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華為,在剛剛發(fā)布的這份報(bào)告中,描繪了傳感器的萬億未來

傳感器專家網(wǎng) ? 來源:傳感器專家網(wǎng) ? 作者:傳感器專家網(wǎng) ? 2025-09-17 18:43 ? 次閱讀
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昨日(9月16日),華為發(fā)布《智能世界2035》系列報(bào)告,展望了未來十年的關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì),這些技術(shù)對(duì)教育、醫(yī)療、金融、制造、電力等行業(yè)帶來的改變和影響。 這些變革圍繞AI為核心,華為認(rèn)為,AGI(通用人工智能)將是未來十年最具變革性的驅(qū)動(dòng)力量。 值得關(guān)注的是,多項(xiàng)技術(shù)趨勢(shì)與應(yīng)用傳感器技術(shù)為代表的物理感知息息相關(guān)。譬如,第一項(xiàng)技術(shù)趨勢(shì)即指出,走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。十大技術(shù)趨勢(shì)主要有:

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趨勢(shì)一:走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。AGI(通用人工智能)將是未來十年最具變革性的驅(qū)動(dòng)力量,但仍需克服諸多核心挑戰(zhàn),方能實(shí)現(xiàn)AGI奇點(diǎn)突破。

趨勢(shì)二:從執(zhí)行工具到?jīng)Q策伙伴,AI 智能體驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)革命。隨著大模型的發(fā)展,AI智能體將從執(zhí)行工具演進(jìn)為決策伙伴,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。

趨勢(shì)三:人機(jī)協(xié)同編程,重塑軟件未來。開發(fā)模式迎來變革,人機(jī)協(xié)同編程成為主流。人類將更專注于頂層設(shè)計(jì)和創(chuàng)新思考,而把繁瑣的編碼執(zhí)行工作,交給高效的AI來完成。

趨勢(shì)四:AI 于鏡像世界中升維,新交互打開沉浸體驗(yàn)。交互方式正從圖形界面轉(zhuǎn)向自然語言,并向著融合人類五感的多模態(tài)交互演進(jìn)。用戶通過語音、手勢(shì)等方式與數(shù)字世界互動(dòng),獲得深度沉浸的體驗(yàn)。

趨勢(shì)五:移動(dòng)互聯(lián)生態(tài)從 App 走向多 Agent 協(xié)同。手機(jī)App正從獨(dú)立的功能實(shí)體,轉(zhuǎn)變?yōu)橛葾I智能體驅(qū)動(dòng)的服務(wù)節(jié)點(diǎn)。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(diǎn),為用戶提供極致體驗(yàn)。

趨勢(shì)六:具身智能跨越鴻溝,形成多個(gè)萬億產(chǎn)業(yè)。隨著世界模型等關(guān)鍵技術(shù)突破,全新的L4+自動(dòng)駕駛汽車將會(huì)走入人們的生活,成為“移動(dòng)第三空間”。

趨勢(shì)七:突破馮? 諾依曼架構(gòu),新型算力滿足海量的算力需求。2035年全社會(huì)的算力總量將增長(zhǎng)10萬倍,計(jì)算領(lǐng)域?qū)⑼黄苽鹘y(tǒng)馮?諾依曼架構(gòu)的束縛,在計(jì)算架構(gòu)、材料器件、工程工藝、計(jì)算范式四大核心層面實(shí)現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新,最終催生新型計(jì)算的全面興起。

趨勢(shì)八:數(shù)據(jù)即智能,Agentic AI 驅(qū)動(dòng)存儲(chǔ)范式改變。2035年數(shù)據(jù)將成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的“新燃料”,AI存儲(chǔ)容量需求將比2025年增長(zhǎng)500倍,占比超過70%,Agentic AI(智能體人工智能)驅(qū)動(dòng)存儲(chǔ)范式改變。

趨勢(shì)九:從移動(dòng)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。通信網(wǎng)絡(luò)的連接對(duì)象將從90億人擴(kuò)展到9000億智能體,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)至智能體互聯(lián)網(wǎng)的躍遷。

趨勢(shì)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,可再生能源加速替代傳統(tǒng)化石能源,新能源發(fā)電量占比將突破50%。同時(shí),人工智能將成為新能源系統(tǒng)的核心。

