华为最新发布《智能世界2035》，报告构思宏阔、见解深邃，对未来十年人工智能的未来路径和智能世界的发展图景进行了系统性的梳理与前瞻。其中勾勒的十大趋势，生动展现了一个多层次、多维度技术协同赋能的未来，读来深受启发。
报告深入探讨了技术融合将如何推动工业和服务智能系统的转型。报告展望了物联网可能涵盖的各类工业系统，包括自主交通系统、智能电网、智能工厂与农场以及自主通信网络等。此外，报告还全面分析了AI在医疗、教育、智能家居、智慧城市和商业创新等服务领域的应用及影响。除了强调 A在这些领域的关键作用外，报告还探讨了 AI与其他创新技术的协同效应，以及转型可能带来的社会和经济影响。
一、未来十大技术趋势
1、趋势一：走向物理世界是AGI形成的必由之路
AGI（通用人工智能）是具备人类级广泛认知能力的智能系统。其核心在于实现通用性、自主性与创新性。
作为人工智能发展的终极目标，将是未来十年最具变革性的驱动力量，但仍需克服诸多核心挑战，方能实现AGI奇点突破。
未来十年，AI 还会发生一次大的突破：人工智能按平均每 10 年一次大的革命的速度演进，AI 的演进经历了多波次的繁荣与放缓。1）、第一个10年是统计学习崛起开启了 AI 复苏；2）、第二个10年是深度学习推动了感知智能突破；3）、第三个十年，Transformer 催生了认知智能萌芽；4）、未来10年，将跳出 Transformer架构的固有框架，我们姑且将其称为 Beyond Transformer 时代。
数据驱动的经验引擎、思想规则驱动的理念引擎以及实践能力的行动引擎，三大引擎联合形成世界模型推动智能走向物理世界。
2、趋势二：从执行工具到决策伙伴，AI 智能体驱动产业革命
智能体的发展是一个逐步演进的过程。它需要突破技术成熟度、安全性、业务适配性与商业投资回报（ROI）等多重限制。其核心在于：持续提升智能体能力、构建可靠的人机信任与责任归属框架、深化与千行万业的创新融合，最终推动整个价值链步入可持续发展的正循环。
为了更好地定义 AI 智能体的能力，将其分为五个等级，如下图：
2035 年的智能体将带来多维度突破。早期，智能体聚焦于提升运营与办公效率，化身客服、销售与办公助手；中期，它会变革生产方式，比如在 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。而到远期阶段，智能体将重构产品与体验，AI PC 等新产品引发办公革命，具身机器人成为人们的贴身助手，有望开拓出十万亿美元产业。
未来十年，人类与智能体的关系，将从“人机分工”走向“人机共生”。
3、趋势三：人机协同编程，重塑软件未来
人因问题是导致软件复杂性的重要根源，软件生产效率随着规模的扩大急剧下降。软件自动化编程成为解决人因复杂性的最关键的方向和挑战，随着大模型的出现，AI 编程出现了革命性的变化，大大缓解由人因所带来的软件复杂性难题，缓解软件开发的本质挑战，带来效率的极大提升。
人机协同编程成为主流，面向未来的自动化编程，可以看到大模型和形式化方法各自拥有其优缺点，但可以“互帮互助”，借助大模型提升传统形式化验证自动化程度，借助形式化方法提升大模型输出正确率，两者的有效结合可能是一个关键的方向。
AI Agent 编程将带来软件开发模式系统性重构。
普通应用开发逐步由 Agent 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，仍由专业开发者主导，但工具链深度嵌入 AI 以提升效率和验证能力。未来软件将由确定性程序逻辑、神经网络模型、Agent 编排共同构成，多范式并存，低代码与专业开发协作模式并重。
4、趋势四：AI 于镜像世界中升维，新交互打开沉浸体验
交互方式从平面到空间、从单模态到多模态：图形界面二维平面的单模态输入（键盘、鼠标、触控），通过高精度摄像头的视觉交互，到依赖传感器阵列和 AI 算法的空间手势交互，转向语音与肢体交互并向着融合人类五感的多模态交互演进，获得深度沉浸的体验。
