有鲁棒性和并行处理能力），实现多个模态的联合分析，将推进人工智能从感知智能升级为认知智能，在更多场景、更多业务上辅助人类工作。
五、机器认知
机器认知是在感知客观环境的基础上，机器具备认知智能，即我们一般所讲的智力，如观察、学习、理解、概括、分析、记忆、想象的能力等。
假如机器具备了全部认知能力，则可以胜任人类所有工作，甚至超出人类智慧，做出匪夷所思的动作。
（一）机器认知能力
人类大脑是自然界中最精细、最复杂、最优美和进化最成功的器官，脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质与规律的科学。
智力的本质、创造性的来源，以及理性、记性、忘性、个性、人性和决策机制等都是脑科学研究的核心问题。
对脑认知问题的探索和解答，是创造出具有自我学习能力的人工智能系统的科学基础。
人工智能模仿人类的思考方式，使计算机能智能地思考问题，研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
目前，公认的研究人工智能的主要学派有
（1）符号主义，又称逻辑主义。
基于知识和经验构建推理模型，用这个模型来模拟人类的理性智能行为，像推理、规划、决策等。根据这个原理，需要在机器里面建立知识库和推理机制，并以此对人类的推理和思考行为进行模拟。
（2）连接主义，又称仿生学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
主张模仿人类的神经元，用神经网络的连接机制实现人工智能。当前流行的深度学习、深度神经网络，就属于连接主义。
符号主义中知识库都来自专家，而且通常要通过人工编程把它输进计算机，费时费力。
同时有很多知识是很难表达的。
连接主义的局限性在于不可解释性、需要大量的样本等。
因此有人主张下一代人工智能路线，要综合地利用四个要素，即知识、数据、算法和算力，以适应环境变化，解决复杂环境下的推理和决策。
人工智能已经在某些行业的学习、理解、概括、分析问题能力上，超越了人类。
英国《自然》杂志 2021 年 7 月 22 日发表了一项结构生物学重磅研究，世界知名人工智能团队深度思维（DeepMind）报告了“阿尔法折叠”（Alpha Fold）对人类蛋白质组（人类基因组编码的所有蛋白质的集合）的准确结构预测。
传统实验方法确定的结构，只覆盖了人类蛋白质组 17%的氨基酸，深度思维团队的研究人员利用前沿机器学习方法“阿尔法折叠”，确定了几乎覆盖整个人类蛋白质组（98.5%的所有人类蛋白）的蛋白质结构。
（二）机器认知面对的挑战
现阶段，我们按照人工智能的实力将其分成三大类：
（1）弱人工智能：擅长单个方面的人工智能，比如下棋。
（2）强人工智能：又称“通用人工智能”或“完全人工智能”，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能，需要具备学习能力、沟通能力、知识表示能力、整合能力、规划能力、推理和决策能力等。
（3）超人工智能：对超人工智能的定义最为模糊，因为没人知道超越人类最高水平的智慧到底会表现出何种能力。
认知智能需要从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现认知智能的关键突破。
六、虚实协同
虚实融合技术致力于如何有效增强参与者、真实环境和虚拟环境三者之间的无缝融合，最终达到自然逼真的和谐人机交互，这是当前被研究的前沿技术。
构建虚实融合环境，涉及高精度定位、虚拟与真实环境融合呈现、光学显示、多感知交互等关键技术。
有三个产业应用场景。
（1）虚实融合流程引导：通过混合现实头显设备，结合真实工业生产环境与设备，完成虚实融合的互动操作流程引导。
（2）远程实时协同工作：异地多人通过混合现实头显设备，实时围绕同一个数字孪生三维场景进行协同工作，工作人员的虚拟形象、动作、操作任务相互同步，并可通过语音实时沟通。
（3）全局实时监控：通过混合现实头显设备，为专家提供一个三维全局监控视角，获取现场工作人员的实时位置与操作任务信息，并可快速连线进行语音或视频远程指导。
虚拟数字人是由计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征（外貌特征、动作表演、交互能力等）的综合产物。
在虚拟数字人产业链中，基础层提供软硬件支撑；平台层为内容和功能制作及开发提供技术支撑；
应用层则为行业领域提供解决方案。
但如何让人类的手和身体能够感受到虚拟世界里的物体，似乎是个难题。
脑-计算机接口通过解码人类思维活动过程中的脑神经活动信息，构建人脑与外部世界的直接信息传输通道。
目前的脑机接口技术方案仅适用于一些简单的应用场景，发展具有多种调控效果、物理和生化技术结合的装置，也许是解决难题的方案之一。
七、工业制造
工业控制系统（Industrial Control Systems，ICS，简称工控系统），由各种自动化控制组件以及实时采集数据、进行过程监测的控制组件构成，用以确保工业基础设施自动化运行，管控过程与业务流程，目前广泛应用于电力、水利、医药、食品以及航空航天等工业领域。
由于工控系统直接控制物理设备，产业元宇宙环境下的工控系统面临着新的安全挑战。
传统情况下，工业设备运行环境较为封闭，但未来运行的工控系统将直接或间接地连接到互联互通的产业元宇宙环境，原来相对封闭的工控网络环境变得开放，使得被攻击的风险大大增加。
面对新的挑战，必须完善解决方案以及制定规范标准，相信在未来的工业制造领域，工控系统会愈加成熟。
产业元宇宙利用信息技术将数字世界与产业物理设施连接。物理世界往往是随机混乱的，难以被机器理解和操控。
但机器却可以借助信息技术，处理数字和数据，提炼并运用知识，达到操控物理世界的效果。
产业场景对可靠性要求很高，而利用各种 5G、高性能计算、物联网、人工智能、VR/AR 等新技术，能设计出更可靠的工业规划、控制、运维等系统，更好地管理厂房、生产线等。
未来，企业将会使用人工智能、机器学习、事件驱动软件、机器人、任务和决策自动化工具，使尽可能多的业务和过程发生在元宇宙环境中。
尽管技术挑战不小，有待逐一攻克和全面突破，但目前 5G、高性能计算、物联网、人工智能、VR/AR 等核心技术正渐渐趋于成熟，并正渗透到各行各业中，产业元宇宙的落地未来可期，那时将是一个全新的信息时代。