上一篇从健康、饮食、建筑、出行四个方面进行了探索和想象，今天继续搭乘创新列车，开启城市新基建、新生产力、绿色能源、数字技术的探索
城市化是本世纪最重要的全球趋势之一。当前，全世界一半以上人口生活在城市地区，到2030年，这个比例预计将提升到60%。以中国为例，据摩根斯坦利预测，中国的城市化率将从现有的60%提升到2030年的75%，新增2.2亿人进入城市。中国将形成以粤港澳、长三角为代表的5个超级城市圈。届时，全球人口超一千万的城市也将增加至43座。
随着城市化进程的加快，全球的城市管理都面临着城市规模增长与城市各种资源有限之间的巨大矛盾，并且城市在能源消耗，环境污染，交通堵塞，信息基础设施发展不均衡等方的问题日益严重。
据联合国人居署的数据显示，全球城市平均消耗约75%的一次能源，且排放了全球温室气体总量的50%至60%。到2030年全球城市每年产生的废物总量将达到25.9亿吨，每年向河流、湖泊和海洋排放的塑料将达到5300万吨。严重的空气污染导致世界各地每年700万人死亡。如何提升城市资源利用率，缓解城市规模增长与有限资源之间的矛盾成为城市未来需要解决的最重要需求。另一方面我们也看到5G、云、Al、区块链、智能传感等各种新技术的快速进步，给未来城市的发展带来了更多新的可能，城市场景也将成为各种新技术的最佳应用创新场所与孵化基地。
过去十多年来，世界各国都在加快城市的数字化进程，希望借助高科技手段探索城市的可持续发展路径。2020年，全球投入试点的智慧城市数量将近1000个。其中，中国500个，欧洲90个，美国40个。与此同时，面向智慧城市的投资金额也在逐年提升，2020年相关投资接近1240亿美金，同比增长18.9%。显然，城市的数字化，智能化已成为全球领先城市探索城市可持续发展的最关键路径。
探索方向一：数字新基建，打造城市发展新引擎
城市的不断“膨胀”，给有限的资源供给，以及环境带来巨大压力，如何采用技术的手段大幅提升城市综合治理效率，实现城市治理的科学化，精细化，让有限的资源能够满足城市可持续发展的需求，是城市未来发展所面临的最大挑战。
传统的工业化时代，城市提供了水，电，气，道路等物理的公共基础设施，支撑了工业化城市的快速发展，面向未来，如何建设一个先进的城市数字新基建，为城市走向数字化，智能化提供加速度，无疑是城市未来场景探索的主要方向之一。
我们认为城市数字新基建主要应由四个方面组成，自底向上，底层是遍布于城市各个角落的智能感知系统，能够实时，精准地感受到城市的脉搏，感受到城市的变化；第二层是智能联接，通过覆盖城市的高速有线，无线联接技术，将城市联成一个有机的整体；第三层是智慧中枢，是城市未来的“大脑”与决策系统，是海量数据的汇聚点，实现城市数据的全域共享，支撑Al价值最大化，实现城市治理的精细化，科学化，自动化；最上层是智慧应用，基于城市的数字新基建，面对不同的城市治理场景，需要打造一个完整的城市智慧应用生态体系，打通面向客户服务的最后一公里，为城市智慧化发展提供各种可能；这四个方面有机联接，相互支撑，共同形成一个城市智能体，支撑城市迈向全场景智慧时代。
未来场景1：纳米传感，精准感知城市脉搏
城市数字化发展的基础是数据，而数据则来源于遍布在城市各个角落，各种各样的传感装置，如同人们需要通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等来感知周边环境一样，城市也需要通过遍布于城市中的各种触角感知城市的变化，从而为城市数字化发展提供最基本的数据支撑。
美国《麻省理工学院技术评论》杂志把这种基于传感器技术的“感知城市”列为2018年全球十大突破性技术之一。
我们认为未来城市一方面将会从局部感知系统走向全域感知的网络，基于各种通信方式，将分散的各种传感节点联接起来，通过对海量数据的综合分析，形成对城市变化更为精准的判断。另一方面，传感技术本身的突破与发展也必将为“感知城市”带来跨越式的发展。
在所有的传感技术之中，一种低成本、微型化的纳米传感器技术有望成为推动新一轮传感技术革命的“颤覆性”技术，拥有可观的发展前景和巨大的应用潜力，未来纳米传感产品可以大量布局，形成无线纳米传感器网络，使得城市的感知能力大大扩展，将为气候监测，健康检测，环境保护等各个领域带来革命性的变化。通过纳米技术制作的传感器，尺寸小、精度高、性能会得到极大改善，纳米传感器是站在原子尺度上，极大地丰富了传感器的理论，推动了相应的制作水平，拓宽了应用领域。当前已在生物、化学、机械、航空等领域获得了很多广泛的早期应用。
石墨烯纳米气敏传感器：这是一种对气味非常敏感的传感器，气敏传感器上和气体接触的表面附着了一层纳米涂层作为敏感材料，用于改善传感器的灵敏度和性能。这种传感器内置的金属有机薄膜能够收集气味分子，然后通过等离子纳米晶体将所捕获的化学信号放大，它不仅可以检测环境中最常见的二氧化碳，而且能够快速检测有害气体、有毒气体。美国一所大学研制成功利用石墨烯开发出新型的纳米涂层，他们将这种纳米薄膜集成到气敏传感器的电路中，与目前最好的使用碳基材料的传感器相比，对分子响应提高了100倍，大大提升了气体传感器的灵敏度”。
不久的将来一小片传感器就能准确识别出空气中的有害气体，有毒气体，爆炸物等，从而大大提升城市对于工厂，边检等特殊场所的空气，爆炸物的危险感知能力；
纳米缝隙传感器：是一种能够识别特定频段声音的传感器，其独特之处在于，传感器间的缝隙间距能够达到纳米级别，从而能够保证很高的声音传感灵敏度。研究人员们在粘弹性聚合物表面添加20纳米厚度的铂金层，搭建了传感器框架。通过让表面的铂金变型延展，上下层之间便产生了空隙，暴露出底层的聚合物，研究人员便能测量传感器表面的电导系数。实验中，针对音频的测试，在干扰噪音高达92分贝的实验环境中，纳米裂缝传感器的表现大大优于传统传声器，能够将特定频段音源准确地识别出来。当把纳米传感器放置在小提琴的表面，它能够精确的记录乐曲中的每一个音符，并且将其“翻译”给外接设备，输出电子乐曲。当把纳米裂缝传感器佩戴在手腕处，它甚至能精确地测量人体的心跳。可以预见，这种技术的突破未来将大大加强城市对于声音的感知能力”。
未来场景2：全光城市，开启万兆互联时代
城市数字化转型离不开各行业海量的信息交换，当前以“5G、F5G、千兆WiFi”为代表的新一代联接技术的发展，让城市真正开始走向高速网络的全域覆盖。而这些都离不开城市全光网络的支撑，通过构建城市的全光底座，加速城市运行体系与全光网等城市通信基础设施的全面融合，城市的业务创新将会从政务服务延伸至每个人，每个企业与每个家庭。
当前全球领先城市已经做了很多早期探索，全光城市初步展现出了巨大发展潜力与价值。
2021年4月，中国上海发布了“全光智慧城市全球第一城”以F5G光网为底座，构建城市“1毫秒”时延圈，实现全市光高速枢纽布局，为后续城市智慧化发展打下了一个坚实的网络基础。
澳大利亚的阿德莱德市，已有多达1，000座建筑接入万兆网络，建筑内的企业能够以10Gbps的网速访问云端服务，为教育、视频、IT和软件工程等行业带来了巨大机遇“。
我们相信，在全光城市基础设施的支撑下，未来网络联接容量，带宽，用户体验还将会有更加飞跃式地提升，上下行速率达到对称10Gbps、时延降低到微秒级、联接数提升100倍以上。
到2030年，城市将会进入到万兆联接的时代：万兆的企业接入，万兆的家庭宽带接入，万兆的个人无线接入体验。
未来的全光城市目标架构将包含四个组成部分：全光接入：光联接延伸至家庭、楼宇、企业、5G基站等城市全场景。全光传输向大型企业、楼宇、5G基站等未端延伸，支撑各行业数字化转型，赋能F5G+X，5G2B等行业应用扩展。
全光铺点：家庭宽带、政企、5G、数据中心等业务的汇接点，由全光网统一传送；实现多技术协同，支持各类业务的一跳入云。
全光交换：城市光网一跳直达。通过全光交叉等技术，打造立体化的全光网络，实现一跳直达、云间高速、云光协同等。
全自动运维：实时感知网络动态，主动运维，并能够进行预则性运维，从而实现网络资源弹性化，业务自动化、资源分配自动化，运维自动化。
未来场景3：智慧中枢，城市从人治走向AI治理
可以预见在城市数字化转型过程中，随着城市全量数据的打通，融合，Al必将会在城市的各个场景中发挥越来越重要的作用，城市将从基于人的经验治理走向基于Al的算法治理，从局部的智能走向全场景的智慧。
