智能科技 跨界相變

智能科 跨界相—2024@封面圖片由騰訊混元AI新年伊始，眺望未來2-3通用人工智能漸行漸近，大型模型走向多模態(tài)，AIAI科學(xué)家"有望加速問世。全球已達(dá)共我們會進(jìn)入一個(gè)3D、全真在場的新世界。腦機(jī)接口不僅在醫(yī)療實(shí)現(xiàn)突破，正拓展至更多的互動(dòng)場景?；蛟S不久的將來中國工程院院士、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院多模態(tài)智能體加速AGI進(jìn)2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨高性能計(jì)算3.0將以高性能集群為基礎(chǔ)，融合量子計(jì)算、云原生和邊緣高性能，形成并行與分布式一體的計(jì)算架構(gòu)。趨勢要點(diǎn)趨勢要點(diǎn)

今年，全球各地高性能計(jì)算集群迎來向2今年，全球各地高性能計(jì)算集群迎來向2.0架構(gòu)（CPUGPU3.0未來幾年，高性能算力應(yīng)用將爆發(fā)，以人工智能和科學(xué)計(jì)算模擬為代表的應(yīng)用算法、軟件、以及相關(guān)的研究成果和記錄將迎來一輪刷新。加之持續(xù)計(jì)算的加大投入，高性能計(jì)算技術(shù)應(yīng)用發(fā)展呈現(xiàn)快演進(jìn)、重效能的新形可持續(xù)計(jì)算 1.0：CPU為核心計(jì)算單 2.0：CPU+GPU成主 3.0：CPU+GPU+QPU異構(gòu)計(jì)算集糾錯(cuò)量子技術(shù)實(shí)chronicleof“盈chronicleof盤古氣象模型投歐洲氣象預(yù)首個(gè)RISC-V高能服務(wù)器集群交最新E高性能Jupiter開

2月，GoogleQuantumAI團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)表名為《通過擴(kuò)展表面碼邏輯量子比特來抑制量子錯(cuò)誤》的論文，證7月，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）發(fā)布了4月和7月進(jìn)行的對比測試報(bào)告，將華為盤古氣象模型于歐洲數(shù)值模型進(jìn)9RISC-VRISC-V在數(shù)據(jù)中心的首次商業(yè)落地，標(biāo)志著RISC-V正式邁入高性能計(jì)算領(lǐng)域。該集群共有3072核，采用48顆算能科技SG2042RISC-VSoC64CPU芯片。10月4日，歐洲高性能計(jì)算聯(lián)合組織EuroHPC啟動(dòng)了歐洲第一臺百億億級高性能計(jì)算機(jī)JUPITER的建設(shè)。該系統(tǒng)專為科24UTR采用了當(dāng)前最先進(jìn)的高性能計(jì)算技術(shù)方案，CUea、英偉達(dá)GH技術(shù)熱點(diǎn)技術(shù)熱點(diǎn)市場趨

RISC-V高性能計(jì)算AI+

高性能計(jì)算市場趨勢（單位：百萬美元服務(wù) 云服 存 應(yīng) 相關(guān)服 中間

未來5年，統(tǒng)市場的CAGR將維持在8而高算云服務(wù)的

關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)

3年以2-3年以0-1年以

CAGR將超18

影響力中影響力

0

在2027年達(dá)到592億美元。

影響力極

HMarket-Update-Introduction_Hyperion-Research-SC23-關(guān)鍵學(xué)科關(guān)鍵學(xué)科熱議問/riselab/ai-and-memory-wall-IBMVela架步進(jìn)一步加快，如IBM云原生高算Vela，以及AWS和英偉達(dá)聯(lián)合IBMVela架

隨著高性能計(jì)算機(jī)群不斷引入web服務(wù)和容器化等云計(jì)隨著高性能計(jì)算機(jī)群不斷引入web服務(wù)和容器化等云計(jì)算技術(shù)，以及云計(jì)算平臺開始提供分布式高性能虛擬機(jī)服務(wù)，兩者技術(shù)棧開始迅速同化傳統(tǒng)高性能計(jì)算與量子計(jì)算的融合，成為未來高性能算力躍升的高潛路徑，世界各大研究機(jī)構(gòu)紛紛開展試驗(yàn)量子計(jì)算系統(tǒng)的擴(kuò)展引入了集群的思路，量子云平臺將成為量子計(jì)算軟件開發(fā)和應(yīng)用探索的重要基礎(chǔ)設(shè)高性能、低功耗的芯片技術(shù)正在培育高性能邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)，云邊協(xié)同的分布式架構(gòu)將成為高性能計(jì)算未來的典型架構(gòu)之一

高性能邊緣計(jì)算（C）成長中：目前HPEC單點(diǎn)算力可達(dá)千萬億次每秒，自動(dòng)駕駛和機(jī)器人是典型應(yīng)用場景。除傳統(tǒng)計(jì)算平臺外，神經(jīng)形態(tài)芯片、光電計(jì)算芯片等新技2023年112023年11月，芬蘭VT并通過M超級計(jì)算機(jī)進(jìn)行訪問2023年9月，本源量子與上海、鄭州機(jī)構(gòu)/造了中國首個(gè)“量超融合”先進(jìn)計(jì)算平臺

IBMQuantumIBMQuantumSystemTwo集

清華大學(xué)研發(fā)的ACCEL光電計(jì)算芯片在視覺AI片快三千余倍，能效提

NorrthPole比相同25四百萬余倍 自動(dòng)駕駛等場景試點(diǎn)般高算集群負(fù)載的超大規(guī)模AI訓(xùn)練。

應(yīng)用的高效研發(fā)。全球已有超過20家構(gòu)推出該服務(wù)，機(jī)構(gòu)從整機(jī)公司（如IBM），發(fā)展到云服務(wù)商（如AWS），

以及推理等工作，從數(shù)據(jù)中心/云平臺遷移既谷歌和亞馬遜，微軟、Meta今年先后發(fā)布自研高性能芯片；而老牌芯既谷歌和亞馬遜，微軟、Meta今年先后發(fā)布自研高性能芯片；而老牌芯片公司也相繼補(bǔ)齊CPU和GPU產(chǎn)品矩陣；同時(shí)，ARM和RISC-V芯在高性能領(lǐng)域的應(yīng)用探索也在增加，高性能芯片性能之爭加劇馮諾依曼架構(gòu)的“內(nèi)存墻”越發(fā)明顯，業(yè)界紛紛采用存算一體技術(shù)，提升現(xiàn)有芯片性能的同時(shí)，研發(fā)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片，探索“破墻”之量子比特制備的各條技術(shù)路線均有進(jìn)展，競爭更加激烈；而芯片互聯(lián)、邏輯量子比特制備等突破，顯示量子計(jì)算芯片發(fā)展開始追求質(zhì)量和實(shí)用微軟的ARMCPUMetaRISC-V架

英偉達(dá)、Intel、AMD等紛紛采用HBM和LPDDR近存計(jì)算，內(nèi)存帶寬

多條技術(shù)路徑并進(jìn)

發(fā)布1121量子比特的Condor處理器；AtomComputing將在24年推出全球首臺超過1000量子比特芯片互聯(lián)出現(xiàn)：IBMSoCAI速芯

AMDMI300X采192GBHBM3e

英偉GraceCPU采960GBLPDDR5X

布133的Heron處理器。這是算能科技日前向山東大學(xué)交付國內(nèi)首臺R-V服務(wù)器集群，該集群擁有48顆R-V高性能芯片G。

計(jì)算集群DeucalionARM架構(gòu)高性能芯片A64FX。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算（eurhcCun）是“后馮諾依曼時(shí)代”突破“內(nèi)存墻”的重要計(jì)算技術(shù)路徑。受人類大腦原理的啟發(fā)，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片通過存內(nèi)計(jì)算（CuenMer）方式，實(shí)現(xiàn)高算力的同時(shí)實(shí)現(xiàn)超低功耗。目前該類芯片尚處研發(fā)早期，ntl，M，中科院和清華等發(fā)布階段成果。

Intel推出名為Tunnel

AWS（亞馬遜）發(fā)布超導(dǎo)量子片，提出“主動(dòng)+被動(dòng)”糾錯(cuò)方案，

國際首次完成芯片互聯(lián)的結(jié)構(gòu)塊化量子計(jì)學(xué)、QuEraMIT和NIST/馬里 更多高算集群嘗試更多高算集群嘗試LLM云原生技術(shù)的加快普及，以云原生技術(shù)的加快普及，以及虛擬化和容器化技術(shù)與傳統(tǒng)計(jì)算變成平臺的結(jié)合，將加快AI計(jì)算和傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算應(yīng)用的大規(guī)模遷移，高性能的潛力將進(jìn)一步得到釋放人工智能大模型的研發(fā)、科學(xué)計(jì)算應(yīng)用軟件的遷移，以及科學(xué)計(jì)算建模算法與人工智能技術(shù)的結(jié)合，將比預(yù)計(jì)的快許多，科學(xué)家和科研團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)力將迅速提高，科學(xué)研究將迎來快速進(jìn)步的新形勢云平HPC云服容器服谷歌TPU亞馬遜EC2微軟NCH100英偉達(dá)DGXIBM騰訊阿里百度華為計(jì)算平+

