摘要 技術是通信產業發展的根本推動力。理解技術、洞察技術，一直是做好產業發展、企業進取的關鍵因素。那么，2024年什么技術影響我們商業？什么技術又會改變市場格局？在業界資深專家、中國移動研究院院長黃宇紅看來，“2024通信產業十大技術趨勢提名”分別是：6G與AI融合、通感一體化、大眾手機直連衛星、算網一體、新型智算中心、行業大模型、可信數據流通基礎設施、人形機器人、量子計算，以及新型工業化。

一

6G與AI融合

6G內生AI

實現AI賦能網絡、網絡使能AI

助力“萬物智聯，數字孿生”

人工智能和通信一體化是ITU對6G場景需求達成的共識之一。網絡內生AI是未來6G移動系統的核心特征之一，主要包含兩個方面：利用AI技術進行6G網絡端到端的自我賦能增強優化（AI賦能網絡）、向終端用戶提供AI業務服務和應用（網絡使能AI）。AI賦能網絡方面，業界普遍認為：AI與空口融合是通信的發展趨勢。6G系統的帶寬、速率和容量等KPI的提升需要通過內生AI技術來實現。AI可以賦能網絡提升網絡運行效率、降低運維成本、增強用戶體驗。網絡使能AI方面，移動通信網絡是實現AI泛在普惠的基礎平臺，從實時性、移動性、邊端協同、隱私性等6G特色優勢出發，讓6G網絡使能AI的高價值場景、用例和業務，使能AI成為泛在化的社會級服務。業界認為：6G與AI融合是新機遇，網絡內生AI助力實現“萬物智聯，數字孿生”的6G總體愿景。

二

通感一體化

構建高質量通感網

賦能一網多能新業態

6G新技術、新業務驅動傳統通信網絡向新一代移動信息網絡加速轉型。感知與通信融合是未來網絡的重要特征，通過“一網兩用”，可充分利用移動通信網絡規模和性能優勢，高效助力萬物智聯。然而，在一張網中實現兩個完全不同領域的能力面臨著通感融合設計以及通感能力-網絡效率-網絡質量三角沖突。應對該挑戰，需要網絡化通感一體技術，基于網絡進行全局最優的系統創新，實現通感能力-網絡效率-網絡質量的三角均衡。為實現網絡化通感一體，需要點簇網多維協同設計，實現“可感知”到“高質量通感網”的躍升。“點協同”是通感一體的關鍵基石，需重點攻關一體化空口、一體化硬件難題，實現資源高效協同、通信與感知能力融合內生。“簇協同”是提升性能的必由之路，具有更高直射徑概率、更強接收能量，更優協作增益，將賦能感知精度成倍提升。為實現“簇”協同，仍需攻關高精度同步、動態簇構建、多層聯合處理三大關鍵技術。“網協同”是增強質量的核心要務，通過全局節點間高效協同，包括干擾識別與定位、干擾消除與智控以及統一的干擾管控架構，重點解決網絡內的干擾問題。基于點簇網多維協同系統設計，網絡化通感一體將低成本賦能網絡泛在、高精度感知能力，助力高質量通感網構建。

三

大眾手機直連衛星

容量、速率、時延相對高軌衛星

優勢明顯

支持更豐富的業務場景

天地一體將實現衛星和地面在技術、標準、產業和應用的全方位融合，大眾手機直連衛星服務基于統一終端，用戶規模大、產業鏈復用程度高，是衛星互聯網的重要組成部分，真正實現天地融合一體。隨著技術、產業發展，2023年已經實現大眾手機直連高軌衛星，提供短消息與語音通話服務，但存在容量小（幾十萬戶）、速率低（2Kbps）、時延長(500ms)等缺點，無法支持更高速率、更低時延業務類型，限制了手機直連衛星的廣泛應用。大眾手機直連衛星在業務速率、時延等性能指標與軌道高度密切相關，低軌衛星在容量、速率、時延等方面優勢明顯，可提供Mbps級別連接速度，時延低至十幾ms，是未來手機直連衛星的重要發展方向。2024年隨著低軌技術發展與3GPP NR NTN產業成熟，基于3GPP NTN技術的手機直連低軌衛星將逐漸走進大眾視野，成為衛星互聯網新的技術熱點。