在这个技术进步的过程中，城市治理的理念会发生一些重要的变化：例如从被动服务走向主动服务，从粗放式管理走向精细化管控，从事后处理走向实时响应与预测，预防。
同时也会面临一些新的挑战：Al会催生新的公共治理主体，算法权力凭借算法优势与海量数据支撑，逐渐融入进城市治理体系，反向推动城市治理的变革；Al拓宽原有城市治理领域，散布在城市的各种感知单元，保障城市资源的精准，高效提供；Al技术伦理，人工智能基于以人为本，公平公正等基本价值理念，不断纠正技术发展中存在的路径偏离。
我们认为无论是顺应城市治理思想的转变还是面对技术进步所带来的各种挑战，未来的城市都需要一个强大的智慧中枢平台，承上启下，并且能够自主进化，它一方面汇聚来自于城市各个角落的海量数据，另一方面通过平台把数据转变成一种城市治理的先进能力，普惠干行百业，极大提升城市治理效率与用户服务体验。
日本丰田公司的早期探索：在丰田未来城市的规划中，每个房屋、建筑、车辆都配备有相应的传感器，这些数据会汇聚到一个城市的数据操作系统，通过这个系统将人、建筑物、车辆全部连接在一起。在获取各种信息之后，由Al分析人们所处环境状况，通过人工智能可以保证人车分流，也保证了道路上车辆与行人之间的绝对安全。另外除了诸如室内机器人之类的新技术外，居民在家中还可以通过Al技术来检查健康状况，可穿戴，家庭医用传感器会将数据传递给数据操作系统，从而指导改善个人的健康与生活。
未来场景4：智慧产业生态，让城市走向全场景智慧
基于海量，实时的城市感知数据，无处不在的高速联接，公共的智慧中枢平台，未来城市智慧应用的范围将会从服务政务，到服务产业发展，服务智慧生活，智慧将会以一种润物细无声的方式融入到城市的每个角落，在这个过程中，打造与共建一个围绕城市的智慧应用创新生态体系，打通服务客户的最后一公里将是城市新基建价值发挥的关键所在。
在这个方面，一些领先的城市也开始了早期的探索与实践，在中国，华为与深圳市光明科学城合作，计划共建一座“绿色、全光、智慧”的示范城区，加速智能制造、生命科学、全光网等城市重点产业的业务创新。
在这里将建设中国第一个生命科学与智能制造创新中心，打造科学城生命科学（EIHealth）与智能制造（Fusion Plant）服务平台，通过吸引产业上下游生态，共同推动生命科学与传统制造产业向智能化的转型升级。
服务平台将为企业的业务创新提供支持服务：公共的大算力平台，海量的存储能力，针对生物医疗领域的影像分析，基因分析，药物研发数据分析等算法模型服务。针对工业企业的工业互联网服务，加速生物医疗，工业企业的数字化转型，推动相关智慧应用产业链的发展。
在城市新基建模式下，构建围绕城市的智慧创新生态链，在城市新基建与行业数字化创新之间架设起一座桥梁，最终达到生态服务产业，产业繁荣生态的创新发展态势，充分发挥出城市新基建的巨大价值，普惠干行百业，是城市未来走向全场景智慧的关键。
探索方向二：智慧政务服务，让城市更有温度
曾经何时，为了办理一件普通业务，我们在城市的各个职能部门之间来回奔走。今天，在中国的大多数城市，都有了统一的政务服务大厅，大多数业务能够得到统一的办理。疫情之后，我们发现，越来越多的政务服务可以能够通过手机进行无接触的办理。
未来场景1：基于数据的主动精准服务
机器识别技术的出现使得非接触服务成为可能，今天在中国大多数发达省份，政务办理已不再需要去政府的服务大厅，通过手机就能够进行远程的自助服务，可以预见未来十年政务服务的数字化，智能化程度将会进入到更高的发展阶段。
一、数字身份认证将会得到全面普及，人们随时携带的身份证，驾驶证，社保，银行卡等证件都将实现数字化，预计到2027年全球电子身份认证市场空间将达到180亿美金。
二、数字信用作为城市数字化的基础能力，将重构公共服务的业务流程与客户体验。无证借书、刷脸看病、信用租车等一系列服务流程优化将大大提升市民的日常服务体验。
三、一站式电子政务将进入到全面普及阶段未来所有的政务服务都将具备远程服务能力，能够支持无接触地远程办理，而固定的政务服务大厅将可能完成其历史使命，不复存在。
技术的发展会催生新的城市治理和服务方式，今天在中国很多城市出现的“一网统管”便是其典型的代表。以大数据、物联网技术为基础，综合城市管理与市民需求，形成跨部门、跨层级、跨区域的运行治理架构。未来随着海量数据的不断积累与汇聚，人工智能技术的不断成熟，政务服务也必将会更多地向主动服务，精准服务的方向发展，大幅提升城市治理效率与市民的服务体验。
以智慧养老为例：上海的街道推行给独居的老人安装智能水表。在老人的同意下，通过实时监测独居老人的用水情况，12小时内用水量一旦低于0.01立方米，街道的“一网统管”平台，就会接收到报警信息，并及时通知社区，社区志愿者就会第一时间上门查看老人的情况，通过这些智能设备的使用，使得社区对于独居老人的关怀做到细微之处，给老人的生活带来温暖。
未来场景2：基于区块链的数据共享
数据是城市数字化进程中最为重要的生产资料，而传统的数据共享模式存在基于中心服务模式，不利于数据开放，共享；数据交换过程中存在较高安全风险；标准规范体系不完善；数据访问安全控制，传输加密，访问行为审计等技术与方案分散，对接困难等诸多问题，导致城市政府部门之间，政府与企业之间的数据共享困难。
而区块链技术与云计算、大数据、人工智能等新兴信息技术充分融合，用以解决城市数字化过程中面临的数据可信流动、共享、使用等问题，拥有不可替代的优势。区块链由多方维护，采用多种密码技术保证传输和访问安全以适应不同场景需求，采用哈希指针连接以有效地防篡改，从而打造数据共享的安全可信载体，在数字政务等复杂的业务环境中，有助于便捷地建立部门间信任关系，极大促进跨部门数据的共享效率。
通过将区块链底层技术服务和城市数据化建设结合起来，研究区块链技术在城市信息基础设施、智慧交通、能源电力等各个场景的应用，将成为城市政务服务未来探索的重要方向之一。
迪拜作为世界上数字化进程最快的城市之一。正在积极实施最具创新性的想法，以期在未来将迪拜变成一个基于区块链的智能大都市。在其智慧城市计划中，一项正在开发的试点计划特别受到大家的关注：该计划利用区块链技术跟踪、运送和交付进口及出口货物。其主要理念是将其整合进城市的外贸领域，创建一个安全透明的平台。由于文件处理效率的提高，预计区块链系统的实施将节省约15亿美元和2510万工时，这将使政府机构摆脱排队的烦恼。
探索方向三：智慧化环境治理，让城市更宜居
伴随着城市的发展，空气污染，二氧化碳排放，固体废物处理，水污染等城市环境问题日益严重，城市相应的环保基础设施的建设也远远落后与城市经济发展与人口的增长。未来如何解决城市发展与环境治理之间的矛盾，如何利用数字化，智慧化手段提升城市环境治理效率，让城市对于每一个人更宜居，将成为城市未来探索的重要方向之一。
未来场景1：自动垃圾处理，让“无废”城市成为现实
城市每天会产生大量的固体废物，如何有效处理这些废物始终是困扰城市管理者的一大难题，而“无废城市”是以创新，绿色，共享城市发展理念为指引，推动绿色发展和生活方式，推进固体废物源头减量和、化利用，将固体废物对环境的影响降至最低。
世界客菌已纷纷并震“完疫城市计划：欧的循环经济一揽子计划，计划到2030年：城市垃圾回收率达到65%，包装废弃物回收率达到75%，减少城市废弃物填埋量最大至10%，禁止填埋可回收的废弃物，推进产业集群，促进资源循环利用；C40联盟《迈向零废弃宣言》，t划到2030年各缔约城市人均市政废弃物产生将比2015年减少15%；废弃物境埋和焚烧处理量比2015年减少至少50%；将废弃物回收率提高到70%；而中国则在2019年启动了11+5的“无废城市”试点”，探索构建固体废物分类资源化利用体系。
伴随着世界各国建设“无废城市“发展目标，可以预见围绕固体废物处理的相关技术与创新将会在未来将得到飞速发展，相关的探索与实践也会大量涌现。
韩国松岛未来城市项目利用负压抽吸技术，生活垃圾可以在家里通过地下管道输送到垃圾处理中心的自动垃圾处理系统；马来西亚有相关企业研发了垃圾处理系统。通过地下管道，将垃圾投放站的城市固体垃圾，高速运至2.5公里以外的全封闭式垃圾箱内。再由拉臂式卡车在固定时间将垃圾箱运走清理。大幅度节省了垃圾收集的时间。
