AI技术发展现状与挑战 - AI技术自本世纪初迅猛发展 标志着科技革命进入新纪元 但发展仍处于起步阶段 应用主要集中在问答功能为主的AI助手[4] - AI系统通常被视为"黑盒子" 其属性难以像传统ICT系统那样被完全理解和保障 有待解决的关键问题是如何将基础模块有效组合 打造人类智能水平的系统[4] - AI在工业和服务领域应用潜力巨大 但尚未得到充分挖掘[4] 智能世界2035愿景 - 报告描绘AI发展愿景 探讨技术融合推动工业和服务智能系统转型 包括自主交通系统 智能电网 智能工厂与农场 自主通信网络等[5] - 全面分析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 强调AI与其他创新技术的协同效应[5] - 教育应用将动态分析学生知识掌握情况 帮助教师实时生成个性化教学方案 医疗行业将融入由AI 数字行为建模 远程医疗和合成生物学等技术驱动的全球健康生态系统[5] 技术挑战与突破方向 - 实现愿景需克服超越通用人工智能范畴的技术挑战 目标不仅是创造理解学习人类智力任务的机器 更在于让机器整合自身能力自主行动感知环境[7] - 智能系统构建颠覆传统系统工程 需将传统ICT模型开发与数据驱动AI技术结合 通过混合解决方案确保安全高效决策[7] - 系统验证从理性主义向经验主义转变 需开发更严格验证技术 通过基于知识监测技术弥补可靠性降低影响[7] 未来技术发展趋势 - 迈向通用人工智能关键在于走向物理世界 机遇包括更有效感知世界 更智能模型算法 更高效算力芯片[11][12][13] - 新一代传感器可能成为新"奇点" 向脑智能学习可能带来重要突破 光计算 量子计算 存算一体等新范式有望变革智能"物质基础"[11][12][13] - 智能本质在于对物理世界理解互动与重塑能力 真正突破或将源于数据空间和物理空间深度融合的新架构[16] 算力与基础设施需求 - 2035年全社会算力总量比2025年增长10万倍 计算领域将迎来历史性变革 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[30] - 数据成为推动AI发展"新燃料" 到2035年人工智能存储容量需求比2025年增长500倍 占比超过70%[31] - 全球数据中心耗电量将高达1.5万亿度 能源供给需要发生大变革 可再生能源发电量占比将突破50%[31] 产业应用与影响 - 智能体将从执行工具演进为决策伙伴 驱动各产业发生智能化革命 预计2035年人工智能应用率超过85% 提升劳动生产率60% 产品缺陷率降低至0.05%以下[29][32] - 医疗行业将从"以疾病为中心"转向"健康全周期管理" AI将助力预防超过80%慢性病[32] - 超过90%中国家庭将拥有智能机器人 人类将逐渐进入全息生活空间时代[32] 生态与商业模式变革 - 移动互联网生态从App走向多Agent协同 用户从"驾驶员"变为"指挥官" 生态本质从"人找服务"变为"服务找人"[101] - 商业模式从注意力经济（广告）转向直接价值交换 如智能即服务 API和Token调用 基于委托任务成功的支付[106] - 端云协同成为新生态最优解 最大化发挥端侧快和云侧强优势 解决信息安全隐患和云端算力成本问题[107] 具身智能发展前景 - 具身智能是AI走向物理世界关键体现 融合AI技术 感知交互 计算存储 通信网络 三电等多领域技术[109] - 智能驾驶已跨越技术鸿沟 2035年将实现L4+自动驾驶 L5启动试商用[113][116] - 智能机器人将跨越技术鸿沟 2035年家庭机器人售价低于1万美金 产业进入爆发期[118][120]