算力驟增，算法升級：傳統(tǒng)高算集群正在迅速的向CPU+GPU的計(jì)算架構(gòu)升級，如芬蘭的LUMI；同時(shí)，全球新建高算集群也如雨后春筍，如德國的JUPITERCondorGalaxy；而云超同化使各地高性能算力更易訪問；此外，許多傳統(tǒng)模擬數(shù)值算法經(jīng)AI技術(shù)優(yōu)化后，性能大幅提升量子電路模 核聚變模 血流和癌細(xì)胞模 飛機(jī)材料腐蝕模

傳統(tǒng)高算集群通過加裝GPU集群、結(jié)合備更強(qiáng)的AI加速計(jì)算能力，進(jìn)而可以支智譜AI的ChatGLM3支持在神威高LUMILumiLLM，美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室開始基于創(chuàng)建ScienceGPT，預(yù)計(jì)參數(shù)數(shù)量達(dá)1Aurora算集群于今年完成安裝，理論峰值算大渦模

氣象模擬與預(yù)

地理空間模 暗物質(zhì)模

力達(dá)2E 可持續(xù)計(jì)算，是數(shù)可持續(xù)計(jì)算，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)和雙碳目標(biāo)背景下，高性能計(jì)算技術(shù)演進(jìn)歷程中的路標(biāo)和燈塔。擁有可持續(xù)高性能計(jì)算的技術(shù)，也將成為重要的競爭力環(huán)境可持續(xù)的同時(shí)，計(jì)算能效將成為評估高性能計(jì)算技術(shù)先進(jìn)性的重要指標(biāo)，存算架構(gòu)、冷卻技術(shù)、計(jì)算軟硬件和供需匹配3條路徑將并行展開探機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算建模的結(jié)合，將有助于大大提升建模效率和模擬精度，進(jìn)而提高能效為例，其算力可達(dá)1.6EFlop/s，功率可達(dá)201萬戶家庭用電水平。據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)中心的耗電量約占全球耗電量的1%，我國2020年占比是2.7%。雖然當(dāng)前尚無準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)中心能耗預(yù)測，但急劇增加的人工智能大模型訓(xùn)練等高耗能可持續(xù)計(jì)算，通常指在設(shè)計(jì)、建造和使用

包括Green500、CCF、以及業(yè)界機(jī)構(gòu)與企業(yè)，均采用“浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)/每瓦特（Flops/Watt）”作為能源效率評估的核心指標(biāo)。2023年11月Green500排名第的是位于美國的Henri高算集群，力供需匹

IBM提出“當(dāng)量子計(jì)算機(jī)能夠以超出暴力典計(jì)算方法的規(guī)模執(zhí)行可靠的計(jì)算，從而量子效用”。同時(shí)建議基于100多個(gè)量子位傳統(tǒng)風(fēng)冷所需能耗可占數(shù)據(jù)中心總能耗的20-30%。液冷，特別是浸沒式液冷耗相比風(fēng)冷低30%

高帶寬內(nèi)存：H200能耗降至H100的一半超低功耗計(jì)算單元：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算具有超低計(jì)算機(jī)技術(shù)（包括硬件、系統(tǒng)、軟件）過程中，力求實(shí)現(xiàn)最大的能源效率和

英特爾將

類AI用途ASIC的3%

M用于深度學(xué)習(xí)推理的存算一體芯片AMC，在8中，能效可達(dá)9.76更高能效計(jì)算軟硬世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布《2023十大新興技術(shù)》IBM更高能效計(jì)算軟硬

臺裝有至強(qiáng)處理器的服務(wù)器，置于一個(gè)充滿合成且非導(dǎo)電

AI+科學(xué)模擬：深勢科技團(tuán)隊(duì)將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

提高計(jì)算能效的3個(gè)途

油的槽中冷卻。2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨生成式AI推動(dòng)技術(shù)邁入了通用生成式AI推動(dòng)技術(shù)邁入了通用AI的門檻，從理解到生成，從感知到?jīng)Q策，人工智能的能力進(jìn)一步提升。加上多模態(tài)、Agent、以及具身智能等方向的持續(xù)探索，AI有望完成“感知—決策—行動(dòng)”的閉環(huán)邁入AGI門檻后，AI將有望成為通用目的技術(shù)，進(jìn)而成為新生產(chǎn)力，給全球經(jīng)濟(jì)、社會帶來全方位的巨大趨勢要點(diǎn)多模態(tài)、Agent和端側(cè)從文本到圖像、音視頻等更多維度，多模態(tài)將推動(dòng)AI應(yīng)用的廣Agent為AI帶來“手和腳”，大幅拓展應(yīng)用深度。端側(cè)大模型成為大硬件廠商重點(diǎn)，有望帶來新生態(tài)AIforScience生成式AI對科學(xué)研究的助力日益凸顯，“AI科學(xué)家”有望來臨價(jià)值對RLHF和憲法性AI等多種技術(shù)和治理方式，持續(xù)強(qiáng)化與人類價(jià) GPT4邁進(jìn)了AGI的門 能否進(jìn)化到下一階段，存在爭

Gartner：生成式AI是當(dāng)前炒作頂20242024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨數(shù)據(jù)來源因果端數(shù)據(jù)來源因果端側(cè)大模行業(yè)大模合成數(shù)文生代碼生分子模關(guān)鍵技術(shù)可解釋文本生向量數(shù)據(jù)多模文生視蛋白質(zhì)生負(fù)責(zé)任的2-3年以0-1年以chronicleof

12家中國AI型首批備案通全球高度關(guān)AI治

3ChaP發(fā)布4個(gè)月后，P4P.54035p10水平。11月6日，OpenAI開發(fā)者日發(fā)布GPT-4Turbo，允許用戶上傳資料，生成自定義的智能助理。同時(shí)開放應(yīng)用商店，打造類APPStore的應(yīng)用生態(tài)點(diǎn)。會議首日，美國、中國、歐盟和大約20個(gè)國家共同簽署了《布萊切利宣言》，重點(diǎn)在于識別人工智能產(chǎn)生的共同關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)，2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨從LLM走向 從LLM走向GGI的發(fā)展趨勢一定是朝向多模態(tài)。技術(shù)將從單一的文本、圖像、視頻（2D3），再到聲、光、電，甚至分子、原子等各類模態(tài)，而且具備跨模態(tài)遷移的特性。通過設(shè)計(jì)不同模態(tài)對應(yīng)的解碼器，可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)之間的切換。未來理想的框架是：“多模態(tài)的對齊和融合+統(tǒng)一的編碼器和解碼器”，可以更好地解決多模態(tài)的理解和生成任務(wù)

將M（大語言模型）和文生圖相結(jié)合，讓用戶可以不必再學(xué)習(xí)復(fù)雜的Pmt技巧，直接用日常語言提示，

北大聯(lián)合騰訊提出LanguageBind的多模態(tài)VideoLLaMAImageBind

圖像中隱含的信息（

TransformerGPT4VGeminiPika、Runway、混元、文心一言、ChatGLM、MiniMax等是一個(gè)更完善的任務(wù)求解器，可以多模態(tài)指令、多模態(tài)上下文學(xué)習(xí)、多模態(tài)思維、LLM輔助視覺

巧妙地利用了M的理解能力，進(jìn)一步提升了文生圖的效果。

診斷等）GoogleGemini

由香港中文大學(xué)多媒體實(shí)驗(yàn)室和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室GVab聯(lián)合開發(fā)的ta-ansmr可以應(yīng)用于許多應(yīng)用領(lǐng)域，包3Agent發(fā)展Agent發(fā)展如火如LLM+Memory+Planning+ToolAgent是指Agent是指能夠獨(dú)立思考、自主行動(dòng)并可以與環(huán)境交互的軟件程序或機(jī)器人等實(shí)體。Agent包含三步：PPA，即感知(Perception)--規(guī)劃(Planning)---行動(dòng)(Action人工智能之父、圖靈獎(jiǎng)得主馬文?明斯基（MarvinMinsky）在1986年出版了一本里程碑式的著作《思維的社會》（TheSocietyofMind），試圖解讀人類思維這復(fù)雜的過程。Minsky認(rèn)為社會中的某些個(gè)體經(jīng)過協(xié)商之后可求得問題的解，這些個(gè)體就是Agent。Agent應(yīng)具有社會交互性和智能性比爾蓋茨撰文，表示AIAgent將是下一個(gè)平臺，人工智能即將徹底改變?nèi)藗兪褂糜?jì)算機(jī)的方式并顛覆軟件行業(yè)。在不久的將來，任何上網(wǎng)的人都將能夠擁有由人工《ASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgents

