智能世界2030（2024版）

2024版 智能世界 2030 构建万物互联的智能世界 目录 执行概要06 展望一医：数智服务医疗，让生命有质量 10 24 展望二食：用数据换产量，普惠绿色饮食 展望三住：新交互体验，让空间人性化 36 展望四行：智能低碳出行，开启移动第三度空间 48 展望五城市：城市新基建，让城市有温度，更宜居 68 88 展望六企业：新生产力重塑生产模式、增强企业韧性 展望七能源：让绿色能源更智能，呵护蓝色星球 104 展望八数字可信：数字技术与规则塑造可信未来 128 2024版 通信网络 2030 构建万物互联的智能世界 139产业趋势 141未来网络场景 157未来网络关键技术特征 172倡议 181 宏观趋势 183 未来计算场景 197 愿景及关键特征 232 倡议 2024版 计算 2030 构建万物互联的智能世界 2024版 数据存储 2030 构建万物互联的智能世界 243未来数据存储场景 261愿景及关键特征 288倡议 2024版 数字能源 2030 构建万物互联的智能世界 297从巴黎协定到阿联酋COP28会议，减碳成为全球确定性趋势 301技术驱动清洁能源快速发展，使能行业走向绿色能源时代 304三新能源基础设施将成为智能时代的能源底座 313“质量”和“安全”将成为新能源发展的关键挑战 319宏观趋势 320未来行业场景 333关键技术特征 365倡议 2024版 云计算 2030 构建万物互联的智能世界 2024版 ICT服务与软件 2030 构建万物互联的智能世界 373 宏观趋势与展望 375 未来场景 389 愿景及核心技术 397 倡议 2024版 智能汽车解决方案 2030 构建万物互联的智能世界 403 宏观趋势：汽车产业迎来变革浪潮，跨界合作助力商业共赢 408 场景演进：把智能带入每一辆车，赋能产业实现智能驾驶、智慧空间、智慧服务和智能生产 412 技术趋势：智能汽车增量部件持续为产业注入新活力 436电力数字化背景及目标 440电力数字化场景描绘 461电力数字化技术特征 476电力数字化发展倡议 2024版 电力数字化 2030 构建万物互联的智能世界 2024版 城市数智化 2030 构建万物互联的智能世界 485理念内涵 491发展趋势 499未来场景 517关键技术特征与参考架构 533发展倡议 2024版 数据中心 2030 构建万物互联的智能世界 544产业趋势 550未来场景与创新方向 560愿景与关键技术特征602新型数据中心参考架构612发展与倡议 638趋势与愿景 654未来场景 670关键技术特征与参考架构 718倡议 2024版 智慧园区 2030 构建万物互联的智能世界 数据预测方法论728 指标预测729 执行概要 展望智能世界2030年的愿景，人们希望进一步提升生命质量，普惠绿色饮食，改善居住体验；不再受出行拥堵和城市环境污染的困扰，无顾虑地使用绿色能源、享受各种数字服务；放心地将重复性的、危险的工作交给机器人来完成，从而把更多时间和精力投入到有意义、有创意的工作和兴趣中去。为此，如何更好地满足人类社会发展的需求，成为各行各业持续探索的动力。 华为积极与业界知名学者、客户、伙伴深入交流，投入对智能世界的持续探索。我们看到智能世界的进程明显加速，新技术和新场景不断涌现，产业相关参数指数级变化。为此，华为对2021年 发布的《智能世界2030》进行系统刷新，展望面向2030年的场景、趋势，并对相关预测数据进行了调整。 华为致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。在本报告中，我们从宏观趋势入手，通过对“医”、“食”、“住”、“行”、“城市”、“企业”、“能源”、“数字可信”八个维度在下一个十年的展望，来尝试描绘智能世界2030的美好图景。我们相信智能世界拥有无限可能，需要各行各业持续协作，不断探索，共创美好未来。 