上一篇從健康、飲食、建築、出行四個方面進行了探索和想象，今天繼續搭乘創新列車，開啓城市新基建、新生産力、綠色能源、數字技術的探索
城市化是本世紀最重要的全球趨勢之一。當前，全世界一半以上人口生活在城市地區，到2030年，這個比例預計將提升到60%。以中國爲例，據摩根斯坦利預測，中國的城市化率將從現有的60%提升到2030年的75%，新增2.2億人進入城市。中國將形成以粵港澳、長三角爲代表的5個超級城市圈。屆時，全球人口超一千萬的城市也將增加至43座。
隨著城市化進程的加快，全球的城市管理都面臨著城市規模增長與城市各種資源有限之間的巨大矛盾，並且城市在能源消耗，環境汙染，交通堵塞，信息基礎設施發展不均衡等方的問題日益嚴重。
據聯合國人居署的數據顯示，全球城市平均消耗約75%的一次能源，且排放了全球溫室氣體總量的50%至60%。到2030年全球城市每年産生的廢物總量將達到25.9億噸，每年向河流、湖泊和海洋排放的塑料將達到5300萬噸。嚴重的空氣汙染導致世界各地每年700萬人死亡。如何提升城市資源利用率，緩解城市規模增長與有限資源之間的矛盾成爲城市未來需要解決的最重要需求。另一方面我們也看到5G、雲、Al、區塊鏈、智能傳感等各種新技術的快速進步，給未來城市的發展帶來了更多新的可能，城市場景也將成爲各種新技術的最佳應用創新場所與孵化基地。
過去十多年來，世界各國都在加快城市的數字化進程，希望借助高科技手段探索城市的可持續發展路徑。2020年，全球投入試點的智慧城市數量將近1000個。其中，中國500個，歐洲90個，美國40個。與此同時，面向智慧城市的投資金額也在逐年提升，2020年相關投資接近1240億美金，同比增長18.9%。顯然，城市的數字化，智能化已成爲全球領先城市探索城市可持續發展的最關鍵路徑。
探索方向一：數字新基建，打造城市發展新引擎
城市的不斷“膨脹”，給有限的資源供給，以及環境帶來巨大壓力，如何采用技術的手段大幅提升城市綜合治理效率，實現城市治理的科學化，精細化，讓有限的資源能夠滿足城市可持續發展的需求，是城市未來發展所面臨的最大挑戰。
傳統的工業化時代，城市提供了水，電，氣，道路等物理的公共基礎設施，支撐了工業化城市的快速發展，面向未來，如何建設一個先進的城市數字新基建，爲城市走向數字化，智能化提供加速度，無疑是城市未來場景探索的主要方向之一。
我們認爲城市數字新基建主要應由四個方面組成，自底向上，底層是遍布于城市各個角落的智能感知系統，能夠實時，精准地感受到城市的脈搏，感受到城市的變化；第二層是智能聯接，通過覆蓋城市的高速有線，無線聯接技術，將城市聯成一個有機的整體；第三層是智慧中樞，是城市未來的“大腦”與決策系統，是海量數據的彙聚點，實現城市數據的全域共享，支撐Al價值最大化，實現城市治理的精細化，科學化，自動化；最上層是智慧應用，基于城市的數字新基建，面對不同的城市治理場景，需要打造一個完整的城市智慧應用生態體系，打通面向客戶服務的最後一公裏，爲城市智慧化發展提供各種可能；這四個方面有機聯接，相互支撐，共同形成一個城市智能體，支撐城市邁向全場景智慧時代。
未來場景1：納米傳感，精准感知城市脈搏
城市數字化發展的基礎是數據，而數據則來源于遍布在城市各個角落，各種各樣的傳感裝置，如同人們需要通過視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺等來感知周邊環境一樣，城市也需要通過遍布于城市中的各種觸角感知城市的變化，從而爲城市數字化發展提供最基本的數據支撐。
美國《麻省理工學院技術評論》雜志把這種基于傳感器技術的“感知城市”列爲2018年全球十大突破性技術之一。
我們認爲未來城市一方面將會從局部感知系統走向全域感知的網絡，基于各種通信方式，將分散的各種傳感節點聯接起來，通過對海量數據的綜合分析，形成對城市變化更爲精准的判斷。另一方面，傳感技術本身的突破與發展也必將爲“感知城市”帶來跨越式的發展。
在所有的傳感技術之中，一種低成本、微型化的納米傳感器技術有望成爲推動新一輪傳感技術革命的“顫覆性”技術，擁有可觀的發展前景和巨大的應用潛力，未來納米傳感産品可以大量布局，形成無線納米傳感器網絡，使得城市的感知能力大大擴展，將爲氣候監測，健康檢測，環境保護等各個領域帶來革命性的變化。通過納米技術制作的傳感器，尺寸小、精度高、性能會得到極大改善，納米傳感器是站在原子尺度上，極大地豐富了傳感器的理論，推動了相應的制作水平，拓寬了應用領域。當前已在生物、化學、機械、航空等領域獲得了很多廣泛的早期應用。
石墨烯納米氣敏傳感器：這是一種對氣味非常敏感的傳感器，氣敏傳感器上和氣體接觸的表面附著了一層納米塗層作爲敏感材料，用于改善傳感器的靈敏度和性能。這種傳感器內置的金屬有機薄膜能夠收集氣味分子，然後通過等離子納米晶體將所捕獲的化學信號放大，它不僅可以檢測環境中最常見的二氧化碳，而且能夠快速檢測有害氣體、有毒氣體。美國一所大學研制成功利用石墨烯開發出新型的納米塗層，他們將這種納米薄膜集成到氣敏傳感器的電路中，與目前最好的使用碳基材料的傳感器相比，對分子響應提高了100倍，大大提升了氣體傳感器的靈敏度”。
不久的將來一小片傳感器就能准確識別出空氣中的有害氣體，有毒氣體，爆炸物等，從而大大提升城市對于工廠，邊檢等特殊場所的空氣，爆炸物的危險感知能力；
納米縫隙傳感器：是一種能夠識別特定頻段聲音的傳感器，其獨特之處在于，傳感器間的縫隙間距能夠達到納米級別，從而能夠保證很高的聲音傳感靈敏度。研究人員們在粘彈性聚合物表面添加20納米厚度的鉑金層，搭建了傳感器框架。通過讓表面的鉑金變型延展，上下層之間便産生了空隙，暴露出底層的聚合物，研究人員便能測量傳感器表面的電導系數。實驗中，針對音頻的測試，在幹擾噪音高達92分貝的實驗環境中，納米裂縫傳感器的表現大大優于傳統傳聲器，能夠將特定頻段音源准確地識別出來。當把納米傳感器放置在小提琴的表面，它能夠精確的記錄樂曲中的每一個音符，並且將其“翻譯”給外接設備，輸出電子樂曲。當把納米裂縫傳感器佩戴在手腕處，它甚至能精確地測量人體的心跳。可以預見，這種技術的突破未來將大大加強城市對于聲音的感知能力”。
未來場景2：全光城市，開啓萬兆互聯時代
城市數字化轉型離不開各行業海量的信息交換，當前以“5G、F5G、千兆WiFi”爲代表的新一代聯接技術的發展，讓城市真正開始走向高速網絡的全域覆蓋。而這些都離不開城市全光網絡的支撐，通過構建城市的全光底座，加速城市運行體系與全光網等城市通信基礎設施的全面融合，城市的業務創新將會從政務服務延伸至每個人，每個企業與每個家庭。
當前全球領先城市已經做了很多早期探索，全光城市初步展現出了巨大發展潛力與價值。
2021年4月，中國上海發布了“全光智慧城市全球第一城”以F5G光網爲底座，構建城市“1毫秒”時延圈，實現全市光高速樞紐布局，爲後續城市智慧化發展打下了一個堅實的網絡基礎。
澳大利亞的阿德萊德市，已有多達1，000座建築接入萬兆網絡，建築內的企業能夠以10Gbps的網速訪問雲端服務，爲教育、視頻、IT和軟件工程等行業帶來了巨大機遇“。
我們相信，在全光城市基礎設施的支撐下，未來網絡聯接容量，帶寬，用戶體驗還將會有更加飛躍式地提升，上下行速率達到對稱10Gbps、時延降低到微秒級、聯接數提升100倍以上。
到2030年，城市將會進入到萬兆聯接的時代：萬兆的企業接入，萬兆的家庭寬帶接入，萬兆的個人無線接入體驗。
未來的全光城市目標架構將包含四個組成部分：全光接入：光聯接延伸至家庭、樓宇、企業、5G基站等城市全場景。全光傳輸向大型企業、樓宇、5G基站等未端延伸，支撐各行業數字化轉型，賦能F5G+X，5G2B等行業應用擴展。
全光鋪點：家庭寬帶、政企、5G、數據中心等業務的彙接點，由全光網統一傳送；實現多技術協同，支持各類業務的一跳入雲。
全光交換：城市光網一跳直達。通過全光交叉等技術，打造立體化的全光網絡，實現一跳直達、雲間高速、雲光協同等。
全自動運維：實時感知網絡動態，主動運維，並能夠進行預則性運維，從而實現網絡資源彈性化，業務自動化、資源分配自動化，運維自動化。
未來場景3：智慧中樞，城市從人治走向AI治理
可以預見在城市數字化轉型過程中，隨著城市全量數據的打通，融合，Al必將會在城市的各個場景中發揮越來越重要的作用，城市將從基于人的經驗治理走向基于Al的算法治理，從局部的智能走向全場景的智慧。
