方向1：定义5.5G，支撑未来千亿规模的多样性联接 

第一个技术突破方向是万物互联。我们不仅要联接所有的人，还要联接海量的物，而联接物的需求多种多样。 当前5G定义的三大场景很难支撑多样性的物联场景需求。比如工业物联的应用，既要进行海量连接，又要求提供上行大带宽，必须在eMBB和mMTC之间增加上行超宽带的场景；满足远程医疗应用需求，既要实现超宽带，也要保证低时延和高可靠，必须在eMBB和URLLC之间增加实时宽带交互的场景；在车联网中的车路协同，既需要通信能力，又需要感知能力，必须新增通信感知融合的场景。因此，必须从5G场景的“三角形”变成5.5G场景“六边形”，从支撑万物互联到使能万物智联。

方向2：在纳米尺度上驾驭光，实现光纤容量指数级增长 

5G联接的挑战在于联接数量的激增，光纤联接的挑战在于容量的扩充。现今的一根光纤可以承载100万人观看4K视频，2030年一根光纤需要承载100万人欣赏混合现实，单纤容量要提升10倍，超越100T。 因此，我们首先要改进光收发激光器，采用高调制器件实现2~3倍的波特率提升，同时采用新的调制编码和算法，实现容量的倍增；其次要研发宽带、低噪声、人工可控的新型光放大器，以实现超长距离的可靠传输；第三是光网络的动态控制能力，把波分网络改造为“同步”系统，提升抗干扰能力，并通过计算实现光资源的高效利用。在更远的未来，还需要研究空间分割多路复用等新型光纤和光系统，实现单纤容量的百倍增长。 

方向3：走向产业互联，必须优化网络协议 

现在，网络支撑的主体是百亿级的消费互联，2030年，网络支撑的主体是千亿级的产业互联，网络协议将面临三个考验：第一是确定性。需要确定性时延保障能力，通过“网络演算新理论和协议”，将当前尽力而为的网络时延，变为可提前计算的确定时延。 第二是安全性。万物互联的场景，对安全防御体系提出了更严峻的挑战。无人机、摄像机、边缘计算、传感器等大量外挂设备，引入了新的不安全因素，必须构建端到端的内生安全框架和协议。 第三是灵活性。千行百业的需求多种多样，对IP地址的长短要求各有不同，必须将固定长度的IP地址，扩展为可灵活定义语义、语法的新IP协议。 

方向4：通用算力远远跟不上智能世界的需求，必须打造超级算力 

智能世界，联接决定了广度，计算决定了强度。面向 2030年，算力需求将增长100倍。但当前单核CPU性能每年的提升率已从50%下降到10%，并且通用计算在特定领域效率低下。 为了打造超级算力，有两个技术发展趋势：第一，数字计算从通用走向专用，走向多种计算架构共存的异构计算，各种CPU、GPU、XPU同时存在；第二，模拟计算将在特定领域得到应用，如光子计算将应用于信号处理、组合优化、机器学习等领域，尤其在无线Massive MIMO 和光通信领域将有极其广泛的应用场景。 

方向5：从海量多模态的数据中高效提取知识，实现行业AI的关键突破 

智能世界离不开AI，因此AI应用碎片性与AI可信的问题不可回避。 首先，AI模型的通用性是解决应用碎片性的关键。通过大量无标注的数据和更大的模型，从全监督到自监督，构建通用的AI系统，这是当前需要突破的方向。 其次，人工智能和科学计算的融合将成为科学研究的新方向。比如在分子力学中可以通过AI建模实现大规模分子模拟，在物理学中通过神经网络求解薛定谔方程，在电磁场仿真中用神经网络求解麦克斯韦方程等。AI为科学计算带来了新思路、新方法、新工具，而科学计算的严谨体系也有助于提升AI的可解释性。 最后，可信AI是我们长期追求的目标。特别是人命关天的关键领域，如无人驾驶，必须解决从相关性到因果性的难题。 