四

算網一體

算力路由創新互聯網基礎協議

數據快遞拓展算力流動邊界

當前，新型業務如AR/VR、車聯網等對時延以及計算的要求日益增高，需要云和邊緣協同調度來滿足。然而，在計算負載高及網絡隊列深的條件下，將會出現“性能反轉”問題。算力路由將計算因子引入路由系統，以網絡為基礎對計算資源信息進行感知和度量的歸一化處理，進一步實現網絡和計算的聯合路由，滿足新型業務需求，優化全局算網資源。作為我國原創提出的技術理念，算力路由當前已經在國際互聯網工程任務組（IETF）獲批成立CATS工作組，對其場景、需求、架構等進行標準化。算力路由挑戰了傳統互聯網路由方式，開啟了網絡和計算學科交叉融合的新型原創技術路徑，打破行業和領域壁壘，通過“以網強算”助力我國信息通信產業的發展。另一方面，數字中國、東數西算戰略的實施，通算、智算、超算多樣化算力高速發展，數據量和數據處理的復雜性呈爆炸性增長，特別在云間災備、天文計算、基因測序、無人駕駛和影視制作等場景。多樣化泛在算力需求使得數據的生產端、處理端和使用端彼此交錯，數據流通量劇增。傳統的TCP/IP網絡擁塞控制、丟包重傳等技術，難以滿足廣域高吞吐網絡傳輸的性能需求，為了保障用戶的服務體驗，需要從端、網多技術協同突破。數據快遞作為我國原創提出的算力網絡新服務理念，采用廣域高吞吐關鍵技術，創新廣域擁塞控制、丟包快速恢復、丟包精準重傳、多路徑傳輸等機制機理，最大化提升數據廣域傳輸效率，為用戶提供專線傳輸、聚合傳輸、錯峰傳輸等差異化數據傳輸服務。數據快遞及廣域高吞吐關鍵技術當前已成為產學研各界研究的熱點，華為、中興、中科院、南京大學等單位紛紛大力進行技術攻關和原型產品研發。數據快遞將加速數據流通、算力流動，助力數字中國、東數西算等國家戰略的實施。

五

新型智算中心

打造新型智算技術體系

助力智算產業跨越式發展

大模型時代，AIGC發展日新月異，傳統以承載中小模型為主的智算中心在集群算力效率、芯片效能、存儲調度、軟硬生態融通以及節能散熱等多個方面面臨挑戰，為了支撐超大規模、超高復雜度的模型訓練和推理，更高密度的存算硬件、無擁塞全連接的網絡拓撲以及更高效的并行通信范式成為新型智算中心建設的剛需。新型智算技術體系圍繞“互聯、算效、存儲、平臺、節能”等多個維度對智算基礎設施進行系統性重構，研究大規模GPU高速互聯、CPU/GPU/DPU三大算力協同、統一內存池化、跨架構算力原生、標準化液冷整機柜等多個核心技術，助力行業在新型智算中心的硬件設備選型、算力集群設計、機房散熱規劃、軟硬工程調優、全局運營調度等方面形成共識，加快核心技術和產業成熟。

六

行業大模型

大模型賦能千行百業

推動向AGI發展，改變社會生產范式

當模型的訓練數據與模型本身的參數量到達一定規模時，模型將表現出“涌現”的能力，并能夠集合多個人工智能能力于一身，成為通用泛化的智能模型。大模型可以分為通用大模型與行業大模型，其中通用大模型目前以語言類大模型為主，掌握大量常識性知識，具備思維連能力，能夠解決普遍性問題，是通用智能的底座；行業大模型以通用大模型為基礎，利用行業場景的專業知識、專家經驗、生產數據進行專項訓練，集成和打通行業生產服務的主體流程和系統，實現全局智能化，達到行業指標，具備高動態環境下的自適應能力和持續的行業知識學習能力，是各領域提高生產效率，乃至突破發展瓶頸的關鍵工具。大模型使得人工智能步入通用智能時代，帶來新的業務賦能模式，激發內生賦能模式，重塑業務流程、形態、服務模式、價值呈現；新的運營供給模式，由單一的AI能力運營變為自下層網算數資源到AI應用的全要素全場景運營；新的產業合作模式，向體系化協同創新轉變。