在這個技術進步的過程中，城市治理的理念會發生一些重要的變化：例如從被動服務走向主動服務，從粗放式管理走向精細化管控，從事後處理走向實時響應與預測，預防。
同時也會面臨一些新的挑戰：Al會催生新的公共治理主體，算法權力憑借算法優勢與海量數據支撐，逐漸融入進城市治理體系，反向推動城市治理的變革；Al拓寬原有城市治理領域，散布在城市的各種感知單元，保障城市資源的精准，高效提供；Al技術倫理，人工智能基于以人爲本，公平公正等基本價值理念，不斷糾正技術發展中存在的路徑偏離。
我們認爲無論是順應城市治理思想的轉變還是面對技術進步所帶來的各種挑戰，未來的城市都需要一個強大的智慧中樞平台，承上啓下，並且能夠自主進化，它一方面彙聚來自于城市各個角落的海量數據，另一方面通過平台把數據轉變成一種城市治理的先進能力，普惠幹行百業，極大提升城市治理效率與用戶服務體驗。
日本豐田公司的早期探索：在豐田未來城市的規劃中，每個房屋、建築、車輛都配備有相應的傳感器，這些數據會彙聚到一個城市的數據操作系統，通過這個系統將人、建築物、車輛全部連接在一起。在獲取各種信息之後，由Al分析人們所處環境狀況，通過人工智能可以保證人車分流，也保證了道路上車輛與行人之間的絕對安全。另外除了諸如室內機器人之類的新技術外，居民在家中還可以通過Al技術來檢查健康狀況，可穿戴，家庭醫用傳感器會將數據傳遞給數據操作系統，從而指導改善個人的健康與生活。
未來場景4：智慧産業生態，讓城市走向全場景智慧
基于海量，實時的城市感知數據，無處不在的高速聯接，公共的智慧中樞平台，未來城市智慧應用的範圍將會從服務政務，到服務産業發展，服務智慧生活，智慧將會以一種潤物細無聲的方式融入到城市的每個角落，在這個過程中，打造與共建一個圍繞城市的智慧應用創新生態體系，打通服務客戶的最後一公裏將是城市新基建價值發揮的關鍵所在。
在這個方面，一些領先的城市也開始了早期的探索與實踐，在中國，華爲與深圳市光明科學城合作，計劃共建一座“綠色、全光、智慧”的示範城區，加速智能制造、生命科學、全光網等城市重點産業的業務創新。
在這裏將建設中國第一個生命科學與智能制造創新中心，打造科學城生命科學（EIHealth）與智能制造（Fusion Plant）服務平台，通過吸引産業上下遊生態，共同推動生命科學與傳統制造産業向智能化的轉型升級。
服務平台將爲企業的業務創新提供支持服務：公共的大算力平台，海量的存儲能力，針對生物醫療領域的影像分析，基因分析，藥物研發數據分析等算法模型服務。針對工業企業的工業互聯網服務，加速生物醫療，工業企業的數字化轉型，推動相關智慧應用産業鏈的發展。
在城市新基建模式下，構建圍繞城市的智慧創新生態鏈，在城市新基建與行業數字化創新之間架設起一座橋梁，最終達到生態服務産業，産業繁榮生態的創新發展態勢，充分發揮出城市新基建的巨大價值，普惠幹行百業，是城市未來走向全場景智慧的關鍵。
探索方向二：智慧政務服務，讓城市更有溫度
曾經何時，爲了辦理一件普通業務，我們在城市的各個職能部門之間來回奔走。今天，在中國的大多數城市，都有了統一的政務服務大廳，大多數業務能夠得到統一的辦理。疫情之後，我們發現，越來越多的政務服務可以能夠通過手機進行無接觸的辦理。
未來場景1：基于數據的主動精准服務
機器識別技術的出現使得非接觸服務成爲可能，今天在中國大多數發達省份，政務辦理已不再需要去政府的服務大廳，通過手機就能夠進行遠程的自助服務，可以預見未來十年政務服務的數字化，智能化程度將會進入到更高的發展階段。
一、數字身份認證將會得到全面普及，人們隨時攜帶的身份證，駕駛證，社保，銀行卡等證件都將實現數字化，預計到2027年全球電子身份認證市場空間將達到180億美金。
二、數字信用作爲城市數字化的基礎能力，將重構公共服務的業務流程與客戶體驗。無證借書、刷臉看病、信用租車等一系列服務流程優化將大大提升市民的日常服務體驗。
三、一站式電子政務將進入到全面普及階段未來所有的政務服務都將具備遠程服務能力，能夠支持無接觸地遠程辦理，而固定的政務服務大廳將可能完成其曆史使命，不複存在。
技術的發展會催生新的城市治理和服務方式，今天在中國很多城市出現的“一網統管”便是其典型的代表。以大數據、物聯網技術爲基礎，綜合城市管理與市民需求，形成跨部門、跨層級、跨區域的運行治理架構。未來隨著海量數據的不斷積累與彙聚，人工智能技術的不斷成熟，政務服務也必將會更多地向主動服務，精准服務的方向發展，大幅提升城市治理效率與市民的服務體驗。
以智慧養老爲例：上海的街道推行給獨居的老人安裝智能水表。在老人的同意下，通過實時監測獨居老人的用水情況，12小時內用水量一旦低于0.01立方米，街道的“一網統管”平台，就會接收到報警信息，並及時通知社區，社區志願者就會第一時間上門查看老人的情況，通過這些智能設備的使用，使得社區對于獨居老人的關懷做到細微之處，給老人的生活帶來溫暖。
未來場景2：基于區塊鏈的數據共享
數據是城市數字化進程中最爲重要的生産資料，而傳統的數據共享模式存在基于中心服務模式，不利于數據開放，共享；數據交換過程中存在較高安全風險；標准規範體系不完善；數據訪問安全控制，傳輸加密，訪問行爲審計等技術與方案分散，對接困難等諸多問題，導致城市政府部門之間，政府與企業之間的數據共享困難。
而區塊鏈技術與雲計算、大數據、人工智能等新興信息技術充分融合，用以解決城市數字化過程中面臨的數據可信流動、共享、使用等問題，擁有不可替代的優勢。區塊鏈由多方維護，采用多種密碼技術保證傳輸和訪問安全以適應不同場景需求，采用哈希指針連接以有效地防篡改，從而打造數據共享的安全可信載體，在數字政務等複雜的業務環境中，有助于便捷地建立部門間信任關系，極大促進跨部門數據的共享效率。
通過將區塊鏈底層技術服務和城市數據化建設結合起來，研究區塊鏈技術在城市信息基礎設施、智慧交通、能源電力等各個場景的應用，將成爲城市政務服務未來探索的重要方向之一。
迪拜作爲世界上數字化進程最快的城市之一。正在積極實施最具創新性的想法，以期在未來將迪拜變成一個基于區塊鏈的智能大都市。在其智慧城市計劃中，一項正在開發的試點計劃特別受到大家的關注：該計劃利用區塊鏈技術跟蹤、運送和交付進口及出口貨物。其主要理念是將其整合進城市的外貿領域，創建一個安全透明的平台。由于文件處理效率的提高，預計區塊鏈系統的實施將節省約15億美元和2510萬工時，這將使政府機構擺脫排隊的煩惱。
探索方向三：智慧化環境治理，讓城市更宜居
伴隨著城市的發展，空氣汙染，二氧化碳排放，固體廢物處理，水汙染等城市環境問題日益嚴重，城市相應的環保基礎設施的建設也遠遠落後與城市經濟發展與人口的增長。未來如何解決城市發展與環境治理之間的矛盾，如何利用數字化，智慧化手段提升城市環境治理效率，讓城市對于每一個人更宜居，將成爲城市未來探索的重要方向之一。
未來場景1：自動垃圾處理，讓“無廢”城市成爲現實
城市每天會産生大量的固體廢物，如何有效處理這些廢物始終是困擾城市管理者的一大難題，而“無廢城市”是以創新，綠色，共享城市發展理念爲指引，推動綠色發展和生活方式，推進固體廢物源頭減量和、化利用，將固體廢物對環境的影響降至最低。
世界客菌已紛紛並震“完疫城市計劃：歐的循環經濟一攬子計劃，計劃到2030年：城市垃圾回收率達到65%，包裝廢棄物回收率達到75%，減少城市廢棄物填埋量最大至10%，禁止填埋可回收的廢棄物，推進産業集群，促進資源循環利用；C40聯盟《邁向零廢棄宣言》，t劃到2030年各締約城市人均市政廢棄物産生將比2015年減少15%；廢棄物境埋和焚燒處理量比2015年減少至少50%；將廢棄物回收率提高到70%；而中國則在2019年啓動了11+5的“無廢城市”試點”，探索構建固體廢物分類資源化利用體系。
伴隨著世界各國建設“無廢城市“發展目標，可以預見圍繞固體廢物處理的相關技術與創新將會在未來將得到飛速發展，相關的探索與實踐也會大量湧現。
韓國松島未來城市項目利用負壓抽吸技術，生活垃圾可以在家裏通過地下管道輸送到垃圾處理中心的自動垃圾處理系統；馬來西亞有相關企業研發了垃圾處理系統。通過地下管道，將垃圾投放站的城市固體垃圾，高速運至2.5公裏以外的全封閉式垃圾箱內。再由拉臂式卡車在固定時間將垃圾箱運走清理。大幅度節省了垃圾收集的時間。
