《智能世界 2035》十大技術(shù)趨勢解析（建議收藏）

2025年9月16日，華為在深圳重磅發(fā)布《智能世界 2035》報告，聯(lián)合 100+業(yè)界專家、組織了200多場研討會，參考聯(lián)合國等權(quán)威數(shù)據(jù)，以“探索未知，躍見未來”為核心，系統(tǒng)地勾勒了未來十年智能技術(shù)演進與社會形態(tài)重塑的宏偉藍圖。

其中，十大技術(shù)趨勢是核心骨架，既是未來社會科技的系統(tǒng)性前瞻，更是是重塑全球經(jīng)濟、社會治理和產(chǎn)業(yè)變革的參考框架與催化劑，具有多重戰(zhàn)略意義和實踐價值。

文中的遠見卓識、前瞻性洞察與系統(tǒng)性思考令人震撼，以下是其觀點與解析。

智能革命以趣級智能體為標志

一、未來十大技術(shù)趨勢

1、趨勢一：走向物理世界是AGI形成的必由之路

AGI（通用人工智能）是具備人類級廣泛認知能力的智能系統(tǒng)。其核心在于實現(xiàn)通用性、自主性與創(chuàng)新性。

作為人工智能發(fā)展的終極目標，將是未來十年最具變革性的驅(qū)動力量，但仍需克服諸多核心挑戰(zhàn)，方能實現(xiàn)AGI奇點突破。

未來十年，AI 還會發(fā)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進，AI 的演進經(jīng)歷了多波次的繁榮與放緩。

1）、第一個10年是統(tǒng)計學(xué)習(xí)崛起開啟了 AI 復(fù)蘇；

2）、第二個10年是深度學(xué)習(xí)推動了感知智能突破；

3）、第三個十年，Transformer 催生了認知智能萌芽；

4）、未來10年，將跳出 Transformer架構(gòu)的固有框架，我們姑且將其稱為 Beyond Transformer 時代。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)驗引擎、思想規(guī)則驅(qū)動的理念引擎以及實踐能力的行動引擎，三大引擎，聯(lián)合形成世界模型，推動智能走向物理世界。

人工智能的演進歷程

2、趨勢二：從執(zhí)行工具到?jīng)Q策伙伴，AI 智能體驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命

智能體的發(fā)展是一個逐步演進的過程。它需要突破技術(shù)成熟度、安全性、業(yè)務(wù)適配性與商業(yè)投資回報（ROI）等多重限制。其核心在于：持續(xù)提升智能體能力、構(gòu)建可靠的人機信任與責(zé)任歸屬框架、深化與千行萬業(yè)的創(chuàng)新融合，最終推動整個價值鏈步入可持續(xù)發(fā)展的正循環(huán)。

為了更好地定義 AI 智能體的能力，將其分為五個等級，如下圖：

智能體能力分級

2035 年的智能體將帶來多維度突破。早期，智能體聚焦于提升運營與辦公效率，化身客服、銷售與辦公助手；中期，它會變革生產(chǎn)方式，比如在 AI 藥物研發(fā)、專業(yè)服務(wù)咨詢等領(lǐng)域，大幅降低科研與生產(chǎn)成本。而到遠期階段，智能體將重構(gòu)產(chǎn)品與體驗，AI PC 等新產(chǎn)品引發(fā)辦公革命，具身機器人成為人們的貼身助手，有望開拓出十萬億美元產(chǎn)業(yè)。

未來十年，人類與智能體的關(guān)系，將從“人機分工”走向“人機共生”。

3、趨勢三：人機協(xié)同編程，重塑軟件未來

人因問題是導(dǎo)致軟件復(fù)雜性的重要根源，軟件生產(chǎn)效率隨著規(guī)模的擴大急劇下降。軟件自動化編程成為解決人因復(fù)雜性的最關(guān)鍵的方向和挑戰(zhàn)，隨著大模型的出現(xiàn)，AI 編程出現(xiàn)了革命性的變化，大大緩解由人因所帶來的軟件復(fù)雜性難題，緩解軟件開發(fā)的本質(zhì)挑戰(zhàn)，帶來效率的極大提升。

人機協(xié)同編程成為主流，面向未來的自動化編程，可以看到大模型和形式化方法各自擁有其優(yōu)缺點，但可以“互幫互助”，借助大模型提升傳統(tǒng)形式化驗證自動化程度，借助形式化方法提升大模型輸出正確率，兩者的有效結(jié)合可能是一個關(guān)鍵的方向。