Agent是主動(dòng)釋放LLM潛能的微軟AutoGen微軟AutoGen發(fā)布短短兩周內(nèi)，星標(biāo)390增到10K，并在Discord上吸引了5000多名成員。AutoGen框架允許多個(gè)LLM智能體通過聊天來解決任務(wù)。LLM智能體可以扮演各種角色，如程序員、設(shè)計(jì)師，或者是各種角色的組合，對話過程就把任務(wù)調(diào)調(diào)用更便在大模型的加持下，根據(jù)會自動(dòng)調(diào)用相關(guān)的插開發(fā)門檻更以自然語言的方式完成插件各類應(yīng)用的開發(fā)和部AI時(shí)代的新入新一代Ray-BanMetaAI互 FSDV12或重啟中國計(jì)劃；自本地?cái)?shù)據(jù)處理效率更節(jié)省云端本地?cái)?shù)據(jù)處理效率更節(jié)省云端服務(wù)器帶寬和算力成對用戶數(shù)據(jù)更好的隱私保開啟更多交互新方式、新體蘋AjaxGPT，性能超GPT3.5，PC上2000億參小13億和60億參數(shù)，面向手機(jī)、汽車和機(jī)器130億藍(lán)心大模型實(shí)現(xiàn)端側(cè)跑通，開源7B安第斯（AndesGPT），10億參榮魔方，70億參大大模型正在向端側(cè)轉(zhuǎn)移，AI推理將在在手機(jī)、PC、耳機(jī)、音箱、XR、汽車，以及其它可穿戴式新型終端上運(yùn)行。目前，一些手機(jī)已經(jīng)在利用本地AI支持如暗光拍攝端側(cè)大模型應(yīng)用的三種可能：（1）端側(cè)原生集成AI模型，類似siri，幫助用戶調(diào)用其他軟件，從而可能成為硬件新入口（2）將大模型作為獨(dú)立app，例如MIT一位授將開源模型集成在手機(jī)端做一個(gè)獨(dú)立app；（3）將大模型接入即時(shí)通訊軟件作為chatbot，例如What‘sApp已經(jīng)集成了MetaAIAIPIN

聯(lián)想推出AI

Core應(yīng)用首個(gè)更新，GeminiNano版

高通驍龍8Gen3支持終側(cè)運(yùn)行100億參數(shù)的模AI成AI成為生命科學(xué)新引在AI技術(shù)的加在AI技術(shù)的加持下，科學(xué)研究的效率大大增加。通過理論探索、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、分析數(shù)據(jù)等方向?yàn)榭茖W(xué)發(fā)現(xiàn)提供動(dòng)力。AI與各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域結(jié)后，正在發(fā)生一場充滿潛力和挑戰(zhàn)的科技革命AI文獻(xiàn)閱讀與問題提出—>數(shù)據(jù)優(yōu)化處理—>數(shù)據(jù)分析挖掘—>科研大

失，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和利用效率。

生成式AI。計(jì)如果使用得當(dāng)，到2026年，AI將。

DARWIN，是一個(gè)為物理、化學(xué)和材料（）化來增強(qiáng)和加快探索發(fā)現(xiàn)的過程。該模型可以生成多達(dá)500個(gè)氨基酸序列RLHF是RLHF是當(dāng)前比較有效的對齊技AI對齊的多種技術(shù)和治理措隨著大模型，尤其是LLM成為人機(jī)交互的新界面，并涌現(xiàn)出強(qiáng)隨著大模型，尤其是LLM成為人機(jī)交互的新界面，并涌現(xiàn)出強(qiáng)大的推理和內(nèi)容生成能力，大模型的價(jià)值對齊日益成為一個(gè)關(guān)鍵問題，即讓大型的能力和行為跟人類（使用者）業(yè)界和研究人員已在探索實(shí)現(xiàn)大模型價(jià)值對齊的技術(shù)和治理措施，諸如人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）、憲法AI（ConstitutionalAI），可展監(jiān)督（如AI監(jiān)督）、模型可解釋性等，以構(gòu)建更加安全可靠且有用的大模型。未來對齊技術(shù)的發(fā)展，需要更好將人類監(jiān)督和AI監(jiān)督結(jié)合起來構(gòu)建價(jià)值對齊的專門數(shù)集訓(xùn)練數(shù)據(jù)干為了實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值對齊，可解釋、可理解的大模紅隊(duì)測價(jià)值觀并作出合適的回復(fù)基于檢索或外部工具的對凝聚行業(yè)共識，推動(dòng)形成大模型價(jià)值對齊的技術(shù)和倫理指南，總結(jié)推廣最佳實(shí)踐鼓勵(lì)開放研究，支持關(guān)于AI安全性、公平性、可解釋性、價(jià)值對齊和其他倫理議題的研究，并鼓勵(lì)研究者公開其研究結(jié)果，促進(jìn)全球社區(qū)協(xié)作A監(jiān)督更好地結(jié)合，當(dāng)下的II能力持續(xù)提升，人類自己對前沿I模型的有效監(jiān)督將變得越來越困難。因此，為確保I安全，需要使我們監(jiān)控、理解、設(shè)計(jì)I模型的能力與模型本身的復(fù)雜性同步發(fā)展。例如，OpnAI成立超級對齊團(tuán)隊(duì)，核心是希望探索利用I來幫助人類解決比人類強(qiáng)大的I系統(tǒng)的價(jià)值對齊問題?；谧匀环答亴R的探索：這是更天然的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，如傳言O(shè)penAI的Q*，一方面突破了人類數(shù)據(jù)的限制，可以自己生產(chǎn)海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)另一方面，模型具備了自主學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的能20242024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨多多訓(xùn)練平臺靈巧操作AI加速人形機(jī)器人“手、腦”進(jìn)趨勢要點(diǎn)大模型趨勢要點(diǎn)大模型2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨關(guān)鍵學(xué)科關(guān)鍵學(xué)科

人形機(jī)器人市場規(guī)模2028年有望增長到138億美MarketsandMarkets對人形機(jī)器人市美元增長到2028年的138億美元，其高盛預(yù)測在最理想的情景下受度等障礙被克服），2035器人市場或?qū)⑦_(dá)到1540億美元。（資料來源：Marketsand0預(yù)0預(yù)訓(xùn)練完復(fù)雜指7月，李飛飛團(tuán)隊(duì)發(fā)布最新成果VoxPoser具身智能技術(shù)，可以使機(jī)器人直接聽懂人類的自然語言指令無需額外的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練特斯拉擎天再次升人形機(jī)器人tis快速迭代，商業(yè)化進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)。特斯拉擎天柱的力控能力、抓取復(fù)雜物體的能力、利用D技術(shù)的視覺感知和處理能力。chronicleof多chronicleof布局具身智國家政策支創(chuàng)新體系建

eAI投資了人形機(jī)器人公司1，英偉達(dá)O黃仁勛也公開唱多“具身智能。微軟基于CatPT自然語言理解和推理能力，生成控制機(jī)器人的相關(guān)代碼。騰訊通過將預(yù)訓(xùn)練AIMax能夠在復(fù)雜環(huán)境中展現(xiàn)出栩栩如生的運(yùn)動(dòng)行為，并學(xué)會障礙追逐比賽的智能策略。工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》的通知，部署到2025“大腦、小腦、肢體”等一批關(guān)鍵技術(shù)取

目前技術(shù)還在發(fā)散期，未來3-5年將進(jìn)一步收LLM+機(jī)器關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)

文本分

3年以2-3年以0-code、0-code、自然語言交感器，可用AI控代表性機(jī)器人：波士頓動(dòng)力云-邊端協(xié)同計(jì)

機(jī)器人視 云端計(jì)認(rèn)知學(xué) 多模態(tài)感 內(nèi)置微型驅(qū)動(dòng)多感知多自由度靈巧 交互式1848年，圖靈在“機(jī)器智能”的文章中，首次提到“嵌入式智能（肉體智能（embodied-intelligence）和“非嵌入式智能（無肉體智能dibdid-intllignc年這兩個(gè)核心概念進(jìn)一步發(fā)展為“智力”和“體力”，進(jìn)I和機(jī)器本體做了區(qū)分。從Wabt-開始，機(jī)器人的“硬件”和“軟件”技術(shù)開始了各自發(fā)展到相互融ITla-bt為代表的一系列人形、I機(jī)器人頗受矚目。具身能力是這一階段機(jī)器人的技術(shù)前沿布局方向。英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在ITFWrld0大會上表示，人工智能的下一次浪潮將是具身智能，即能理解、推理以及與真實(shí)物理世界互動(dòng)的智能系統(tǒng)。在hatgpt出現(xiàn)之前，大模型與要大量的具身場景數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。I大模型，以及后續(xù)的多模態(tài)，可以從語音、視覺感知、決策、控制等多方面為機(jī)器人更好進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練和進(jìn)化。當(dāng)前，算法的難點(diǎn)在于對隨機(jī)英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在ITFWrld0大會上表示，人工智能的下一次浪潮將是具身智能，即能理解、推理以及與真實(shí)物理世界互動(dòng)的智能系統(tǒng)。在hatgpt出現(xiàn)之前，大模型與要大量的具身場景數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。I大模型，以及后續(xù)的多模態(tài)，可以從語音、視覺感知、決策、控制等多方面為機(jī)器人更好進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練和進(jìn)化。當(dāng)前，算法的難點(diǎn)在于對隨機(jī)性的自適應(yīng)能力和嘗試規(guī)劃等問題。大模型目前可以完成離散動(dòng)作的決策和選取，把通用任務(wù)進(jìn)一步描述分解成個(gè)別動(dòng)作，未來將持續(xù)發(fā)展算法的化能力，向端到端大模型發(fā)展李飛飛李飛飛和斯坦福VoxPoser實(shí)現(xiàn)具身智能技術(shù)突谷歌：從語言模型到多模態(tài)模型綜合布英偉達(dá)：將動(dòng)作Token映到手臂李飛飛團(tuán)隊(duì)在2023年發(fā)布的VoxPoser系統(tǒng)，將LLM（大語言模型）和與后者的交互，而VLM進(jìn)行規(guī)劃路徑，生成操作指示地圖3DValueMap。VoxPoser還產(chǎn)生了四個(gè)涌現(xiàn)能力：（1）評估物理特性；（2）行為常識推理（3）精度矯正；（4）基于視覺的多步操