歐洲有公司研制的自動垃圾分揀機器人，利用人工智能的方式，自動識別傳送帶上的不同種類的垃圾，根據客戶要求，對這些垃圾進行歸類，再處理與利用，大幅提升了垃圾的分揀效率，機器人的分揀效率是普通工人的數倍，並且可以7*24小時連續不斷地工作。有了這些垃圾分揀智能機器人的幫助，我們相信；未來城市廢棄物分揀將有可能實現無人化，自動化，大幅提升城市垃圾的處理效率問題。
在人工智能技術的幫助下，未來城市廢物收集，運輸，分揀，處理將會實現全流程信息化，自動化與智能化，智能的垃圾回收箱，無人駕駛的垃圾運輸車，自動的垃圾分揀機器人，自動化的垃圾回收利用裝置等創新應用將會層出不窮，從而實現城市固體廢物處理全流程的自動化，無人化，真正實現人類“無廢”城市的理想。
未來場景2：光譜檢測，用光的技術讓“生命之源“更清澈
水資源的不均衡，水汙染一直是困擾城市發展的重大問題，全球城市一方面缺水，全球近半人口（約36億人）處于缺水狀態；另一方面，市工業廢水，農業化學水汙染等問題也日益嚴重。
當前全球大多城市的水資源管理和使用還多處在按照功能方式設置，條塊分割的狀態，未來城市會打通取水，供水，排水的全産業鏈條，從系統化視角對水資源進行全局的優化，重構城市涉水設施，構建以Al爲核心的城市智慧水系統。比如：基于天氣預測，城市用水需求量預測，優化取水，供水與排水的各個環節，利用精准的水資源生産與調度，減少過程中所需的能耗，實現城市水資源的最大化利用。
另一方面，隨著技術的進步，各種先進技術都會應用到城市的水資源管理中，在城市水資源保護過程中，水質監測通常是一項重要內容，特別是對工業廢水的處理。傳統檢測技術一般是通過化學途徑來實現，不僅時間較長，反應慢，還易受到各種客觀條件的制約。相比之下，一種新型的光譜檢測技術則規避了以上缺點，它能夠借助不同物質在光學頻譜中獨有的身份信息，對水質狀態進行有效、全過程的實時監測，隨時追蹤汙水處理狀態。
在美國已有科研團隊做出針對水質檢測的光譜傳感器，通過傳感器識別汙水獨有的光學特性，確定汙染物在光譜中的相應區域，再通過與自然水域中水質的光學特性對比，即可快速確定汙水的存在與規模。
光譜技術還能夠進一步與物聯網、人工智能、雲計算等分析技術融合。利用傳感器監測收集水質數據，再借助數據的深度挖掘與分析，使得水質監測向全天候、高速、實時、自動化、智能化方向發展，從而提高水源汙染事件的預警效率。
更進一步，光譜技術還可以利用人工智能等手段挖掘水質參數與處理工藝間的隱藏關系，從而更科學地升級改造城市汙水處理流程，形成源頭防控、過程監管、綜合治理的閉環。
未來場景3：AI傳感，實時的空氣質量感知與治理
近年來，隨著空氣汙染給人類健康造成的威脅日益嚴重，城市空氣質量問題也開始引發人們越來越多的關注。世界衛生組織公布的數據顯示，全世界有將近90%的城市空氣質量沒有達到該組織制定的安全標准，並且其汙染的狀況還在不斷加劇，工業廢氣汙染，燃煤汙染，汽車尾氣汙染等城市空氣汙染已成爲當今世界最主要的公共衛生挑戰之一。
對城市而言，通過部署低成本，高可靠的空氣質量監測傳感網絡，監測整個城市的空氣質量和氣象參數，采取優化措施，改善環境質量成爲大多數城市的必然選擇。當前業界已有公司開發出高度集成的綜合環境空氣質量監測系統，集成的傳感器和軟件不僅能夠測量城市環境中的環境汙染物濃度，如PM2.5、PM10、CO、NOx、SOx和O3，還可以監測氣象參數，如噪音、溫度、濕度、環境壓力、降雨和洪水，並通過無線通信方式將數據實時傳輸到雲平台，從而使得城市的整體環境質量及重點區域環境質量能夠得到有效，實時，可視的監控與管理。
未來隨著傳感技術與人工智能技術的結合，采用機器學習方法對傳感器進行訓練，使其不僅能夠檢測出周邊的各項環境數據，並且能夠基于訓練好的模型對于周邊環境變化有一個基本的判斷，通過終端側智能的提升，大幅提升城市對于環境的自主感知，實時感知能力。
例如：在疫情防治的過程中，我們可以利用A傳感技術減少病毒感染的風險。人的每次呼氣，都會有小液滴散發到空氣中，如果某人被感染，則呼吸道飛沫可將病毒傳染給他人，環境濕度或者溫度越低，氣溶膠可以在空氣中停留的時間就會越長，而人在這樣的環境中被傳染的概率就會越大，具備Al能力的傳感系統能夠通過對空氣中VOC，濕度，溫度的測量，從而判斷出當前的空氣環境是否有利于病毒的傳播，並且能夠通過集中控制的通風，空調等系統，自動調整周邊的環境，降低人類病毒感染的風險。
可以預見未來基于這些方面的創新應用將會大幅提升我們對空氣質量的自主感知與優化能力，提升城市與我們周邊環境的空氣治理效率。
結語：城市新基建，讓城市有溫度，更宜居
下一個十年，將是5G，光，Al，雲，區塊鏈，智能傳感等ICT技術快速發展的十年，城市將會進入到萬兆聯接的時代：萬兆的企業接入，萬兆的家庭寬帶接入，萬兆的個人無線接入體驗，華爲預測：到2030年，全球萬兆企業WiFi的滲透率將達到40%，全球萬兆家庭用戶滲透率將達到22%。
城市與ICT技術的結合與聚變必將會在未來産生巨大的裂變效應，大幅提升城市資源的利用率，治理的效率，用戶的體驗，從而真正實現城市的可持續發展目標，讓城市更有溫度，更宜居。
未來十年，全球人口老齡化呈不可逆趨勢。聯合國報告顯示，2030年65歲以上人口比例將超過12%；25歲以下人口占比從2020年的41%，下降至2030年的39%。人口老齡化導致世界出現巨大的勞動力缺口。到2030年，全球勞動力短缺超過8，520萬人，超過德國目前的人口。在占世界GDP70%的全球15個最大經濟體中，有12個經濟體將面臨勞動力短缺。而勞動力與各國經濟發展又有著十分緊密的聯系。以制造業爲例，到2030年，全球制造業面臨790萬工人的短缺，未實現産值6071.4億美元。
面向未來，消費需求的多樣化也在影響著生産模式的變化，倒逼企業進行生産模式的革新。捕捉、激發並拉動越來越多樣化的消費者需求成爲企業做大、拓展業務必備的能力。未來的企業不但需要通過迅速響應新消費需求，推出功能創新的産品，如基于“一人經濟”的發展，快速調整産品形態，推出一人食套餐、迷你家電，甚至迷你KTV等；還要能從情感維度主動激發消費者的購買欲望，對産品的外表、形象、含義進行快速的組合設計，如在短期內定制出各類限量款或聯名款。
此外，黑天鵝事件也在對企業的延續性提出了新的挑戰。如新冠疫情在全球範圍內爆發對經濟産生負面影響，帶來工廠停工、物資短缺等問題，以及對全球物流供應鏈産生沖擊。據估計，
2020年因疫情原因，全球GDP損失了近3.94萬億美元的經濟産出。據調研數據顯示，盡管世界不同地區的經濟開始呈現複蘇勢頭，但供應鏈中斷是公司增長的最大風險，而且對其的擔憂度也比之前更嚴重。爲此，如何增強産業鏈韌性的也成爲尤爲重要的問題，需要企業思考。
探索方向一：無人化生産和服務，彌補勞動力缺口
企業需要及時把握商機，才能擴大業務，這就要求企業在收到緊急大單時，能夠快速擴充産能。然而，越來越多的企業受制于勞動力短缺的問題，白白錯失機會。這就需要企業通過新生産力來迅速補位。
此外，人們也在嘗試通過引入新生産力來幫助改善教育、醫療等領域長期以來資源分配不均、專業人才醫乏的問題。
未來場景1：（動手）協作機器人
協作機器人是工業機器人的一種，最初目的是滿足中小企業的定制化和柔性制造需求，符合未來制造業的發展趨勢。相比傳統的工業機器人，協作機器人更適合幹人不想幹的工作，比如分類，包裝，挑揀等高重複性的工作。而且協作機器人有幾個優勢：
更安全：協作機器人更加輕巧智能，攜帶的傳感器可以確保它一觸即停。因此它也不需要像傳統工業機器人那樣，通過物理的防護圍欄圈隔起來，而是通過虛擬數字圍欄來限制其運動範圍。這樣，我們可以將其隨需布置在生産線上的任意位置，與同一生産線上的工作人員親密合作，共同完成任務。
更快速靈活地部署：傳統工業機器人的移動路徑和作業動作，需要專業人員通過特殊的編程器，用專有的編程語言，進行規劃和編程，從而導致它的部署時間長，成本居高不下。而協作機器人通過人性化的編程，如拖動示教，自然語言和視覺指導，可以隨時投放在新的崗位上，快速完成編程和調試，迅速執行任務。協作機器人是工業機器人的一種，最初目的是滿足中小企業的定制化和柔性制造需求，符合未來制造業的發展趨勢。相比傳統的工業機器人，協作機器人更適合幹人不想幹的工作，比如分類，包裝，挑揀等高重複性的工作。而且協作機器人有幾個優勢：