欧洲有公司研制的自动垃圾分拣机器人，利用人工智能的方式，自动识别传送带上的不同种类的垃圾，根据客户要求，对这些垃圾进行归类，再处理与利用，大幅提升了垃圾的分拣效率，机器人的分拣效率是普通工人的数倍，并且可以7*24小时连续不断地工作。有了这些垃圾分拣智能机器人的帮助，我们相信；未来城市废弃物分拣将有可能实现无人化，自动化，大幅提升城市垃圾的处理效率问题。
在人工智能技术的帮助下，未来城市废物收集，运输，分拣，处理将会实现全流程信息化，自动化与智能化，智能的垃圾回收箱，无人驾驶的垃圾运输车，自动的垃圾分拣机器人，自动化的垃圾回收利用装置等创新应用将会层出不穷，从而实现城市固体废物处理全流程的自动化，无人化，真正实现人类“无废”城市的理想。
未来场景2：光谱检测，用光的技术让“生命之源“更清澈
水资源的不均衡，水污染一直是困扰城市发展的重大问题，全球城市一方面缺水，全球近半人口（约36亿人）处于缺水状态；另一方面，市工业废水，农业化学水污染等问题也日益严重。
当前全球大多城市的水资源管理和使用还多处在按照功能方式设置，条块分割的状态，未来城市会打通取水，供水，排水的全产业链条，从系统化视角对水资源进行全局的优化，重构城市涉水设施，构建以Al为核心的城市智慧水系统。比如：基于天气预测，城市用水需求量预测，优化取水，供水与排水的各个环节，利用精准的水资源生产与调度，减少过程中所需的能耗，实现城市水资源的最大化利用。
另一方面，随着技术的进步，各种先进技术都会应用到城市的水资源管理中，在城市水资源保护过程中，水质监测通常是一项重要内容，特别是对工业废水的处理。传统检测技术一般是通过化学途径来实现，不仅时间较长，反应慢，还易受到各种客观条件的制约。相比之下，一种新型的光谱检测技术则规避了以上缺点，它能够借助不同物质在光学频谱中独有的身份信息，对水质状态进行有效、全过程的实时监测，随时追踪污水处理状态。
在美国已有科研团队做出针对水质检测的光谱传感器，通过传感器识别污水独有的光学特性，确定污染物在光谱中的相应区域，再通过与自然水域中水质的光学特性对比，即可快速确定污水的存在与规模。
光谱技术还能够进一步与物联网、人工智能、云计算等分析技术融合。利用传感器监测收集水质数据，再借助数据的深度挖掘与分析，使得水质监测向全天候、高速、实时、自动化、智能化方向发展，从而提高水源污染事件的预警效率。
更进一步，光谱技术还可以利用人工智能等手段挖掘水质参数与处理工艺间的隐藏关系，从而更科学地升级改造城市污水处理流程，形成源头防控、过程监管、综合治理的闭环。
未来场景3：AI传感，实时的空气质量感知与治理
近年来，随着空气污染给人类健康造成的威胁日益严重，城市空气质量问题也开始引发人们越来越多的关注。世界卫生组织公布的数据显示，全世界有将近90%的城市空气质量没有达到该组织制定的安全标准，并且其污染的状况还在不断加剧，工业废气污染，燃煤污染，汽车尾气污染等城市空气污染已成为当今世界最主要的公共卫生挑战之一。
对城市而言，通过部署低成本，高可靠的空气质量监测传感网络，监测整个城市的空气质量和气象参数，采取优化措施，改善环境质量成为大多数城市的必然选择。当前业界已有公司开发出高度集成的综合环境空气质量监测系统，集成的传感器和软件不仅能够测量城市环境中的环境污染物浓度，如PM2.5、PM10、CO、NOx、SOx和O3，还可以监测气象参数，如噪音、温度、湿度、环境压力、降雨和洪水，并通过无线通信方式将数据实时传输到云平台，从而使得城市的整体环境质量及重点区域环境质量能够得到有效，实时，可视的监控与管理。
未来随着传感技术与人工智能技术的结合，采用机器学习方法对传感器进行训练，使其不仅能够检测出周边的各项环境数据，并且能够基于训练好的模型对于周边环境变化有一个基本的判断，通过终端侧智能的提升，大幅提升城市对于环境的自主感知，实时感知能力。
例如：在疫情防治的过程中，我们可以利用A传感技术减少病毒感染的风险。人的每次呼气，都会有小液滴散发到空气中，如果某人被感染，则呼吸道飞沫可将病毒传染给他人，环境湿度或者温度越低，气溶胶可以在空气中停留的时间就会越长，而人在这样的环境中被传染的概率就会越大，具备Al能力的传感系统能够通过对空气中VOC，湿度，温度的测量，从而判断出当前的空气环境是否有利于病毒的传播，并且能够通过集中控制的通风，空调等系统，自动调整周边的环境，降低人类病毒感染的风险。
可以预见未来基于这些方面的创新应用将会大幅提升我们对空气质量的自主感知与优化能力，提升城市与我们周边环境的空气治理效率。
结语：城市新基建，让城市有温度，更宜居
下一个十年，将是5G，光，Al，云，区块链，智能传感等ICT技术快速发展的十年，城市将会进入到万兆联接的时代：万兆的企业接入，万兆的家庭宽带接入，万兆的个人无线接入体验，华为预测：到2030年，全球万兆企业WiFi的渗透率将达到40%，全球万兆家庭用户渗透率将达到22%。
城市与ICT技术的结合与聚变必将会在未来产生巨大的裂变效应，大幅提升城市资源的利用率，治理的效率，用户的体验，从而真正实现城市的可持续发展目标，让城市更有温度，更宜居。
未来十年，全球人口老龄化呈不可逆趋势。联合国报告显示，2030年65岁以上人口比例将超过12%；25岁以下人口占比从2020年的41%，下降至2030年的39%。人口老龄化导致世界出现巨大的劳动力缺口。到2030年，全球劳动力短缺超过8，520万人，超过德国目前的人口。在占世界GDP70%的全球15个最大经济体中，有12个经济体将面临劳动力短缺。而劳动力与各国经济发展又有着十分紧密的联系。以制造业为例，到2030年，全球制造业面临790万工人的短缺，未实现产值6071.4亿美元。
面向未来，消费需求的多样化也在影响着生产模式的变化，倒逼企业进行生产模式的革新。捕捉、激发并拉动越来越多样化的消费者需求成为企业做大、拓展业务必备的能力。未来的企业不但需要通过迅速响应新消费需求，推出功能创新的产品，如基于“一人经济”的发展，快速调整产品形态，推出一人食套餐、迷你家电，甚至迷你KTV等；还要能从情感维度主动激发消费者的购买欲望，对产品的外表、形象、含义进行快速的组合设计，如在短期内定制出各类限量款或联名款。
此外，黑天鹅事件也在对企业的延续性提出了新的挑战。如新冠疫情在全球范围内爆发对经济产生负面影响，带来工厂停工、物资短缺等问题，以及对全球物流供应链产生冲击。据估计，
2020年因疫情原因，全球GDP损失了近3.94万亿美元的经济产出。据调研数据显示，尽管世界不同地区的经济开始呈现复苏势头，但供应链中断是公司增长的最大风险，而且对其的担忧度也比之前更严重。为此，如何增强产业链韧性的也成为尤为重要的问题，需要企业思考。
探索方向一：无人化生产和服务，弥补劳动力缺口
企业需要及时把握商机，才能扩大业务，这就要求企业在收到紧急大单时，能够快速扩充产能。然而，越来越多的企业受制于劳动力短缺的问题，白白错失机会。这就需要企业通过新生产力来迅速补位。
此外，人们也在尝试通过引入新生产力来帮助改善教育、医疗等领域长期以来资源分配不均、专业人才医乏的问题。
未来场景1：（动手）协作机器人
协作机器人是工业机器人的一种，最初目的是满足中小企业的定制化和柔性制造需求，符合未来制造业的发展趋势。相比传统的工业机器人，协作机器人更适合干人不想干的工作，比如分类，包装，挑拣等高重复性的工作。而且协作机器人有几个优势：
更安全：协作机器人更加轻巧智能，携带的传感器可以确保它一触即停。因此它也不需要像传统工业机器人那样，通过物理的防护围栏圈隔起来，而是通过虚拟数字围栏来限制其运动范围。这样，我们可以将其随需布置在生产线上的任意位置，与同一生产线上的工作人员亲密合作，共同完成任务。
更快速灵活地部署：传统工业机器人的移动路径和作业动作，需要专业人员通过特殊的编程器，用专有的编程语言，进行规划和编程，从而导致它的部署时间长，成本居高不下。而协作机器人通过人性化的编程，如拖动示教，自然语言和视觉指导，可以随时投放在新的岗位上，快速完成编程和调试，迅速执行任务。协作机器人是工业机器人的一种，最初目的是满足中小企业的定制化和柔性制造需求，符合未来制造业的发展趋势。相比传统的工业机器人，协作机器人更适合干人不想干的工作，比如分类，包装，挑拣等高重复性的工作。而且协作机器人有几个优势：
更低的TCO，更短的ROl：协作机器人的售价和每年的维修成本远低于传统工业机器人，在过去几年，协作机器人的平均售价下降了一半。随着它的规模化普及，我们可期待协作机器人的成本将进一步降低，可被更多的企业采购，快速产生经济回报。