AI Agent 編程將帶來軟件開發(fā)模式系統(tǒng)性重構(gòu)。

普通應(yīng)用開發(fā)逐步由 Agent 替代，用戶通過自然語言定義需求即可生成應(yīng)用，形成“可塑軟件”。專業(yè)軟件開發(fā)，如操作系統(tǒng)、金融核心系統(tǒng)、工業(yè)控制，仍由專業(yè)開發(fā)者主導(dǎo)，但工具鏈深度嵌入 AI 以提升效率和驗證能力。未來軟件將由確定性程序邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、Agent 編排共同構(gòu)成，多范式并存，低代碼與專業(yè)開發(fā)協(xié)作模式并重。

軟件形態(tài)變化，從程序到程序+agent

4、趨勢四：AI 于鏡像世界中升維，新交互打開沉浸體驗

交互方式從平面到空間、從單模態(tài)到多模態(tài)：圖形界面二維平面的單模態(tài)輸入（鍵盤、鼠標、觸控），通過高精度攝像頭的視覺交互，到依賴傳感器陣列和 AI 算法的空間手勢交互，轉(zhuǎn)向語音與肢體交互并向著融合人類五感的多模態(tài)交互演進，獲得深度沉浸的體驗。

感官體驗從視覺 + 聽覺，到五感融合感知：交互范式的更新為虛實融合打開了入口，而要進一步深化，關(guān)鍵在于感官維度體驗的全面升級，將帶來更多創(chuàng)新的交互設(shè)備，如感知精細手勢的指環(huán)、感知脈搏的項鏈、超輕量的3D 眼鏡、腦機設(shè)備等。

五感融合

5、趨勢五：移動互聯(lián)生態(tài)從 App 走向多 Agent 協(xié)同

隨著 AI Agent 技術(shù)的發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)的百萬 App 不再是信息孤島，而是變?yōu)橹悄荏w或元服務(wù)相互連接，突破單一智能體邊界。

用戶只需給出指令，AI智能體將調(diào)用相關(guān)服務(wù)節(jié)點，為用戶提供極致體驗，形成多智能體協(xié)同的新生態(tài)。

移動互聯(lián)網(wǎng)向行動網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型，“端到端（E2E）任務(wù)成功率”將成為行動能力最核心的指標，直接決定 Agent 時代用戶入口的掌控權(quán)。多智能體協(xié)同的競爭力構(gòu)建屬于系統(tǒng)工程，多智能體系統(tǒng)的核心競爭力 = 強大基礎(chǔ)模型 ×( 協(xié)同框架 + 專業(yè)分工 + 學(xué)習(xí)機制 + 安全信任 )。

操作系統(tǒng)演進路徑

6、趨勢六：具身智能跨越鴻溝，形成多個萬億產(chǎn)業(yè)（如 L4+ 自動駕駛、智能機器人、低空經(jīng)濟）

具身智能是 AI 走向物理世界的關(guān)鍵體現(xiàn)，它并非單一技術(shù)的突破，而是融合了

AI 技術(shù)、感知交互、計算存儲、通信網(wǎng)絡(luò)、三電（電池、電機、電控）等多領(lǐng)域技術(shù)的綜合產(chǎn)物，它讓 AI 首次擁有了“實體身軀”與“實時互動能力”，擺脫了純軟件形態(tài)的局限。

通用人工智能需要理解物理世界的規(guī)則，而具身智能正是 AI 感知、適應(yīng)、改造物理世界的重要載體。從廣義范疇來看，未來具身智能將應(yīng)用于三大行業(yè)領(lǐng)域：智能駕駛、智能機器人及低空經(jīng)濟。

（1）智能駕駛已跨越技術(shù)鴻溝，我們預(yù)計于2027 年底開啟 L4 級試商用，于2030 年在部分場景實現(xiàn) L4 規(guī)?；瘧?yīng)用，并最終在2035 年達成大部分場景的 L4+ 級無人駕駛，同時啟動 L5 級的試商用探索。

智能駕駛演進預(yù)測

（2）我們預(yù)計2030 年前后，機器人領(lǐng)域的“ChatGPT 時刻”有可能將到來——基于視覺 - 觸覺 - 語言 - 動作模型（VTLA）或世界模型（World Model）的手部操作系統(tǒng)將應(yīng)運而生，末端執(zhí)行器自由度也將普及至 10 + 自由度（10+Dof）水平，屆時機器人將突破工業(yè)場景的柔性操作限制并拓展至部分消費級場景。