對(duì)此,在《智能世界2035》序言中,中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)、北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心主任、腦與認(rèn)知科學(xué)研究院院長(zhǎng)戴瓊海解讀,更有效地感知世界、更智能的模型算法、更高效的算力芯片,是AGI走向物理世界的三大機(jī)遇,兼具宏觀與微觀、高動(dòng)態(tài)、多模態(tài)的新一代傳感器可能是新的“奇點(diǎn)”:
正如華為《智能世界 2035》所言,邁向通用人工智能,關(guān)鍵在于走向物理世界。其機(jī)遇可能有三:
第一,更有效地感知世界。便攜式拍攝設(shè)備(如手機(jī))的普及,創(chuàng)造了豐富的電子圖片,為 ImageNet 的構(gòu)建及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)打下了基礎(chǔ);電子顯微鏡對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了高精度解析, 為 AlphaFold 提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐。更有效的感知將為人工智能展開更宏觀的畫卷、揭示更微末 的細(xì)節(jié)、刻畫更復(fù)雜的關(guān)系,讓人工智能能更好地向世界學(xué)習(xí)、將世界改造、與世界交互。因而,兼具宏觀與微觀、高動(dòng)態(tài)、多模態(tài)的新一代傳感器可能是新的“奇點(diǎn)”。
第二,更智能的模型算法。通用人工智能的模型與算法是什么樣的?對(duì)于這個(gè)問題,仁者見仁 智者見智。但不可否認(rèn)的是,物理世界中真實(shí)的智能(如人的智能)既是重要的目標(biāo),也將會(huì)帶來 巨大的啟示。若能對(duì)智能的過程實(shí)現(xiàn)深刻洞察,對(duì)智能的機(jī)理進(jìn)行全面的解析,必將能為人工智能 帶來全新的模型與算法突破,使之如人的智能一般高效、可信、靈活、全面。因而,向物理世界中 最復(fù)雜的智能系統(tǒng)——腦智能——學(xué)習(xí),也可能是未來的重要“奇點(diǎn)”。
第三,更高效的算力芯片。計(jì)算能力與智能水平息息相關(guān),當(dāng)前人工智能的發(fā)展也是伴隨著 算力的不斷提升。但是,線性提升的算力如何帶來智能水平的跨越式突破呢?這個(gè)問題似乎很難回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飛躍,例如較現(xiàn)有的芯片實(shí)現(xiàn)數(shù)個(gè)數(shù)量級(jí)的效率提升。光計(jì) 算、量子計(jì)算、存算一體等新的范式的不斷成熟,就如同通信從電纜升級(jí)到光纜,將有望變革智能 的“物質(zhì)基礎(chǔ)”。因而,將帶來算力革命性提升的新型芯片,可能是人工智能的關(guān)鍵“奇點(diǎn)”。
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未來智能世界中,傳感器發(fā)揮什么作用?
智能革命將是繼第一次工業(yè)革命(機(jī)械化)、第二次工業(yè)革命(電氣化)、第三次工業(yè)革命(信息化),之后的又一次社會(huì)變革。
智能革命將創(chuàng)造一個(gè)智能世界,其中,智能技術(shù)、通信與網(wǎng)絡(luò)、感知與交互、存儲(chǔ)與計(jì)算、新能源等五大基礎(chǔ)技術(shù)將融合,走向超級(jí)智能體。
這里,傳感器技術(shù)的主要應(yīng)用,就在“感知與交互”中,是未來智能世界超級(jí)智能體的五大基礎(chǔ)技術(shù)之一。
感知與交互從傳統(tǒng)的鍵盤、鼠標(biāo)、多點(diǎn)觸控、語音指令等機(jī)械輸入,到以傳感器感知為主導(dǎo)的手勢(shì)/體勢(shì)識(shí)別、眼球追蹤、觸覺/味覺/嗅覺感知、肌機(jī)、腦機(jī)接口,從單一輸入進(jìn)化到更自然的類人交互。
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通用人工智能(AGI)指具備人類級(jí)廣泛認(rèn) 知能力的智能系統(tǒng)。其核心在于實(shí)現(xiàn)通用性、自主性與創(chuàng)新性:能夠在新環(huán)境中理解、學(xué)習(xí) 并完成任何人類可及的智力任務(wù),勝任跨場(chǎng)景 推理、復(fù)雜問題解決,并展現(xiàn)出類人級(jí)別的靈 活適應(yīng)與創(chuàng)造能力。AGI是人工智能發(fā)展的終極目標(biāo)。
華為認(rèn)為,走向物理世界是 AGI 的關(guān)鍵路徑,通過物理實(shí)體與環(huán)境實(shí)時(shí)交互,實(shí)現(xiàn)感知、 認(rèn)知、決策和行動(dòng)一體化,能讓智能體像人類 一樣用身體感知世界,在互動(dòng)學(xué)習(xí)中成長(zhǎng),從 而更好地適應(yīng)環(huán)境、解決復(fù)雜任務(wù)。未來重點(diǎn) 是從多模態(tài)數(shù)據(jù)積累、核心能力打磨、認(rèn)知原 理提升三方面為 AGI 的實(shí)現(xiàn)筑牢根基。
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具身智能跨越鴻溝,形成多個(gè)萬億產(chǎn)業(yè),傳感器技術(shù)主導(dǎo)的感知交互為其中之一