目前协作机器人在3C和汽车等制造领域应用最为广泛，同时，我们也看到它在医疗化验和检测的应用崭露头角，帮助医务人员减少重复、费时的工作流程如做尿液分析，也可以降低工作人员的传染风险如咽拭子采样。
未来场景2: （跑腿）自主移动机器人
自主移动机器人（AMR）是制造业向柔性化、智能化发展的关键使能要素，改变企业的生产流程、仓储物流等重要环节。
自主移动机器人，一般需要具备丰富的环境感知能力、基于现场的动态路径规划能力、灵活避障能力、全局定位能力等。工业制造及物流领域的自主移动机器人，目前主要基于SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定位与地图构建）技术，实现自主导航，而不再需要任何标签来行驶”。
在生产线，自主移动机器人实现产线物流的自动化与无人化，比如生产任务下达的无人化；下料、取料和上料过程中，自主移动机器人与各类机台和设备的无人化对接；物料搬运的无人化。
在仓储领域，自主移动机器人主要用于货物的智能拣选、位移以及出入库，实现“货架到人”的拣选模式。管理控制系统根据订单信息指派的自主移动机器人，顶起订单货品所在货架自动搬运到操作台；根据订单信息将指定货位的货品取下，完成拣选后，机器人再将货架送回原来的位置。
此外，物料的配送和调度也不仅仅在厂房内部，也可以扩展到园区内的范围，比如在货物卸载之后，机器人就可以将货物自主入库；在厂房与厂房，仓库与仓库之间进行货物的搬运和出入库自动登记。在这种情况下，我们需要赋予机器人室外自主导航的能力，如激光导航，视觉导航以及卫星定位。
未来场景3：Al教员，实现因材施教
Al教员，通过观察分析学生学习模式以及个体差异，突破过往干篇一律的教学内容和方式，提升教学质量，让因材施教成为可能。比如随着大数据、云计算、物联网、虚拟和增强现实等技术进一步发展，Al辅助教育将能够更精化地分解学习行为和教学行为，建立更完善、更精细化的教育模型；还能更有效地调用虚拟和增强现实技术，根据学生的个性喜好，打造能提升注意力的知识点的呈现和互动方式，让知识更有效地被学生接受。
对老师而言，Al教员可将教师从重复枯燥的试卷批改、日常管理工作中解放出来，让他们专注于创造教学研究、有更多的时间投入到与学生一对一交流中；通过基于教学活动产生的大数据，辅助教师更好地把握教学情况，从而对教学方式、课程内容的组织给出关键性建议。
对学校而言，Al教员可部署在任何地方，化身各个学科的特级教师，将优质的教育理念和内容，带入偏远地区。Al教员可通过视觉、语音等多维方式与当地学生进行互动，避免由于师资不足，一个老师跨学科教四五门课的现象，弥补教学资源的匮乏，促进教育公平。
探索方向二：新生产模式满足个性化需求
在整个生产到消费的过程中，消费者的角色正发生着巨大的变化，决策点逐渐向上游迁移，可参与的环节会越来越广。比如，在传统的规模化生产时代，企业自己设计并完成生产，消费者从成品中进行挑选。随着企业对消费者的需求把握更为精准，所提供的产品品类越来越丰富，让消费者有了更大的挑选空间，然而这也造成库存的巨大问题。现阶段，电商、网红直播等新模式的兴起，让企业能够更直接且精准地把握实际需求量，从而及时调整生产数量，从根上避免产生库存；企业甚至能提前规划好生产规模，避免产能过剩。
未来，消费者的意见和决策能够直接参与到生产中的设计环节，比如在柔性制造的过程中，可以通过模块化设计，让消费者自由组合搭配并决定所需生产的产品形态或款式，之后企业才启动生产。这样，整个生产模式开始真正进入个性化阶段，随着模块化的颗粒度越来越细，会带给消费者更高选择搭配的自由度，最终达成充分个性化的生产模式。
未来场景1：ICT使能柔性生产
为了能够适应多变的市场需求，以在激烈的竞争中取得优势地位，企业必须更为积极地拥抱新的生产模式。因此，柔性生产、柔性制造系统等概念正越来越受更多企业的青睐。这种按需生产的先进生产方式，能够帮助提高企业的灵活性，提升他们在瞬息万变的市场需求面前的快速响应能力；帮助缩短产品的研发周期，降低研发成本；提高设备利用率、降低库存风险、提升资金周转率。以此，企业将更有能力把握市场机会，获得持续发展的生命力。
产品设计和产线规划的柔性化：当企业接到一个新品类的生产订单时，需要快速地进行产品的研发和设计，并对生产线所需的设备、工序、流程、规模等一系列要索进行快速调整，这里就需要通过ICT技术进行拟实生产，包括运用仿真、建模、虚拟现实等技术，对新的生产制造全过程进行模拟，降低新品开发和设计的成本，更精准地规划生产线的调整成本和生产能力。
任务分配的柔性化：不管是企业按照客户的个性化需求完成对产品的设计，还是客户直接参与产品的设计（如通过模块化让客户自发定义产品的最终形态），都需要一个智能的任务调度系统。该系统会根据工厂的生产能力、订单复杂度和交付时间需求，自动调整并给出一个最优的生产任务分配方案。当企业收到订单后，该系统会自动分析出订单中的所有可通用的模块部件以及需要定制的模块部件，并识别生产这些部件所需的全部工序和物料。通过统筹安排生产任务的发放、生产物料和工具的及时到位，确保充分发挥出工厂中所有设备和人员的最大生产效率，不让任何一个部件的生产成为订单交付的瓶颈。
设备生产能力的柔性化：随着定制化需求和小批量订单越来越多时，工厂需要实时切换各个设备生产工序。传统的生产设备往往因为需要专业人员通过特定的编程设备和语言来重新编码，导致调整耗时长，而无法满足企业的快速响应的需求。未来，随着视觉编程、自然语言交互、行动捕获等ICT技术的渗透，工厂能快速实现对生存设备功能的重新编程和定义，以及时满足企业柔性化生产的需求。
物流管理的柔性化：模块化是实现柔性生产的重要可行路径之一，通过模块化生产出大量的成品组件，这就需要自动化的ICT手段来有效地进行仓储和物流管理，避免漏发、发错、发混。以家具企业为例，大规模的定制化下，所产生的每一块板，装饰条，把手等都可能需要有一个属于它自己的识别码或RFID，来协助自动化的打包和装车规划，以及运输和配送环节的全流程跟踪。
通过对制造业的柔性化改造，我们可以将传统的货-》场-》人的“以产定销”链路，转换为“人-》场-》货”这样的“以需定产”链路，甚至还可以进一步压缩成“人-》货”的短链路，真正实现以人为中心的新生产模式。
探索方向三：打造有韧性的智能供应系统，帮助企业应对突发性危机
近几年，黑天鹅事件频繁发生，对传统供应链流出新的挑战。企亚面临各种不确定性因素的影响，更有意愿巩固自己的供应系统，增强其韧性，保障企业的正常运营。据调研显示，94%的受访企业都声称新冠疫情导致其供应链中断，62%的企业会在长期情况下考虑寻找新的供应商。越来越的企业将打造一个有韧性，智能的供应链作为其最重要的战略布局之一。
未来场景1：数字化技术让供应链可视化
供应链可视化就是利用ICT技术，采集、传递、存储、分析供应链中的上下游订单、物流以及库存等相关指标信息，以图形化的方式展现出来。供应链可视化可以有效提高整条供应链的透明度和可控性，从而大大降低供应链风险。
对于上游供货，通过对物料、设备等的追踪，实时显示其整体交付的程度，包括包装、入库、出库、质检等工序的状况，甚至可以追溯其生产流程中的各种状态。
对接物流系统中各种交通工具的运营数据，实时了解其运作状态，利用全球定位系统、人工智能、5G、IOT等技术，在移动过程中有效的监控运输过程和货物状态。通过可视化调度中心，可随时整合或分拆订单，并优化运输资源和路线。由此，帮助企业针对物流中可能出现突发事件，及时调整物流路线，确保物资的准时、安全地到达目的地。
对仓库运营环境信息的实时监控，建立远程监控系统，通过各类传感器，用图像化呈现仓库的温度、湿度、灰尘、烟雾浓度等运维信息，一旦发生如火灾、漏水等前期征兆，可及时介入，避免物资的损失。对货物出入库信息的实时追踪，随着货物的流通，通过IOT、RFID、二维码等技术，自动识别并登记物品的信息，可在远端实时调取货物仓储的状态数据。
对仓库运营环境信息的实时监控，建立远程监控系统，通过各类传感器，用图像化呈现仓库的温度、湿度、灰尘、烟雾浓度等运维信息，一旦发生如火灾、漏水等前期征兆，可及时介入，避免物资的损失。对货物出入库信息的实时追踪，随着货物的流通，通过IOT、RFID、二维码等技术，自动识别并登记物品的信息，可在远端实时调取货物仓储的状态数据。
