《智能世界 2035》十大技術趨勢--解析

《智能世界 2035》十大技術趨勢解析（建議收藏）

2025年9月16日，華為在深圳重磅發布《智能世界 2035》報告，聯合 100+業界專家、組織了200多場研討會，參考聯合國等權威數據，以“探索未知，躍見未來”為核心，系統地勾勒了未來十年智能技術演進與社會形態重塑的宏偉藍圖。

其中，十大技術趨勢是核心骨架，既是未來社會科技的系統性前瞻，更是是重塑全球經濟、社會治理和產業變革的參考框架與催化劑，具有多重戰略意義和實踐價值。

文中的遠見卓識、前瞻性洞察與系統性思考令人震撼，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。其核心在于實現通用性、自主性與創新性。

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

未來十年，AI 還會發生一次大的突破：人工智能按平均每 10 年一次大的革命的速度演進，AI 的演進經歷了多波次的繁榮與放緩。

1）、第一個10年是統計學習崛起開啟了 AI 復蘇；

2）、第二個10年是深度學習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架構的固有框架，我們姑且將其稱為 Beyond Transformer 時代。

數據驅動的經驗引擎、思想規則驅動的理念引擎以及實踐能力的行動引擎，三大引擎，聯合形成世界模型，推動智能走向物理世界。

人工智能的演進歷程

2、趨勢二：從執行工具到決策伙伴，AI 智能體驅動產業革命

智能體的發展是一個逐步演進的過程。它需要突破技術成熟度、安全性、業務適配性與商業投資回報（ROI）等多重限制。其核心在于：持續提升智能體能力、構建可靠的人機信任與責任歸屬框架、深化與千行萬業的創新融合，最終推動整個價值鏈步入可持續發展的正循環。

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，它會變革生產方式，比如在 AI 藥物研發、專業服務咨詢等領域，大幅降低科研與生產成本。而到遠期階段，智能體將重構產品與體驗，AI PC 等新產品引發辦公革命，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業。

未來十年，人類與智能體的關系，將從“人機分工”走向“人機共生”。

3、趨勢三：人機協同編程，重塑軟件未來

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

人機協同編程成為主流，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缺點，但可以“互幫互助”，借助大模型提升傳統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，兩者的有效結合可能是一個關鍵的方向。

AI Agent 編程將帶來軟件開發模式系統性重構。

普通應用開發逐步由 Agent 替代，用戶通過自然語言定義需求即可生成應用，形成“可塑軟件”。專業軟件開發，如操作系統、金融核心系統、工業控制，仍由專業開發者主導，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、神經網絡模型、Agent 編排共同構成，多范式并存，低代碼與專業開發協作模式并重。

軟件形態變化，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、從單模態到多模態：圖形界面二維平面的單模態輸入（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，轉向語音與肢體交互并向著融合人類五感的多模態交互演進，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，關鍵在于感官維度體驗的全面升級，將帶來更多創新的交互設備，如感知精細手勢的指環、感知脈搏的項鏈、超輕量的3D 眼鏡、腦機設備等。

五感融合

5、趨勢五：移動互聯生態從 App 走向多 Agent 協同

隨著 AI Agent 技術的發展，移動互聯網的百萬 App 不再是信息孤島，而是變為智能體或元服務相互連接，突破單一智能體邊界。

用戶只需給出指令，AI智能體將調用相關服務節點，為用戶提供極致體驗，形成多智能體協同的新生態。

移動互聯網向行動網絡轉型，“端到端（E2E）任務成功率”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。多智能體協同的競爭力構建屬于系統工程，多智能體系統的核心競爭力 = 強大基礎模型 ×( 協同框架 + 專業分工 + 學習機制 + 安全信任 )。

操作系統演進路徑

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

具身智能是 AI 走向物理世界的關鍵體現，它并非單一技術的突破，而是融合了

AI 技術、感知交互、計算存儲、通信網絡、三電（電池、電機、電控）等多領域技術的綜合產物，它讓 AI 首次擁有了“實體身軀”與“實時互動能力”，擺脫了純軟件形態的局限。

通用人工智能需要理解物理世界的規則，而具身智能正是 AI 感知、適應、改造物理世界的重要載體。從廣義范疇來看，未來具身智能將應用于三大行業領域：智能駕駛、智能機器人及低空經濟。

（1）智能駕駛已跨越技術鴻溝，我們預計于2027 年底開啟 L4 級試商用，于2030 年在部分場景實現 L4 規模化應用，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。

智能駕駛演進預測

（2）我們預計2030 年前后，機器人領域的“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）的手部操作系統將應運而生，末端執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，隨著量產規模擴大，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鍵因素，機器人產業將進入爆發期推動產業走進千行萬業、千家萬戶。