PaLM-E和RT-2采用了類似Token轉(zhuǎn)化思路PaLMEPaLM”大語言模型，模型參數(shù)規(guī)模達(dá)到560億，集成用于控制機(jī)器人的視覺與語言，PaLM模型的具像化，使之能跟真實(shí)物理世界互動(dòng)。PaLME具有“正遷移”的表現(xiàn)，這意味著它可以從一項(xiàng)任務(wù)學(xué)到的知識和技能遷移到另一項(xiàng)任務(wù)，較單任務(wù)執(zhí)行機(jī)器人性能獲得顯著提升。Rticsansrmer2R）GleDeeMin突出的一個(gè)用于控制機(jī)器人的視覺語言動(dòng)LAAR使用經(jīng)過精調(diào)的LLM倍。

機(jī)器人的任務(wù)輸入；并使用使用預(yù)先訓(xùn)練的T5

Voxposer技術(shù)原理示意：LLMVLM的雙向交當(dāng)前，機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)有兩類，包括真實(shí)數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)。例如，谷歌模型是基于個(gè)月收集了萬臺機(jī)器人的萬條真實(shí)數(shù)據(jù)，而英偉達(dá)也在通過少量示范+大規(guī)模自動(dòng)生成的技術(shù)路線，為機(jī)器人“腦”的發(fā)展，創(chuàng)造“數(shù)據(jù)糧倉”。未來，通過云-邊-端融合的機(jī)器人系統(tǒng)和架構(gòu)，例如當(dāng)前，機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)有兩類，包括真實(shí)數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)。例如，谷歌模型是基于個(gè)月收集了萬臺機(jī)器人的萬條真實(shí)數(shù)據(jù)，而英偉達(dá)也在通過少量示范+大規(guī)模自動(dòng)生成的技術(shù)路線，為機(jī)器人“腦”的發(fā)展，創(chuàng)造“數(shù)據(jù)糧倉”。未來，通過云-邊-端融合的機(jī)器人系統(tǒng)和架構(gòu)，例如云端運(yùn)行超大模型NvidiaA100GPU，邊緣運(yùn)行小模型。讓機(jī)器人達(dá)到數(shù)百萬千萬級水平，從而降低價(jià)格成本，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用 Google門開發(fā)協(xié)議，將模型部署在多TPU服務(wù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于現(xiàn)成的VLM型PaLM-E和PaLI-X，RT-2得了良好的泛化和涌現(xiàn)性能。英英偉達(dá)：開發(fā)MiniGen可自動(dòng)生成數(shù)據(jù)

D以加速特斯拉的Autt（S）tu

騰訊Rtcs 軟件方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制算法按智能體(agent)是否理解環(huán)境與自身的動(dòng)態(tài)模型可分為無軟件方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制算法按智能體(agent)是否理解環(huán)境與自身的動(dòng)態(tài)模型可分為無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法OptimusOptimus騰訊研發(fā)擁有8內(nèi)置式多指靈巧手是靈巧手發(fā)展的主要技術(shù)路線

02-語

騰訊RtcsR-HanR-A。其中，靈巧手R-Hn 2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨AI+生物技術(shù)加速育種4.0時(shí)代到 趨勢要點(diǎn)AI+基因計(jì)算助力實(shí)現(xiàn)個(gè)性化健康預(yù)AI+基因工程重塑分子藥物設(shè)計(jì)和研發(fā)特別鳴謝：谷曉峰中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院生物技術(shù)研究所副趨勢要點(diǎn)AI+基因計(jì)算助力實(shí)現(xiàn)個(gè)性化健康預(yù)AI+基因工程重塑分子藥物設(shè)計(jì)和研發(fā) 根據(jù)BCCResearch統(tǒng)計(jì)，全球消費(fèi)級基因檢測市場在 2021-2026年亞太地區(qū)復(fù)合增速達(dá)根據(jù)S統(tǒng)計(jì)，2023年至2030年，全球基因編輯行業(yè)市場規(guī)模將以223%的復(fù)合20236619203036061億美元市場研究公司GlobalMarketInsightsInc.發(fā)布報(bào)告預(yù)測，到2032年，基因組學(xué)業(yè)中的人工智能市場規(guī)模將達(dá)到125億美元，復(fù)合年增長率為熱點(diǎn)方

基因數(shù)據(jù)處理技存儲和管理海量生物數(shù)據(jù)的技術(shù)，支撐生物數(shù)據(jù)基因數(shù)據(jù)處理技基因表達(dá)分析技基因網(wǎng)絡(luò)分析技基因智能設(shè)計(jì)技基因表達(dá)分析技基因網(wǎng)絡(luò)分析技基因智能設(shè)計(jì)技 前基因組時(shí) 后基因組時(shí)生物數(shù)據(jù)庫建立、檢索工具開及DNA/蛋白質(zhì)序列分

基因組測序和識別、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立和交互界面開

大規(guī)?；蚪M分析、多模態(tài)數(shù)據(jù)聚合處理單細(xì)胞測序技術(shù)、基因編輯、基因療法FrancisH.C.FrederickSanger等

（高通量測序

基 整人類基 未組測序結(jié) 應(yīng)1958- 1990s- 相關(guān)圖片來源：王志珍院士《一個(gè)科技里程碑:sciencescienceCRISPRtechnology:Adecadeofgenomeeditingisonlythebeginning,/10.1126/science.add8643調(diào)分預(yù)測性基因組鍵技完整基因組合chronicleofchronicleof

2023年1月，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主JenniferA.Doudna教授團(tuán)隊(duì)在《科學(xué)》雜志發(fā)表文章《CRISPRtechnology:Adecadeofgenomeeditingisonlythebeginning》；4月，中科院開發(fā)了PrimeRoot系統(tǒng)，在水稻和玉米中實(shí)現(xiàn)基因預(yù)測模

23年9Ggleepind團(tuán)隊(duì)基于lphald開發(fā)了新的人工智能模型lphaisnse，可用于判別人類的基因突變是否會導(dǎo)致疾病，該研究進(jìn)展「ccurateprtem-wideiseneariantffctprdictinwithlphain」發(fā)布在《Scinc》；1月，Depind宣布，lphaFld預(yù)測范圍從蛋白質(zhì)擴(kuò)展至NRN等2023年9月，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院、水木分子發(fā)布新一代對話式藥物研發(fā)助手ChatDD(DrugDesign)和全球首個(gè)千億參數(shù)多模態(tài)生物醫(yī)藥對話大模型ChatDD-FM100B基于A+選育新品種AI大模型強(qiáng)基于A+選育新品種AI大模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，將用于支持對遺傳信息的深度挖掘、表型特征的高精度預(yù)測以及育種過程的智能化決分子育種正在產(chǎn)生大量的表型和基因型數(shù)據(jù)，對海量基因測序數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的處理成為關(guān)高準(zhǔn)確模型構(gòu)（大數(shù)據(jù)技術(shù) 育種算力平（云計(jì)算技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息安全技術(shù)等海量表型數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)采

2023年4月，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《2023年農(nóng)業(yè)用基因編輯生物安全證書(生產(chǎn)應(yīng)用)萬建民院士團(tuán)隊(duì)開發(fā)了新型的多重正交堿基編輯器ME和隨機(jī)化多sA組裝技術(shù)，獲得A與基因計(jì)算在個(gè)體健康管理、疾病預(yù)防、診斷和治療等方面的應(yīng)用將持續(xù)深化。例如，結(jié)合基因組信息和A算法，構(gòu)建高度精準(zhǔn)的疾病預(yù)測模型，預(yù)測個(gè)體在未來發(fā)生特定健康問題的風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)通過AI，可實(shí)現(xiàn)復(fù)A與基因計(jì)算在個(gè)體健康管理、疾病預(yù)防、診斷和治療等方面的應(yīng)用將持續(xù)深化。例如，結(jié)合基因組信息和A算法，構(gòu)建高度精準(zhǔn)的疾病預(yù)測模型，預(yù)測個(gè)體在未來發(fā)生特定健康問題的風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)通過AI，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)處理、解決數(shù)據(jù)噪聲問題，也可高效的對基因與功能之間的復(fù)雜調(diào)控關(guān)系進(jìn)行識別、隨著單細(xì)胞組學(xué)、單細(xì)胞多組學(xué)和空間組學(xué)突破，基因測序技術(shù)正在從多細(xì)胞/組織層級向單細(xì)胞層級騰訊AILabscBERT