感官体验从视觉 + 听觉，到五感融合感知：交互范式的更新为虚实融合打开了入口，而要进一步深化，关键在于感官维度体验的全面升级，将带来更多创新的交互设备，如感知精细手势的指环、感知脉搏的项链、超轻量的3D 眼镜、脑机设备等。
5、趋势五：移动互联生态从 App 走向多 Agent 协同
随着 AI Agent 技术的发展，移动互联网的百万 App 不再是信息孤岛，而是变为智能体或元服务相互连接，突破单一智能体边界。
用户只需给出指令，AI智能体将调用相关服务节点，为用户提供极致体验，形成多智能体协同的新生态。
移动互联网向行动网络转型，“端到端（E2E）任务成功率”将成为行动能力最核心的指标，直接决定 Agent 时代用户入口的掌控权。多智能体协同的竞争力构建属于系统工程，多智能体系统的核心竞争力 = 强大基础模型 ×( 协同框架 + 专业分工 + 学习机制 + 安全信任 )。
6、趋势六：具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业（如 L4+ 自动驾驶、智能机器人、低空经济）
具身智能是 AI 走向物理世界的关键体现，它并非单一技术的突破，而是融合了 AI 技术、感知交互、计算存储、通信网络、三电（电池、电机、电控）等多领域技术的综合产物，它让 AI 首次拥有了“实体身躯”与“实时互动能力”，摆脱了纯软件形态的局限。
通用人工智能需要理解物理世界的规则，而具身智能正是 AI 感知、适应、改造物理世界的重要载体。从广义范畴来看，未来具身智能将应用于三大行业领域：智能驾驶、智能机器人及低空经济。
（1）智能驾驶已跨越技术鸿沟，我们预计于 2027 年底开启 L4 级试商用，于2030 年在部分场景实现 L4 规模化应用，并最终在 2035 年达成大部分场景的 L4+ 级无人驾驶，同时启动 L5 级的试商用探索。
（2）我们预计2030 年前后，机器人领域的“ChatGPT 时刻”有可能将到来——基于视觉 - 触觉 - 语言 - 动作模型（VTLA）或世界模型（World Model）的手部操作系统将应运而生，末端执行器自由度也将普及至 10 + 自由度（10+Dof）水平，届时机器人将突破工业场景的柔性操作限制并拓展至部分消费级场景。
2035 年前后，随着量产规模扩大，家庭机器人售价会低于 1 万美金，成本不再是制约机器人普及的关键因素，机器人产业将进入爆发期推动产业走进千行万业、千家万户。
（3）约束低空经济普及最关键的因素是电池能量密度鸿沟：目前 300-400Wh/kg 的电池能量密度无法支撑几小时的低空飞行，未来能量密度需要达到 800Wh/kg，高能量密度的固态电池、太阳能 - 氢能 - 电能多源耦合，以及电池与液态发电机混动续航，可能是未来的关键突破方向。
随着电池跨越能量密度鸿沟，AI技术赋能低空飞行器的智能化水平，我们预计至 2035 年，家庭拥有私人飞行器的愿景或将成为现实，城市交通将迈入“三维立体”时代。
7、趋势七：突破冯 • 诺依曼架构，新型算力满足海量的算力需求
未来十年，随着 Pre-AGI 的到来，模型规模可能扩大到 T 级别，我们预测：2035 年全社会的算力需求将达到惊人的 1027FLOPS，跟 2025 年相比，增长10 万倍。
算力奇点是 AI 应用的价值与算力成本比超过 10 倍。未来，如果广泛的 AI 应用领域都能够突破算力成本奇点，AI 将会迎来爆发性的增长。
计算领域将突破传统冯• 诺依曼架构的束缚，在计算架构、材料器件、工程工艺、计算范式四大核心层面实现颠覆性创新，最终催生新型计算的全面兴起：
（1）材料器件：从“硅基单一技术主导”到氧化物半导体、2D（二维）、1D（一维）乃至 0D（零维）低维材料将“多元融合”；（2）工程工艺：从过 CFET 与 M3D 这两种技术的“制程依赖”到 3D 异质集成与堆叠、晶圆级计算、等“多维创新”；（3）计算架构：从“存算分离”的冯 • 诺依曼架构到存算一体、“存算协同”的新架构；（4）计算范式：从“经典通用”到模拟计算、光计算、类脑计算、量子计算等新型范式将针对特定场景实现“精准优化”。
