❑ 导 读
计算在过去的半个多世纪中加速了科学进步和经济发展，已经深深融入了人类社会的方方面面，是全人类的共同财富，也是未来智能世界的基石。面向2030年，计算将更加开放和安全，每一个人、每一个组织都能够平等地参与未来计算产业的构建和创新，共享计算技术创造的价值。
十年前，人类进入ZB数据时代，移动互联网、云计算、大数据刚刚起步；今天，这些技术已经深刻地改变人类社会，计算发挥了前所未有的作用。
2030年，人类将迎来YB数据时代，对比2020年，通用算力增长10倍、人工智能算力增长500倍。数字世界和物理世界无缝融合，人与机器实现感知、情感的双向交互；人工智能无所不及，帮助人类获得超越自我的能力，成为科学家的显微镜与望远镜，让我们的认知跨越微小的夸克到广袤的宇宙，千行万业从数字化走向智能化；计算能效将持续提升，走向低碳计算，帮助人类利用数字手段加速实现碳中和目标。
未来十年，计算将帮助人类跨入智能世界，这是一个波澜壮阔的史诗进程，将开启一个与大航海时代、工业革命时代、宇航时代等具有同样历史地位的新时代。
宏观趋势
计算经过半个世纪的发展，已经深深地融入了人类的生活和工作。未来10年，计算作为智能世界的基石，将持续推动社会经济发展和科学进步。
面向2030年，中国、欧盟、美国等均将计算作为战略方向重点布局。在中国十四五规划和2035年远景目标纲要中，将高端芯片、人工智能、量子计算、DNA存储等作为强化中国的战略科技力量；在欧盟《2030数字指南针：欧洲数字十年之路》中，计划到2030年，75%的欧盟企业将充分运用云计算、大数据或人工智能，打造欧盟首台量子计算机；而美国，则再次提出“无尽前沿”，借助法案和拨款，推动美国在人工智能、高性能计算&半导体、量子计算、数据存储和数据管理技术等领域的领先性研究。
2030年，数字世界和物理世界无缝融合，人与机器实现感知、情感的双向交互，计算具备模拟、还原、增强物理世界的能力，超现实体验将驱动计算走向边缘，云与边缘、边缘与边缘、虚拟与现实多维协同计算；人工智能将从感知走向认知，具备创造的能力，更加普惠并赋予万物智能；科学探索的边界将不断扩展，带来算力需求的快速增加，未来将出现100EFLOPS级的超级算力和智能的科学研究新范式；碳中和目标驱动计算走向绿色，未来将更好地匹配绿色能源和业务体验。
计算所依赖的半导体技术逐步接近物理极限，计算将迎来创新的黄金10年，软件、算法、架构、材料的创新和突破将开启智能、绿色、安全的计算新时代。预计2030年，全球数据年新增1YB；通用算力增长10倍到3.3ZFLOPS，人工智能算力增长500倍超过100ZFLOPS。
未来计算场景
智能交通领域，通过摄像头、雷达、气象传感器等采集各种数据，完成车辆识别、交通事件识别、路面状况识别，生成局部路段的全息数据，并在云端形成城市级道路数字孪生，实现车道级实时路况、历史路况的全息呈现。
随着L4级的自动驾驶规模商用，数据被源源不断地送往数字孪生，AI在数字世界中不断学习训练，自动驾驶AI将变得越来越聪明，最终将在应对复杂路况、极端天气超越人类,实现更高级L5级的完全自动驾驶。
智慧城市中的物联网传感器则持续生成城市运行的环境数据，未来，每一个物理实体都将有一个数字孪生。城市智慧治理将带来100倍的社会数据
聚集，实现高效城市治理。
世界卫生组织估计到2030年，将出现1800万卫生工作者的短缺，人工智能将为人类应对这一挑战提供有力的帮助。
AI将更加透明，不再是一个黑盒，不仅会告知结论，同时也会告知如何得出结论的，让人类明白AI的思考过程，和人类建立彼此的互信。
人类训练人工智能的过程，同时也是认识自己的过程，人工智能使得认识人类的智能、人脑的规律变得更加重要，进而重新认识教育、改革教育。