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(jì)算存儲(chǔ)、通信網(wǎng)絡(luò)、三電(電池、 電機(jī)、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(shí)體身軀”與“實(shí)時(shí)互動(dòng)能 力”,擺脫了純軟件形態(tài)的局限。

這種有“身體”的智能形態(tài),不僅能在真 實(shí)物理世界中自主完成抓取、移動(dòng)、操作等復(fù) 雜任務(wù),更能通過與環(huán)境的動(dòng)態(tài)反饋持續(xù)優(yōu)化 決策,成為連接人工智能技術(shù)與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的核心橋梁,也是推動(dòng)人工智能(AI)邁向通 用人工智能(AGI)跨越的關(guān)鍵一步。
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(jī)器人及低空經(jīng)濟(jì)。
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空間感知、觸覺感知等是智能機(jī)器人需跨越的技術(shù)鴻溝,將推動(dòng)產(chǎn)業(yè)走進(jìn)千行萬業(yè)、千家萬戶
智能機(jī)器人領(lǐng)域,隨著大模型技術(shù)的突破 及一系列人形機(jī)器人原型機(jī)的發(fā)布,已成為炙 手可熱的產(chǎn)業(yè)賽道,吸引了大量的投資基金, 以及眾多的初創(chuàng)公司競(jìng)相布局。
但我們判斷,通用智能機(jī)器人所面臨的技 術(shù)挑戰(zhàn)和難度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過自動(dòng)駕駛。目前智能機(jī)器人還需跨過手部操作、空間感知、觸覺感 知等一系列的技術(shù)鴻溝,業(yè)界尚未研發(fā)出具備 長(zhǎng)序列任務(wù)強(qiáng)泛化能力的模型去實(shí)現(xiàn)手部的精 細(xì)操作,主要原因是真實(shí)數(shù)據(jù)匱乏以及觸覺能 力有待提升,在模型層面還存在一些理論突破 的難題。因此我們看到,目前的智能機(jī)器人主 要在工業(yè)工廠、物流等半結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景中執(zhí)行特 定任務(wù),比如搬運(yùn)、分揀等,離機(jī)器人真正能 進(jìn)入千家萬戶還有一定距離。
華為預(yù)計(jì) 2030 年前后,機(jī)器人領(lǐng)域的“ChatGPT 時(shí)刻” 有可能將到來——基于視覺 - 觸覺 - 語言 - 動(dòng)作 模型(VTLA)或世界模型(World Model)的 手部操作系統(tǒng)將應(yīng)運(yùn)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(shí)機(jī)器人將突破工業(yè)場(chǎng)景的柔性操作限制并拓 展至部分消費(fèi)級(jí)場(chǎng)景。
2035 年前后,隨著量產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大,家庭機(jī)器人售價(jià)會(huì)低于 1 萬美金,成本不再是制約機(jī)器人普及的關(guān)鍵因素,機(jī)器人產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入爆發(fā)期。
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AI 于鏡像世界中升維,傳感器技術(shù)主導(dǎo)創(chuàng)新交互方式:從平面到空間、從單模態(tài)到多模態(tài)