更低的TCO，更短的ROl：協作機器人的售價和每年的維修成本遠低于傳統工業機器人，在過去幾年，協作機器人的平均售價下降了一半。隨著它的規模化普及，我們可期待協作機器人的成本將進一步降低，可被更多的企業采購，快速産生經濟回報。
目前協作機器人在3C和汽車等制造領域應用最爲廣泛，同時，我們也看到它在醫療化驗和檢測的應用嶄露頭角，幫助醫務人員減少重複、費時的工作流程如做尿液分析，也可以降低工作人員的傳染風險如咽拭子采樣。
未來場景2: （跑腿）自主移動機器人
自主移動機器人（AMR）是制造業向柔性化、智能化發展的關鍵使能要素，改變企業的生産流程、倉儲物流等重要環節。
自主移動機器人，一般需要具備豐富的環境感知能力、基于現場的動態路徑規劃能力、靈活避障能力、全局定位能力等。工業制造及物流領域的自主移動機器人，目前主要基于SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定位與地圖構建）技術，實現自主導航，而不再需要任何標簽來行駛”。
在生産線，自主移動機器人實現産線物流的自動化與無人化，比如生産任務下達的無人化；下料、取料和上料過程中，自主移動機器人與各類機台和設備的無人化對接；物料搬運的無人化。
在倉儲領域，自主移動機器人主要用于貨物的智能揀選、位移以及出入庫，實現“貨架到人”的揀選模式。管理控制系統根據訂單信息指派的自主移動機器人，頂起訂單貨品所在貨架自動搬運到操作台；根據訂單信息將指定貨位的貨品取下，完成揀選後，機器人再將貨架送回原來的位置。
此外，物料的配送和調度也不僅僅在廠房內部，也可以擴展到園區內的範圍，比如在貨物卸載之後，機器人就可以將貨物自主入庫；在廠房與廠房，倉庫與倉庫之間進行貨物的搬運和出入庫自動登記。在這種情況下，我們需要賦予機器人室外自主導航的能力，如激光導航，視覺導航以及衛星定位。
未來場景3：Al教員，實現因材施教
Al教員，通過觀察分析學生學習模式以及個體差異，突破過往幹篇一律的教學內容和方式，提升教學質量，讓因材施教成爲可能。比如隨著大數據、雲計算、物聯網、虛擬和增強現實等技術進一步發展，Al輔助教育將能夠更精化地分解學習行爲和教學行爲，建立更完善、更精細化的教育模型；還能更有效地調用虛擬和增強現實技術，根據學生的個性喜好，打造能提升注意力的知識點的呈現和互動方式，讓知識更有效地被學生接受。
對老師而言，Al教員可將教師從重複枯燥的試卷批改、日常管理工作中解放出來，讓他們專注于創造教學研究、有更多的時間投入到與學生一對一交流中；通過基于教學活動産生的大數據，輔助教師更好地把握教學情況，從而對教學方式、課程內容的組織給出關鍵性建議。
對學校而言，Al教員可部署在任何地方，化身各個學科的特級教師，將優質的教育理念和內容，帶入偏遠地區。Al教員可通過視覺、語音等多維方式與當地學生進行互動，避免由于師資不足，一個老師跨學科教四五門課的現象，彌補教學資源的匮乏，促進教育公平。
探索方向二：新生産模式滿足個性化需求
在整個生産到消費的過程中，消費者的角色正發生著巨大的變化，決策點逐漸向上遊遷移，可參與的環節會越來越廣。比如，在傳統的規模化生産時代，企業自己設計並完成生産，消費者從成品中進行挑選。隨著企業對消費者的需求把握更爲精准，所提供的産品品類越來越豐富，讓消費者有了更大的挑選空間，然而這也造成庫存的巨大問題。現階段，電商、網紅直播等新模式的興起，讓企業能夠更直接且精准地把握實際需求量，從而及時調整生産數量，從根上避免産生庫存；企業甚至能提前規劃好生産規模，避免産能過剩。
未來，消費者的意見和決策能夠直接參與到生産中的設計環節，比如在柔性制造的過程中，可以通過模塊化設計，讓消費者自由組合搭配並決定所需生産的産品形態或款式，之後企業才啓動生産。這樣，整個生産模式開始真正進入個性化階段，隨著模塊化的顆粒度越來越細，會帶給消費者更高選擇搭配的自由度，最終達成充分個性化的生産模式。
未來場景1：ICT使能柔性生産
爲了能夠適應多變的市場需求，以在激烈的競爭中取得優勢地位，企業必須更爲積極地擁抱新的生産模式。因此，柔性生産、柔性制造系統等概念正越來越受更多企業的青睐。這種按需生産的先進生産方式，能夠幫助提高企業的靈活性，提升他們在瞬息萬變的市場需求面前的快速響應能力；幫助縮短産品的研發周期，降低研發成本；提高設備利用率、降低庫存風險、提升資金周轉率。以此，企業將更有能力把握市場機會，獲得持續發展的生命力。
産品設計和産線規劃的柔性化：當企業接到一個新品類的生産訂單時，需要快速地進行産品的研發和設計，並對生産線所需的設備、工序、流程、規模等一系列要索進行快速調整，這裏就需要通過ICT技術進行擬實生産，包括運用仿真、建模、虛擬現實等技術，對新的生産制造全過程進行模擬，降低新品開發和設計的成本，更精准地規劃生産線的調整成本和生産能力。
任務分配的柔性化：不管是企業按照客戶的個性化需求完成對産品的設計，還是客戶直接參與産品的設計（如通過模塊化讓客戶自發定義産品的最終形態），都需要一個智能的任務調度系統。該系統會根據工廠的生産能力、訂單複雜度和交付時間需求，自動調整並給出一個最優的生産任務分配方案。當企業收到訂單後，該系統會自動分析出訂單中的所有可通用的模塊部件以及需要定制的模塊部件，並識別生産這些部件所需的全部工序和物料。通過統籌安排生産任務的發放、生産物料和工具的及時到位，確保充分發揮出工廠中所有設備和人員的最大生産效率，不讓任何一個部件的生産成爲訂單交付的瓶頸。
設備生産能力的柔性化：隨著定制化需求和小批量訂單越來越多時，工廠需要實時切換各個設備生産工序。傳統的生産設備往往因爲需要專業人員通過特定的編程設備和語言來重新編碼，導致調整耗時長，而無法滿足企業的快速響應的需求。未來，隨著視覺編程、自然語言交互、行動捕獲等ICT技術的滲透，工廠能快速實現對生存設備功能的重新編程和定義，以及時滿足企業柔性化生産的需求。
物流管理的柔性化：模塊化是實現柔性生産的重要可行路徑之一，通過模塊化生産出大量的成品組件，這就需要自動化的ICT手段來有效地進行倉儲和物流管理，避免漏發、發錯、發混。以家具企業爲例，大規模的定制化下，所産生的每一塊板，裝飾條，把手等都可能需要有一個屬于它自己的識別碼或RFID，來協助自動化的打包和裝車規劃，以及運輸和配送環節的全流程跟蹤。
通過對制造業的柔性化改造，我們可以將傳統的貨-》場-》人的“以産定銷”鏈路，轉換爲“人-》場-》貨”這樣的“以需定産”鏈路，甚至還可以進一步壓縮成“人-》貨”的短鏈路，真正實現以人爲中心的新生産模式。
探索方向三：打造有韌性的智能供應系統，幫助企業應對突發性危機
近幾年，黑天鵝事件頻繁發生，對傳統供應鏈流出新的挑戰。企亞面臨各種不確定性因素的影響，更有意願鞏固自己的供應系統，增強其韌性，保障企業的正常運營。據調研顯示，94%的受訪企業都聲稱新冠疫情導致其供應鏈中斷，62%的企業會在長期情況下考慮尋找新的供應商。越來越的企業將打造一個有韌性，智能的供應鏈作爲其最重要的戰略布局之一。
未來場景1：數字化技術讓供應鏈可視化
供應鏈可視化就是利用ICT技術，采集、傳遞、存儲、分析供應鏈中的上下遊訂單、物流以及庫存等相關指標信息，以圖形化的方式展現出來。供應鏈可視化可以有效提高整條供應鏈的透明度和可控性，從而大大降低供應鏈風險。
對于上遊供貨，通過對物料、設備等的追蹤，實時顯示其整體交付的程度，包括包裝、入庫、出庫、質檢等工序的狀況，甚至可以追溯其生産流程中的各種狀態。
對接物流系統中各種交通工具的運營數據，實時了解其運作狀態，利用全球定位系統、人工智能、5G、IOT等技術，在移動過程中有效的監控運輸過程和貨物狀態。通過可視化調度中心，可隨時整合或分拆訂單，並優化運輸資源和路線。由此，幫助企業針對物流中可能出現突發事件，及時調整物流路線，確保物資的准時、安全地到達目的地。
對倉庫運營環境信息的實時監控，建立遠程監控系統，通過各類傳感器，用圖像化呈現倉庫的溫度、濕度、灰塵、煙霧濃度等運維信息，一旦發生如火災、漏水等前期征兆，可及時介入，避免物資的損失。對貨物出入庫信息的實時追蹤，隨著貨物的流通，通過IOT、RFID、二維碼等技術，自動識別並登記物品的信息，可在遠端實時調取貨物倉儲的狀態數據。
對倉庫運營環境信息的實時監控，建立遠程監控系統，通過各類傳感器，用圖像化呈現倉庫的溫度、濕度、灰塵、煙霧濃度等運維信息，一旦發生如火災、漏水等前期征兆，可及時介入，避免物資的損失。對貨物出入庫信息的實時追蹤，隨著貨物的流通，通過IOT、RFID、二維碼等技術，自動識別並登記物品的信息，可在遠端實時調取貨物倉儲的狀態數據。
