本期解读

报告名称：《华为：智能世界2035：未来展望》

报告解码：三个皮匠报告

人类文明的每一次跃迁，都源于对未知的探索。从火种、农具到电灯，不断突破认知与技术的边界，推动社会走向更美好的未来。

华为发布《智能世界2035》报告，基于与业界100多名专家、学者、客户和伙伴的交流，组织了200多场研讨会，参考联合国、世界经济论坛等权威机构的数据和方法，输出未来十年的关键技术展望，以及这些技术对人们生产、生活带来的改变和影响。

报告认为：走向物理世界是AGI形成的必由之路。当前AI在感知与生成方面进步显著，却缺乏对复杂物理现象的深层推理能力，未来真正的突破或将源于一种新的架构，实现数字世界与物理世界的深度融合。

十大技术跃迁：

通往智能世界2035

报告提出十大技术趋势，它们相互关联、彼此促进，共同构成通往未来的技术脉络。

图：五大基础技术融合走向超级智能体

趋势一：走向物理世界是AGI形成的必由之路。

实现AGI奇点突破，仍面临诸多核心挑战。未来十年，AI发展路径面临三种可能性：规模主导、架构革新、价值沉淀。无论走向哪个路径，AI都会持续深刻影响人类生产与生活。

图：人工智能的演进历程+三大引擎联合形成高保真世界模型

趋势二：从执行工具到决策伙伴，AI智能体驱动产业革命。

智能体将从侧重感知的信息系统，演进为侧重思考的模型系统，最终发展为侧重实践的行动系统。报告将智能体分为五个等级，从L1功能级到L5智慧级。2035年的智能体将带来多维度突破，L4级指导型智能体将在部分领域实现规模化落地。

图：智能体演进路径+智能体能力分级

趋势三：人机协同编程，重塑软件未来。

软件开发正迎来入口、角色、流程、架构、安全、质量、生态、平台、组织、工具、协作的系统性变革。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。

图：软件开发模式系统性重构

趋势四：AI于镜像世界中升维，新交互打开沉浸体验。

感官体验从视觉+听觉，到五感融合感知。交互界面走向SMUI空间多模态交互，从GUI的被动跟随到SMUI的主动发起。内容生成从CG走向AIGC，新型终端设备的普及将催生1000倍的数据量。

图：五感融合

趋势五：移动互联生态从App走向多Agent协同。

2025年可被视作多智能体协作的元年。未来移动互联网的百万App不再是信息孤岛，而是变为智能体或元服务相互连接，形成多智能体协同的新生态。生态的本质从“人找服务”变为“服务找人”。

图：操作系统演进路径

趋势六：具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业。

具身智能融合AI技术、感知交互、计算存储、通信网络、三电等多领域技术。智能驾驶已跨越L2+技术鸿沟，2035年将实现L4+自动驾驶。智能机器人预计2030年前后迎来“ChatGPT时刻”，2035年进入大规模量产阶段。

图：智能驾驶已跨越L2+技术鸿沟+低空经济演进预测

趋势七：突破冯·诺依曼架构，新型算力满足海量算力需求。

2035年全社会算力需求将达到10²⁷ FLOPS，跟2025年相比增长10万倍。算力成本奇点是AI应用价值与算力成本比值超过10。计算领域将在材料器件、工程工艺、计算架构、计算范式四大核心层面实现颠覆性创新。

图：算力成本奇点定义+研究新材料新器件、工程工艺、新架构、新范式，实现未来计算愿景

趋势八：数据即智能，Agentic AI驱动存储范式改变。

到2035年，温数据占比有望超过70%，传统数据三层结构演变为“热温-温冷”两层结构，比例趋于3:7。存储容量需求将比2025年增长500倍，AI数据占比超过70%。

图：数据生命周期变化+数据规模扩展定律，数据驱动模型智能

趋势九：从移动互联网跃迁至智能体互联网。

未来十年，通信网络的连接对象将从90亿人扩展到9000亿智能体。通信流量将保持“十年百倍”的涨势。移动网络走向“通感算智”一体，每平方公里网络覆盖将可支持1千万的连接数。

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图：互联网代际演进预测+通信网络十年百倍增长+无线网络演进预测

趋势十：Token管理能源网络，让智能成为能源的“神经系统”。

未来的能源网络中Token将成为能量管理的基本元素，人工智能技术使得每一焦耳的能量可以被Token定义并赋予可编程的人类意志。预计2035年风光发电量将超越传统化石能源成为主力电源。可控核聚变实验系统有希望实现独立发电。

图：能源技术演进路径

与AI共赢：

加速生产与生活全场景跃迁

技术本身并非目的，只有与真实的应用场景紧密结合，才能激发生产力的跃升。报告深入分析了AI在医疗、教育、出行、制造、金融、电力等领域的应用及影响。

医疗：计算健康，防病于未然。

到2035年，65岁及以上人口将突破11亿。AI驱动的预测与干预手段将使超过80%的慢性疾病有望得到有效预防。医疗将不再是被动的“治病救人”，而是融入由AI、数字行为建模、远程医疗和合成生物学等前沿技术驱动的全球健康生态系统。