方向6：突破冯•诺依曼限制，构建百倍密度增长的新型存储 

存储面临两大问题：存得下、用得好。 第一，要存得下。单位空间和能耗下的存储密度要提升百倍，而当前的介质技术受限于工艺、功耗的限制，无法支撑存储密度提升百倍的要求。未来存储系统要突破新型大容量低时延的内存技术，突破DNA存储、高维新型光存储等超大容量介质技术，突破超大存储空间模型和编码技术，打破容量墙。 第二，要用得好。未来存储系统的数据访问带宽将从TB 级升到PB级，访问时延将从ms级降到µs级，性能密度要提升百倍。在冯•诺依曼架构下，数据要在CPU、内存、介质之间移动，而当前PCIE、DDR的带宽速度远远跟不上外部网络的性能增长。未来存储系统要突破冯•诺依曼架构的限制，从以CPU为中心，转向以数据为中心，打破性能墙。

方向7：将计算与感知结合，实现多模交互的超现实体验 

智能世界要打造极致的用户体验。2030年，超现实体验将进入人们的生活。要搭建超现实体验的环境，虚拟世界与真实世界必须无缝融合，虚拟世界能够准确感知、还原真实世界，并在虚实结合的世界中准确理解用户意图。要真正实现超现实体验，还必须打通听觉、视觉、触觉、嗅觉，实现人与数百种智能设备、边缘计算和云应用之间的多模、实时交互。为了实现这个目标，需要将用户所处的环境整体作为一个超级计算机来对待，依托语言、触觉、光感、脑机等多模传感器进行信息采集和传输，依托边缘和云上的智能应用准确识别用户意图，并通过裸眼3D、全息投影、AR隐形眼镜、数字嗅觉和数字触觉等技术呈现给用户。 

方向8：构筑下一代云原生2.0架构，加速消除数字技术鸿沟 

传统行业要实现全面的数字化转型，需要能高效、安全、稳定地支撑海量云原生应用开发、部署和运行的云平台，需要构筑下一代云原生2.0架构。 第一，基于分布式云原生的Regionless+Serverless架构，解决管控面复杂、全场景混合部署、统一调度等一系列难题，打造下一代极致性价比的云原生2.0平台底座。 第二，构筑面向单region百万规模服务器的故障隔离Grid 技术，提供99.99%高可用的运行时能力。 第三，围绕“库－仓－湖－智”融合的数据智能全栈，实现存算分离架构。结合AIGC技术，在智能中枢&AI开发平台、应用现代化、数字原生引擎、Web3应用等领域进行创新，打造赋能全产业的高阶云服务能力。

方向9：通过连续性的健康监测实现主动健康管理

人口老龄化带来了更多慢性病的识别和监测需求。据统计，85%的死亡由慢性病导致，要做到慢性病的实时监测，需要提供可无创测血糖、可连续监测血压、可连续监测心电图的医疗级的可穿戴设备。以血压监测为例，相较于PPG，光纤传感器能提供更准确的脉搏波，为血压建模和算法提供更高质量的数据输入。医疗级的可穿戴设备结合云服务和人工智能技术，为个人打造一个完整的个人健康大数据平台，实现主动健康管理，并通过脑机接口、肌电接口、可穿戴机器人等，让老人从被照顾到自主管理，提升老年人的幸福感。

方向10：构建智慧能源互联网，实现绿色发电、绿色储电和绿色用电 

“碳中和”已成为全球共识，这将极大加速全球清洁能源的发展进程，同时也给发电、储能以及用电带来了新的挑战。要达成能源电力系统安全高效、绿色低碳转型的目标，技术创新必不可少，尤其涉及以下几个关键技术：第一，管理技术。大数据、AI、云等ICT技术要与能源互联网融合，通过能源云+能源网，实现比特管理瓦特。 第二，控制技术。通过电力电子能源路由器，实现能量双向流动和功率智能分配，构建能源网络的智能控制器。 第三，储能技术。通过发展新型储能技术，如新型电化学、氢能等，满足不同场景的能量存储需求。 第四，电力电子基础技术。通过新型化合物功率半导体，包括面向中高压的SiC/金刚石和面向中低压的GaN 技术，实现能源部件进一步的性能提升和小型化。