從空間角度出發(fā)，深入研究基因及其相互作用?？镇v訊AILab空間多組學(xué)數(shù)據(jù)庫

在基因突變?nèi)绾斡绊懭祟惤】捣矫?，AI技術(shù)在藥物研發(fā)中，主要用于海量文獻(xiàn)信息分析整合、發(fā)掘藥物AI技術(shù)在藥物研發(fā)中，主要用于海量文獻(xiàn)信息分析整合、發(fā)掘藥物靶點(diǎn)、化合物高通量虛擬篩選、全新分子設(shè)計(jì)/優(yōu)化、分子ADMET藥性預(yù)測、分子逆合成分析、耐藥性預(yù)測等場通過量子化學(xué)計(jì)算、AI技術(shù)與生物醫(yī)藥技術(shù)的結(jié)合，開發(fā)實(shí)用化、產(chǎn)業(yè)化的合成生物學(xué)技術(shù)，可提升企業(yè)創(chuàng)新藥研發(fā)來源：清華AIR&

預(yù)訓(xùn)練了一個(gè)基于遷移學(xué)習(xí)的AI模型——來源：《Nature》期刊Transferlearningenablespredictionsinnetwork

騰訊量子實(shí)驗(yàn)室模型流2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨 3建模、實(shí)時(shí)渲染等在發(fā)展前期，數(shù)字交互引擎主要應(yīng)用于游戲場景，在行業(yè)場景下被稱為“游戲引擎”；在服務(wù)游戲產(chǎn)業(yè)高效構(gòu)建虛擬世界、與現(xiàn)實(shí)世界高打造構(gòu)建“超數(shù)”

數(shù)字交互引擎與AIGC互相驅(qū)動(dòng)，打造構(gòu)建超級數(shù)字場景的高效工具的高效工具集有望成為大眾化3D有望成為大眾化3D內(nèi)容工具大眾應(yīng)用方面，數(shù)字交互引擎或?qū)⒆呦騏GC內(nèi)容生產(chǎn)與交互工

助推行業(yè)數(shù)字孿生走向?qū)崟r(shí)

關(guān)關(guān)鍵學(xué)科科技力科技力認(rèn)同數(shù)字交互引擎代表著游戲產(chǎn)業(yè)原生

競爭力的重要技提升數(shù)字孿生項(xiàng)目實(shí)施效82%的受訪專家認(rèn)為使用數(shù)字交互引擎能夠提升數(shù)字孿生實(shí)施效優(yōu)化實(shí)時(shí)交互能力，畫面可以實(shí)時(shí)73畫面可以實(shí)時(shí)響應(yīng)（10 早期游戲早期游戲開發(fā)者構(gòu)建通用代碼的開發(fā)工具，如知名游戲制作工具RPG“3D游戲之父”卡馬克在開發(fā)游戲《毀滅戰(zhàn)士DM）》的過程中開發(fā)了dch引擎，dStware公司推出《雷神之錘（uae）》，uae引擎被認(rèn)為是游戲行業(yè)的第一款初代虛幻引擎（UalEie）推出，將渲染、碰撞偵測、A、圖形、網(wǎng)絡(luò)和文件系統(tǒng)集成為一個(gè)完整的引擎

Xx30、P3等主機(jī)平臺發(fā)售，更強(qiáng)的硬件架構(gòu)帶來算力和游戲表現(xiàn)力的快速提升第一批基于UE3的主機(jī)游戲和PC游戲發(fā)布，將游戲表現(xiàn)力提升到新高度藝電（EA）、育碧（Ubisoft）等大型游戲廠商的自研引在各自的游戲類型上表現(xiàn)更好，不斷提升游戲表

國產(chǎn)游戲廠商陸續(xù)研發(fā)自研引擎，逐步推出uicilverX、ART云游戲引擎、eX、Messiah等引擎

2018年英偉達(dá)（Nvidia）發(fā)布支持實(shí)時(shí)光線追蹤的RTX系列顯2022UnrealEngine5正式發(fā)布，核心的實(shí)時(shí)全局光照技術(shù)以Nanite支持海量多邊形技全球頭部廠商的自研引擎也紛紛實(shí)現(xiàn)了基于光線追蹤的實(shí)時(shí) 2005年初代Unity引擎發(fā)布，數(shù)字交互引擎的適配平臺從PC、主機(jī)拓展至

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來，Unity率先支持iOS

Unity支持的研發(fā)平臺超過20

來源：中國音數(shù)協(xié)游戲工委、中國游戲產(chǎn)業(yè)研究院《數(shù)字交互引擎的應(yīng)用與價(jià)值研究66AIGC+引關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)2-3年AIGC+引關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)2-3年以chronicleof5chronicleof5英偉達(dá)發(fā)布AvatarCloudEngineforGames（ACEforGames），可高效生成智能化的游戲角6Unity發(fā)布Muse和Sentis，用生成式AI加速實(shí)時(shí)3D應(yīng)用創(chuàng)建，簡化游戲項(xiàng)目集成AI的過66AGAC首先，游戲是I的重要訓(xùn)練場景，促進(jìn)A決策更加智能；同時(shí)，數(shù)字交互引擎結(jié)合PG（程序化內(nèi)容生成）技術(shù)，已大量應(yīng)用于D內(nèi)容制作，可助力AGC提升D內(nèi)容生成能力；未來，數(shù)字交互引擎及其創(chuàng)建的D數(shù)字資產(chǎn)也將為A

AGC相結(jié)正如短視頻變革了今天的社會信息傳播方式，未來，數(shù)字交互引擎也有望作為大眾化的3D內(nèi)容生產(chǎn)與交互工具，支持人們創(chuàng)造自身在虛擬空間形象及資產(chǎn)等，在數(shù)實(shí)相生世界里實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)oblox等游戲展現(xiàn)了“UGC社交”的可能形態(tài)，面向大眾的游UEUnity工具，不斷借助I

Unity引擎中集大量AI制作工MachineAgents平降低開發(fā)者的使用門檻與創(chuàng)作難度

式，讓游戲開發(fā)者能夠輕松地訓(xùn)練用于2D、3D和VR/AR游戲的智能技 生 商高質(zhì)量的畫面效果及實(shí)時(shí)算力支·提升關(guān)鍵模塊技術(shù)水平：如實(shí)時(shí)渲染、

豐富的開發(fā)者與多元的內(nèi)容體·降低準(zhǔn)入門檻：提供更完善素材和UGC工具，實(shí)現(xiàn)門檻、高效率的創(chuàng)·構(gòu)建用戶社區(qū)：構(gòu)建社區(qū)和豐富的功能，構(gòu)建開發(fā)者生

良好可持續(xù)的盈利?！ざ嘣虡I(yè)?，F(xiàn)，聚集內(nèi)容開發(fā)數(shù)字交互引擎憑借其在數(shù)據(jù)可視化、實(shí)時(shí)渲染、友好交互等方面的能力，已成為眾多行業(yè)數(shù)字孿生重要的構(gòu)建及運(yùn)行平應(yīng)用層面提升實(shí)時(shí)性。未來，隨著數(shù)字交互引擎集成更多AI能力，將進(jìn)一步提升數(shù)字孿生構(gòu)建的效率與智能化水平，助力數(shù)字孿生技術(shù)以更智能化的形支持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)感知接入并進(jìn)展2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨交互革命交互革命人機(jī)共生 腦機(jī)接口（BCI，brain-computerinterface）：在人或動(dòng)物腦與外部設(shè)備間建立的直接連接通路，實(shí)現(xiàn)大腦與外部設(shè)備的接交互。根據(jù)傳感器或電極植入部位不同，主要分為非侵入式（Non-invasive）和侵入式（Invasive）經(jīng)過百年的近現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展，腦機(jī)接口已形成了一系列基本的技術(shù)研究和應(yīng)用范式，但由于對人腦認(rèn)識的局限性，目前腦機(jī)接口仍處于發(fā)展早期。不過近年在數(shù)字技術(shù)尤其I教育、混合現(xiàn)實(shí)交互、類腦智能等領(lǐng)域?qū)l(fā)揮重點(diǎn)帶動(dòng)作用，全球商用市場將以17%以上的年增長到2023年突破60億美元。趨勢要點(diǎn)趨勢要點(diǎn)醫(yī)療突破 1780年：意大利LuigiGalvani發(fā)現(xiàn)靜電能讓死青蛙腿肌肉抽搐，稱動(dòng)物電腦機(jī)接口1875年：英國RichardConton發(fā)現(xiàn)非人腦機(jī)接口1924年：德國HansBerger開發(fā)了腦電圖（EEG）首次記錄人腦中的電信1938年：美國HerbertJasper構(gòu)思繪制了從腦電波中解碼出語言的示意1973年：美國JacquesVidal論文首次提出“腦機(jī)通信”的概1984年：加拿大WilliamGibson在科幻《神經(jīng)漫游者》描繪腦機(jī)接口設(shè)1969年：德國EberhardFetz研究驗(yàn)證猴子能學(xué)會用意念控制儀表的指反1988年：美國Farwell和Donchin創(chuàng)建P300拼寫器，后成為重要的范式之反1997年：美國RichardNorman開發(fā)了猶他電極陣列，后廣泛應(yīng)1984年：美國FDA批準(zhǔn)人工耳蝸臨床中用于成1997年：美國FDA批準(zhǔn)腦深部電刺激(DBS)用于治療原發(fā)性震顫和帕2005年：美國Cyberkinetics公司BrainGate實(shí)現(xiàn)人體腦機(jī)接口控制機(jī)械2001年：美國ASU發(fā)表具有生物活性的基于聚酰亞胺的柔性皮質(zhì)內(nèi)電極陣2014年：IBM發(fā)布TrueNorth類腦芯片，推動(dòng)更高效、低能耗的類腦計(jì)算發(fā)2019年：美國Neuralink公司發(fā)布具備1024個(gè)通道的高速寬帶腦機(jī)接口系 主要的傳感器安裝模腦磁圖腦皮層電圖腦電圖腦皮層電圖皮質(zhì)內(nèi)微電極來源：《State-of-the-ArtonBrain-ComputerInterfaceTechnology