2035 年前后，隨著量產(chǎn)規(guī)模擴大，家庭機器人售價會低于 1 萬美金，成本不再是制約機器人普及的關(guān)鍵因素，機器人產(chǎn)業(yè)將進入爆發(fā)期推動產(chǎn)業(yè)走進千行萬業(yè)、千家萬戶。

智能機器 的演進預(yù)測bigtalk

（3）約束低空經(jīng)濟普及最關(guān)鍵的因素是電池能量密度鴻溝：目前 300-400Wh/kg 的電池能量密度，無法支撐幾小時的低空飛行，未來能量密度需要達到 800Wh/kg，高能量密度的固態(tài)電池、太陽能 - 氫能 - 電能多源耦合，以及電池與液態(tài)發(fā)電機混動續(xù)航，可能是未來的關(guān)鍵突破方向。

隨著電池跨越能量密度鴻溝，AI技術(shù)賦能低空飛行器的智能化水平，我們預(yù)計至 2035 年，家庭擁有私人飛行器的愿景或?qū)⒊蔀楝F(xiàn)實，城市交通將邁入“三維立體”時代。

低空經(jīng)濟演進預(yù)測

7、趨勢七：突破馮 ? 諾依曼架構(gòu)，新型算力滿足海量的算力需求

未來十年，隨著 Pre-AGI 的到來，模型規(guī)?？赡軘U大到 T 級別，我們預(yù)測：2035 年全社會的算力需求將達到驚人的1027flops，跟 2025 年相比，增長10 萬倍。

算力奇點是 AI 應(yīng)用的價值與算力成本比超過 10 倍。未來，如果廣泛的 AI 應(yīng)用領(lǐng)域都能夠突破算力成本奇點，AI 將會迎來爆發(fā)性的增長。

計算領(lǐng)域?qū)⑼黄苽鹘y(tǒng)馮? 諾依曼架構(gòu)的束縛，在計算架構(gòu)、材料器件、工程工藝、計算范式四大核心層面實現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新，最終催生新型計算的全面興起：

（1）材料器件：從“硅基單一技術(shù)主導(dǎo)”到氧化物半導(dǎo)體、2D（二維）、1D（一維）乃至 0D（零維）低維材料將“多元融合”；（2）工程工藝：從過 CFET 與 M3D 這兩種技術(shù)的“制程依賴”到 3D 異質(zhì)集成與堆疊、晶圓級計算、等“多維創(chuàng)新”；（3）計算架構(gòu)：從“存算分離”的馮 ? 諾依曼架構(gòu)到存算一體、“存算協(xié)同”的新架構(gòu)；（4）計算范式：從“經(jīng)典通用”到模擬計算、光計算、類腦計算、量子計算等新型范式將針對特定場景實現(xiàn)“精準優(yōu)化”。

研究新材料新器件、工程工藝、新架構(gòu)、新范式，實現(xiàn)未來愿景

8、趨勢八：數(shù)據(jù)即智能，Agentic AI 驅(qū)動存儲范式改變

數(shù)據(jù)將成為推動人工智能發(fā)展的“新燃料”。

隨著大模型訓(xùn)練與推理對數(shù)據(jù)訪問需求的爆長，大量曾被視為“冷數(shù)據(jù)”的資源正被重新激活。這些數(shù)據(jù)因頻繁參與模型迭代與實時推理，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皽財?shù)據(jù)”，甚至因持續(xù)調(diào)用而成為“熱數(shù)據(jù)”。我們預(yù)測，到2035 年，溫數(shù)據(jù)的占比有望超過 70%，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)三層結(jié)構(gòu)將逐漸演變?yōu)椤盁釡?- 溫冷”兩層結(jié)構(gòu)，比例趨于 3:7。意味著企業(yè)和社會能夠從歷史數(shù)據(jù)中挖掘出前所未有的價值，推動數(shù)據(jù)資源從“被動存儲”走向“主動賦能”。

2035年，AI存儲容量需求將比2025年增長500倍，占比超過70%，Agentic AI驅(qū)動存儲范式改變。

過去，一個文件或一個對象是一個封閉的、靜態(tài)的單元，存儲系統(tǒng)的主要職責(zé)是保證其不變性、持久性和可檢索性。然而，AI 應(yīng)用處理和理解世界的方式是動態(tài)的、關(guān)聯(lián)的且充滿狀態(tài)變化的，這與傳統(tǒng)存儲范式產(chǎn)生了根本性的不匹配。未來，數(shù)據(jù)存儲范式的變革主要體現(xiàn)在：

