华为，在刚刚发布的这份报告中，描绘了传感器的万亿未来

来源：传感器专家网

昨日（9月16日），华为发布《智能世界2035》系列报告，展望了未来十年的关键技术趋势，这些技术对教育、医疗、金融、制造、电力等行业带来的改变和影响。

这些变革围绕AI为核心，华为认为，AGI（通用人工智能）将是未来十年最具变革性的驱动力量。

值得关注的是，多项技术趋势与应用传感器技术为代表的物理感知息息相关。譬如，第一项技术趋势即指出，走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。十大技术趋势主要有：

趋势一：走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。AGI（通用人工智能）将是未来十年最具变革性的驱动力量，但仍需克服诸多核心挑战，方能实现AGI奇点突破。

趋势二：从执行工具到决策伙伴，AI 智能体驱动产业革命。随着大模型的发展，AI智能体将从执行工具演进为决策伙伴，驱动产业变革。

趋势三：人机协同编程，重塑软件未来。开发模式迎来变革，人机协同编程成为主流。人类将更专注于顶层设计和创新思考，而把繁琐的编码执行工作，交给高效的AI来完成。

趋势四：AI 于镜像世界中升维，新交互打开沉浸体验。交互方式正从图形界面转向自然语言，并向着融合人类五感的多模态交互演进。用户通过语音、手势等方式与数字世界互动，获得深度沉浸的体验。

趋势五：移动互联生态从 App 走向多 Agent 协同。手机App正从独立的功能实体，转变为由AI智能体驱动的服务节点。用户只需给出指令，AI智能体将调用相关服务节点，为用户提供极致体验。

趋势六：具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业。随着世界模型等关键技术突破，全新的L4+自动驾驶汽车将会走入人们的生活，成为“移动第三空间”。

趋势七：突破冯• 诺依曼架构，新型算力满足海量的算力需求。2035年全社会的算力总量将增长10万倍，计算领域将突破传统冯•诺依曼架构的束缚，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，最终催生新型计算的全面兴起。

趋势八：数据即智能，Agentic AI 驱动存储范式改变。2035年数据将成为推动人工智能发展的“新燃料”，AI存储容量需求将比2025年增长500倍，占比超过70%，Agentic AI（智能体人工智能）驱动存储范式改变。

趋势九：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。通信网络的连接对象将从90亿人扩展到9000亿智能体，实现移动互联网至智能体互联网的跃迁。

趋势十：Token 管理能源网络，让智能成为能源的“神经系统”。能源将成为制约AI高速发展的核心要素。到2035年，可再生能源加速替代传统化石能源，新能源发电量占比将突破50%。同时，人工智能将成为新能源系统的核心。

对此，在《智能世界2035》序言中，中国工程院院士、清华大学信息科学技术学院院长、北京信息科学与技术国家研究中心主任、脑与认知科学研究院院长戴琼海解读，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机遇，兼具宏观与微观、高动态、多模态的新一代传感器可能是新的“奇点”：

正如华为《智能世界 2035》所言，迈向通用人工智能，关键在于走向物理世界。其机遇可能有三：

第一，更有效地感知世界。便携式拍摄设备（如手机）的普及，创造了丰富的电子图片，为 ImageNet 的构建及卷积神经网络的出现打下了基础；电子显微镜对蛋白质结构进行了高精度解析， 为 AlphaFold 提供了关键的数据支撑。更有效的感知将为人工智能展开更宏观的画卷、揭示更微末 的细节、刻画更复杂的关系，让人工智能能更好地向世界学习、将世界改造、与世界交互。因而，兼具宏观与微观、高动态、多模态的新一代传感器可能是新的“奇点”。

第二，更智能的模型算法。通用人工智能的模型与算法是什么样的？对于这个问题，仁者见仁 智者见智。但不可否认的是，物理世界中真实的智能（如人的智能）既是重要的目标，也将会带来 巨大的启示。若能对智能的过程实现深刻洞察，对智能的机理进行全面的解析，必将能为人工智能 带来全新的模型与算法突破，使之如人的智能一般高效、可信、灵活、全面。因而，向物理世界中 最复杂的智能系统——脑智能——学习，也可能是未来的重要“奇点”。