未來場景2：由供應鏈’向供應網”轉型
在傳統供應鏈的模式下，鏈條止的每一個環節都是下個環節正常運營的先決條件，但也會成爲瓶頸。比如，當上遊的原材料商的供應出現問題，下遊廠商的生産必定受到影響，進而導致整個鏈條的低效運作，甚至癱瘓。未來，隨著雲計算、物聯網、大數據、人工智能等ICT技術的引入，供應鏈將向供應網轉型，讓每個環節所需的上遊物資都有多重的供貨備份，並可以通過多路徑送達。通過加強企業內外部的互聯互通，打造多觸點的協同供應生態系統，杜絕鏈條中“最弱一環”效應。
結語：生産力重塑生産模式，增強企業韌性
面向2030年，數字化轉型推動企業的進一步升級。利用人工智能、傳感器、物聯網、雲計算、5G、AR/VR等技術來打造新生産力，彌補勞動力缺口，幫助企業把握新的業務商機，拓展企業邊界。華爲預測：到2030年，每萬名制造業員工將與390個機器人共同工作，VR&AR用戶數達10億。有100萬家企業會建設自己的5G專用網絡（含虛擬專網）；雲服務占企業應用支出比例達87%；Al計算占企業IT投資比例達7%。
未來，通過對産品設計、任務分配、設備功能、物流配送等環節的柔性化重塑，實現以人爲中心的新生産模式。3D打印技術的進一步完善和商業化普及，甚至可以直接省去模具制造、産線調整等環節，讓消費者自己設計，自己生産，打造全新的個性化生産模式。供應鏈也將會在數字化的助力下，變得可視化、網狀化，增強企業的韌性以應對變化萬幹的市場環境。
氣候變化日益嚴峻。過去十年（2011-2020年）是人類有記錄以來最暖的十年，全球平均溫度比工業化前（1850-1900年）的水平約高1.2攝氏度，已經趨近人類社會可容忍、可控制的最高升溫警戒線；全球二氧化碳平均摩爾濃度已經超過410ppm，即CO2質量超過整個大氣質量的萬分之四，創造了有史以來的最高紀錄，海洋吸收每年排入大氣的大約23%的人爲二氧化碳排放量，導致海洋酸化在持續，影響海洋生物甚至整個海洋生態系統；西伯利亞北極的廣大地區2020年的溫度高于平均值3°C，俄羅斯的維科揚斯克鎮的溫度達到北極圈有記錄以來的創記錄的38°C；20102019年天氣相關事件估計平均每年造成了2310萬人流離失所。氣候變化和經濟發展也密切相關。國際貨幣基金組織研究發現，對于年均溫度25°C的中等收入和低收入發展中國家而言，升溫1C的會帶來經濟增長率下降1.2%的負面影響。
面對氣候變化對全人類社會的挑戰，全球各國積極應對。2015年《巴黎協定》在第21屆聯合國氣候變化大會上達成全球共識：將全球平均氣溫相比工業化前水平的增幅限制在遠低于2°C，盡力將增幅限制在1.5C水平，在本世紀下半葉實現人爲排放量與清除量實現平衡。2020年9月，中國在聯合國大會上提出中國雙碳目標：力爭于2030年前二氧化碳排放達到峰值，並爭取2060年前實現碳中和。根據聯合國環境規劃署《2020年排放差距報告》顯示，要實現2°C目標，到2030年，年排放量必須比當前無條件國家自主貢獻低150億噸二氧化碳當量，如果未能在2030年之前大幅減少全球排放量，將不可能把全球溫度升幅控制在1.5°C以下7。
實現全球的氣候控制目標，需要從能源的供應、消費和固碳等多角度入手，全方位促進全球能源結構轉型。在供應側，盡可能用可再生能源替代石能源發電、制氫，實現生産側清潔替代，轉變能源生産方式預計到2030年，可再生能源發電占比需從目前的26%上升到42%；在消費側，消費端，力爭在交通、工業、農業、建築等絕大多數領城中用電力取代化石能源.實現消費側電能替代，轉變能源使用方式。預計到2030年，終端能源消費電力占比將從目前20%提升到30%：在固碳方面，過生態油設、土媳固碗、碳擁練封存等組合工程去除不得不排放的二氯化碳。
此外，隨著新能源在能源網絡中滲透率的提高，傳統的能源網絡架構和産業結構面臨新的挑戰，新的範式將隨之出現。同時伴隨著能源網絡複雜性的提高和行業數字化的進程的發展，ICT技術成爲脫碳解決方案的重要組成部分。如何進一步提高新能源的比例、如何適應新的能源結構、如何充分的發揮ICT技術的使能作用成爲未來抑制全球變暖的關鍵問題。
探索方向一：新能源，新部署：水上電廠
2020年，全球可再生能源機容置新始45%。達到280GW，其中光伏新增162GW.始長率達到50%，風能新增14GW，始長率達到90%以上。到2050年全球風能發電和太陽能發電將占全球總發電量的60%。預計到2030年中國太陽能和風力發電總委機量將達到12億幹瓦以上，中國非化石能源發電將達到整體的50%”。德國可再生能源聯合會（BEE）在其
未來場景1：海上風能，潛在的主力新能源
目的在歐洲部分國家，正在積極利用近海發電，其中英國和德國齡至2020年海上風電裝機容置超過18GW.占全球海上風電的51%。丹查也積板部號，其2018年15%的電力來自海上風能發電。即促如此.海上風能當前只提供全球電量的0.3%，還有巨大的發辰空問，隨著大量海上風電技木創新。安和運營成本的下降，海上風能迎來快速發辰的階段。
相比陸上風能，海上風能在風力、有效發電時問上面有天然的自然優勢，同時新技木創新讓海上風力渦輪機尺寸、綜合容量因效等方面都超出陸上風能。
P=1/2 pAV3Cp
根據風力渦輪機的電力輸出等式，發電功率P與風速V的三次方成正比，與渦輪的掃輪面積A成正比。海上風況優于陸上，風流過粗糙的底表或障礙物時，風速的大小和方向都會發生變化，而海面粗糙度較小，距離海岸10km的海上風速通常比沿岸陸上高出25%。同時海上風滿流強度小，具有穩定的主導風向，機組承受的疲勞負荷較小，可以延長風電設備的使用壽命。而渦輪風機的掃略面積直接和風機的直徑相關，2021年海上渦輪機直徑已經可以達到164米，發電容量達到10MW，預計2030年海上風機直徑可以達到230~250米，發電容量達到15~20MW。相比較，陸上渦輪風機2021年直徑約爲158米，發電容量5.3/MW，預計2025年直徑達到170米，發電容量5.3兆瓦。海上風機的容量可以達到陸地風機容量的3~4倍。同時，海上很少有靜風期，其發電時間往往能達到3000小時/年，遠高于陸上的2000小時/年的發電時間，更能有效利用風電機組的容量。而伴隨著技術改進，海上風電的容量系數可以達到40~50%，高于陸上風能，是光伏的2倍，在一些區域和然氣與燃煤相同。這都讓海上風電更具有基本負荷技術的特征。
當前全球範圍內海上風力渦輪機部署位置主要還是在80km以內，水深小于40米的淺水區，通過單樁方式固定。而隨著海上漂浮風電技術的應用，簡化了渦輪機的安裝，提供了比固定式更低成本的替代方案，進而可以進入到水深60米的海域。同時在距離海岸80~150km的距離，高壓直流技術的成熟提供了更有成本競爭力的方案。這些創新技術都大大拓展了海上風電的潛在空間。
各項創新讓海上風電的裝機成本大幅降低，預計到2040年海上發電成本將比2019年下降60%。歐洲海上風電很快會在成本上擊敗天然氣發電，並與太陽能光伏和路上風能持平。全球風能理事會（GWEC）預測，到2030年，全球海上風電裝機量將從現在的29.1GW升至234 GW。未來五年海上風電的增長率將達到31.5%。IEA預計2040年海上風電將成爲歐洲最大的電力來源。海上風電迎來快速發展時期。
未來場景2：漂浮光伏（FPV），光伏産業新趨勢
據國際能源署（IEA）發布的《2020年全球光伏報告》，截止2020年底全球光伏累計裝機容量達到760.4GWa。2020年，光伏約占所有新增可再生能源總發電量的42%，其中陸上大型光伏電站一直是光伏産業的建站主要模式。但陸上光伏的發展也開始面臨土地獲取以及成本制約的問題，同時陸上光伏在高溫情況下會出現效率下降，漂浮光伏成爲新的部署模式。
水上漂浮式光伏電站可以利用近海海面、水塘、中小型湖泊、水庫、蓄水池、采煤塌陷區形成的水上平台將光伏組件漂浮在水面進行發電。根據支撐結構差異，漂浮光伏主要有薄膜型、隨沒型、漂浮陣列型。其中薄膜型太陽能電池模塊是一種由硫化镉、砷化擦等非硅材料制備|成的微米量級厚度的光伏材料。這種材料基本形態爲一層薄膜，重量輕，不需要堅固的浮橋作爲支撐結構；淹沒型可以安裝或不安裝浮橋；漂浮陣列則需要剛性浮橋作爲支撐。