8、趋势八：数据即智能，Agentic AI 驱动存储范式改变
数据将成为推动人工智能发展的“新燃料”。
随着大模型训练与推理对数据访问需求的爆长，大量曾被视为“冷数据”的资源正被重新激活。这些数据因频繁参与模型迭代与实时推理，逐渐转变为“温数据”，甚至因持续调用而成为“热数据”。我们预测，到2035 年，温数据的占比有望超过 70%，传统的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。意味着企业和社会能够从历史数据中挖掘出前所未有的价值，推动数据资源从“被动存储”走向“主动赋能”。
2035年，AI存储容量需求将比2025年增长500倍，占比超过70%，Agentic AI驱动存储范式改变。
过去，一个文件或一个对象是一个封闭的、静态的单元，存储系统的主要职责是保证其不变性、持久性和可检索性。然而，AI 应用处理和理解世界的方式是动态的、关联的且充满状态变化的，这与传统存储范式产生了根本性的不匹配。未来，数据存储范式的变革主要体现在：
（1）数据的关联性，使数据天生就带有“上下文”；（2）数据的状态性，智能体具有连续性的记忆，上下文不断演进、任务的执行进度、从交互中学到的偏好，都需要存储系统具有这种“记忆流”；（3）数据的可演进性，未来的存储范式需要能够高效地保存和检索权重增量，只记录变化的部分，从而实现模型知识的轻量化、版本化管理和快速回滚，这大大降低了模型迭代的成本和复杂性。
9、趋势九：从移动互联网跃迁至智能体互联网，搭建物理空间到数字空间的智能交互桥梁
未来10十年，通信网络的连接对象将从90亿人扩展到9000亿智能体，实现移动互联网至万物超维互联、虚实实时交互智能体互联网的跃迁。
（1）PC 互联网的特征是 Time-On-Demand +文件 / 图片，少数人生产，多数人消费。
（2）移动互联网的特征是 Time-on-Line + 富媒体（2-D/3-D 视频），人人都是生产者和消费者。
（3）智能体互联网的特征是 Time-In-Real + 超维空间（H-D 多维信息），智能体和人是生产者，同时也是消费者。
（4）移动网络走向通感算智一体，传送网向超大带宽、超低时延、高可靠高安全的智能全光网、星地超宽网络演进，技术从万兆城市、到全光算网，到星地超宽，最终实现万物智联。
10、趋势十：Token 管理能源网络，让智能成为能源的“神经系统”
能源将成为制约 AI 高速发展的核心要素。到2035年，能源发展史的新里程碑是风能与太阳能的发电量将在2035年超越化石燃料，新能源发电量占比将突破50%。
预计 2035 年，氢能将在重卡远洋船运领域和工业燃料替代等获得大规模应用的机会，全球市场规模将突破 1.5 万亿美元。核能发电现在已经进入第四代核电技术阶段，未来朝着核能与新能源的耦合、人工智能 AI-powered 反应堆控制与出力预测、高效蒸汽轮机耦合等方向演进。
2025 年中国实现 KW 级 100 米距离的空间太阳能传输，预计 2035 年，将实现近地轨道10MW 规模的实验系统，天基能源可能成为现实；那个时候，可控核聚变实验系统有希望实现独立发电，将实现 AI 与能源的终极和解。
未来，能源网络中 Token 将成为能量管理的基本元素，通过通过AI技术，利用Token 管理瓦特，实时管理每一焦耳的能量，从而实现更加动态和高效的电网和能源神经系统。
二、写在后面
总体而言，这份报告不仅是一份技术路线图，更是一部智能文明的宣言。它揭示了AI从效率工具向文明伙伴演进的必然趋势。
而华为，通过这一报告，不仅巩固了自身作为科技趋势定义者，和生态话语权的地位，更推动全球向可持续、普惠的智能文明迈进。
正如报告所言：“技术唯有融入生活、家庭、企业与环境，才能真正推动文明进步”。
如今，我们躬身入局，翘首期待这一场范式科技的早日来临。
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