图：Token管理健康

教育：人机协同教学，惠及每个人成长。

全球中小学教师缺口预计仍将达到4400万。到2035年，全球将有超过10亿学生日常使用智能学习助手辅助学习，超过5000万孪生智能教师辅助教学，超过80%的智慧教室将升级为智能孪生教室。

图：个性化智能学习助手

出行：体验流动的“第三空间”。

RoboTaxi彻底摆脱了传统汽车的属性，进化为流动的“第三空间”。以eVTOL为代表的空中出租车为城市出行开辟“第三维度”。到2035年，私人汽车出行占比减少约15个百分点。

图：无缝、智能、可持续的出行网络

制造：设计即制造，制造即智能，制造即服务。

新产品开发周期将从数月乃至数年缩短至数周甚至数天。虚拟仿真与验证将替代超过90%的物理试制环节。AI可提升劳动生产率60%，产品缺陷率降低至0.05%以下。

图：设计即制造

金融：AI重构金融生产力。

从“80%投入服务好20%重点用户”到“金融智能助理超个性化服务所有用户”。到2035年，Top金融机构智能体交易处理量将突破10万笔/秒。

图：金融智能助理实现超个性化服务

电力：新能源主导电源格局。

到2035年，全球用电量将从2024年的28万亿度激增到40万亿度。可再生能源装机量占比将超过70%，发电量占比将突破50%。全球数据中心用电量将从2024年的4200亿度飙升至1.5万亿度。

图：光储融合，全场景构网

物流：AI驱动全球物流供应链实现智慧化赋能。

空驶率下降60%，分拣效率提升5倍，单件处理成本降低60%。生鲜和医疗等高价值货物损毁率降至0.1%以下。

图：AI驱动的“感知-决策-执行”全闭环无人仓

矿业：“智探矿脉，office mining”重塑矿区生产。

2035年的矿业版图将由智能化技术重构勘探、开采、生产全链条，实现“地质透视化、开采工厂化、生产无人化”的科技跃迁。

图：AI驱动的智能地质勘探

城市：AI让城市焕发自进化的生命力。

到2035年，全球城镇人口占比将从2021年的56%上升至62%。超级助理行业渗透率将达到82%。城市将从数据汇聚、分析及AI辅助决策的中心化智能中枢，演进为拥有智能感知、决策、执行单元的城市立体化具身智能体。

图：城市级AGI，无限智能开启AI新CITY

与AI共生：

让可持续发展成为智能的本能

AI从数字世界走向物理世界，也将会对人类社会带来巨大挑战：技术不平衡与数字鸿沟、伦理风险与价值对齐、安全挑战。

AI伦理：将向善嵌入AI价值观。

AI伦理的本质在于让技术服务于人类，而非让技术凌驾于人类之上。从规避明显的有害行为与歧视现象，到实现可解释、可追溯、可问责，再到纳入价值对齐与文化包容原则，最终与人共同构建智慧文明体系。

图：向善的人机共生系统工程框架

安全：构建可信赖的AI系统。

涵盖ICT基础设施安全、单智能体安全以及多智能体协同安全三个核心要素。核心ICT基础设施需实现“算安一体”、“网安一体”、“能安一体”三大安全目标。

AI普惠促进包容性增长。

到2035年，AI普惠将通过赋能教育、医疗和无障碍服务等场景，促进包容性的增长。AI定制化的学习体验、智能辅导系统和远程教育内容，有助于缩小发展中国家的教育差距。

可持续AI驱动绿色发展。

AI发展对能源的巨量需求对地球资源造成了压力。需通过开发更节能的AI算法和硬件、使用可再生能源、优化数据中心冷却系统等方式降低AI对环境的影响。与此同时，AI可在全球绿色转型过程中发挥重要作用。

AI普惠需求与治理双管齐下。

一方面在技术上注重AI的可及性和易用性，让人人会用AI；另一方面在AI治理过程中，需特别关注如何减少AI部署和应用过程中的歧视和算法偏见。

把普惠、伦理、安全内嵌到“向善的人机共生系统工程框架”的每一步，把AI向善作为发展方向而不是事后的补救。AI向善不是AI的副产品，而是AI的核心目标。这既是人类与智能体和谐共生的前提，也是未来智能世界文明的道之所在。

写在结尾

2035年的智能世界，不是技术自发演进的结果，而是需要我们以“乐观为锚点、伦理为罗盘”，在创新与规范中寻找平衡，在想象与实践中稳步前行。

走向物理世界是AGI形成的必由之路。当智能体从执行工具演进为决策伙伴，当算力增长10万倍、存储需求增长500倍，当90亿人拥有9000亿智能体，人类与AI的关系将从“人机分工”走向“人机共生”。

但技术的终极意义从来不是技术本身，而在于它如何赋能于人。智能世界2035的愿景要建立在AI向善的基础上，需建立道德准则来指导每一个算法，确保公平、透明和有效的问责。唯有嵌入这些原则，才能在未来的智能世界中更好地捍卫人类的尊严。

华为《智能世界2035：未来展望》：2035场景清单，藏着B端SaaS的新金矿

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