人類對(duì)極致體驗(yàn)的追求永無止境,從最早的紙張文字,到電話語音,再到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的動(dòng)態(tài)視 頻,每一次媒介的變革,都是人類突破信息邊界與感官邊界的進(jìn)步。隨著 AI、空間計(jì)算、XR 等技 術(shù)的演進(jìn),數(shù)字世界與物理世界的邊界正逐步消融,虛實(shí)融合正在成為新一代信息社會(huì)的基礎(chǔ)體驗(yàn) 范式。
虛實(shí)融合的第一步突破會(huì)體現(xiàn)在交互方式的重塑上。過去幾十年, 人機(jī)交互主要停留在二維平面和單模態(tài)輸入(鍵 盤、鼠標(biāo)、觸控)。 而未來,隨著多模態(tài)技術(shù)的成熟,交互會(huì) 快速走向三維空間與自然化——顯然這些交互方式的實(shí)現(xiàn)將由攝像頭、雷達(dá)、觸覺傳感器等多種傳感器實(shí)現(xiàn),如:
視覺交互通過高精度攝像頭與眼動(dòng)追蹤技 術(shù),實(shí)時(shí)捕捉用戶的注意力焦點(diǎn)與意圖。
空間手勢(shì)交互依賴傳感器陣列和 AI 算法將動(dòng)作轉(zhuǎn)化為虛擬空間的操作指令。
語音與肢體交互則逐漸與傳統(tǒng)方式融合, 形成更自然的多模態(tài)交互體系。
短期來看,微手勢(shì)交互技術(shù)會(huì)成為業(yè)界熱點(diǎn),長(zhǎng)期來看,腦機(jī)接口也將被納入多模態(tài)框架,使人機(jī)協(xié)作真正進(jìn)入“直覺式交互”階段。
這里,報(bào)告介紹了從當(dāng)前的視覺+聽覺到五感融合的感知趨勢(shì)。
交互范式的更新為虛實(shí)融合打開了入口, 而要進(jìn)一步深化,關(guān)鍵在于感官維度體驗(yàn)的全 面升級(jí),將帶來更多創(chuàng)新的交互設(shè)備,如感知 精細(xì)手勢(shì)的指環(huán)、感知脈搏的項(xiàng)鏈、超輕量的 3D 眼鏡、腦機(jī)設(shè)備等。

視覺:通過全息顯示、光場(chǎng)重建等先進(jìn)方 式,讓用戶在任何角度都能獲得真實(shí)景深和空 間感,視覺體驗(yàn)無限逼近現(xiàn)實(shí)。
聽覺:依托更先進(jìn)的換能技術(shù)與空間聲 學(xué)算法,打造“完美聲音”。這包括高性能 MEMS 揚(yáng)聲器、超薄振膜等創(chuàng)新方式,使聲音 具備精準(zhǔn)的空間定位感與真實(shí)的音質(zhì)還原度。
多感官拓展:在視覺與聽覺趨于完美的 基礎(chǔ)上,逐步疊加觸覺、嗅覺、味覺等維度。未來終端設(shè)備將讓用戶不僅能“看見”和“聽 見”,還可以“觸摸”、“聞到”、“品嘗” 數(shù)字世界,從而實(shí)現(xiàn)真正的全感官沉浸體驗(yàn)
。隨著這些感官維度的不斷疊加和融合,不 同感官的反饋需要融合對(duì)齊。虛擬體驗(yàn)將不再 是“屏幕前的模擬”,而是成為與現(xiàn)實(shí)同等真 實(shí)的“臨境體驗(yàn)”。
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AI+傳感器,在未來智能世界中的應(yīng)用,將能預(yù)防80%慢性病
除了展望未來十年的關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì),華為在報(bào)告中亦給出了這些技術(shù)對(duì)教育、通信、醫(yī)療、金融、制造、電力等行業(yè)帶來的改變和影響。
AI+傳感器會(huì)如何改變各行各業(yè)?
在通信領(lǐng)域,無線網(wǎng)絡(luò)通過多模態(tài)感知,采集環(huán)境數(shù)據(jù),與數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合, 將構(gòu)建全新的融合感知服務(wù)能力,在一個(gè)系統(tǒng)中同時(shí)實(shí)現(xiàn)通信和感知功能。這種一體化技術(shù) 能夠使通信網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)巨大的傳感器,利用無線電波的傳輸、反射和散射來感知和理解物 理世界。
未來十年,無線網(wǎng)絡(luò)將 更加強(qiáng)調(diào)“通感算智”多要素融合的一體化服務(wù)能力,以滿足未來智能時(shí)代應(yīng)用對(duì)多種能力 協(xié)同的需求。無線網(wǎng)絡(luò)的角色也將從傳統(tǒng)的被 動(dòng)服務(wù)提供者轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極的參與者和賦能者, 在智能體協(xié)作、數(shù)字孿生、甚至于為一些低功 耗終端提供無線充電等應(yīng)用中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
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在醫(yī)療領(lǐng)域,展望 2035 年,在健康守護(hù)期,傳感器與 可穿戴設(shè)備使個(gè)體狀態(tài)被實(shí)時(shí)感知與預(yù)測(cè),風(fēng) 險(xiǎn)在萌芽階段即可被干預(yù),AI 驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)與干 預(yù)手段將使超過 80% 的慢性疾病有望得到有效 的預(yù)防,從而有效延長(zhǎng)人類的健康壽命。
到 2035 年,健康管理體系建立在無處不 在的感知網(wǎng)絡(luò)和智能算法之上。全球?qū)⒂邪賰| 醫(yī)療與健康相關(guān) IoT 設(shè)備持續(xù)采集心電、血糖、 呼吸、睡眠、情緒和環(huán)境等多模態(tài)數(shù)據(jù),經(jīng)邊 緣芯片處理后轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的“健康單元”, 為每個(gè)人生成動(dòng)態(tài)更新的全息健康畫像,成為 預(yù)測(cè)和干預(yù)的基礎(chǔ)。
為了支撐這一體系,平臺(tái)需顯著增強(qiáng)能力:一是算力需求隨分析任務(wù)激增而大幅上升;二是數(shù)據(jù)安全與隱私成為核心;三是關(guān)鍵物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用要求連 接延遲在 2035 年比現(xiàn)在降低數(shù)十甚至數(shù)百倍。