第三，更高效的算力芯片。计算能力与智能水平息息相关，当前人工智能的发展也是伴随着 算力的不断提升。但是，线性提升的算力如何带来智能水平的跨越式突破呢？这个问题似乎很难回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飞跃，例如较现有的芯片实现数个数量级的效率提升。光计 算、量子计算、存算一体等新的范式的不断成熟，就如同通信从电缆升级到光缆，将有望变革智能 的“物质基础”。因而，将带来算力革命性提升的新型芯片，可能是人工智能的关键“奇点”。

未来智能世界中，传感器发挥什么作用？

智能革命将是继第一次工业革命（机械化）、第二次工业革命（电气化）、第三次工业革命（信息化），之后的又一次社会变革。

智能革命将创造一个智能世界，其中，智能技术、通信与网络、感知与交互、存储与计算、新能源等五大基础技术将融合，走向超级智能体。

这里，传感器技术的主要应用，就在“感知与交互”中，是未来智能世界超级智能体的五大基础技术之一。

感知与交互从传统的键盘、鼠标、多点触控、语音指令等机械输入，到以传感器感知为主导的手势/体势识别、眼球追踪、触觉/味觉/嗅觉感知、肌机、脑机接口，从单一输入进化到更自然的类人交互。

通用人工智能（AGI）指具备人类级广泛认 知能力的智能系统。其核心在于实现通用性、自主性与创新性：能够在新环境中理解、学习 并完成任何人类可及的智力任务，胜任跨场景 推理、复杂问题解决，并展现出类人级别的灵 活适应与创造能力。AGI是人工智能发展的终极目标。

华为认为，走向物理世界是 AGI 的关键路径，通过物理实体与环境实时交互，实现感知、 认知、决策和行动一体化，能让智能体像人类 一样用身体感知世界，在互动学习中成长，从 而更好地适应环境、解决复杂任务。未来重点 是从多模态数据积累、核心能力打磨、认知原 理提升三方面为 AGI 的实现筑牢根基。

具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业，传感器技术主导的感知交互为其中之一

具身智能是 AI 走向物理世界的关键体现， 它并非单一技术的突破，而是融合了 AI 技术、感知交互、计算存储、通信网络、三电（电池、 电机、电控）等多领域技术的综合产物，它 让 AI 首次拥有了“实体身躯”与“实时互动能 力”，摆脱了纯软件形态的局限。

这种有“身体”的智能形态，不仅能在真 实物理世界中自主完成抓取、移动、操作等复 杂任务，更能通过与环境的动态反馈持续优化 决策，成为连接人工智能技术与现实应用场景的核心桥梁，也是推动人工智能（AI）迈向通 用人工智能（AGI）跨越的关键一步。

通用人工 智能需要理解物理世界的规则，而具身智能正是 AI 感知、适应、改造物理世界的重要载体。 从广义范畴来看，未来具身智能将应用于三大行业领域：智能驾驶、智能机器人及低空经济。

空间感知、触觉感知等是智能机器人需跨越的技术鸿沟，将推动产业走进千行万业、千家万户

智能机器人领域，随着大模型技术的突破 及一系列人形机器人原型机的发布，已成为炙 手可热的产业赛道，吸引了大量的投资基金， 以及众多的初创公司竞相布局。

但我们判断，通用智能机器人所面临的技 术挑战和难度要远远超过自动驾驶。目前智能机器人还需跨过手部操作、空间感知、触觉感 知等一系列的技术鸿沟，业界尚未研发出具备 长序列任务强泛化能力的模型去实现手部的精 细操作，主要原因是真实数据匮乏以及触觉能 力有待提升，在模型层面还存在一些理论突破 的难题。因此我们看到，目前的智能机器人主 要在工业工厂、物流等半结构化场景中执行特 定任务，比如搬运、分拣等，离机器人真正能 进入千家万户还有一定距离。

华为预计 2030 年前后，机器人领域的“ChatGPT 时刻” 有可能将到来——基于视觉 - 触觉 - 语言 - 动作 模型（VTLA）或世界模型（World Model）的 手部操作系统将应运而生，末端执行器自由度 也将普及至 10 + 自由度（10+Dof）水平，届 时机器人将突破工业场景的柔性操作限制并拓 展至部分消费级场景。

