算法，可显著提升可再生能源发电预测精度、优化 需求侧灵活性资源调度、实现电网故障智能预警与 诊断，全方位增强电网运行的安全性与效率。 然而，电力数智化转型并非一蹴而就。当前各国发 展水平差异显著 ：部分国家已启动面向未来的新型 电力系统部署，部分国家仍停留在传统电网阶段。 IEEE Fellow IEEE PES 中国专业分会联合会 (PCCC) 主席 清华大学电机工程与应用电子系主任 清华大学能源互联网创新研究院院长 与输电，到配电与用电。电力行业的各个环节 尚未完全整合，但行业已具备执行预测性智能 维护、高效能源调度、自动设备优化以及提供 个性化用户服务的能力。 » 新型电力系统（FPS）：这是理想的阶段。在这 一阶段，电力基础设施面向未来，领先于电力 需求曲线，并与国民经济的宏伟目标保持同步。 在这一阶段，电力行业已实现上下游电力部门 的无缝整合，即发电、输电、配电以及电网储 备能够根据实时电力需求和供电自动适应负荷 波动 全球数智化指数（GDII）2025 智能决策，支持运营管理。同时也引入智能安全监 控，利用人工智能等技术进行设备故障检测和预 警。此阶段的关键业务成果是打破孤岛，从而提升 效率、优化决策、提高客运服务可靠性。 面向未来的智能化轨道交通 这是轨道交通数智化的最高阶段，其特征是人工智 能深度融入所有作业环节（预测、优化和控制）， 从而实现智能化自主运营，包括列车自动运行、人 工智能调度和高级流量优化。此外，在这一阶段，

络融合将驱动承载技术、设备形态和应用方案的多维度融合创新；当 前集成电路的能力提升、硅光及光电合封等关键技术的日趋成熟、设 备 SDN 南向接口的融合统一，为网络融合和大规模部署提供了坚实 支撑，成为面向未来高效承载网络的重要演进方向。 IP+光的融合包括管控融合、协议融合、硬件融合三个维度。在 管控融合维度，通过 SDN 统一控制器实现 IP 层与光层的联合资源调 度和智能运维，打破传统分离式管理模式；在协议融合层面，通过 可靠性测试规范，而 OIF 与 COBO 在国际上牵头的 CPO 接口规范也 为电光共封装的未来演进奠定基础。在智能控制方面，ITU-T 的 FG-AI4NDN 与 ETSI 的 ENI 提出了面向未来网络的 AI 控制模型，有 望影响光层 FEC 优化、自愈调度等标准设计；CCSA 也已启动 AI 增 强型 FEC 算法研究课题，探索 AI 与传输物理层的融合路径。同时， 统一调度与开放控制接口标准也在加强互通与兼容性，如 现 C+L 波段覆盖、AI 增强 FEC 等关键技术集成。与此同时，封装形 态也将进一步演进，以支撑 1.6T 在超长距传输和超大带宽集群互联 中的广泛应用。QSFP-DD 和 OSFP 作为面向未来演进的两种主流封 装，在结构设计、功能支持及部署场景方面均展现出各自的优势与局 限。 QSFP-DD（Quad Small Form Factor Pluggable - Double Density）

Cosmo-Tech 面向未来的决策三角框架（见图 21）正在采取综合方法--AI 仿真导航器来管理 对整个价值链的全方位环境、社会和经济影响。这种整体模型旨在通过这些关键维度的复杂 相互作用来指导供应链领导者，确保每一个决策都有助于制定有弹性、盈利和可持续的战略。 Cosmo-Tech 人工智能仿真为实现供应链决策智能提供了一个软件工具。 图 21：Cosmo-Tech 面向未来的决策三角框架（来源：【27】）

1%以下，年增新能源利用量超 1 亿度；算力 成本降低 20% ~ 30%，得益于新能源低谷电价；同时，低碳效益显著， 50 万千瓦算力集群年减碳量约 40 万吨（等效替代火电）。 （3）未来需求及发展趋势 面向未来，应构建 “源-网-荷-储-算”一体化协调控制架构，通过 融合可再生能源功率预测与算力负载预测，建立基于绿电友好性的算 力调度模型，动态匹配任务类型与可用清洁电力资源。在此基础上， 结合碳价 电量与功率反 馈、响应确认机制等内容的互联协议，实现算力平台与电网调度平台 之间的信息同步与控制闭环。配套数据安全与隐私保护机制，确保算 力运行数据在调度过程中的可控、可审与合规使用。 面向未来，应鼓励各类智算平台、边缘节点及数据中心运营方参 与需求响应机制试点，在新能源占比高、电网调节能力薄弱的区域开 展算力调节能力评估与验证。通过构建多类型算力节点响应特性数据 库，建立典型场景