（1）數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，使數(shù)據(jù)天生就帶有“上下文”；（2）數(shù)據(jù)的狀態(tài)性，智能體具有連續(xù)性的記憶，上下文不斷演進、任務(wù)的執(zhí)行進度、從交互中學(xué)到的偏好，都需要存儲系統(tǒng)具有這種“記憶流”；（3）數(shù)據(jù)的可演進性，未來的存儲范式需要能夠高效地保存和檢索權(quán)重增量，只記錄變化的部分，從而實現(xiàn)模型知識的輕量化、版本化管理和快速回滾，這大大降低了模型迭代的成本和復(fù)雜性。

9、趨勢九：從移動互聯(lián)網(wǎng)躍遷至智能體互聯(lián)網(wǎng)，搭建物理空間到數(shù)字空間的智能交互橋梁

未來10十年，通信網(wǎng)絡(luò)的連接對象將從90億人擴展到9000億智能體，實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)至萬物超維互聯(lián)、虛實實時交互智能體互聯(lián)網(wǎng)的躍遷。

互聯(lián)網(wǎng)代陽演進預(yù)測

（1）PC 互聯(lián)網(wǎng)的特征是 Time-On-Demand +文件 / 圖片，少數(shù)人生產(chǎn)，多數(shù)人消費。

（2）移動互聯(lián)網(wǎng)的特征是 Time-on-Line + 富媒體（2-D/3-D 視頻），人人都是生產(chǎn)者和消費者。

（3）智能體互聯(lián)網(wǎng)的特征是 Time-In-Real + 超維空間（H-D 多維信息），智能體和人是生產(chǎn)者，同時也是消費者。

（4）移動網(wǎng)絡(luò)走向通感算智一體，傳送網(wǎng)向超大帶寬、超低時延、高可靠高安全的智能全光網(wǎng)、星地超寬網(wǎng)絡(luò)演進，技術(shù)從萬兆城市、到全光算網(wǎng)，到星地超寬，最終實現(xiàn)萬物智聯(lián)。

無線網(wǎng)絡(luò)演進預(yù)測

10、趨勢十：Token 管理能源網(wǎng)絡(luò)，讓智能成為能源的“神經(jīng)系統(tǒng)”

能源將成為制約 AI 高速發(fā)展的核心要素。到2035年，能源發(fā)展史的新里程碑是風(fēng)能與太陽能的發(fā)電量將在2035年超越化石燃料，新能源發(fā)電量占比將突破50%。

預(yù)計 2035 年，氫能將在重卡遠洋船運領(lǐng)域和工業(yè)燃料替代等獲得大規(guī)模應(yīng)用的機會，全球市場規(guī)模將突破 1.5 萬億美元。核能發(fā)電現(xiàn)在已經(jīng)進入第四代核電技術(shù)階段，未來朝著核能與新能源的耦合、人工智能 AI-powered 反應(yīng)堆控制與出力預(yù)測、高效蒸汽輪機耦合等方向演進。

2025 年中國實現(xiàn) KW 級 100 米距離的空間太陽能傳輸，預(yù)計 2035 年，將實現(xiàn)近地軌道10MW 規(guī)模的實驗系統(tǒng)，天基能源可能成為現(xiàn)實；那個時候，可控核聚變實驗系統(tǒng)有希望實現(xiàn)獨立發(fā)電，將實現(xiàn) AI 與能源的終極和解。

未來，能源網(wǎng)絡(luò)中 Token 將成為能量管理的基本元素，通過通過AI技術(shù)，利用Token 管理瓦特，實時管理每一焦耳的能量，從而實現(xiàn)更加動態(tài)和高效的電網(wǎng)和能源神經(jīng)系統(tǒng)。

能源技術(shù)演進路徑

二、寫在后面

總體而言，這份報告不僅是一份技術(shù)路線圖，更是一部智能文明的宣言。它揭示了AI從效率工具向文明伙伴演進的必然趨勢。

而華為，通過這一報告，不僅鞏固了自身作為科技趨勢定義者，和生態(tài)話語權(quán)的地位，更推動全球向可持續(xù)、普惠的智能文明邁進。

正如報告所言：“技術(shù)唯有融入生活、家庭、企業(yè)與環(huán)境，才能真正推動文明進步”。

如今，我們躬身入局，翹首期待這一場范式科技的早日來臨。

來源：Aiden的硬科技行研 大V說