3年以濾濾波/降噪技關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)假肢/外骨神經(jīng)調(diào)控/刺激技技術(shù)指侵入式技術(shù)目侵入式技術(shù)要非侵入式技術(shù)目非侵入式技術(shù)要共技術(shù)要采樣(Sampling每高密度電極陣列1000Hz以高密度通新算法時(shí)延無線通信算10毫秒以無線通新算法毫米級或細(xì)級高密度電極陣列創(chuàng)植入技術(shù)型生-高密度通-(Degreeof制通道的解高密度電極陣列-高密度通新算法TransferRate)每分鐘百字級無線通信密度極陣每分鐘60以無線通密度通新算法噪技術(shù)線通準(zhǔn)確95%以新算法經(jīng)調(diào)控性化優(yōu)90%以新算技新算法噪技術(shù)性化5-10年以極,無線供電系統(tǒng),新型生物容性材0-1年 GranGranData 北 歐 亞 拉

非侵入 侵入

醫(yī) 通 娛 家

人工智能加速迭代與威脅：I大模型加速迭代，這種顛覆性威脅下，腦機(jī)接口是未來人與I共生的重要出路之一：在無人機(jī)、自主武器等大量應(yīng)用的情況下，腦機(jī)接口可以提高來源：TowardsHealthcare，Precedence

軍隊(duì)人機(jī)協(xié)作能力，同時(shí)改善訓(xùn)練和醫(yī)療Neuralink獲批次人體臨床試

35月，馬斯克的腦機(jī)接口公司Nurlink首次獲得美國FA批準(zhǔn)，開始人體臨床試驗(yàn)開放招募，可能率先針對頸脊髓損傷或肌萎縮側(cè)索硬化癥(LS)導(dǎo)致四肢癱瘓的患者。Nuralink的核心并非底層技術(shù)突破，而是強(qiáng)大的工chronicleof

讓癱瘓男子再行蘋果VisionPro市暗藏腦機(jī)接

2023年5月，瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)等機(jī)構(gòu)通過在人體內(nèi)植入腦-脊接口（SI），成功讓因脊髓受損而下半身癱瘓的患者恢復(fù)自主行走能力。研究團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志公布的研究成果顯示，在患者頭部和脊髓周圍植入傳導(dǎo)裝置，23年6月，蘋果正式發(fā)布頭顯產(chǎn)品ViinPro，宣布進(jìn)入空間計(jì)算時(shí)代，其卓越的混合現(xiàn)實(shí)XR）體驗(yàn)引發(fā)全球熱議。除手動(dòng)、聲控等交互外，ViinPro還實(shí)現(xiàn)了流暢的眼動(dòng)交互，通過人眼與大腦連接，創(chuàng)造了一種簡略的腦機(jī)接口（I體驗(yàn)，如監(jiān)測瞳孔變化預(yù)測用戶行為從而實(shí)時(shí)重建UI。這打開了未來XR和BI融合創(chuàng)新的探索空間。醫(yī)療領(lǐng)醫(yī)療領(lǐng)域仍將是牽引腦機(jī)接口發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。腦機(jī)接口與醫(yī)療的結(jié)合應(yīng)用展現(xiàn)出了廣闊的前景，不僅能為癱瘓和神經(jīng)退行性疾病患者供重要的溝通和控制解決方案，還有潛力推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)和臨床神經(jīng)醫(yī)學(xué)的研究進(jìn)未來腦機(jī)接口將重點(diǎn)向疾病治療、人體增強(qiáng)等多樣化的應(yīng)用場景深化，潛在應(yīng)用功能包括恢復(fù)（如神經(jīng)和精神疾病治療）、替換（如控神經(jīng)假體）、增強(qiáng)（如增強(qiáng)感官體驗(yàn)）、補(bǔ)充和改善瑞士EPFL腦-脊接口讓癱瘓者恢復(fù)自主行走能

Natural

觸

眼

語

生活：更生活：更便主要傳感&腦主要傳感&腦光電（心率眼動(dòng)追

腦

OenBCIVajaleaBCI包含多種傳感器的非侵入式腦機(jī)接口系統(tǒng)和混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，創(chuàng)造出了能進(jìn)行多重體驗(yàn)交互的新型軟硬件平臺人機(jī)人機(jī)交互模式的演進(jìn)需求將驅(qū)動(dòng)腦機(jī)接口與其他技術(shù)的融合發(fā)展。通過腦機(jī)接口，我們可以實(shí)現(xiàn)直接從大腦獲取信息和指令，這將與虛現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）未來腦機(jī)接口與混合現(xiàn)實(shí)的結(jié)合，特別在商業(yè)及生活服務(wù)方面的適用領(lǐng)域會十分廣泛，如娛樂、社交、身份識別、疲勞干預(yù)、個(gè)性化學(xué)等。這類腦機(jī)技術(shù)多采用非植入式，更加安全便捷、更易被大眾接受，真正形成消費(fèi)級應(yīng)用才能加速普GraphicalCommand-

命令命令

娛樂娛樂：更沉游戲主播用腦機(jī)頭帶玩3A游鼠

肌電圖+AI腕帶交互裝

工作：更工作：更高學(xué)習(xí)：更專腦電圖耳機(jī)+神經(jīng)科學(xué)APP教 應(yīng)對人工智能的潛在威脅提高了腦機(jī)接口發(fā)展的必要性。腦機(jī)接口有望架設(shè)人腦與人工智能的直接、高速連接，一方面能增強(qiáng)人腦信息處理和交互能力，避免被人工智能直接替代；另一方面能促進(jìn)人工智能向人腦機(jī)制深入學(xué)習(xí)演進(jìn)，走向更可信可控、低耗高效的發(fā)展方向類腦計(jì)算是腦機(jī)接口與人工智能結(jié)應(yīng)對人工智能的潛在威脅提高了腦機(jī)接口發(fā)展的必要性。腦機(jī)接口有望架設(shè)人腦與人工智能的直接、高速連接，一方面能增強(qiáng)人腦信息處理和交互能力，避免被人工智能直接替代；另一方面能促進(jìn)人工智能向人腦機(jī)制深入學(xué)習(xí)演進(jìn)，走向更可信可控、低耗高效的發(fā)展方向類腦計(jì)算是腦機(jī)接口與人工智能結(jié)合的重點(diǎn)發(fā)展方向之一，主要包括神經(jīng)科學(xué)研究（特別是對大腦信息處理基本原理）、類腦計(jì)算（硬件）、類腦學(xué)習(xí)與處理算法（軟件），長期可能促成新的類腦計(jì)算結(jié)構(gòu)體系、賽博格（人機(jī)融合體）、腦聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展

腦機(jī)接口促進(jìn)腦數(shù)據(jù)采集和腦科學(xué)研究，能反過來支持類腦計(jì)算的框架、

來源：《Semanticreconstructionofcontinuouslanguagenon-invasivebrainrecordings來源：《Improvingvisualimagereconstructionfromhuman

隊(duì)實(shí)現(xiàn)，基于GPT-1和大腦fMRI數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，信息重感知語音（聽錄音）72-想象語言（想故事）41-無聲電影（看電影）21-散模型，重建通過fMRI獲得的

