《智能世界2035》报告深入探讨了人工智能（AI）及信息技术（ICT）在未来十年的发展趋势及其对社会、经济和生活的影响。报告提出了智能世界2035的十大技术跃迁趋势，这些趋势将深刻改变人类的生产方式、生活方式和社会结构。以下是这十大趋势的详细总结：
1. 走向物理世界是AGI形成的必由之路
核心观点：通用人工智能（AGI）的发展需要AI从数字世界走向物理世界，通过与物理环境的实时交互，实现感知、认知、决策和行动的一体化。
技术挑战：当前AI在感知和生成方面取得显著进展，但在复杂物理现象的深层次抽象与推理能力上仍显不足。
未来展望：未来十年，AI将通过新的架构和技术，如世界模型和具身智能，实现从理解世界到改变世界的转变。
2. 从执行工具到决策伙伴，AI智能体驱动产业革命
核心观点：AI智能体将从简单的执行工具演进为具有自主决策能力的伙伴，能够自主闭环执行多类任务。
技术挑战：智能体的发展需要攻克多智能体协同、云端环境交互和长期推理认知等核心技术挑战。
未来展望：到2035年，L4级指导型智能体将在部分领域实现规模化落地，推动各产业发生范式革命。
3. 人机协同编程，重塑软件未来
核心观点：AI将深度参与软件开发过程，从代码生成到测试验证，大幅提升开发效率和质量。
技术挑战：如何解决复杂软件的可信问题，以及如何实现大型软件工程的系统分解、对接和协作。
未来展望：软件开发模式将从传统的流水线模式转变为代理化软件开发生命周期（SDLC），开发流程更加智能化和自动化。
4. AI于镜像世界中升维，新交互打破沉浸体验
核心观点：AI将推动人机交互从二维平面和单模态向三维空间和多模态转变，带来更自然、更沉浸的交互体验。
技术挑战：如何实现多模态数据的融合对齐，以及如何提升交互设备的性能和用户体验。
未来展望：到2035年，空间多模态交互界面（SMUI）将成为主流，用户可以通过眼动、手势、体态等多种方式与设备交互。
5. 移动互联生态从App走向多Agent协同
核心观点：移动『互联网』将从以App为中心的模式转变为以智能体为中心的多Agent协同模式。
技术挑战：如何实现智能体之间的高效通信与协作，以及如何构建安全、可靠的智能体生态系统。
未来展望：到2035年，用户将通过一个主Agent调用多个垂直、专业的Agent来完成复杂的任务，实现服务的自动执行。
6. 具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业
核心观点：具身智能将AI技术与物理实体相结合，使AI能够通过身体感知和操作物理世界。
技术挑战：具身智能的发展需要解决手部操作、空间感知、触觉感知等一系列技术难题。
未来展望：到2035年，具身智能将在智能驾驶、智能『机器人』️和低空经济等领域实现大规模应用，形成多个万亿级产业。
7. 突破冯·诺依曼架构，新型算力满足海量的算力需求
核心观点：随着AI技术的快速发展，算力需求将呈指数级增长，传统的冯·诺依曼架构将无法满足需求。
技术挑战：如何突破存储与计算分离的瓶颈，实现存算协同和新型计算范式的创新。
未来展望：到2035年，新型计算技术如光计算、量子计算、存算一体等将逐步成熟，推动算力的革命性提升。
8. 数据即智能，AgenticAl驱动存储范式改变
核心观点：AI的发展将推动数据存储从传统的文件和对象存储向更智能、更高效的数据存储范式转变。
技术挑战：如何管理智能体的“记忆流”，实现数据的高效存储、检索和更新。
未来展望：到2035年，数据存储将更加注重数据的关联性、状态性和可演进性，推动数据价值的全面释放。
9. 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
核心观点：未来通信网络将从服务于“人与人沟通”向构建“智能体互联”的下一代网络发展。