数字化技术提供整合及可靠的数字化运营服务， 能够全方位参与企业数字化转型从关键任务型 IT 基础架构的设计、构建、管理并不断更新的 全流程，统筹企业的数字资源，提供陪伴式的 服务。 总之，面向未来的增长，“数字化运营” 是企业必须要关注的关键词。要在数字化转型 中求发展、求增长，企业必须要具备数字化运 营的能力，注重通过运营来实现数字化转型的 商业价值转化。以开放探索和主动求变的视角，

架构创新，并辅以软硬件全栈协同的深度优化，正在重新定义 AI 时代的算力基石。围绕超节点的产 业格局已经形成，AI 超节点的形态和技术路线将持续演化，其作为 AI 时代核心计算单元的地位已然 确立。面向未来，大模型技术会加速迭代，围绕超节点的软硬件技术也将持续演进，带来如下几个 方面的变化： 一、超节点网络时延向纳秒级演进 超节点的低时延从“微秒级”到“纳秒级”，比当前主流网络时延降低一个量级；大带宽实现任

应用行动方案（2023-2024年）》 开展智能机器人的研发和应用，推进全域全时场景 应用，营造人工智能产业发展最优生态 2023.05 《湖北省数字经济高质量发展若干政策》 鼓励省内企业联合科研院所面向未来产业，开展人 形机器人、人工智能等领域原创性研发，并给予补 助。 2023.04 《山东省制造业创新能力提升三年行动计划 (2023-2025》 研究制定山东省未来产业高质量发展行动计划，加

难题，缓解软件开发的本质挑战，带来效率的 极大提升。但 AI 编程在大规模复杂软件上依然 存在较多的挑战，如何解决复杂软件的可信问 题，以及如何解决大型软件工程的系统分解、 对接和协作都将面临巨大的挑战。 面向未来的自动化编程，可以看到大模型 和形式化方法各自拥有其优缺点，但可以“互 帮互助”，借助大模型提升传统形式化验证自 动化程度，借助形式化方法提升大模型输出正 确率，两者的有效结合可能是一个关键的方向。 年世界粮食安全和营养状况》报 告指出，当前全球大约有 6.73 亿 [31] 人口挣扎 在饥饿线上，并且预计 2030 年将有 5.12 亿人 面临长期食物不足问题，粮食安全仍然是一项 长期和艰巨的挑战。 面向未来，人们的饮食需求正在从“吃饱 吃好”向“吃出健康”转变，在满足日常饮食 的安全便捷、多样化摄入、营养均衡的基础上， 追求个性化与精准营养、以及更加幸福的饮食 体验。 2035 年全球农业将迈入智慧农场时代，农 数字化的服务形态存在于云端资源池。例如， 当城市管理者分析城市运行数据时，城市数字 操作系统能根据其关注重点自动调取数据，并 推荐优化方案，以最小认知负荷为原则，让技 术自然嵌入决策流程。 102 面向未来，面向充满期待的 2035，智能化正从分散的工具应用向协同化、共生化升级，将深 度渗透城市肌理，推动城市从功能集合体成长为具有自进化智能生命体。城市以城市级 AGI 为蓝 图、以数据大动脉为纽

从战略发展角度来说，数字基础设施的发展是推动数字经济发展 的关键驱动力。随着全社会数智化转型的升级加速，对于算力的要求 也越来越紧迫。算力已成为全球技术创新竞争的焦点领域，我国正在 集中力量攻关面向未来产业发展的新一代服务生成算力网络（SG- CNC, Service-Generated Computing and Network Convergence）技术， 开展原创性、先导性的基础理论及关键技术研究，旨在形成具有自主

《生成式人工智能在教育中的应用》 阐述了教育部对在教育领域使用生成式人工智能的立 场，文件包含生成式人工智能为教育部门带来的机遇 及挑战、有效利用人工智能的建议，注重数据隐私和 知识产权、倡导培养面向未来的知识和技能等内容。 教育部 2023.10 全球 美国 澳洲 欧盟 日本 英国 《澳大利亚学校生成式人工智能框架》 该框架基于6项指导原则：教与学、人类和社会福祉、 透明度、公平、问责、隐私和安全，支持学校领导、