2035 年前后，随着量产规模扩大，家庭机器人售价会低于 1 万美金，成本不再是制约机器人普及的关键因素，机器人产业将进入爆发期。

AI 于镜像世界中升维，传感器技术主导创新交互方式：从平面到空间、从单模态到多模态

人类对极致体验的追求永无止境，从最早的纸张文字，到电话语音，再到移动互联网的动态视 频，每一次媒介的变革，都是人类突破信息边界与感官边界的进步。随着 AI、空间计算、XR 等技 术的演进，数字世界与物理世界的边界正逐步消融，虚实融合正在成为新一代信息社会的基础体验 范式。

虚实融合的第一步突破会体现在交互方式的重塑上。过去几十年， 人机交互主要停留在二维平面和单模态输入（键 盘、鼠标、触控）。 而未来，随着多模态技术的成熟，交互会 快速走向三维空间与自然化——显然这些交互方式的实现将由摄像头、雷达、触觉传感器等多种传感器实现，如：

视觉交互通过高精度摄像头与眼动追踪技 术，实时捕捉用户的注意力焦点与意图。

空间手势交互依赖传感器阵列和 AI 算法将动作转化为虚拟空间的操作指令。

语音与肢体交互则逐渐与传统方式融合， 形成更自然的多模态交互体系。

短期来看，微手势交互技术会成为业界热点，长期来看，脑机接口也将被纳入多模态框架，使人机协作真正进入“直觉式交互”阶段。

这里，报告介绍了从当前的视觉+听觉到五感融合的感知趋势。

交互范式的更新为虚实融合打开了入口， 而要进一步深化，关键在于感官维度体验的全 面升级，将带来更多创新的交互设备，如感知 精细手势的指环、感知脉搏的项链、超轻量的 3D 眼镜、脑机设备等。

视觉：通过全息显示、光场重建等先进方 式，让用户在任何角度都能获得真实景深和空 间感，视觉体验无限逼近现实。

听觉：依托更先进的换能技术与空间声 学算法，打造“完美声音”。这包括高性能 MEMS 扬声器、超薄振膜等创新方式，使声音 具备精准的空间定位感与真实的音质还原度。

多感官拓展：在视觉与听觉趋于完美的 基础上，逐步叠加触觉、嗅觉、味觉等维度。未来终端设备将让用户不仅能“看见”和“听 见”，还可以“触摸”、“闻到”、“品尝” 数字世界，从而实现真正的全感官沉浸体验

随着这些感官维度的不断叠加和融合，不 同感官的反馈需要融合对齐。虚拟体验将不再 是“屏幕前的模拟”，而是成为与现实同等真 实的“临境体验”。

AI+传感器，在未来智能世界中的应用，将能预防80%慢性病

除了展望未来十年的关键技术趋势，华为在报告中亦给出了这些技术对教育、通信、医疗、金融、制造、电力等行业带来的改变和影响。

AI+传感器会如何改变各行各业？

在通信领域，无线网络通过多模态感知，采集环境数据，与数字孪生技术结合， 将构建全新的融合感知服务能力，在一个系统中同时实现通信和感知功能。这种一体化技术 能够使通信网络作为一个巨大的传感器，利用无线电波的传输、反射和散射来感知和理解物 理世界。

未来十年，无线网络将 更加强调“通感算智”多要素融合的一体化服务能力，以满足未来智能时代应用对多种能力 协同的需求。无线网络的角色也将从传统的被 动服务提供者转变为积极的参与者和赋能者， 在智能体协作、数字孪生、甚至于为一些低功 耗终端提供无线充电等应用中发挥关键作用。

在医疗领域，展望 2035 年，在健康守护期，传感器与 可穿戴设备使个体状态被实时感知与预测，风 险在萌芽阶段即可被干预，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 的预防，从而有效延长人类的健康寿命。

到 2035 年，健康管理体系建立在无处不 在的感知网络和智能算法之上。全球将有百亿 医疗与健康相关 IoT 设备持续采集心电、血糖、 呼吸、睡眠、情绪和环境等多模态数据，经边 缘芯片处理后转化为标准化的“健康单元”， 为每个人生成动态更新的全息健康画像，成为 预测和干预的基础。

为了支撑这一体系，平台需显著增强能力：一是算力需求随分析任务激增而大幅上升；二是数据安全与隐私成为核心；三是关键物联网应用要求连 接延迟在 2035 年比现在降低数十甚至数百倍。