與陸基光伏相比，漂浮光伏不但可以節省用于農業用途的土地，而且相比路基遮陽障礙物更少，灰塵數量更少。同時由于海上風速較高，以及水的存在，水體的自然冷卻潛力也會提高光伏的性能。2020年荷蘭烏得勒支大學的學者基于北海實際測試及研究論文表明，由于海上相對濕度較高，風速較高，海上的漂浮光伏表觀溫度遠低于陸基光伏，兩個地點的平均環境溫度差爲5.05攝氏度，但兩個點的光伏面板表面溫度差達到9.36攝氏度。全年發電量海上漂浮光伏比陸基光伏的年均産出能高出約12.96%。
隨著技術的不斷成熟，漂浮光伏將迎來快速發展時期。2021年7月14日世界最大的內陸漂浮光伏系統之一——新加坡勝科登格漂浮太陽能電站正式竣工投運，覆蓋水面面積45公頃（相當于約45個足球場），覆蓋水面上累計安裝了12.2萬塊太陽能板，産能達60兆瓦。據Rethink Energy預計，到2030年全球漂浮光伏的市場容量將超過60GW。而漂浮光伏的全球潛力達到400GW，足以將太陽能光伏的現有裝機容量翻一番，隨著技術的成熟，漂浮光伏的部署速度在加速，爲可再生能源的全球擴打開了新的領域。
探索方向二：能源互聯網將打通“源網荷儲用”，實現全網智能化
傳統電力行業的基本模式是大型發電廠集中發電，利用大規模輸配電網絡將電能交付給消費者，同時保持發電和需求之間的平衡，消費者基于消費量進行付費。傳統的電力系統靈活性只存在于生産側，發電廠根據負荷變化調整發電量，並保證電網的穩定。隨著可再生能源裝機成本和LCOE的下降，可再生能源發電已經成爲當今重要供電方案。未來的電力系統，分布式能源大量滲透，電力系統從集中式向分布式轉變。電氣化和數字化將重塑現有的範式。同時大多數可再生能源本質上是間歇性的，爲了實現供需之間的平衡，必須讓電力系統更加靈活，這都需要先進的ICT技術的支撐來實現。
未來場景1：虛擬電廠，電力價值鏈新範式
虛擬電廠的出現打破了傳統的發電廠和用電用戶的邊界，重構了電力系統的價值鏈。IRENA對虛擬電廠（VPP）的定義爲“一個依靠軟件和智能電網遠程自動調度和優化分布式能源資源的系統。在協調分布式發電、太陽能光伏、存儲系統、可控和靈活的負載以及其他分布式能源資源時，VPP可以提供快速的輔助服務，以取代基于化石燃料的電力”。
首先虛擬電廠對分布式異構能源進行聚合。這裏的分布式能源既包括新型可再生能源發電系統，如屋頂光伏、小型風力電站，也包括工業和家庭的各種負荷裝置，如暖通空調系統、電力加熱泵、電池制氫等。同時爲了減少可再生能源不穩定性帶來的影響，虛擬電廠還會接入傳統化石能源發電裝置，如小型的分布式燃氣發電、小型水利發電、柴油發電機等。隨著電動車、家用儲能的發展，電動汽車、家庭儲能也會成爲虛擬電廠接入的異構能源的一部分。
商業上，未來虛擬電廠通過規模經濟模式來實現各種分布式能源所有者單獨無法形成的商業循環。分布式能源要參與到未來的能源市場中並盈利，需要具備對能源市場價格的實時跟蹤能力，同時分布式新能源設備必須能夠基于市場變化以及電網波動進行實時響應，這都需要在分布式能源中配置互聯網絡、邊緣網關或邊緣計算等ICT基礎設施。同時要能夠參與市場，會産生比如保險、合規等交易成本。這些新增成本都會阻礙分布式能源擁有者單獨參與市場。而虛擬電廠通過彙聚大量的分布式能源，可以通過規模經濟的方式來降低成本，實現盈利。虛擬電廠的商業模式可能會發展面向電網和面向用戶兩種模式。在面向電網的商業場景中，虛擬電廠將分布式的異構資源，通過打包的方式，面向電網提供電力服務。典型的服務如通過聚合的發電系統、儲能裝置、蓄冷/熱等爲電網提供頻率響應。在這種情況下，虛擬電廠將聚合的分布式資源作爲一個整體，通過向電網釋放需求方靈活性而獲得報酬。在面向用戶的商業場景中，虛擬電廠通過對能源市場價格的跟蹤，爲用戶提供削峰填谷充電服務，爲用戶節省充電費用。簡言之，虛擬電廠通過將分散分布式能源資産統一起來，對分布式能源的進行遠程自動化調度管理，對能源市場進行實時跟蹤，作爲一個整體爲電網提供靈活性能力，讓小型分布式資源的所有者不僅可以通過省電來節省成本，還可以通過提供電力服務來獲益，同時也讓新能源爲主體的新型電力系統具備更大的靈活性。
隨著虛擬電廠模式的興起，軟件公司、新能源公司、傳統的化石能源公司、電力公司等等各種角色紛紛從不同的角度進入這個領域。一個典型案例是科技公司與南澳大利亞州政府合作，在1000多個低收入家庭安裝了屋頂太陽能系統以及住宅蓄電池，並相互連接形成一個虛擬電廠。澳大利亞能源市場運營商AEMO2021年發布了對該虛擬電廠模式的第一次審查，認爲虛擬電廠模式通過及時的電池充電和放電，對關鍵的電網事故進行了頻率響應，保持了電網穩定。同時除了幫助穩定電網外，安裝了屋頂太陽能系統和住宅蓄電池的房主的電費下降幅度高達20%。雖然虛擬電廠模式要取得最終成功還有技術、商業等各個領域的很多問題需要解決，但可以預期虛擬電廠在未來的電力系統價值鏈中必然有一席之地。
未來場景2：能源雲，能源互聯網的操作系統
傳統的能源網是典型的集中式架構，不斷提高機組容量、電壓等級、網絡規模獲得規模效益；能源的生産、輸送、消費之間有著明顯的界限，無法做到端到端統一的管理和調度；供電、供氣、供熱、供冷等不同的能源網絡之間相互割裂，阻礙了綜合能效的提高。隨著分布式能源的部署，能源消費者具備生産能力，打破了能源生産、消費之間的界限，成爲具有生産和消費的雙重屬性，需求側響應變得前所未有的重要。同時多種能源的互聯也可以提高能源綜合效率，從而有助于可再生能源的消納。因此，迫切需要一個綜合平台來解決這個問題，而能源雲則可能是應對這些挑戰的一種解決方案。
能源雲是一個跨領域的前沿概念，其內涵和外延還在不斷的發展。能源雲可以認爲是能源互聯網的操作系統，典型特征包括融合、開放、智能等。
融合首先要實現電力系統的的源、網、儲、用的端到端的融合接入。源側典型的接入實體既包括大量分布式新能源如太陽能、風能、生物能，也包括化石能源如燃氣發電等；網側最重要的接入實體是能源路由器。通過能源路由器實現能量流的自由流通；用側則包括各種工商業負載和家庭負載，如暖通系統、電力熱泵等；儲側既包括源、網、用的各種固定儲能設備，也包括電動汽車等移動儲能裝置。除了實現電力系統的融合統一接入，能源雲還要打破電、氣、熱、冷之間的界限，通過接入供熱、供氣、供冷等多種能源，構建綜合能源融合系統，通過多能互補提高能源綜合利用率。
在能源雲的加持下，未來的能源互聯網是一個民主的、開放的系統。能源雲的用戶將包括個體端（如電動車主、用戶電源）、企業用戶（如零碳園區、虛擬電廠等）和政府用戶（如零碳城市等），用戶數量將遠遠超過傳統的能源客戶。同時能源雲也要能夠和比如碳交易系統等第三方系統進行互聯互通。因此能源雲必須是一個生態開放的系統。在這個平台上向開發者開放各種能源數據，提供編程接口，由開發者針對不同場景實現各種應用。同時在平台上構建能源應用商店，通過應用商店面向不同用戶進行分發，並完成開發者的商業循環。通過開放編程解耦實現和能源交易市場、碳市場等各種第三方生態系統互通，打造能源産業新商業模式。
要實現能源雲的融合、開放，能源雲必須是一個智能的平台。智能既體現在通過人工智能算法使能能源資産更智能，如通過Al控制光伏面板角度提升發電量等，也體現在能源雲本身的智能上。能源雲基于海量接入的分布式能源數據和源網荷儲用的端到端鏈路數據，構建數據資産，基于數據資産和大數據建模能力構建面向用戶和開發者的數據平台。通過算法實現對分布式能源的生産預測、基于曆史數據的負荷預測、動態需求響應、對能源市場價格的實時分析判斷等。通過人工智能、大數據等智能高效的技術的加持，能源雲的目標是實現能量在生産和消費者之間按需自由流動，最終實現整個能源系統的多能互補、綠色低碳、安全穩定。
2020年7月，歐盟推出1.8萬億歐元的經濟複蘇計劃，重點支持歐盟綠色和數字化雙轉型。綠色和數字化成爲推動經濟轉型的一對李生技術。能源是數字世界的底座，數字化技術幫助能源産業更智能。通過數字化技術構建能源互聯網操作系統，推動能源産業升級，加速能源産業的減排目標的實現。
探索方向三：提倡ICT高效用電，加快節能減排步伐
在數字化戰略“Shapping Europe’s Digital Future”中指出，通過數字化解決方案跟蹤電力最需要的時間和地點，可以提高能源效率，減少化石燃料的使用。同時，ICT行業也需要經曆自己的綠色轉型。ICT行業估計占世界總用電量的5-9%，排放總量的2%以上。數據中心和電信網絡需要提高能效，重新利用廢棄能源，並使用更多的可再生能源。歐盟提出了要求，在2030年前實現數據中心氣候中性、高能效和可持續，電信運營商在環境足迹方面需要采用更透明度措施。