在農(nóng)業(yè)及飲食領(lǐng)域,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將突破地理與氣候的約束,形成“全域感知、智能決策、精準(zhǔn)執(zhí)行” 的新型生產(chǎn)關(guān)系
未來農(nóng)田是遍布智能設(shè)備的“數(shù)字農(nóng)場(chǎng)”, 每一塊土地都擁有“智慧大腦”,通過土壤傳感器和氣象監(jiān)測(cè)儀等傳感設(shè)備,實(shí)時(shí)感知土壤 濕度、光照和溫度,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)作物生長(zhǎng)所需的 環(huán)境和營(yíng)養(yǎng)。
當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到土壤濕度低于設(shè)定 值,滴灌設(shè)備會(huì)自動(dòng)運(yùn)行,精準(zhǔn)補(bǔ)充水分,既 不浪費(fèi)水資源,又能讓作物“喝飽喝足”。農(nóng) 民不用再頂著烈日到田間巡視,只要通過手機(jī) 等智能終端查看數(shù)據(jù),就能知道哪塊土地需要 施肥,以及什么時(shí)間需要防治病蟲害。
在溫室大棚里,植物生長(zhǎng)不再依賴自然光照,人造光源根據(jù)作物需求調(diào)節(jié)光照的時(shí)長(zhǎng)和強(qiáng)度,讓作物在反季節(jié)也能旺盛生長(zhǎng)。垂直農(nóng)場(chǎng)利用多層 種植和營(yíng)養(yǎng)液栽培等技術(shù),在城市中心也能實(shí) 現(xiàn)綠色蔬菜全年無休的生產(chǎn)。
此外,隨著基因組學(xué)、人工智能與穿戴設(shè)備的深 度融合,人類社會(huì)將進(jìn)入全新的營(yíng)養(yǎng)管理模式。
智能穿戴設(shè)備(如柔性電子皮膚、植入式納米傳感器)實(shí)時(shí)追蹤血糖和維生素水平等多項(xiàng) 生理指標(biāo),形成動(dòng)態(tài)更新的個(gè)人營(yíng)養(yǎng)“數(shù)字孿 生體”,為飲食個(gè)性化推薦和管理提供了基礎(chǔ)。
構(gòu)建“飲食 - 身體 - 環(huán)境”的動(dòng)態(tài)平衡系統(tǒng),通過可穿戴設(shè)備與云端算法的協(xié)同,助力飲食選擇從“經(jīng)驗(yàn)判斷”走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。
在物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域,智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人全面普及,形成“感知 - 決策 - 執(zhí)行”全閉環(huán)無人倉(cāng)。
在感知層面,倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人配備多模態(tài)傳感 系統(tǒng)。通過視覺傳感器、激光雷達(dá)和深度攝像 機(jī)的融合,機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)感知倉(cāng)庫環(huán)境、貨 物狀態(tài)和作業(yè)進(jìn)度。每個(gè)貨架、每個(gè)貨物都配 備物聯(lián)網(wǎng)傳感器,構(gòu)建起數(shù)字化的倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境。 這些感知數(shù)據(jù)通過高速網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸?shù)街醒胩?理系統(tǒng),為智能決策提供數(shù)據(jù)支撐。