未来场景2：由供应链’向供应网”转型
在传统供应链的模式下，链条止的每一个环节都是下个环节正常运营的先决条件，但也会成为瓶颈。比如，当上游的原材料商的供应出现问题，下游厂商的生产必定受到影响，进而导致整个链条的低效运作，甚至瘫痪。未来，随着云计算、物联网、大数据、人工智能等ICT技术的引入，供应链将向供应网转型，让每个环节所需的上游物资都有多重的供货备份，并可以通过多路径送达。通过加强企业内外部的互联互通，打造多触点的协同供应生态系统，杜绝链条中“最弱一环”效应。
结语：生产力重塑生产模式，增强企业韧性
面向2030年，数字化转型推动企业的进一步升级。利用人工智能、传感器、物联网、云计算、5G、AR/VR等技术来打造新生产力，弥补劳动力缺口，帮助企业把握新的业务商机，拓展企业边界。华为预测：到2030年，每万名制造业员工将与390个机器人共同工作，VR&AR用户数达10亿。有100万家企业会建设自己的5G专用网络（含虚拟专网）；云服务占企业应用支出比例达87%；Al计算占企业IT投资比例达7%。
未来，通过对产品设计、任务分配、设备功能、物流配送等环节的柔性化重塑，实现以人为中心的新生产模式。3D打印技术的进一步完善和商业化普及，甚至可以直接省去模具制造、产线调整等环节，让消费者自己设计，自己生产，打造全新的个性化生产模式。供应链也将会在数字化的助力下，变得可视化、网状化，增强企业的韧性以应对变化万干的市场环境。
气候变化日益严峻。过去十年（2011-2020年）是人类有记录以来最暖的十年，全球平均温度比工业化前（1850-1900年）的水平约高1.2摄氏度，已经趋近人类社会可容忍、可控制的最高升温警戒线；全球二氧化碳平均摩尔浓度已经超过410ppm，即CO2质量超过整个大气质量的万分之四，创造了有史以来的最高纪录，海洋吸收每年排入大气的大约23%的人为二氧化碳排放量，导致海洋酸化在持续，影响海洋生物甚至整个海洋生态系统；西伯利亚北极的广大地区2020年的温度高于平均值3°C，俄罗斯的维科扬斯克镇的温度达到北极圈有记录以来的创记录的38°C；20102019年天气相关事件估计平均每年造成了2310万人流离失所。气候变化和经济发展也密切相关。国际货币基金组织研究发现，对于年均温度25°C的中等收入和低收入发展中国家而言，升温1C的会带来经济增长率下降1.2%的负面影响。
面对气候变化对全人类社会的挑战，全球各国积极应对。2015年《巴黎协定》在第21届联合国气候变化大会上达成全球共识：将全球平均气温相比工业化前水平的增幅限制在远低于2°C，尽力将增幅限制在1.5C水平，在本世纪下半叶实现人为排放量与清除量实现平衡。2020年9月，中国在联合国大会上提出中国双碳目标：力争于2030年前二氧化碳排放达到峰值，并争取2060年前实现碳中和。根据联合国环境规划署《2020年排放差距报告》显示，要实现2°C目标，到2030年，年排放量必须比当前无条件国家自主贡献低150亿吨二氧化碳当量，如果未能在2030年之前大幅减少全球排放量，将不可能把全球温度升幅控制在1.5°C以下7。
实现全球的气候控制目标，需要从能源的供应、消费和固碳等多角度入手，全方位促进全球能源结构转型。在供应侧，尽可能用可再生能源替代石能源发电、制氢，实现生产侧清洁替代，转变能源生产方式预计到2030年，可再生能源发电占比需从目前的26%上升到42%；在消费侧，消费端，力争在交通、工业、农业、建筑等绝大多数领城中用电力取代化石能源.实现消费侧电能替代，转变能源使用方式。预计到2030年，终端能源消费电力占比将从目前20%提升到30%：在固碳方面，过生态油设、土媳固碗、碳拥练封存等组合工程去除不得不排放的二氯化碳。
此外，随着新能源在能源网络中渗透率的提高，传统的能源网络架构和产业结构面临新的挑战，新的范式将随之出现。同时伴随着能源网络复杂性的提高和行业数字化的进程的发展，ICT技术成为脱碳解决方案的重要组成部分。如何进一步提高新能源的比例、如何适应新的能源结构、如何充分的发挥ICT技术的使能作用成为未来抑制全球变暖的关键问题。
探索方向一：新能源，新部署：水上电厂
2020年，全球可再生能源机容置新始45%。达到280GW，其中光伏新增162GW.始长率达到50%，风能新增14GW，始长率达到90%以上。到2050年全球风能发电和太阳能发电将占全球总发电量的60%。预计到2030年中国太阳能和风力发电总委机量将达到12亿干瓦以上，中国非化石能源发电将达到整体的50%”。德国可再生能源联合会（BEE）在其
未来场景1：海上风能，潜在的主力新能源
目的在欧洲部分国家，正在积极利用近海发电，其中英国和德国龄至2020年海上风电装机容置超过18GW.占全球海上风电的51%。丹查也积板部号，其2018年15%的电力来自海上风能发电。即促如此.海上风能当前只提供全球电量的0.3%，还有巨大的发辰空问，随着大量海上风电技木创新。安和运营成本的下降，海上风能迎来快速发辰的阶段。
相比陆上风能，海上风能在风力、有效发电时问上面有天然的自然优势，同时新技木创新让海上风力涡轮机尺寸、综合容量因效等方面都超出陆上风能。
P=1/2 pAV3Cp
根据风力涡轮机的电力输出等式，发电功率P与风速V的三次方成正比，与涡轮的扫轮面积A成正比。海上风况优于陆上，风流过粗糙的底表或障碍物时，风速的大小和方向都会发生变化，而海面粗糙度较小，距离海岸10km的海上风速通常比沿岸陆上高出25%。同时海上风满流强度小，具有稳定的主导风向，机组承受的疲劳负荷较小，可以延长风电设备的使用寿命。而涡轮风机的扫略面积直接和风机的直径相关，2021年海上涡轮机直径已经可以达到164米，发电容量达到10MW，预计2030年海上风机直径可以达到230~250米，发电容量达到15~20MW。相比较，陆上涡轮风机2021年直径约为158米，发电容量5.3/MW，预计2025年直径达到170米，发电容量5.3兆瓦。海上风机的容量可以达到陆地风机容量的3~4倍。同时，海上很少有静风期，其发电时间往往能达到3000小时/年，远高于陆上的2000小时/年的发电时间，更能有效利用风电机组的容量。而伴随着技术改进，海上风电的容量系数可以达到40~50%，高于陆上风能，是光伏的2倍，在一些区域和然气与燃煤相同。这都让海上风电更具有基本负荷技术的特征。
当前全球范围内海上风力涡轮机部署位置主要还是在80km以内，水深小于40米的浅水区，通过单桩方式固定。而随着海上漂浮风电技术的应用，简化了涡轮机的安装，提供了比固定式更低成本的替代方案，进而可以进入到水深60米的海域。同时在距离海岸80~150km的距离，高压直流技术的成熟提供了更有成本竞争力的方案。这些创新技术都大大拓展了海上风电的潜在空间。
各项创新让海上风电的装机成本大幅降低，预计到2040年海上发电成本将比2019年下降60%。欧洲海上风电很快会在成本上击败天然气发电，并与太阳能光伏和路上风能持平。全球风能理事会（GWEC）预测，到2030年，全球海上风电装机量将从现在的29.1GW升至234 GW。未来五年海上风电的增长率将达到31.5%。IEA预计2040年海上风电将成为欧洲最大的电力来源。海上风电迎来快速发展时期。
未来场景2：漂浮光伏（FPV），光伏产业新趋势
据国际能源署（IEA）发布的《2020年全球光伏报告》，截止2020年底全球光伏累计装机容量达到760.4GWa。2020年，光伏约占所有新增可再生能源总发电量的42%，其中陆上大型光伏电站一直是光伏产业的建站主要模式。但陆上光伏的发展也开始面临土地获取以及成本制约的问题，同时陆上光伏在高温情况下会出现效率下降，漂浮光伏成为新的部署模式。
水上漂浮式光伏电站可以利用近海海面、水塘、中小型湖泊、水库、蓄水池、采煤塌陷区形成的水上平台将光伏组件漂浮在水面进行发电。根据支撑结构差异，漂浮光伏主要有薄膜型、随没型、漂浮阵列型。其中薄膜型太阳能电池模块是一种由硫化镉、砷化擦等非硅材料制备|成的微米量级厚度的光伏材料。这种材料基本形态为一层薄膜，重量轻，不需要坚固的浮桥作为支撑结构；淹没型可以安装或不安装浮桥；漂浮阵列则需要刚性浮桥作为支撑。