未來場景：打造低碳數據中心與低碳網絡，加速“碳中和”進程
據IEA研究報告顯示，自2010年以來，全球互聯網用戶數量翻了一番，全球互聯網流量增長了12倍，數據中心和傳輸網絡的耗電大幅上升，2019年全球數據中心電力需求約爲200TWh，約占全球最終電力需求的0.8%。2019年數據網絡消耗約250TWh，約占全球用電量的1%，其中移動網絡占三分之二。中國2030年數據中心用電預計將達突破4000億幹瓦時，占全社會用電量的比重將升至3.7%。而PUE每優化0.1，可節省用電250億度，減少碳排放約幹萬噸，若全部使用綠電，碳排放每年可以減少3.2億噸。引入綠電和降低PUE成爲低碳數據中心的關鍵舉措。
爲了降低數據中心和電信網絡的碳排放，大型ICT公司一直是綠電的最大購買者。2019年Google、Facebook、Amazon、Microsoft是全球綠電購買的前四大公司。2020年亞馬遜購買超過5GW成爲全球最大的新能源賣家，台積電、Verizon則上升到第三和第四的位置。面向未來，谷歌提出在2030年實現全球實時零碳運營，將零碳的統計範圍從年過渡到小時；Facebook計劃在2030年實現自身供應鏈範圍內淨零排放；微軟則表示將于2030年實現負碳排放，並在2050年消除企業所有曆史碳排放。
根據Uptime的調研顯示，2020年全球數據中心平均PUE爲1.59。這就意味著約38%的電力是用于冷卻和其他輔助功能。隨著越來越多高溫服務器的投入使用，爲了進一步降低冷卻系統的能耗，通過采用自然空氣冷卻而不是傳統的冷機和空調的方式成爲降低PUE的有效方式。目前業界已經有很多嘗試，比如使用100%海水爲數據中心冷卻系統供電；使用寒冷的室外空氣來確保數據中心設備保持在最佳溫度；通過將再海底建數據中心，將PUE低至1.07。
除了引入可再生能源、自然冷卻實現數據中心高效、節能，另外一個重要手段就是人工智能的應用。通過數據中心內的傳感器收集溫度、電量、泵速、耗電率、設定值等各種數據，再對這些數據做人工智能分析，用分析的結果調整數據中心的運行模式和控制閥值，從而實現降本增效。將人工智能用于數據中心冷卻，實現將用于冷卻的能量減少40%；中國聯通河南分公司引入華爲的iCooling@Al解決方案通過融入了大數據、人工智能等，實現數據中心自動進行能效調優，實現數據中心PUE降低約8%~15%。據DCD的報告，歐盟Horison2020資助的位于瑞典BTDC研究項目，在自然冷卻的同時，通過人工智能算法實現冷卻系統、IT負載、服務器風扇和溫度協同，PUE達到1.01的最高水平！隨著Al等業務場景的成熟，數據中心的算力多樣化將持續進步，數據中心功率密度不斷提升，將大型數據中心作爲一個整體，基于人工智能算法實現供電、服務器、負荷的的協同創新可能成爲下一步的創新方向，在支撐密度提升的同時，持續降低數據中心系統PUE。
在通信網絡方面，2020年2月，國際電聯、GeSI、GSMA和SBTi制定了符合《巴黎協定》的基于科學的途徑，到2030年，ICT行業需要將溫室氣體排放量減少45%。通信網絡實現低碳綠色除了和數據中心類似引入綠電外，還可以通過光電混合、網絡架構極簡等手段實現更綠色，減少碳排放。
通信設備與計算設備同根同源，隨著摩爾定律走向瓶頸，光電混合是結構性提升設備能效的發展方向，通過網絡級、設備級、芯片級的光電混合技術，可以持續提升通信設備的能效，滿足未來百倍容量增加能耗基本不變的綠色網絡目標。另外傳統通信網絡按照置專業劃分，造成運營維護條塊分割，已經越來越難以適應網絡自動化和智能化的發展。未來網絡需要按照業務本質進行架構重構，形成基礎電信網、雲網和算法三層極簡網絡架構。極簡網絡架構可以大幅降低自動駕駛網絡的算法複雜度，降低對算力的需求，降低運維成本，從而實現網絡的綠色低碳。
通過綠電引入、架構創新、人工智能算法應用等手段，數據中心和通信網絡將會更加省電、高效，並最終真正實現零碳目標。
結語：ICT讓綠色能源更智能，實現經濟可持續發展
到2030年，世界需要將排放量減少一半，以風能、光伏爲代表的新能源正加速部署實現生産側清潔替代，消費側通過電氣化實現電能替代。ICT作爲一個行業，除了自身需要節能減排以外，同時也在賦能其它行業來減少碳排放。華爲預測：到2030年，全球可再生能源産量占全球發電總量比例達50%；光伏裝機達3000GW，光伏度電價格低至0.01美元；80%數字基礎設施將通過綠能供電。
2030年ICT將進一步使綠色能源更智能，並使能幹行百業進一步加大減排效果，實現全球經濟的綠色低碳轉型和可持續發展！
人類總是能夠不斷的進步，靠的是大規模協作，而協作的根基是信任。在現行規則的商業世界裏，需求的收集、客戶的接觸、企業的運作和管理、供應生態等環節的每一次互動，無不建立在信任的基礎上。隨著數字技術對這些環節的重塑，以及元宇宙等新概念的萌芽，建立數字信任成爲組織最重要的戰略目標之一。在數字化轉型的加速驅動下，組織與組織之間、組織與客戶之間以及組織內部的互動從物理世界遷移至數字世界，由此而産生的寶貴數字資産，一旦發生信息安全被破壞，或隱私被泄漏等事件，信任就會被打破，組織的業務運作、商業價值（如品牌，市值等）、聲譽和公信力等都將陷入危險之境。
數字信任是一個複雜龐大的系統，包含隱私、安全、身份、透明、數據完整性以及治理和合規等關鍵領域。因此，組織不僅需要從多維度入手，還要通過不同的工具來實現數字可信，如區塊鏈、隱私增強技術、人工智能等。新的技術應用，以及新的規則定義，將塑造可信的數字未來。
探索方向一：ICT技術使能數字可信
數字資産爲組織和個人帶來了史無前例的快捷和便利，但同時也帶來被竊取和盜用的高風險。數字資産的安全和完整性依賴于隱患預防、數字存證、隱私加密、數字鑒假等技術的應用。ICT在打造數字信任上的探索，使得數據能夠在可確權、可溯源、可驗證的基礎上實現交易與共享，從而幫助組織與個人在充分利用數據價值的同時，更好地管理數字資産，保護核心數據。
未來場景1：基于區塊鏈的智能合約
越來越多的企業希望對合同有一種可以更高效地制定、更中立地監督，更自動地執行的方案。據報告顯示，2020年，全球建築工程類的平均糾紛金額達5426萬美金，平均糾紛期爲13.4個月。這不僅對企業造成了經濟上的損失，甚至還會影響企業的正常運營。
基于區塊鏈技術的智能合約，是近幾年來引起廣泛討論和探索的一個方向。智能合約的概念可以追溯到1994年，由Nick Szabo提出：以數字形式指定的一系列承諾，包括各方履行這些承諾的協議。因此，智能合約是一種旨在提供、驗證及執行合約的特殊協議。但這個概念由于技術手段的缺乏，遲遲未能取得有效的進展，直到引入區塊鏈技術。
基于區塊鏈技術的智能合約以數字化的形式將合約條款寫入區塊鏈中，合約事務的保存和狀態處理都在區塊鏈上完成。代碼本身解釋了參與方的相關義務。它包含了有關交易的所有信息，可以在不需要第三方的情況下，當滿足條件後就自動啓動執行機制。由于區塊鏈的分布式特性，保障智能合約的存儲、讀取、執行整個過程透明可跟蹤、且不可篡改。此外，這樣的智能合約還將幫助企業降低運營成本，提高合同執行效率，通過去中心化的技術手段，讓合約免受第三方的幹擾，讓交易更精准，更可靠。但也正因爲區塊鏈的特性，讓這種智能合約的實施推廣存在諸多挑戰。比如說，如果在創建智能合約協議時，已經包含了錯誤，那麽這個錯誤就無法被修改；此外，由于去中心化的智能合約，只受制于代碼約定的義務，不容易通過法律監管。基于區塊鏈技術的智能合約在物流、電子商務、金融保險等多個領域有著巨大的潛在市場應用價值。據咨詢公司預測，智能合約能將美國的個人房貸成本降低480-960美元/年；在美國和歐洲，將銀行房貸運營成本降低30-110億美金/年，將個人車險費降低45-90美金/年；幫助全球汽車保險公司將保險理賠成本降低210億美金/年。
未來場景2：AI打假，維護組織聲譽和公信力
既然Al越來越像人一樣工作，那麽Al假裝成某些人也就不是難事。比如Al合成音視頻的詐騙事件就在不斷發生。《華爾街日報》報道，英國某能源公司的高管接到母公司CEO的電話，並向CEO指定的位于匈牙利的供應商賬戶轉入了24.3萬美元，經過調查發現這是一起由Al僞造語音的詐騙事件，該筆資金最終流向了墨西哥等地，所有的損失最後由保險公司承擔。