在农业及饮食领域，农业生产将突破地理与气候的约束，形成“全域感知、智能决策、精准执行” 的新型生产关系。

未来农田是遍布智能设备的“数字农场”， 每一块土地都拥有“智慧大脑”，通过土壤传感器和气象监测仪等传感设备，实时感知土壤 湿度、光照和温度，动态调节作物生长所需的 环境和营养。

当系统检测到土壤湿度低于设定 值，滴灌设备会自动运行，精准补充水分，既 不浪费水资源，又能让作物“喝饱喝足”。农 民不用再顶着烈日到田间巡视，只要通过手机 等智能终端查看数据，就能知道哪块土地需要 施肥，以及什么时间需要防治病虫害。

在温室大棚里，植物生长不再依赖自然光照，人造光源根据作物需求调节光照的时长和强度，让作物在反季节也能旺盛生长。垂直农场利用多层 种植和营养液栽培等技术，在城市中心也能实 现绿色蔬菜全年无休的生产。

此外，随着基因组学、人工智能与穿戴设备的深 度融合，人类社会将进入全新的营养管理模式。

智能穿戴设备（如柔性电子皮肤、植入式纳米传感器）实时追踪血糖和维生素水平等多项 生理指标，形成动态更新的个人营养“数字孪 生体”，为饮食个性化推荐和管理提供了基础。

构建“饮食 - 身体 - 环境”的动态平衡系统，通过可穿戴设备与云端算法的协同，助力饮食选择从“经验判断”走向“数据驱动”。

在物流仓储领域，智能仓储机器人全面普及，形成“感知 - 决策 - 执行”全闭环无人仓。

在感知层面，仓储机器人配备多模态传感 系统。通过视觉传感器、激光雷达和深度摄像 机的融合，机器人能够实时感知仓库环境、货 物状态和作业进度。每个货架、每个货物都配 备物联网传感器，构建起数字化的仓储环境。 这些感知数据通过高速网络实时传输到中央处 理系统，为智能决策提供数据支撑。

此外，量子传感与边缘 AI 的组合技术成为高价 值物流的品质守护者。每个运输载具配备的量子传感器可实现原子级精度的环境监测，实时 捕捉温度、湿度、震动等参数的细微变化。边 缘 AI 设备在本地进行实时数据分析和决策，响 应速度达到毫秒级。这种技术组合已覆盖超过 90% 的高价值物流场景，使生鲜和医疗等敏感货物的货损率降至 0.1% 以下，每年减少经济损失超过 2000 亿美元。

在矿业领域，AI+传感器重塑矿藏勘探与生产。过去三十年，从 3D 地震成像到纳米传感器的技 术创新完成了量变积累，而未来十年，AI 将带 来一场质变的冲击波，它正在重新定义油气矿 山行业的技术逻辑与竞争规则。

AI 技术的深度融合正在重塑地质勘探全流程，到 2035 年，勘探将进入“全息地壳 透视”时代，形成“数据采集 - 量子建模 -AI 解 释 - 实钻反馈”的闭环系统。这一变革的核心是 AI 地质勘探，其通过集成量子计算、智能传感和 实时反馈机制，实现从地质解释到地壳认知的革 命性提升。

此外，AI 地质勘探的数据采集依托智能 传感技术扩展探测半径，填补传统方法盲区。随钻前探与随钻远探技术将会在随钻油藏描述和随钻地质导向方面发挥更大的作用，探测的 更多、更准、更远、更快；远探与前探测井技 术利用声波、电磁波等测井技术，将测井作业 的探测范围由现在的数十米大幅提高到井旁数 百米和井间数千米，能有效填补传统测井与井 间地震之间的探测空白，并在钻进过程中实时 回传底层数据，形成地层实时扫描的“透视钻 头”，同步启动卫星遥感与无人机光谱扫描， 实现地表地质特征的广域覆盖。

结语

自2021年首次发布《智能世界》系列报告以来，这已是华为第三次对该报告进行迭代。

在《智能世界2035》中，围绕着AI技术进行描述，显示了华为这位全球科技巨头对未来技术发展的趋势预判——AI技术的发展将势不可挡，通用人工智能（AGI）将是AI发展的终极目标。

走向物理世界是 AGI 形成的必由之路，这里，由各种传感器提供的视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉等感知能力，是链接AGI与物理世界的桥梁，是当前智能机器人需跨越的技术鸿沟，具有形成万亿产业集群的潜力。

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