与陆基光伏相比，漂浮光伏不但可以节省用于农业用途的土地，而且相比路基遮阳障碍物更少，灰尘数量更少。同时由于海上风速较高，以及水的存在，水体的自然冷却潜力也会提高光伏的性能。2020年荷兰乌得勒支大学的学者基于北海实际测试及研究论文表明，由于海上相对湿度较高，风速较高，海上的漂浮光伏表观温度远低于陆基光伏，两个地点的平均环境温度差为5.05摄氏度，但两个点的光伏面板表面温度差达到9.36摄氏度。全年发电量海上漂浮光伏比陆基光伏的年均产出能高出约12.96%。
随着技术的不断成熟，漂浮光伏将迎来快速发展时期。2021年7月14日世界最大的内陆漂浮光伏系统之一——新加坡胜科登格漂浮太阳能电站正式竣工投运，覆盖水面面积45公顷（相当于约45个足球场），覆盖水面上累计安装了12.2万块太阳能板，产能达60兆瓦。据Rethink Energy预计，到2030年全球漂浮光伏的市场容量将超过60GW。而漂浮光伏的全球潜力达到400GW，足以将太阳能光伏的现有装机容量翻一番，随着技术的成熟，漂浮光伏的部署速度在加速，为可再生能源的全球扩打开了新的领域。
探索方向二：能源互联网将打通“源网荷储用”，实现全网智能化
传统电力行业的基本模式是大型发电厂集中发电，利用大规模输配电网络将电能交付给消费者，同时保持发电和需求之间的平衡，消费者基于消费量进行付费。传统的电力系统灵活性只存在于生产侧，发电厂根据负荷变化调整发电量，并保证电网的稳定。随着可再生能源装机成本和LCOE的下降，可再生能源发电已经成为当今重要供电方案。未来的电力系统，分布式能源大量渗透，电力系统从集中式向分布式转变。电气化和数字化将重塑现有的范式。同时大多数可再生能源本质上是间歇性的，为了实现供需之间的平衡，必须让电力系统更加灵活，这都需要先进的ICT技术的支撑来实现。
未来场景1：虚拟电厂，电力价值链新范式
虚拟电厂的出现打破了传统的发电厂和用电用户的边界，重构了电力系统的价值链。IRENA对虚拟电厂（VPP）的定义为“一个依靠软件和智能电网远程自动调度和优化分布式能源资源的系统。在协调分布式发电、太阳能光伏、存储系统、可控和灵活的负载以及其他分布式能源资源时，VPP可以提供快速的辅助服务，以取代基于化石燃料的电力”。
首先虚拟电厂对分布式异构能源进行聚合。这里的分布式能源既包括新型可再生能源发电系统，如屋顶光伏、小型风力电站，也包括工业和家庭的各种负荷装置，如暖通空调系统、电力加热泵、电池制氢等。同时为了减少可再生能源不稳定性带来的影响，虚拟电厂还会接入传统化石能源发电装置，如小型的分布式燃气发电、小型水利发电、柴油发电机等。随着电动车、家用储能的发展，电动汽车、家庭储能也会成为虚拟电厂接入的异构能源的一部分。
商业上，未来虚拟电厂通过规模经济模式来实现各种分布式能源所有者单独无法形成的商业循环。分布式能源要参与到未来的能源市场中并盈利，需要具备对能源市场价格的实时跟踪能力，同时分布式新能源设备必须能够基于市场变化以及电网波动进行实时响应，这都需要在分布式能源中配置互联网络、边缘网关或边缘计算等ICT基础设施。同时要能够参与市场，会产生比如保险、合规等交易成本。这些新增成本都会阻碍分布式能源拥有者单独参与市场。而虚拟电厂通过汇聚大量的分布式能源，可以通过规模经济的方式来降低成本，实现盈利。虚拟电厂的商业模式可能会发展面向电网和面向用户两种模式。在面向电网的商业场景中，虚拟电厂将分布式的异构资源，通过打包的方式，面向电网提供电力服务。典型的服务如通过聚合的发电系统、储能装置、蓄冷/热等为电网提供频率响应。在这种情况下，虚拟电厂将聚合的分布式资源作为一个整体，通过向电网释放需求方灵活性而获得报酬。在面向用户的商业场景中，虚拟电厂通过对能源市场价格的跟踪，为用户提供削峰填谷充电服务，为用户节省充电费用。简言之，虚拟电厂通过将分散分布式能源资产统一起来，对分布式能源的进行远程自动化调度管理，对能源市场进行实时跟踪，作为一个整体为电网提供灵活性能力，让小型分布式资源的所有者不仅可以通过省电来节省成本，还可以通过提供电力服务来获益，同时也让新能源为主体的新型电力系统具备更大的灵活性。
随着虚拟电厂模式的兴起，软件公司、新能源公司、传统的化石能源公司、电力公司等等各种角色纷纷从不同的角度进入这个领域。一个典型案例是科技公司与南澳大利亚州政府合作，在1000多个低收入家庭安装了屋顶太阳能系统以及住宅蓄电池，并相互连接形成一个虚拟电厂。澳大利亚能源市场运营商AEMO2021年发布了对该虚拟电厂模式的第一次审查，认为虚拟电厂模式通过及时的电池充电和放电，对关键的电网事故进行了频率响应，保持了电网稳定。同时除了帮助稳定电网外，安装了屋顶太阳能系统和住宅蓄电池的房主的电费下降幅度高达20%。虽然虚拟电厂模式要取得最终成功还有技术、商业等各个领域的很多问题需要解决，但可以预期虚拟电厂在未来的电力系统价值链中必然有一席之地。
未来场景2：能源云，能源互联网的操作系统
传统的能源网是典型的集中式架构，不断提高机组容量、电压等级、网络规模获得规模效益；能源的生产、输送、消费之间有着明显的界限，无法做到端到端统一的管理和调度；供电、供气、供热、供冷等不同的能源网络之间相互割裂，阻碍了综合能效的提高。随着分布式能源的部署，能源消费者具备生产能力，打破了能源生产、消费之间的界限，成为具有生产和消费的双重属性，需求侧响应变得前所未有的重要。同时多种能源的互联也可以提高能源综合效率，从而有助于可再生能源的消纳。因此，迫切需要一个综合平台来解决这个问题，而能源云则可能是应对这些挑战的一种解决方案。
能源云是一个跨领域的前沿概念，其内涵和外延还在不断的发展。能源云可以认为是能源互联网的操作系统，典型特征包括融合、开放、智能等。
融合首先要实现电力系统的的源、网、储、用的端到端的融合接入。源侧典型的接入实体既包括大量分布式新能源如太阳能、风能、生物能，也包括化石能源如燃气发电等；网侧最重要的接入实体是能源路由器。通过能源路由器实现能量流的自由流通；用侧则包括各种工商业负载和家庭负载，如暖通系统、电力热泵等；储侧既包括源、网、用的各种固定储能设备，也包括电动汽车等移动储能装置。除了实现电力系统的融合统一接入，能源云还要打破电、气、热、冷之间的界限，通过接入供热、供气、供冷等多种能源，构建综合能源融合系统，通过多能互补提高能源综合利用率。
在能源云的加持下，未来的能源互联网是一个民主的、开放的系统。能源云的用户将包括个体端（如电动车主、用户电源）、企业用户（如零碳园区、虚拟电厂等）和政府用户（如零碳城市等），用户数量将远远超过传统的能源客户。同时能源云也要能够和比如碳交易系统等第三方系统进行互联互通。因此能源云必须是一个生态开放的系统。在这个平台上向开发者开放各种能源数据，提供编程接口，由开发者针对不同场景实现各种应用。同时在平台上构建能源应用商店，通过应用商店面向不同用户进行分发，并完成开发者的商业循环。通过开放编程解耦实现和能源交易市场、碳市场等各种第三方生态系统互通，打造能源产业新商业模式。
要实现能源云的融合、开放，能源云必须是一个智能的平台。智能既体现在通过人工智能算法使能能源资产更智能，如通过Al控制光伏面板角度提升发电量等，也体现在能源云本身的智能上。能源云基于海量接入的分布式能源数据和源网荷储用的端到端链路数据，构建数据资产，基于数据资产和大数据建模能力构建面向用户和开发者的数据平台。通过算法实现对分布式能源的生产预测、基于历史数据的负荷预测、动态需求响应、对能源市场价格的实时分析判断等。通过人工智能、大数据等智能高效的技术的加持，能源云的目标是实现能量在生产和消费者之间按需自由流动，最终实现整个能源系统的多能互补、绿色低碳、安全稳定。
2020年7月，欧盟推出1.8万亿欧元的经济复苏计划，重点支持欧盟绿色和数字化双转型。绿色和数字化成为推动经济转型的一对李生技术。能源是数字世界的底座，数字化技术帮助能源产业更智能。通过数字化技术构建能源互联网操作系统，推动能源产业升级，加速能源产业的减排目标的实现。
探索方向三：提倡ICT高效用电，加快节能减排步伐
在数字化战略“Shapping Europe’s Digital Future”中指出，通过数字化解决方案跟踪电力最需要的时间和地点，可以提高能源效率，减少化石燃料的使用。同时，ICT行业也需要经历自己的绿色转型。ICT行业估计占世界总用电量的5-9%，排放总量的2%以上。数据中心和电信网络需要提高能效，重新利用废弃能源，并使用更多的可再生能源。欧盟提出了要求，在2030年前实现数据中心气候中性、高能效和可持续，电信运营商在环境足迹方面需要采用更透明度措施。
