华为:鸿蒙2030愿景白皮书(更新版)(41页).pdf

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1、?鸿蒙 2030 白皮书序 言?鸿蒙 2030 白皮书序 言?0103040608091011131402?01070405161717202426293103?153435-1-行业趋势鸿蒙 2030 白皮书?-2-行业趋势鸿蒙 2030 白皮书 在人类历史进程中,从农业革命到工业革命,再到当前的信息革命和智能革命阶段,科学技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年,随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技术的突破和广泛应用,我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界,它将重塑我们的数字生活和生产,推动各行各业的数字化转型。在这个宏大的历史进程中,操作系统仅仅只有不到 70

2、年的历史,但其自诞生以来,不断演进,多次推动了信息产业浪潮的发展。操作系统的演进大体上经历了批处理、主机、PC 互联网、移动互联网几个阶段的发展,正走向万物智联的时代。不同历史时期的操作系统在底层硬件架构与形态、人机交互方式、信息呈现方式,以及生态范式上展现出不同的技术特征。进入全新的万物智联时代,新技术的发展趋势、用户体验诉求以及随着而来的新应用场景,都将对操作系统提出新的需求和挑战。图 1 操作系统历史演进和技术特征变化1990sInternet of Data?2000sInternet of People?2010s2020sInternet of Things?2030Interne

3、t of Sense/Place?-3-行业趋势鸿蒙 2030 白皮书1.1人工智能技术出现革命性突破,智能时代加速到来人工智能(Artificial Intelligence,AI)被誉为是 21 世纪社会生产力最为重要的赋能技术,正以惊人的速度渗透进各行各业,推动一场新的生产力与创造力革命,深刻影响着我们的生活。自 1956 年达特茅斯会议揭开人工智能的神秘面纱以来,人工智能经历了令人瞩目的进展,从替代限定领域的特定重复性工作,逐渐扩展至通用领域的高端脑力劳动工作,重塑生产力。在过往的几十年里,人工智能通过感知、理解世界的规则,在一些重复性工作较多的限定领域中替代了人类的特定重复性工作。例

4、如“深蓝”在国际象棋比赛中首次战胜人类世界冠军,展示了 AI 在策略计算方面的卓越能力;人工智能在图像识别方面的准确性已经超越了人类,让我们见证了机器感知世界的巨大潜力;人工智能更是在科学研究中取得了显著突破,如蛋白质结构预测,它极大地推动了生物学和医学领域的研究进程。这些里程碑式的事件共同证明了人工智能技术的飞速进步,并预示着其将在未来社会扮演更加重要的角色。而 2022 年 11 月 ChatGPT 的 面 世 标 志 着 人 工 智 能 技 术 在 大 语 言 模 型(Large Language Model,LLM,也称大模型)和 生成式 AI(Generative AI)等领域取得了

5、新的革命性突破。生成式 AI 通过深度学习算法对大量数据进行训练,捕捉数据中的模式和规律,具备创造出高质量的文本、图片、视频、代码等新想法和内容的能力,即 AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容),为脑力劳动领域带来了创新与效率的双重提升。典型的生成式 AI 大模型有:ChatGPT、Gemini、Claude、盘古、文心一言、通义千问、讯飞星火、ChatGLM 等。这些模型基于大型复杂的深度神经网络结构,采用互联网上海量的数据训练,并辅以大量的人工反馈对模型进行优化和改进,最终训练出具有数十亿甚至数万亿个参数的模型。受益于海量数据、海量参数、海量算力的“Scal

6、ing Law”效应1,生成式 AI具有更好的表达能力和更泛化的任务能力。彭博行业研究数据显示,随着企业改变经营方式并对产品和服务进行强化,未来 10 年,生成式 AI 有望在硬件、软件、服务、广告、游戏等众多领域创造 1.3 万亿美元收入,占科技领域总支出的 10%-12%,复合年增长率预计达到约 42%2。然而生成式 AI 在 AIGC 上的应用仅仅是人工智能革命的开始。大模型的出现,全面提升了 AI 的自然语言理解能力和通用推理能力,让 AI 具备自主完成复杂任务的可能,从而演进成为能够感知环境、进行用户意图的自主理解、做出决策和采取行动的 AI Agent(智能体)系统。-4-行业趋势

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