2020年，英國第四頻道官方賬號在Twitter上分享了一則通過深度僞造技術（Deepfake）制作的英國女王聖誕致辭僞造短片。該頻道遭到了衆多媒體和網友的批評，指責其不尊重女王。根據布魯金斯學會（Brookings Institute）報告顯示，“深度僞造”技術會削弱民衆對整個公共機構的信任（source:Brookings IInstitute）。
這些案例表明，僅憑人類自身或傳統技術很難識別出利用數字技術手段仿造的音視頻。而且這種Al僞造技術還在不斷被濫用。一條解決這個問題的路徑是利用Al技術來“以毒攻毒”。
基于深度學習的神經網絡模型能夠有效應用于自然語言、圖像處理領域，正在向音視頻理解方面延展，未來將廣泛應用于區分真實的音視頻和由Al深度合成的視頻，例如AI技術通過對比兩段視頻畫面中微小的差異或者音頻中某一段波形與原音頻不一致的地方來識別音視頻是准確，從而鑒別音視頻片段是否是通過Al技術深度合成；另外，基于機器學習和APl的自動化防禦系統，將利用鑒別器算法技術，及計算影響的網絡因果推理等敘事模型，自動檢測、判定和清除社交網絡上的虛假信息，並通過追溯到數據源，爲處理數字犯罪提供證據鏈。
未來場景3：隱私增強計算
大數據時代，數據被稱爲“新原油”。但與原油不同的是，數據不會被消耗掉，因此，數據的價值可以被不同的組織在不同的場景和區域重複發掘利用。當然，數據共享也帶來了安全和隱私方面的挑戰：在機器學習的推動下，數據挖掘和分析等用途逐漸興起，如何在保護數據隱私的前提下，允許多方進行數據協作，獲取數據價值，對于像金融、醫療、零售等行業來說尤爲重要。隨著企業機構數據分析和數據倉庫環境的日趨複雜化，傳統的數據脫敏技術面臨巨大壓力，無法滿足新時代的複雜要求，從而助推了人們對隱私增強計算（PEC）技術作爲替代方案的興趣。
隱私增強技術是個技術門類的統一術語，通常指在隱私信息采集、存儲、以及在執行搜索或分析過程中對于保護和增強隱私安全性的數據安全技術。它一般用來保護用戶的個人數據信息在不被濫用的前提下還能夠保證數據被有效利用，充分發揮其商業、科學和社會價值，爲用戶提供高效優質的服務。隱私增強計算技術的探索有很多種，比如說：
差分隱私：對基礎數據通過添加隨機生成的“噪聲”，但同時保證更改後的數據仍然在執行任何計算時，達到統計或方向上的整體正確。通過混淆原數據的方法，防止任何個人的數據被別人直接共享。
同態加密：同態加密提供了一種不需要解密，直接對加密數據進行處理的功能。
原始數據經過同態加密後，生成密文數據，經過計算處理，形成密文結果。然後通過同態解密，得到的計算結果與將原始數據直接計算處理所得到的計算結果一致。
聯邦學習：主要解決的問題是，在進行機器學習時，滿足企業各自數據不出本地的前提下，通過加密樣本對齊，各自建立模型。在此基礎上，再建立虛擬的聯合模型。這個聯合模型和通過傳統方式直接將各方數據聚合到一起而訓練出來的模型，在性能上基本一致。
除了上述技術之外，隱私增強計算技術還有可信計算環境（TEE）、零知識證明（Ze-ro-Knowledge Proof）、K匿名（K-Ano-nymity）、 L-多樣化（L-Diversity）等。未來，隱私計算將會包含更多迎來更多更優秀的算法，也會得到更廣泛的應用，更好地兼顧隱私的保護和數據價值的發掘。
探索方向二：規則塑造數字可信
技術手段並不能完全解決信息泄露、網絡詐騙等破壞數字可信的行爲，還需要通過相關規則的制定，雙管齊下來幫助建立一個可信的智能世界。此外，個人數據安全的問題並非只是個體權利的保護，而且影響各國數字化戰略的長遠發展。目前，部分大平台擁有數據流量優勢，容易成爲數字巨頭，濫用自身優勢，收集、使用、擴散消費者的個人信息。這種趨勢的蔓延，既會加深企業與客戶之間的不信任度，又會加劇企業之間不平等競爭。這將不利于整個社會的健康發展。
未來場景1：建立新的互聯網個人信息調動機制
近年來，針對過度收集數據的規則制定和訴訟探索在不斷推進。在公平交易的數字戰略中，大數據背景下的個人信息的調動機制將會變得更加平衡，兼顧隱私權利和個人信息開發兩個目的，在傳統告知同意原則的基礎上，強調主體對于個人信息的控制權。2021年，《個人信息保護法》正式發布，作爲中國首部關于個人信息保護的專門法律，重申了個人信息保護工作的多項基本原則，包括公開透明、目的明確、最小必要。未來，個人信息調動機制將從規則框架上繼續細化，爲用戶明確數據收集的場景、用途及風險。近年來，針對過度收集數據的規則制定和訴訟探索在不斷推進。在公平交易的數字戰略中，大數據背景下的個人信息的調動機制將會變得更加平衡，兼顧隱私權利和個人信息開發兩個目的，在傳統告知同意原則的基礎上，強調主體對于個人信息的控制權。2021年，《個人信息保護法》正式發布，作爲中國首部關于個人信息保護的專門法律，重申了個人信息保護工作的多項基本原則，包括公開透明、目的明確、最小必要。未來，個人信息調動機制將從規則框架上繼續細化，爲用戶明確數據收集的場景、用途及風險。近年來，針對過度收集數據的規則制定和訴訟探索在不斷推進。在公平交易的數字戰略中，大數據背景下的個人信息的調動機制將會變得更加平衡，兼顧隱私權利和個人信息開發兩個目的，在傳統告知同意原則的基礎上，強調主體對于個人信息的控制權。2021年，《個人信息保護法》正式發布，作爲中國首部關于個人信息保護的專門法律，重申了個人信息保護工作的多項基本原則，包括公開透明、目的明確、最小必要。未來，個人信息調動機制將從規則框架上繼續細化，爲用戶明確數據收集的場景、用途及風險。
未來場景2：各國紛紛出台數據保護相關規則
GDPR是目前世界上最嚴格的針對個人數據的隱私和安全法，由歐盟起草通過，正式生效于2018年5月25日。自生效以來，GDPR總共收到了28.1萬份數據泄露通知 。據統計數據顯示，截至2021年9月2日，自GDPR生效以來，已開出了841張罰單，總計超過12.87億歐元，其中最大一筆罰單高達7.46億歐元。
除GDPR之外，全球其他國家和地區也推出了數據保護相關的法律法規：2020年，美國發布《聯邦數據戰略與2020年行動計劃》，旨在保護數據完整性、確保流通數據真實性、數據存儲安全性等基本原則；阿聯酋和新西蘭也分別出台《數據保護法》和《2020年隱私法》，加強對數據安全及個人隱私保護的規制建設。
未來場景3：數據反壟斷趨勢全球化
2019年，美國發起了對涉嫌壟斷市場、抑制競爭、侵犯用戶隱私的行爲的巨頭公司進行反奎斷調查；2020年5月27日，日本參議院正式通過《數字平台交易透明化法案》，該法案旨在規制特定數字平台，增加特定數字平台的公開義務。2021年1月19日，《（德國反對限制競爭法》第十修正案》正式生效，此次修法，在濫用相對優勢地位行爲的規制層面，拓展現行競爭規則的適用範圍，以防範與遏制企業濫用相對優勢地位的行爲；2021年，中國國務院制定發布《國務院反壟斷委員會關于平台經濟領域的反壟斷指南》；由此可見，數據反壟斷趨勢正在全球蔓延。
未來，在反壟斷法的不斷完善和應用中，用戶和第三方企業將從行業巨頭手中獲得更多的數據主權，避免大平台對個人隱私數據進行非法地獲取、濫用及交易等侵犯數字安全、破壞公平競爭的行爲，從而促進數字信用生態的建設。
結語：共建數字可信的智能世界
面向2030年，人類可以借助區塊鏈、人工智能等技術更好地保護個人隱私和數字資産，更精准地打擊假新聞等數字造假行爲，減少詐騙或數據盜用的隱患。隱私增強計算等技術爲多方實現安全加密的數據共享，在不影響隱私安全的前提下，確保數據價值的流通。華爲預測：到2030年，50%以上的計算場景將采用隱私增強計算技術；85%的企業將采用區塊鏈技術。
同時，以GDPR爲代表的數字安全領域法律和規則，以及數據反壟斷趨勢將會拓展至全球各地，進一步在個人與組織之間構建信用體系，加速組織在數字可信方面的合法合規進程。
一個健全的數字可信生態需要多方共建。企業除了做好自身的防護和對合作方的管控，還可與相關機構合作，共同打擊違反信息安全、數據壟斷相關的違法行爲，保護用戶數據安全。企業還應該積極參與到加強全民數字技能的教育和培訓中，提升公民數據安全和隱私意識，共建數字可信的智能世界。
讓我們共同努力，一起迎接美好的生活！