中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新一種基于神經(jīng)調(diào)制依賴可塑性的新型類腦學(xué)習(xí)方法ACA過全局多巴胺的彌散支持與輸入信號同步，甚至先于輸入信號的正向信息傳播，再加上選擇性的對P的調(diào)整，使得NACA表現(xiàn)出明顯的快速收斂和緩解災(zāi)難性遺忘優(yōu)勢2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨趨勢要點(diǎn)趨勢要點(diǎn)沉浸多媒體+AAIGC已經(jīng)商用，大模型在垂直領(lǐng)域不斷強(qiáng)化多媒體能協(xié)議 未未來視頻向沉浸式體驗(yàn)、高效生成演進(jìn)、從面向人眼視覺到面向機(jī)器視覺、從消費(fèi)級到產(chǎn)XR的升級、I技術(shù)的不斷進(jìn)步，以及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對視頻的AIGC 關(guān)鍵學(xué)科關(guān)鍵學(xué)科多媒體壓縮、多媒體處理、多媒體理解、機(jī)器視設(shè)備理備展渲解裝包接視頻傳輸：網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議、時(shí)延、Qos、視頻的呈現(xiàn)：設(shè)備、交互、清晰度、 1990年（NTSC制式MPEG-面向PC流媒720p、（標(biāo)清和高清H.264編互人2010-1080p、（UHD，超高清PC手率20204K、HDR（10比特手機(jī)、3DoF、6DoF強(qiáng)交故宮x騰訊——沉浸式數(shù)字體驗(yàn)11、如何提高qoe和qos：進(jìn)一步降低時(shí)延、提高壓縮比。2、更高效的內(nèi)容生成和呈現(xiàn)：AIGC、HDR技3、更多樣內(nèi)容、互動(dòng)內(nèi)容、新媒體：沉浸式交互和體驗(yàn)4AIGCAIGC關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)2-3年以0-1年以空間計(jì)

9月，蘋果發(fā)布會介紹，用戶可利用iPhone15Pro超廣角和主攝一起來拍攝帶三維感的視頻，并在AppleVisionPro中重現(xiàn)，這也是首款可以實(shí)現(xiàn)空間視頻拍攝的智能手機(jī)。AIGC技術(shù)日趨成AIGC技術(shù)日趨成裸眼裸眼1月，騰訊申請“全息裸眼3設(shè)備”專利獲批。9月，騰訊會議展示裸眼3D效果，同時(shí)具備雙目視差和移

StableDiffusion、Midjourney、Runway、Pika等專業(yè)模型，以及GPT4V、Gemini等多模態(tài)模型先后發(fā)3DoF 6DoF3DoF6DoF視頻向更加沉浸式，雙向交互方向演進(jìn)，3oF視頻已經(jīng)商用落地，在微信視頻號、快手等平臺可以體驗(yàn)。裸眼336oF6oF技術(shù)演進(jìn)，更多的UG視頻向更加沉浸式，雙向交互方向演進(jìn)，3oF視頻已經(jīng)商用落地，在微信視頻號、快手等平臺可以體驗(yàn)。裸眼336oF6oF技術(shù)演進(jìn)，更多的UGC3沉浸式內(nèi)容將會出現(xiàn)，同時(shí)模型文件將成為多媒體的重要載體相機(jī)陣 采相機(jī)陣

高通xr芯裸眼3D屏幕日益成

隨著VisionPro、新款I(lǐng)phone的推出，用戶未來可以直接采集和顯示敦煌研究院裸眼3D已經(jīng)產(chǎn)品裸眼3D已經(jīng)產(chǎn)品騰訊會議裸眼

一部手機(jī)游南·VR360游白沙細(xì)

深度三維重深度202217.92023年的23.1億美元，復(fù)合年增長率(CAGR)為28.7

H265成熟：mv-hevc、3d-H266推動(dòng)沉浸視頻演進(jìn)：針對全視頻、3D視頻提出方6dof點(diǎn)云標(biāo)準(zhǔn)4k、8k、轉(zhuǎn)

模型文件成為載體，視頻和應(yīng)用的界AIGC技AIGC技術(shù)在多媒體的文字、圖片生成等方面已經(jīng)商用，未來聚焦生成更加穩(wěn)定的視頻和3D內(nèi)容。同時(shí)在垂直領(lǐng)域如數(shù)字人、超分、老片修復(fù)等方向不斷強(qiáng)化多隨著更多樣化的塊劃分方法和編碼模式的不斷涌現(xiàn)，以及更復(fù)雜的預(yù)測和變換技術(shù)的引入，傳統(tǒng)視頻編碼算法的復(fù)雜度不斷提高，完全依賴傳統(tǒng)編碼框架技術(shù)來提高視頻編碼壓縮效率變得越來越困難。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像分類、目標(biāo)檢測等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)上已取得了巨大的成功，近幾年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)為圖像/框架定義了全新的結(jié)構(gòu)范式，實(shí)現(xiàn)了圖像和視頻編碼器性能的顯著提升，這為圖像/視頻編碼領(lǐng)域帶來了新的研究機(jī)遇。AI生成視頻、3D是主要探索方AI增強(qiáng)傳統(tǒng)編碼能文本生成文文本文本生成文文本生成圖生成動(dòng)生成音生成視

數(shù)字人：TalkingFaceGeneratio利用Gan大

利用大模型利用解決視頻穩(wěn)

JVET開展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻編碼（NNVC）探索實(shí)驗(yàn)和增強(qiáng)壓頻編碼（EM）探索實(shí)驗(yàn)，相比C26標(biāo)準(zhǔn)參考軟件M，在RA和AI配置下，Y、b、r三個(gè)通道D-ate分別節(jié)?。?2117,-229,3.0}-106,2.6,2.1，具備演進(jìn)成為下一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)潛端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻編碼技術(shù)：打破傳統(tǒng)編碼框架，完全使用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)編解碼流任務(wù)中的先驗(yàn)知識。例如jpg-i算機(jī)視覺和圖像處理任務(wù)中的出色性能。PEGI多媒體技術(shù)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，將根據(jù)不同場景進(jìn)行優(yōu)化，從而更好地滿足產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的需求。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議需要根據(jù)場景需多媒體技術(shù)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，將根據(jù)不同場景進(jìn)行優(yōu)化，從而更好地滿足產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的需求。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議需要根據(jù)場景需bC通信模型基礎(chǔ)上，進(jìn)行優(yōu)化，在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、Qo和可靠性等進(jìn)行優(yōu)化，對場景需求進(jìn)行最優(yōu)匹配。時(shí)延和2B2C：快直2B2C：快直優(yōu)音視頻改造，讓RC支持AA，.65，附加前向糾錯(cuò)，抗0%以上丟包。還引入了B快直播的延時(shí)可降低到800ms以內(nèi)，并同時(shí)兼顧延時(shí)、卡頓和在C端低延時(shí)的演進(jìn)路基于TCP協(xié)2005-RTMP協(xié)2019-LL-HLS(Low-LatencyHLS)采用chunk編碼，將延時(shí)降低到3秒左基于UDP協(xié)2017-SecureReliableTransport(SRT)協(xié)2011-webrtc協(xié)優(yōu)優(yōu)音視頻改造，優(yōu)化相機(jī)采集、視頻渲染和視頻編解碼耗時(shí)，從音視頻理層面減少端到端畫面畫面延時(shí)可降低到100ms以內(nèi)，兼顧抗弱網(wǎng)能<<100ms的極低視頻延遲，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程流暢工程作業(yè)，降低作業(yè)危險(xiǎn)和現(xiàn)場往返時(shí)長，提升作業(yè)效率。2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨衛(wèi)星通信“大眾化”衛(wèi)星通信系統(tǒng)正在拓展到更泛在、更商業(yè)、更大眾的應(yīng)用領(lǐng)域，必然催生大量軟硬件需求。包括即時(shí)通信和應(yīng)急通信產(chǎn)品的新需求，以及泛在物聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)安全也進(jìn)入公眾視 AnytimeAnyhereAnyoneAnything70%是僅有20%的地表面積被網(wǎng)絡(luò)覆蓋，大部分地區(qū)還處于失聯(lián)狀態(tài)。基于衛(wèi)星的無線通信技術(shù)可以以較低的成本實(shí)現(xiàn)廣域覆蓋，并不受地質(zhì)5G衍生的非地表網(wǎng)絡(luò)協(xié)議實(shí)現(xiàn)了趨勢要點(diǎn)衛(wèi)星研制“工業(yè)化”趨勢要點(diǎn)衛(wèi)星研制“工業(yè)化”幅度下降，大規(guī)模星座部署成本可控，服務(wù)能力大幅度提通信標(biāo)準(zhǔn)“一體化”3GPP基于5G開展非地表網(wǎng)絡(luò)NTN技術(shù)研究，R17版本完成面向高軌彎管 學(xué)科背