七

可信數據流通基礎設施

簡化數據連接，降低數據流通成本

激發數據要素賦能千行百業

國家已明確將“數據”增列為新的生產要素，數據流通是數據要素價值釋放的重要環節。目前，以5G、光纖、衛星互聯網等為代表的網絡設施為數據提供高速泛在的連接能力；以通用、智能、超級算力為代表的算力設施為數據提供高效敏捷的處理能力；以數據空間、區塊鏈、隱私計算等為代表的新興技術解決數據流通關鍵堵點。但目前關鍵堵點技術存在標準缺乏、大規模應用驗證不足，導致形成以不同廠商技術為中心的新的數據孤島。通過大規模網絡化可信的數據流通基礎設施，建立數據供需雙方接入、交易、交付、安全、審計技術標準、管理機制和運營模式，充分激發數據要素的“協同”、“復用”、“融合”的突出優勢。2024年，數據流通基礎設施的標準建設將成為業界研究熱點，圍繞數據流通基礎設施的數據確權/授權、數據空間、數據安全、審計監管、數據標識等關鍵技術將成為產業界、學界的研究熱點。

八

人形機器人

元宇宙步入務實發展新階段

人形機器人激發元宇宙在工業等

多領域應用潛力

隨著5G/6G、人工智能、區塊鏈、云計算、虛擬現實等新一代信息技術快速迭代和融合創新加速，元宇宙正逐步進入務實發展的新階段。隨著數字人、沉浸式文博文旅以及工業制造業、教育、公共服務、安全應急等領域的創新發展，元宇宙展現出廣泛的需求場景和內在動力，逐漸開啟數實融合發展新境界。而人形機器人集成人工智能、高端制造、新材料等先進技術，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的顛覆性產品，將深刻變革人類生產生活方式，重塑全球產業發展格局。工信部11月印發《人形機器人創新發展指導意見》將加快人形機器人與元宇宙的融合，探索跨學科、跨領域的創新模式。現階段人形機器人技術加速演進，已成為科技競爭的新高地、未來產業的新賽道、經濟發展的新引擎，發展潛力大、應用前景廣。元宇宙產業落地及與人形機器人在制造民生等多領域融合發展將是2024年的重要方向。

九

量子計算

量子算法為破解計算瓶頸提供新路徑

預期實現指數級計算加速

當前，全球量子計算產業發展正從硬件、軟件、平臺、算法、應用多層次穩步發展。不同量子計算技術路線“百家爭鳴”，不同范式的量子算法“各顯神通”。量子算法已在大數分解、非結構搜索、矩陣計算、量子模擬等方面體現加速優勢，得到金融、化學材料、生物醫藥、交通物流等領域的廣泛關注。另一方面，移動通信正從5G向6G升級演進，在能力提升的同時，也面臨著大規模信號處理、大規模網絡優化、大規模業務優化、大模型訓練等計算瓶頸與挑戰，具體包括物理層大規模MIMO信道估計、反饋與信號檢測，網絡拓撲、路由和無線資源優化，分類、聚類、回歸、降維、強化學習等ML模型訓練，其核心都可以建模為組合優化、搜索或向量與矩陣運算等。量子退火算法、量子優化類算法、HHL算法、量子搜索類算法、量子機器學習算法等算法，可預期實現上述計算問題的多項式級或指數級的加速，成為通信領域計算問題的潛在解決方案。雖然當前量子算法受限于量子計算機的能力，還無法落地應用，但針對行業場景與需求的量子算法的儲備研究，成為當前學術界和產業界的熱點。量子計算與通信網絡的融合創新正成為通信技術與產業的發展的重要趨勢，預期催生新業態。

十

新型工業化

5G-A內生確定構建新基礎

算網控一體激發新動能

助力新型工業化加速實現

工業是立國之本、強國之基，新型工業化是推進中國式現代化的重要引擎。在工業客戶數字化、網絡化、智能化融合升級的過程中，需要通過質量變革、效率變革、動力變革提升工業競爭力和全要素生產率。以5G為代表的新一代信息通信技術為新型工業化的建設和升級提供了關鍵的基礎設施底座，從而沖破傳統有線和無線技術的桎梏，為企業轉型發展注入新動能，帶來新機遇。5G-A在質量方面，跨域融合、內生確定等技術方面進一步提升通信的質量、精度和性能，為柔性生產、遠程遙控等場景構建基礎；在效率方面，算網控一體化、人工智能等技術可提供更高效、更智能、更可靠的生產和管理，為開放自動化、預測性維護等應用新提供新動能；在動力方面，新裝備、新能源、新材料等技術融合應用可提供創新鏈和產業鏈深度融合的新質生產力。5G-A等新型信息基礎設施的研發和應用，將作為產業現代化發展的重要動能，促進數字技術與經濟社會的融合創新，助力新型工業化的加速實現。

審核編輯：劉清