智能機器 的演進預測bigtalk

（3）約束低空經濟普及最關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，高能量密度的固態電池、太陽能 - 氫能 - 電能多源耦合，以及電池與液態發電機混動續航，可能是未來的關鍵突破方向。

隨著電池跨越能量密度鴻溝，AI技術賦能低空飛行器的智能化水平，我們預計至 2035 年，家庭擁有私人飛行器的愿景或將成為現實，城市交通將邁入“三維立體”時代。

低空經濟演進預測

7、趨勢七：突破馮 ? 諾依曼架構，新型算力滿足海量的算力需求

未來十年，隨著 Pre-AGI 的到來，模型規模可能擴大到 T 級別，我們預測：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 應用的價值與算力成本比超過 10 倍。未來，如果廣泛的 AI 應用領域都能夠突破算力成本奇點，AI 將會迎來爆發性的增長。

計算領域將突破傳統馮? 諾依曼架構的束縛，在計算架構、材料器件、工程工藝、計算范式四大核心層面實現顛覆性創新，最終催生新型計算的全面興起：

（1）材料器件：從“硅基單一技術主導”到氧化物半導體、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 這兩種技術的“制程依賴”到 3D 異質集成與堆疊、晶圓級計算、等“多維創新”；（3）計算架構：從“存算分離”的馮 ? 諾依曼架構到存算一體、“存算協同”的新架構；（4）計算范式：從“經典通用”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“精準優化”。

研究新材料新器件、工程工藝、新架構、新范式，實現未來愿景

8、趨勢八：數據即智能，Agentic AI 驅動存儲范式改變

數據將成為推動人工智能發展的“新燃料”。

隨著大模型訓練與推理對數據訪問需求的爆長，大量曾被視為“冷數據”的資源正被重新激活。這些數據因頻繁參與模型迭代與實時推理，逐漸轉變為“溫數據”，甚至因持續調用而成為“熱數據”。我們預測，到2035 年，溫數據的占比有望超過 70%，傳統的數據三層結構將逐漸演變為“熱溫 - 溫冷”兩層結構，比例趨于 3:7。意味著企業和社會能夠從歷史數據中挖掘出前所未有的價值，推動數據資源從“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、靜態的單元，存儲系統的主要職責是保證其不變性、持久性和可檢索性。然而，AI 應用處理和理解世界的方式是動態的、關聯的且充滿狀態變化的，這與傳統存儲范式產生了根本性的不匹配。未來，數據存儲范式的變革主要體現在：

（1）數據的關聯性，使數據天生就帶有“上下文”；（2）數據的狀態性，智能體具有連續性的記憶，上下文不斷演進、任務的執行進度、從交互中學到的偏好，都需要存儲系統具有這種“記憶流”；（3）數據的可演進性，未來的存儲范式需要能夠高效地保存和檢索權重增量，只記錄變化的部分，從而實現模型知識的輕量化、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雜性。

9、趨勢九：從移動互聯網躍遷至智能體互聯網，搭建物理空間到數字空間的智能交互橋梁

未來10十年，通信網絡的連接對象將從90億人擴展到9000億智能體，實現移動互聯網至萬物超維互聯、虛實實時交互智能體互聯網的躍遷。

互聯網代陽演進預測

（1）PC 互聯網的特征是 Time-On-Demand +文件 / 圖片，少數人生產，多數人消費。

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

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

（4）移動網絡走向通感算智一體，傳送網向超大帶寬、超低時延、高可靠高安全的智能全光網、星地超寬網絡演進，技術從萬兆城市、到全光算網，到星地超寬，最終實現萬物智聯。

無線網絡演進預測

10、趨勢十：Token 管理能源網絡，讓智能成為能源的“神經系統”

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

預計 2035 年，氫能將在重卡遠洋船運領域和工業燃料替代等獲得大規模應用的機會，全球市場規模將突破 1.5 萬億美元。核能發電現在已經進入第四代核電技術階段，未來朝著核能與新能源的耦合、人工智能 AI-powered 反應堆控制與出力預測、高效蒸汽輪機耦合等方向演進。

2025 年中國實現 KW 級 100 米距離的空間太陽能傳輸，預計 2035 年，將實現近地軌道10MW 規模的實驗系統，天基能源可能成為現實；那個時候，可控核聚變實驗系統有希望實現獨立發電，將實現 AI 與能源的終極和解。

未來，能源網絡中 Token 將成為能量管理的基本元素，通過通過AI技術，利用Token 管理瓦特，實時管理每一焦耳的能量，從而實現更加動態和高效的電網和能源神經系統。

能源技術演進路徑

二、寫在后面

總體而言，這份報告不僅是一份技術路線圖，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，和生態話語權的地位，更推動全球向可持續、普惠的智能文明邁進。

正如報告所言：“技術唯有融入生活、家庭、企業與環境，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