未来场景：打造低碳数据中心与低碳网络，加速“碳中和”进程
据IEA研究报告显示，自2010年以来，全球互联网用户数量翻了一番，全球互联网流量增长了12倍，数据中心和传输网络的耗电大幅上升，2019年全球数据中心电力需求约为200TWh，约占全球最终电力需求的0.8%。2019年数据网络消耗约250TWh，约占全球用电量的1%，其中移动网络占三分之二。中国2030年数据中心用电预计将达突破4000亿干瓦时，占全社会用电量的比重将升至3.7%。而PUE每优化0.1，可节省用电250亿度，减少碳排放约干万吨，若全部使用绿电，碳排放每年可以减少3.2亿吨。引入绿电和降低PUE成为低碳数据中心的关键举措。
为了降低数据中心和电信网络的碳排放，大型ICT公司一直是绿电的最大购买者。2019年Google、Facebook、Amazon、Microsoft是全球绿电购买的前四大公司。2020年亚马逊购买超过5GW成为全球最大的新能源卖家，台积电、Verizon则上升到第三和第四的位置。面向未来，谷歌提出在2030年实现全球实时零碳运营，将零碳的统计范围从年过渡到小时；Facebook计划在2030年实现自身供应链范围内净零排放；微软则表示将于2030年实现负碳排放，并在2050年消除企业所有历史碳排放。
根据Uptime的调研显示，2020年全球数据中心平均PUE为1.59。这就意味着约38%的电力是用于冷却和其他辅助功能。随着越来越多高温服务器的投入使用，为了进一步降低冷却系统的能耗，通过采用自然空气冷却而不是传统的冷机和空调的方式成为降低PUE的有效方式。目前业界已经有很多尝试，比如使用100%海水为数据中心冷却系统供电；使用寒冷的室外空气来确保数据中心设备保持在最佳温度；通过将再海底建数据中心，将PUE低至1.07。
除了引入可再生能源、自然冷却实现数据中心高效、节能，另外一个重要手段就是人工智能的应用。通过数据中心内的传感器收集温度、电量、泵速、耗电率、设定值等各种数据，再对这些数据做人工智能分析，用分析的结果调整数据中心的运行模式和控制阀值，从而实现降本增效。将人工智能用于数据中心冷却，实现将用于冷却的能量减少40%；中国联通河南分公司引入华为的iCooling@Al解决方案通过融入了大数据、人工智能等，实现数据中心自动进行能效调优，实现数据中心PUE降低约8%~15%。据DCD的报告，欧盟Horison2020资助的位于瑞典BTDC研究项目，在自然冷却的同时，通过人工智能算法实现冷却系统、IT负载、服务器风扇和温度协同，PUE达到1.01的最高水平！随着Al等业务场景的成熟，数据中心的算力多样化将持续进步，数据中心功率密度不断提升，将大型数据中心作为一个整体，基于人工智能算法实现供电、服务器、负荷的的协同创新可能成为下一步的创新方向，在支撑密度提升的同时，持续降低数据中心系统PUE。
在通信网络方面，2020年2月，国际电联、GeSI、GSMA和SBTi制定了符合《巴黎协定》的基于科学的途径，到2030年，ICT行业需要将温室气体排放量减少45%。通信网络实现低碳绿色除了和数据中心类似引入绿电外，还可以通过光电混合、网络架构极简等手段实现更绿色，减少碳排放。
通信设备与计算设备同根同源，随着摩尔定律走向瓶颈，光电混合是结构性提升设备能效的发展方向，通过网络级、设备级、芯片级的光电混合技术，可以持续提升通信设备的能效，满足未来百倍容量增加能耗基本不变的绿色网络目标。另外传统通信网络按照置专业划分，造成运营维护条块分割，已经越来越难以适应网络自动化和智能化的发展。未来网络需要按照业务本质进行架构重构，形成基础电信网、云网和算法三层极简网络架构。极简网络架构可以大幅降低自动驾驶网络的算法复杂度，降低对算力的需求，降低运维成本，从而实现网络的绿色低碳。
通过绿电引入、架构创新、人工智能算法应用等手段，数据中心和通信网络将会更加省电、高效，并最终真正实现零碳目标。
结语：ICT让绿色能源更智能，实现经济可持续发展
到2030年，世界需要将排放量减少一半，以风能、光伏为代表的新能源正加速部署实现生产侧清洁替代，消费侧通过电气化实现电能替代。ICT作为一个行业，除了自身需要节能减排以外，同时也在赋能其它行业来减少碳排放。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50%；光伏装机达3000GW，光伏度电价格低至0.01美元；80%数字基础设施将通过绿能供电。
2030年ICT将进一步使绿色能源更智能，并使能干行百业进一步加大减排效果，实现全球经济的绿色低碳转型和可持续发展！
人类总是能够不断的进步，靠的是大规模协作，而协作的根基是信任。在现行规则的商业世界里，需求的收集、客户的接触、企业的运作和管理、供应生态等环节的每一次互动，无不建立在信任的基础上。随着数字技术对这些环节的重塑，以及元宇宙等新概念的萌芽，建立数字信任成为组织最重要的战略目标之一。在数字化转型的加速驱动下，组织与组织之间、组织与客户之间以及组织内部的互动从物理世界迁移至数字世界，由此而产生的宝贵数字资产，一旦发生信息安全被破坏，或隐私被泄漏等事件，信任就会被打破，组织的业务运作、商业价值（如品牌，市值等）、声誉和公信力等都将陷入危险之境。
数字信任是一个复杂庞大的系统，包含隐私、安全、身份、透明、数据完整性以及治理和合规等关键领域。因此，组织不仅需要从多维度入手，还要通过不同的工具来实现数字可信，如区块链、隐私增强技术、人工智能等。新的技术应用，以及新的规则定义，将塑造可信的数字未来。
探索方向一：ICT技术使能数字可信
数字资产为组织和个人带来了史无前例的快捷和便利，但同时也带来被窃取和盗用的高风险。数字资产的安全和完整性依赖于隐患预防、数字存证、隐私加密、数字鉴假等技术的应用。ICT在打造数字信任上的探索，使得数据能够在可确权、可溯源、可验证的基础上实现交易与共享，从而帮助组织与个人在充分利用数据价值的同时，更好地管理数字资产，保护核心数据。
未来场景1：基于区块链的智能合约
越来越多的企业希望对合同有一种可以更高效地制定、更中立地监督，更自动地执行的方案。据报告显示，2020年，全球建筑工程类的平均纠纷金额达5426万美金，平均纠纷期为13.4个月。这不仅对企业造成了经济上的损失，甚至还会影响企业的正常运营。
基于区块链技术的智能合约，是近几年来引起广泛讨论和探索的一个方向。智能合约的概念可以追溯到1994年，由Nick Szabo提出：以数字形式指定的一系列承诺，包括各方履行这些承诺的协议。因此，智能合约是一种旨在提供、验证及执行合约的特殊协议。但这个概念由于技术手段的缺乏，迟迟未能取得有效的进展，直到引入区块链技术。
基于区块链技术的智能合约以数字化的形式将合约条款写入区块链中，合约事务的保存和状态处理都在区块链上完成。代码本身解释了参与方的相关义务。它包含了有关交易的所有信息，可以在不需要第三方的情况下，当满足条件后就自动启动执行机制。由于区块链的分布式特性，保障智能合约的存储、读取、执行整个过程透明可跟踪、且不可篡改。此外，这样的智能合约还将帮助企业降低运营成本，提高合同执行效率，通过去中心化的技术手段，让合约免受第三方的干扰，让交易更精准，更可靠。但也正因为区块链的特性，让这种智能合约的实施推广存在诸多挑战。比如说，如果在创建智能合约协议时，已经包含了错误，那么这个错误就无法被修改；此外，由于去中心化的智能合约，只受制于代码约定的义务，不容易通过法律监管。基于区块链技术的智能合约在物流、电子商务、金融保险等多个领域有着巨大的潜在市场应用价值。据咨询公司预测，智能合约能将美国的个人房贷成本降低480-960美元/年；在美国和欧洲，将银行房贷运营成本降低30-110亿美金/年，将个人车险费降低45-90美金/年；帮助全球汽车保险公司将保险理赔成本降低210亿美金/年。
未来场景2：AI打假，维护组织声誉和公信力
既然Al越来越像人一样工作，那么Al假装成某些人也就不是难事。比如Al合成音视频的诈骗事件就在不断发生。《华尔街日报》报道，英国某能源公司的高管接到母公司CEO的电话，并向CEO指定的位于匈牙利的供应商账户转入了24.3万美元，经过调查发现这是一起由Al伪造语音的诈骗事件，该笔资金最终流向了墨西哥等地，所有的损失最后由保险公司承担。