01 展望一医:数智服务医疗，让生命有质量 2030年，ICT技术将进一步引领医疗体系从传统诊疗模式向全生命周期的健康管理转型，随着AI技术的持续创新，普惠医疗服务显著提升生命质量。 华为预测，到2030年： 全球通用计算（FP32)总量将达3.3ZFLOPS，同比2020年增长10倍 AI计算（FP16）总量将达864ZFLOPS，同比2020年增长4000倍 展望二食：用数据换产量，普惠绿色饮食 2030年，人们可以利用农情多元数据图谱，实现精准农耕；通过对数据的收集，模拟作物生长发育所需的温度、湿度等要素，打造不受变化莫测气候影响的“垂直农场”。 华为预测，到2030年： 全球联接总数达2000亿 全球每年产生的数据总量达1YB，相比2020年，增长23倍 展望三住：新交互体验，让空间人性化 2030年，基于万兆家庭宽带、全息通信等技术，打造数字化的物品目录，通过自动配送，实现储住分离；构建智能管理系统，打造物与物的自动交互，让人类有可能在零碳建筑中工作和生活；基于下一代物联网操作系统，实现居家和办公环境的自适应，打造“懂你”的空间。 华为预测，到2030年： 全球光纤宽带用户数量达16亿 万兆家庭宽带渗透率达25% 展望四行:智能低碳出行，开启移动第三空间 2030年，新能源、自动驾驶与车路云协同驶入“快车道”，让人类开启住宅、办公室之外的“移动第三空间”。 华为预测，到2030年： 电动汽车占所销售汽车总量的比例达82% 整车算力超过5000TOPS 智能汽车网联化(C-V2X)渗透率达60% 展望五城市：数字新基建，让城市有温度，更宜居 新型城市数字基础设施、云计算、人工智能和可信数据空间等数字技术，加速城市数智化，让城市更宜居、城市的治理更高效 华为预测，到2030年： 万兆企业WiFi渗透率达84% 展望六企业：新质生产力重塑生产模式、增强企业韧性 2030年，协作机器人、AMR自动移动机器人、数字员工等新质生产力将进入千行万业，工业版人形机器人等新质生产力在工厂广泛使用将在提质增效方面带来显著成效。 华为预测，到2030年： 每万名制造业员工将与1000个机器人共同工作 有100万家企业会建设自己的5G-A专用网络（含虚拟专网）云服务占企业应用支出比例达87% AI计算占企业IT投资比例达7% 展望七让绿色能源更智能，呵护蓝色星球 2030年，能源世界将逐渐以电为中心，绿氢成为重要一极。光储产业全球加速发展，从少数国家引领向全球规模部署转变。人们可以在近海、湖面部署新型能源电厂，利用虚拟电厂、能源云构建“源网荷储”全链路数字化的能源互联网，实现全网智能化。 华为预测，到2030年： 全球可再生能源产量占全球发电总量比例达65% 展望八数字技术与规则塑造可信未来 数字身份、后量子密码、数字水印、隐私增强、AI溯源证真等技术，为数字文明的可持续发展构建坚实基础。 华为预测，到2030年： 隐私增强计算将占计算的比例超过50% 100%ICT系统将具备量子安全或向量子安全迁移的能力 医 数智服务医疗让生命有质量 过去的十年，是人类健康发展充满“生命力”的十年，据联合国报告显示，2024年，全球出生时预期寿命达到73.3岁，比1995年增加了8.4岁1。这意味着活得长已经成为大多数人可以实现的目标，活得有质量将成为我们新的追求。 人口老龄化在加速，预计到2030年老年人口将 达到9.94亿，到2050年将达到16亿2，人类对医疗的需求也将激增。WHO数据显示，全球卫生支出增长快于全球经济增长。WHO也预测，2030年全球护士缺口高达570万人3，医护人员总缺口高达1000万人4。 此外，慢性病和亚健康对人类生命质量的影响也在加剧。据《世界卫生统计报告2024》中显示，全球前10大死因中，有7个为慢性非传染性疾 病，非传染性疾病的过早死亡率提升，一个30 岁的人在70岁之前死于四大非传染性疾病（心血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病和糖尿病）之一的机率为22.7%5。 