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新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。 预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。

资源来源于《达摩院2022十大科技趋势》

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XR 互联网处 于发展初期，技术上最大的挑战是实现高度沉浸式体验：

一 是AR、VR、MR眼镜等终端在算力、分辨率、体积和功耗有较大提升空间。

二是当前的体验技术注重视觉和听觉，而触觉、嗅觉、味觉等体验技术仍有待突破。最后是隐私风险，个体数据作为支撑其持续运转的核心要素，数据资源合规收集、储存、分析与管理的机制尚待探讨。

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一是模拟真实世界的时空，解决真实世界远距移动的问题，如远程教育、远程医疗、远程办公等，克服地理空间的限制。

二是创造真实世界不存在的时空，解决真实世界不完美的问题，如游戏、社交等，让用户能够重新建立自我认可，并以接近真实世界的方式进行交互。XR互联网也将重塑现有的产业结构，催生一批从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。

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硬件（如XR眼镜等）、内容（如娱乐、购物、社交等）、人工智能（如 空间感知、数字孪生）、基础设施（如5G、云计算等）。 四大要素中硬件和内容会率先发展，硬件是获取数据 与用户交互的基础，也是互联网平台的载体。XR眼镜会成为XR互联网的重要入口，同时云网端协同将改变眼镜的形态，使其向着体积更小、重量更轻、响应速度更快的方向发展。内容则以娱乐社交和办公场景开始，再逐渐发展至购物、教育、医疗等对远距互动有一定需求的场景。

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XR 互联网将改变用户的信息感知和获取方式，最大的特征是由二维平面走向三维立体的沉浸式体验，信息会以自然的方式被获取，让用户所见即所得。

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云网端融合的体系需要克服两个挑战，一是网络技术的突破，由于在新的体系中网络扮演着关键角色，网络质量、成本与覆盖都将成为体系发展的制约条件，新型网络技术（如5G与卫星互联网）需要不断以应用需求为导向进行技术优化迭代并以多种手段开展覆盖建设。二是信息安全，数据在云上处理，对数据加密、数据治理、安全计算、隐私计算等安全技术的要求更高。

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第一层是基础设施云化，云计算取代了传统数据中心，算力与数据向端迁移。第二层是架构 云原生化，运用云原生的先进架构，让应用走向容器化与无服务器化。在连接技术高速发展的背景下，云计算开始走向第三层，云、网、端的协作关系发生变化，走向云网端融合的新体系架构。

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一是空天地一体化通信问题。面向种类繁多、结构复杂的泛在互联网的各种业务需求，传统卫星通信的简单技术体制、静态处理机制、薄弱产业基础都难以适用。

二是星群计算问题。天上星间信息传输光变电和电变光的发热问题还未被解决，制约了星间信息传输的效率。

三是星地产业融合问题，地面硬件技术（如芯片）应用到卫星上仍然面临较大的环境适应问题（宇宙射线、空间干扰等），需要新的制造工艺突破。

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星地计算将卫星系统、空中网络、地面通信和云计算集成，成为一种新兴的计算架构。

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除了技术之外，隐私计算最大的不确定性来自于运营模式和合规标准。运营模式尚未形成完整的体系，让数据提供方有足够的诱因共享数据，同时保障数据质量让数据使用方有意愿付出费用。就合规标准而言，隐私计算的合规红线并不明确，让技术发展存在较大的不确定性，技术与标准需要在发展过程中不断地相互促进。

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一是性能与效率的跨越式提升，包含同态加密的算法突破，降低加解密的算力需求、软硬一 体的加速芯片，针对多方安全计算和联邦学习场景进行性能优化、更多第三方提供可信执行环境（TEE）等。

二是隐私计算技术的白盒化，提升技术的可解释性进而强化信任度，通过开放集成能力，降低跨技术、跨模型的集成壁垒。

三是数据信托机构的出现，作为可信第三方提供技术与运营，加速组织间的数据共享。

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在数字经济时代，数据成为核心生产要素，但与此同时，数据确权、数据法规、隐私保护意识、数据 安全保障等因素，已成为跨组织间数据的共享与价值 挖掘必须面对的课题。

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高精度医疗导航的主要挑战是标准化、规范性和可解释性，可解释性是建立人工智能和医生的互信关系、推动产业化的先决条件。

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一是机器人领域的智能水平受制于端侧算力与小样本学习的有效性，有赖于云端协同的突破；

二是柔性机器人的精度受制于材料的刚性，执行任务的准确性较低，有赖于可变材料的突破；

三是柔性机器人的成本，有赖于工艺优化及通用化使得价格具备竞争力。

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柔性机器人是重要的突破代表，具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征，结合柔性电子、力感知与控制等技术，可适应多种工作环境，并在不同任务中进行调节。近年柔性机器人结合人工智能技术，使得机器人具备感知能力，提升了通用性与自主性，降低对预编程的依赖。

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一是精准的功率预测，大数据和神经网络的算法应用，将提升气象预报的准确性，减少新能源发电功率预测的误差。特别是在远距离、跨区域的绿能消纳 上，人工智能技术通过对电力天气预报的预测和分析，调节发电功率，动态优化电力系统发电策略，保障电网稳定运行。

二是智能的调度控制，在电力调度端，深度学 习、大数据驱动技术和机理仿真技术融合将帮助 电力调度系统持续优化控制策略，增强风电、光伏、水电和储能的多能源协调能力实现多能互补，解决用电高峰期和低谷期电力输出不平衡的问题。绿 能的大规模并网对电网交直流混联、源网荷储交互 的灵活重构、运行优化与决策也提出了更高要求。未来，人工智能技术将支撑我国绿色能源进入增量主体阶段。

三是自动化的故障响应，基于大数据和深度学习 做电网设备的实时监测，有助于快速提取故障特征，大幅提升电力系统的故障识别能力和响应速度。随着技术融合的加深，未来有望实现毫秒级的自动化预警监测和控制。

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光电融合是未来芯片的发展趋势，硅光子和硅 电子芯片取长补短，充分发挥二者优势，促使算力的 持续提升。未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心 的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础 的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。

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光子芯片不同于电子芯片，技术上另辟蹊径，用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息和传输更远的距离。光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。

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一是大模型与知识常识的融合，将以规则存在的知识利用起来，提升模型通用能力的同时降低训练所需的数据量，让大模型从数据驱动走向知识与数据融合驱动；

二是大小模型的协同机制，包含大模型的知识与能力向小模型降维迁移的有效性、小模型的小样本学习向大模型的升维融合、不同维度数据的清洗与治理等；

三是大模型的可解释性，对大模型依赖上升的同时，信任决定是否能被广泛使用。

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优势：

一是让小模型更容易获取通用的知识与能力，小模型专注在特定场景做极致优化，提升了性能与效率；

二是解决了过去大模 型数据集过于单一的问题，小模型在真实场景回收的增量数据，让大模型有再进化的元素；

三是全社会不需要重复训练相似的大模型，模型可以被共享，让算力与能源的使用效率最大化。

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