業(yè)務(wù)需求、星座規(guī)模、服務(wù)能力和帶寬業(yè)務(wù)需求、星座規(guī)模、服務(wù)能力和帶寬之間相互影響、相互促進(jìn)。衛(wèi)星成本降低和通信技術(shù)演進(jìn)推進(jìn)手機(jī)直連衛(wèi)星應(yīng)用的加速發(fā)展；手機(jī)直連衛(wèi)星的發(fā)展促進(jìn)應(yīng)用需求的多樣化，增加了對業(yè)務(wù)多樣性和帶寬的需求，又進(jìn)一步對星座建設(shè)和通信技術(shù)演進(jìn)提出要求；衛(wèi)星數(shù)量越多，衛(wèi)星的制造成本降低又進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。20242024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨6G星地融合通關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)6G星地融合通關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)語音通 窄帶物時(shí)間點(diǎn)協(xié)議芯片設(shè)備天地融合1990年以銥星系統(tǒng)為代表的私有協(xié)專用芯片專用通信不融合21世紀(jì)初借鑒地面蜂窩通信協(xié)議研發(fā)專用衛(wèi)星通信協(xié)議如全球星的通信協(xié)議是基于系統(tǒng)的專用芯片專用設(shè)備不融合2022借鑒地面蜂窩通信協(xié)議研發(fā)專用衛(wèi)星通信協(xié)議如全球星的通信協(xié)議是基于系統(tǒng)的專用芯片在通用設(shè)備中植入獨(dú)立的專用衛(wèi)星通信芯片業(yè)務(wù)融合2022年-至基于3GPPNTN協(xié)議實(shí)現(xiàn)和地面蜂窩網(wǎng)絡(luò)的兼容通用芯片在通用設(shè)備中植入獨(dú)立通用的衛(wèi)星通信芯片協(xié)議兼容未來星地融合的衛(wèi)星通信協(xié)議通用雙模芯標(biāo)準(zhǔn)商用協(xié)議融合2-3年以0-1年以星鏈2.0mini本入

2023年2月27日，星鏈公司發(fā)射星鏈2.0mini版本衛(wèi)星，重量800kg，支持S頻段，計(jì)劃支持T-mobile手機(jī)上星應(yīng)急通信，開啟低軌手機(jī)直連星座組網(wǎng)；20246顆支持存量手機(jī)直連的星鏈衛(wèi)星。chronicleof2023年，多家運(yùn)營商和私營公司成功開展了基于3GPPIoTNTN的星地直連通信，驗(yàn)證了基于地面蜂窩

華為Pro發(fā)

20238月，華為發(fā)布ate60P2024年初，榮耀aic62024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨

SpaceX通過高推重比發(fā)TS器件、批量生產(chǎn)和可回收技術(shù)，衛(wèi)星的研制和發(fā)射成本大幅度下降，大規(guī)模星座部署成本可控，服務(wù)能力大幅度提升。TS器件、批量生產(chǎn)和可回收技術(shù)，衛(wèi)星的研制和發(fā)射成本大幅度下降，大規(guī)模星座部署成本可控，服務(wù)能力大幅度提升。

2017年3月，獵鷹9號火箭B1021首個(gè)兩次被成功回收的軌道級助推ABI：各種衛(wèi)星的軌道高度示

3GPPNTN3GPPNTN標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)演ITU劃分3GPPNTN頻3GPPIoTNTN在軌測試成通信標(biāo)準(zhǔn)“一體化”：3GPP基于5G通信標(biāo)準(zhǔn)“一體化”：3GPP基于5G開展非地面網(wǎng)絡(luò)(NTN)技術(shù)研究。R17完成NRNTN和IoTNTN的基礎(chǔ)版本，解決NR和IoT應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)的基本問題；R18完成NRNTN和IoTNTN的增強(qiáng)版本，進(jìn)一步促進(jìn)NTN技術(shù)落地，加速星地產(chǎn)業(yè)融合R18NTN，并將在2024年開展R19NTN研究，聚焦于基站上星，覆蓋增強(qiáng)和容量增強(qiáng)等方面，全方位促進(jìn)NTN技術(shù)商用

國際電聯(lián)ITU劃定n255和頻段可用于部署基于3GPPNTN的衛(wèi)星系統(tǒng)L波段的1559MHz定義為n255S波段的1980-2200MHz定義為n256頻

基于R17IoTNTN的在軌測成功。多個(gè)運(yùn)營商和衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)公司開展了基于高軌衛(wèi)星和17IoTN標(biāo)準(zhǔn)的在軌測試，并獲得成功，標(biāo)志著基于高軌衛(wèi)星IoTNTN的通信協(xié)議已經(jīng)

衛(wèi)星通信系統(tǒng)衛(wèi)星通信系統(tǒng)正在從專業(yè)和特殊行業(yè)應(yīng)用拓展到更泛在、更商業(yè)、更大眾的應(yīng)用領(lǐng)域，必然催生大量的軟硬件需求。其中一個(gè)重點(diǎn)趨勢是寬窄帶結(jié)合的即時(shí)通信和應(yīng)急通信產(chǎn)品的新需求，由此帶來對語音和視頻壓縮技術(shù)的新需求。另一個(gè)重點(diǎn)趨勢是泛在物聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)近年來，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)安全攻擊事件激增。例如，衛(wèi)星提供商Viasat的KA-SAT網(wǎng)絡(luò)遭遇“多方面”攻擊，導(dǎo)致烏克蘭與歐洲部分區(qū)域KA-SAT衛(wèi)寬帶用戶服務(wù)全部中斷，被忽視的衛(wèi)星通信系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)入公眾視IoTNTN2023年10月，華為發(fā)布Mate60

talin發(fā)射2.0mini版本衛(wèi)星，相比1.0版衛(wèi)星，4倍，重量增加了3倍，通信能力提升了4倍，未來支持頻段的-il的手機(jī)直連；ATil開始部署基于低軌的超大陣列天線以

2023年MWC展上，鵬鵠物宇等單位聯(lián)合發(fā)布了基于IoTNTN的衛(wèi)星 2024年2024年數(shù)字科技前沿應(yīng)用趨 （licv（licvrtialta-fandlanin，VO）eVTOL以電池為能源，采用分布式電推進(jìn)系統(tǒng)，不僅大幅降低飛行噪音，提高操作安全性，還能實(shí)現(xiàn)垂直起降，無需跑道。這使其成為一種具備應(yīng)用潛力的智能空中交通工具。近期，我國工信部等四部門共同發(fā)布《綠色航空制造業(yè)發(fā)展綱要（2023-2035年）》明確提出了到2025年實(shí)現(xiàn)eVTOL試點(diǎn)運(yùn)行。在政策的力支持下，空中出行有望在2025年后逐步成為公眾的交通選趨勢要點(diǎn)

500Wh/VO續(xù)航里程大幅提升，為VO/區(qū)域空中交通奠定技術(shù)基礎(chǔ)。VO是降低運(yùn)營成本的重要方向，短期內(nèi)有人駕駛是主流選擇。在相對復(fù)雜的低空環(huán)境中實(shí)現(xiàn)無人駕駛，數(shù)字化智能化的空中交通管理系統(tǒng)成為必不可少的低空新基建。 eVTOL從概念誕生到如今成為新興行業(yè)，得到eVTOL從概念誕生到如今成為新興行業(yè)，得到了航空航天企業(yè)、運(yùn)輸行業(yè)、政府、軍方和學(xué)術(shù)界等機(jī)構(gòu)的大力推廣和支引入eVTOL概念，Lilium、Archer等公歐盟航空安全EASA發(fā)布航空管理規(guī)定，立針對性監(jiān)PuffineVTOL的動(dòng)eVTOL先行者公司成載人客載物貨國防安公共服空氣動(dòng)力飛行空氣動(dòng)力飛行力結(jié)構(gòu)力仿生材料計(jì)算控制理eVTOLeVTOL適航證頒203年0月，中國民航局為億航智能H26SLEH16SeVTOL監(jiān)管體2023年，歐盟EASA在原有適航認(rèn)證基礎(chǔ)以外還從監(jiān)管角度定義了飛行器運(yùn)行要求、電池電量儲備要求、飛行員執(zhí)照、空域合以及合規(guī)要求等。美國FAA和中國CAAC也在積極制定eVTOL的監(jiān)管框架并發(fā)布相關(guān) 載人客運(yùn)是載人客運(yùn)是eVTOL的發(fā)展方向和核心場景，未來市場規(guī)模預(yù)計(jì)超萬億美元eVTOL續(xù)航里程持續(xù)提升，帶動(dòng)空中交通轉(zhuǎn)向服務(wù)城際和區(qū)域隨著各主要民航監(jiān)管部門對多個(gè)型號和構(gòu)型的eTOL的審查工作不斷推進(jìn)，頭部OM有望在6年集中獲得適航證。在此背景下，主機(jī)廠、零部件供應(yīng)商、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)商、服務(wù)提供商以及領(lǐng)域外玩家（）都在提前布局eTO高性能航空電池技 全自動(dòng)駕駛等飛行控制技關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)態(tài)勢感知和空中避障系 多旋翼eVTOL（短距離運(yùn)輸矢量推進(jìn)型復(fù)合翼3年以2-3年以0-1年以chronicleofeVTOL的飛行測chronicleofeVTOL的飛行測2023年4月，寧德時(shí)代發(fā)布了其研發(fā)成功單體能量密度500Wh/kg的凝聚態(tài)電池，用于民用電動(dòng)載人飛機(jī)項(xiàng)目的合作開發(fā)，在eOeOeVTOL普遍采用分布式電推在eOeOeVTOL普遍采用分布式電