同时，全球的医疗资源与人口增长分布形成剪 刀差。根据联合国《世界人口展望2024》显示，预计世界人口在今后五六十年内将继续增长，2080年代中期达到约103亿人的峰值（2024 年为82亿人），这给资源带来了额外压力，并对实现可持续发展目标（SDGs）构成挑战。例如，根据2023年统计，非洲人口是欧洲的2倍， 而预计2050年，非洲人口将是欧洲的3.5倍6，但是从目前的医疗资源看，仅德国的每万人口医院床位是尼日利亚的16倍7。人口老龄化将加剧医疗资源的紧张，2080年全球65岁及以上的人口数量预计将达到22亿，超过18岁以下儿童的数量。8各国需要投资于进一步发展其人力资本，确保所有年龄的人都能获得医疗保健和优质教育。9 为了应对这些挑战，未来医疗体系将从诊疗为主转向全生命周期的健康管理，通过普惠医疗确保人人可及，以提高医疗质量为核心，提供全程、高效的健康服务，构建系统化、无缝衔接的健康管理网络，构筑以城市为核心的智慧健康体系，提升全民整体健康水平。 探索方向一： 关注健康数据价值，从“治已病”转向“治未病” 根据WHO的研究显示，身体患病60%的因素和生活方式有关10，能否培养好的生活习惯是保持健康的重要前提。我们可以在获得授权的前提下，利用可穿戴设备对用户状态进行收集、使用健康数据进行分析和预测、通过统一的智能AI架构提供医疗建议和指导，把防病与日常生活习惯结合起来，疾控-医院-卫生服务中心-家庭一体化，在发病以前消灭病痛，从“治已病”转向“治未病”。 未来场景：健康状态实时监测，让健康管理更实时高效 得益于互联网、物联网、AI等技术的发展，以及可穿戴设备、家用监测设备等产品的普及，到2040年，至少有四分之一的门诊护理、预防护理、长期护理和健康服务将转到线上。11 具体来说，利用AI、大数据、物联网等技术，实时分析用户身体指标数据、医学临床反应、健康诊疗结果等，识别出潜在的健康风险。例如，心率过高或血压异常，同时，通过数据模式识别，AI可以提前检测到一些不易察觉的健康问题，如早期心脏病症状或糖尿病前期状态。通过以上，不仅可以发出警报提醒患者，还可以帮助患者在疾病发展前采取预防措施。我们还可以 通过对营养、运动、睡眠等维度的干预，帮助用户逐渐改善不良生活方式，促进个人形成健康的生活习惯，从而少生病。例如，斯坦福大学的研究表明，通过智能手表和其他可穿戴设备持续监测心率和皮肤温度，AI可以提前检测到感染的早期迹象。这些设备每天可以进行多达250,000次测量，形成强大的监控能力。12 此外，通过建立一个综合健康管理平台，使医院、医生、用户及其家属能够共同访问和查看用户的健康数据。这种数据共享机制可以确保医生在院内和院外都能实时了解患者的健康状况，做出更准确的诊断和治疗决策。 未来场景：智能化疾病预测与预防，提升公卫应对能力 通过整合电子健康记录、可穿戴设备数据、实验室测试结果和公共卫生数据等多种来源，AI系统能够构建全面的健康数据库。利用机器学习和深度学习算法，AI分析这些数据，识别与疾病发生相关的模式，构建疾病预测模型。通过预测个体或群体的疾病发生概率，AI可以实现早期预警。 例如，研究人员利用AI和大数据技术，分析了全球范围内的公共卫生数据和流行病学信息，开发出能够预测流感等传染病爆发的模型。这 些模型通过识别潜在的爆发点和传播路径，可以在疾病大规模爆发前提供预警，帮助卫生部门及早采取防控措施。13 通过这种智能化的疾病预测与预防系统，公共卫生部门可以更迅速地响应流行病威胁，并采取有效的防控措施，显著降低流行病对社会的影响。这不仅提升了公共卫生应对能力，也为个体提供了更加精准的健康管理服务，促进了整体社会的健康水平提高。 探索方向二： 数智赋能，提升医疗服务质量和普惠性 人工智能技术在医疗行业的创新应用不仅事关广大人民群众的生命健康安全,而且会有力促进经济社会发展的转型升级。