人工智能进入人类生活的方方面面，让我们更高效的思考、创作、学习，让优质稀缺的资源变得更加容易获得，将在精准医疗、创作设计、文化教育、老人护理、社区服务、自动驾驶等领域普惠每一个人。
预计到2030年，全球联接总数将达到两千亿，传感器的数量达到百万亿级，传感器持续不断地从物理世界采集数据，温度、压力、速度、光强、湿度、浓度等，为了让机器人具备“视觉、触觉、听觉、味觉、嗅觉”，需要更加多维的感知能力。
人工智能参与人类的思考和创造过程，需要结果具备可解释性，并符合人类思考问题的逻辑，具备与人类使用自然语言无缝交流的能力，未来人工智能将实现从感知到认知、从弱人工智能到强人工智能的跨越。
预计2030年，超过30%的企业在数字世界中运营与创新，各种虚实结合的AR（Augmented Reality，增强现实）/VR（Virtual Reality，虚拟现实）用户数达到10亿。
数字世界与物理世界的无缝融合，能够准确感知和还原物理世界，在虚实结合的世界中理解用户的意图，体验将驱动计算走向边缘，云与设备、设备与设备、虚拟与现实多维协同计算。
未来，随着人类认知边界的不断扩展，量子力学、生命科学、地球大气、宇宙起源的研究，尺度从10-21到1028米，跨越微观世界到无垠宇宙，科学家需要处理的数据与计算量将爆炸性增长，数字世界算力的规模决定了物理世界探索的广度和深度。
未来应用人工智能监测地震、实时估算地震震源等将极大提高预报的准确性。从地震记录推算地震震源机制是个计算耗时的过程，自1938年地震学家第一次开始推算地震断层面，震源机制参数一直是个难题。采用人工智能方法有效地解决了这个复杂计算问题，应用地震大数据训练人工智能神经网络，可完善预报系统的准确性和可靠性，实现地震预报领域的突破。
未来科学计算将向着数据、计算、智能融合的方向发展，催生新的科学研究范式。通过人工智能学习已有知识、分析总结理论，在线迭代结合传统建模的方法将极大的提高科学探索效率，加速人类认知的不断扩展。
云计算和大数据已经成为行业数字化的基础，驱动以管理效率提升为目标的数字化，其特点是优化生产关系，更好的匹配生产力和客户需求，如O2O（OnlinetoOffline，线上到线下）服务、电商平台等。
IT越来越成为企业生产系统的重要组成部分。互联网企业因为采用DevOps（敏捷开发和开发运维一体化）而变得敏捷高效。2030年，工业制造等传统企业将在更加复杂的产业链上下游环境中实现由软件定义的高效企业运营。
计算2030愿景及关键特征
从感知走向认知是必然趋势，认知智能是人工智能技术发展的高级阶段，旨在赋予机器数据理解、知识表达、逻辑推理、自主学习等的能力，使机器成为人类改造世界、提升能力的得力助手。
计算云化打破了传统安全边界，传统基于信任域划分的外挂式安全防护方案已经无法应对各种新型攻击方法的挑战。
全球数据中心能耗约占电力需求的1%，通用计算的总能耗每3年增长1倍，碳中和目标将驱动算力提升百倍的同时提升能源效率。
未来的计算，数据将在最合适的地方，以最合适的算力来处理，例如网络数据在DPU（Data Processing Unit，数据处理单元）上就近被处理，神经网络模型在NPU上训练；算力无处不在，硬盘、网卡、内存等外设开始逐渐具备数据分析和处理能力。
通过多维感知与数据建模技术，物理世界被镜像、计算、增强，形成孪生的数字世界；利用光场全息渲染、AI内容生成等技术，实现数字世界到物理世界的精确映射。
学术界、工业界都在寻求物理层突破，通过探索模拟计算、非硅基计算、新型存储器以及优化芯片工程技术，在未来继续提升计算能效和存储密度。
具体内容如下