2020年，英国第四频道官方账号在Twitter上分享了一则通过深度伪造技术（Deepfake）制作的英国女王圣诞致辞伪造短片。该频道遭到了众多媒体和网友的批评，指责其不尊重女王。根据布鲁金斯学会（Brookings Institute）报告显示，“深度伪造”技术会削弱民众对整个公共机构的信任（source:Brookings IInstitute）。
这些案例表明，仅凭人类自身或传统技术很难识别出利用数字技术手段仿造的音视频。而且这种Al伪造技术还在不断被滥用。一条解决这个问题的路径是利用Al技术来“以毒攻毒”。
基于深度学习的神经网络模型能够有效应用于自然语言、图像处理领域，正在向音视频理解方面延展，未来将广泛应用于区分真实的音视频和由Al深度合成的视频，例如AI技术通过对比两段视频画面中微小的差异或者音频中某一段波形与原音频不一致的地方来识别音视频是准确，从而鉴别音视频片段是否是通过Al技术深度合成；另外，基于机器学习和APl的自动化防御系统，将利用鉴别器算法技术，及计算影响的网络因果推理等叙事模型，自动检测、判定和清除社交网络上的虚假信息，并通过追溯到数据源，为处理数字犯罪提供证据链。
未来场景3：隐私增强计算
大数据时代，数据被称为“新原油”。但与原油不同的是，数据不会被消耗掉，因此，数据的价值可以被不同的组织在不同的场景和区域重复发掘利用。当然，数据共享也带来了安全和隐私方面的挑战：在机器学习的推动下，数据挖掘和分析等用途逐渐兴起，如何在保护数据隐私的前提下，允许多方进行数据协作，获取数据价值，对于像金融、医疗、零售等行业来说尤为重要。随着企业机构数据分析和数据仓库环境的日趋复杂化，传统的数据脱敏技术面临巨大压力，无法满足新时代的复杂要求，从而助推了人们对隐私增强计算（PEC）技术作为替代方案的兴趣。
隐私增强技术是个技术门类的统一术语，通常指在隐私信息采集、存储、以及在执行搜索或分析过程中对于保护和增强隐私安全性的数据安全技术。它一般用来保护用户的个人数据信息在不被滥用的前提下还能够保证数据被有效利用，充分发挥其商业、科学和社会价值，为用户提供高效优质的服务。隐私增强计算技术的探索有很多种，比如说：
差分隐私：对基础数据通过添加随机生成的“噪声”，但同时保证更改后的数据仍然在执行任何计算时，达到统计或方向上的整体正确。通过混淆原数据的方法，防止任何个人的数据被别人直接共享。
同态加密：同态加密提供了一种不需要解密，直接对加密数据进行处理的功能。
原始数据经过同态加密后，生成密文数据，经过计算处理，形成密文结果。然后通过同态解密，得到的计算结果与将原始数据直接计算处理所得到的计算结果一致。
联邦学习：主要解决的问题是，在进行机器学习时，满足企业各自数据不出本地的前提下，通过加密样本对齐，各自建立模型。在此基础上，再建立虚拟的联合模型。这个联合模型和通过传统方式直接将各方数据聚合到一起而训练出来的模型，在性能上基本一致。
除了上述技术之外，隐私增强计算技术还有可信计算环境（TEE）、零知识证明（Ze-ro-Knowledge Proof）、K匿名（K-Ano-nymity）、 L-多样化（L-Diversity）等。未来，隐私计算将会包含更多迎来更多更优秀的算法，也会得到更广泛的应用，更好地兼顾隐私的保护和数据价值的发掘。
探索方向二：规则塑造数字可信
技术手段并不能完全解决信息泄露、网络诈骗等破坏数字可信的行为，还需要通过相关规则的制定，双管齐下来帮助建立一个可信的智能世界。此外，个人数据安全的问题并非只是个体权利的保护，而且影响各国数字化战略的长远发展。目前，部分大平台拥有数据流量优势，容易成为数字巨头，滥用自身优势，收集、使用、扩散消费者的个人信息。这种趋势的蔓延，既会加深企业与客户之间的不信任度，又会加剧企业之间不平等竞争。这将不利于整个社会的健康发展。
未来场景1：建立新的互联网个人信息调动机制
近年来，针对过度收集数据的规则制定和诉讼探索在不断推进。在公平交易的数字战略中，大数据背景下的个人信息的调动机制将会变得更加平衡，兼顾隐私权利和个人信息开发两个目的，在传统告知同意原则的基础上，强调主体对于个人信息的控制权。2021年，《个人信息保护法》正式发布，作为中国首部关于个人信息保护的专门法律，重申了个人信息保护工作的多项基本原则，包括公开透明、目的明确、最小必要。未来，个人信息调动机制将从规则框架上继续细化，为用户明确数据收集的场景、用途及风险。近年来，针对过度收集数据的规则制定和诉讼探索在不断推进。在公平交易的数字战略中，大数据背景下的个人信息的调动机制将会变得更加平衡，兼顾隐私权利和个人信息开发两个目的，在传统告知同意原则的基础上，强调主体对于个人信息的控制权。2021年，《个人信息保护法》正式发布，作为中国首部关于个人信息保护的专门法律，重申了个人信息保护工作的多项基本原则，包括公开透明、目的明确、最小必要。未来，个人信息调动机制将从规则框架上继续细化，为用户明确数据收集的场景、用途及风险。近年来，针对过度收集数据的规则制定和诉讼探索在不断推进。在公平交易的数字战略中，大数据背景下的个人信息的调动机制将会变得更加平衡，兼顾隐私权利和个人信息开发两个目的，在传统告知同意原则的基础上，强调主体对于个人信息的控制权。2021年，《个人信息保护法》正式发布，作为中国首部关于个人信息保护的专门法律，重申了个人信息保护工作的多项基本原则，包括公开透明、目的明确、最小必要。未来，个人信息调动机制将从规则框架上继续细化，为用户明确数据收集的场景、用途及风险。
未来场景2：各国纷纷出台数据保护相关规则
GDPR是目前世界上最严格的针对个人数据的隐私和安全法，由欧盟起草通过，正式生效于2018年5月25日。自生效以来，GDPR总共收到了28.1万份数据泄露通知 。据统计数据显示，截至2021年9月2日，自GDPR生效以来，已开出了841张罚单，总计超过12.87亿欧元，其中最大一笔罚单高达7.46亿欧元。
除GDPR之外，全球其他国家和地区也推出了数据保护相关的法律法规：2020年，美国发布《联邦数据战略与2020年行动计划》，旨在保护数据完整性、确保流通数据真实性、数据存储安全性等基本原则；阿联酋和新西兰也分别出台《数据保护法》和《2020年隐私法》，加强对数据安全及个人隐私保护的规制建设。
未来场景3：数据反垄断趋势全球化
2019年，美国发起了对涉嫌垄断市场、抑制竞争、侵犯用户隐私的行为的巨头公司进行反奎断调查；2020年5月27日，日本参议院正式通过《数字平台交易透明化法案》，该法案旨在规制特定数字平台，增加特定数字平台的公开义务。2021年1月19日，《（德国反对限制竞争法》第十修正案》正式生效，此次修法，在滥用相对优势地位行为的规制层面，拓展现行竞争规则的适用范围，以防范与遏制企业滥用相对优势地位的行为；2021年，中国国务院制定发布《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》；由此可见，数据反垄断趋势正在全球蔓延。
未来，在反垄断法的不断完善和应用中，用户和第三方企业将从行业巨头手中获得更多的数据主权，避免大平台对个人隐私数据进行非法地获取、滥用及交易等侵犯数字安全、破坏公平竞争的行为，从而促进数字信用生态的建设。
结语：共建数字可信的智能世界
面向2030年，人类可以借助区块链、人工智能等技术更好地保护个人隐私和数字资产，更精准地打击假新闻等数字造假行为，减少诈骗或数据盗用的隐患。隐私增强计算等技术为多方实现安全加密的数据共享，在不影响隐私安全的前提下，确保数据价值的流通。华为预测：到2030年，50%以上的计算场景将采用隐私增强计算技术；85%的企业将采用区块链技术。
同时，以GDPR为代表的数字安全领域法律和规则，以及数据反垄断趋势将会拓展至全球各地，进一步在个人与组织之间构建信用体系，加速组织在数字可信方面的合法合规进程。
一个健全的数字可信生态需要多方共建。企业除了做好自身的防护和对合作方的管控，还可与相关机构合作，共同打击违反信息安全、数据垄断相关的违法行为，保护用户数据安全。企业还应该积极参与到加强全民数字技能的教育和培训中，提升公民数据安全和隐私意识，共建数字可信的智能世界。
让我们共同努力，一起迎接美好的生活！