技术挑战：如何实现智能体之间的高效通信和协同，以及如何构建支持智能体『互联网』的新型网络架构。
未来展望：到2035年，通信网络将支持每平方公里1千万的连接数，网络时延低于100微秒，实现智能体的泛在互联。
10. Token管理能源网络，让智能成为能源的“『神经系统』”
核心观点：AI技术将深度融入能源网络，通过Token管理实现能源的高效分配和管理。
技术挑战：如何实现能源网络的智能化管理和优化，以及如何解决『新能源』的稳定供电问题。
未来展望：到2035年，可控核聚变技术和天基能源等新技术将取得突破，推动能源系统的革命性重构，实现能源的绝对富饶。
《智能世界2035》报告对人工智能（AI）的见解深刻且全面，涵盖了AI的现状、未来发展趋势、技术挑战以及对社会和经济的影响。
1. AI技术的现状与未来趋势
现状：AI技术自本世纪初以来迅猛发展，尤其是生成式AI的出现，标志着科技革命进入新纪元。目前，AI应用主要集中在问答功能为主的AI助手上，但这些系统通常被视为“黑盒子”，其属性难以完全理解和保障。
未来趋势：未来十年，AI将从感知和生成能力向更高级的推理和决策能力发展。报告预测，AI将逐步实现从理解世界到改变世界的转变，特别是在具身智能和世界模型的推动下，AI将能够更好地与物理世界互动。
2. AI在各领域的应用
医疗：AI将推动医疗从“治病救人”向“健康全周期管理”转变。通过AI驱动的预测和干预手段，超过80%的慢性疾病有望得到有效预防。AI还将助力药物研发和个性化治疗方案的生成。
教育：AI将实现教育的个性化和智能化。通过动态分析学生的学习进度和知识掌握情况，AI能够为教师提供实时的个性化教学方案，确保每个学生都能获得量身定制的学习体验。
交通：AI将推动自动驾驶技术的发展，从L3级逐步向L5级演进。到2035年，大部分场景将实现L4+级无人驾驶，显著提升交通效率和安全性。
制造业：AI将推动制造业从“大规模标准化”向“大规模个性化”转变。通过具身智能和工业AI，制造企业将实现更高的生产效率和产品质量。
金融：AI将重构金融服务，实现从“以重点用户为中心”向“以每个用户为中心”的转变。金融智能体将为每个用户提供超个性化的金融服务。
3. AI技术的挑战
技术挑战：AI的发展仍面临诸多技术挑战，包括但不限于模型的可解释性、数据隐私和安全、算法偏见等。报告强调，AI系统的可靠性、安全性和透明性是未来发展的关键。
伦理挑战：AI的决策逻辑缺乏透明性和可解释性，如何确保AI的价值观与人类一致是核心挑战。报告呼吁建立全球AI伦理框架，确保AI的发展符合人类的利益和价值观。
社会挑战：AI的快速发展可能导致数字鸿沟加剧、就业结构调整等问题。报告强调，AI普惠和伦理治理是确保技术红利共享、推动全球可持续发展的关键。
4. AI与人类的关系
人机协作：报告强调，未来AI将与人类形成更紧密的协作关系。AI不仅是工具，更是人类的伙伴，能够帮助人类更好地理解和改造世界。
伦理与安全：AI的发展需要遵循伦理和安全原则，确保技术的发展符合人类的利益和价值观。报告呼吁建立全球AI伦理框架，确保AI的发展符合人类的利益和价值观。
普惠性：AI的发展需要普惠性，确保每个人都能享受到AI带来的便利和机会。报告呼吁通过技术与治理的双重手段，弥合数字鸿沟，实现全球可持续发展。
5. AI的未来愿景
智能体的演进：AI将从简单的执行工具演进为具有自主决策能力的智能体，能够自主闭环执行多类任务。到2035年，L4级指导型智能体将在部分领域实现规模化落地。
技术融合：AI将与物联网、云计算、大数据等技术深度融合，推动各行业的智能化转型。报告预测，到2035年，全社会的算力需求将增长10万倍，数据存储需求将增长500倍。
社会影响：AI将深刻影响人类的生产方式、生活方式和社会结构。报告呼吁全球共同努力，推动AI技术的健康发展，确保技术的发展符合人类的利益和价值观。