此外,量子傳感與邊緣 AI 的組合技術(shù)成為高價(jià) 值物流的品質(zhì)守護(hù)者。每個(gè)運(yùn)輸載具配備的量子傳感器可實(shí)現(xiàn)原子級(jí)精度的環(huán)境監(jiān)測(cè),實(shí)時(shí) 捕捉溫度、濕度、震動(dòng)等參數(shù)的細(xì)微變化。邊 緣 AI 設(shè)備在本地進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和決策,響 應(yīng)速度達(dá)到毫秒級(jí)。這種技術(shù)組合已覆蓋超過 90% 的高價(jià)值物流場(chǎng)景,使生鮮和醫(yī)療等敏感貨物的貨損率降至 0.1% 以下,每年減少經(jīng)濟(jì)損失超過 2000 億美元。
在礦業(yè)領(lǐng)域,AI+傳感器重塑礦藏勘探與生產(chǎn)。過去三十年,從 3D 地震成像到納米傳感器的技 術(shù)創(chuàng)新完成了量變積累,而未來十年,AI 將帶 來一場(chǎng)質(zhì)變的沖擊波,它正在重新定義油氣礦 山行業(yè)的技術(shù)邏輯與競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則。
AI 技術(shù)的深度融合正在重塑地質(zhì)勘探全流程,到 2035 年,勘探將進(jìn)入“全息地殼 透視”時(shí)代,形成“數(shù)據(jù)采集 - 量子建模 -AI 解 釋 - 實(shí)鉆反饋”的閉環(huán)系統(tǒng)。這一變革的核心是 AI 地質(zhì)勘探,其通過集成量子計(jì)算、智能傳感和 實(shí)時(shí)反饋機(jī)制,實(shí)現(xiàn)從地質(zhì)解釋到地殼認(rèn)知的革 命性提升。
此外,AI 地質(zhì)勘探的數(shù)據(jù)采集依托智能 傳感技術(shù)擴(kuò)展探測(cè)半徑,填補(bǔ)傳統(tǒng)方法盲區(qū)。隨鉆前探與隨鉆遠(yuǎn)探技術(shù)將會(huì)在隨鉆油藏描述和隨鉆地質(zhì)導(dǎo)向方面發(fā)揮更大的作用,探測(cè)的 更多、更準(zhǔn)、更遠(yuǎn)、更快;遠(yuǎn)探與前探測(cè)井技 術(shù)利用聲波、電磁波等測(cè)井技術(shù),將測(cè)井作業(yè) 的探測(cè)范圍由現(xiàn)在的數(shù)十米大幅提高到井旁數(shù) 百米和井間數(shù)千米,能有效填補(bǔ)傳統(tǒng)測(cè)井與井 間地震之間的探測(cè)空白,并在鉆進(jìn)過程中實(shí)時(shí) 回傳底層數(shù)據(jù),形成地層實(shí)時(shí)掃描的“透視鉆 頭”,同步啟動(dòng)衛(wèi)星遙感與無人機(jī)光譜掃描, 實(shí)現(xiàn)地表地質(zhì)特征的廣域覆蓋。
結(jié)語
自2021年首次發(fā)布《智能世界》系列報(bào)告以來,這已是華為第三次對(duì)該報(bào)告進(jìn)行迭代。
《智能世界2035》中,圍繞著AI技術(shù)進(jìn)行描述,顯示了華為這位全球科技巨頭對(duì)未來技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)預(yù)判——AI技術(shù)的發(fā)展將勢(shì)不可擋,通用人工智能(AGI)將是AI發(fā)展的終極目標(biāo)。
走向物理世界是 AGI 形成的必由之路,這里,由各種傳感器提供的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺、味覺等感知能力,是鏈接AGI與物理世界的橋梁,是當(dāng)前智能機(jī)器人需跨越的技術(shù)鴻溝,具有形成萬億產(chǎn)業(yè)集群的潛力。
審核編輯 黃宇

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