2021年被认为是“元宇宙”元年，互联网进入到一个新的时代。元宇宙是整合多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态，而由扩展现实技术提供的沉浸式体验则是“元宇宙”最核心的特征，扩展现实是进入“元宇宙”的关键技术。

　　扩展现实创造了虚拟和真实环境相结合的人机交互环境，是虚拟现实、增强现实、混合现实的统称。随着“元宇宙”概念的兴起，扩展现实产业即将进入快速发展阶段。据中国信通院、IDC等机构统计，2020年扩展现实行业市场规模约为900亿元，到2024年将达到4800亿元，年复合增长率达到54%。扩展现实仍存在着多重挑战：终端笨重，画质视觉质量差，晕眩感，网络带宽、时延不能满足要求。为应对这些挑战，需要更小更轻薄的硬件、高质量的渲染及更自然的感知交互，最终实现具有沉浸性、经济性、舒适性、互通性的扩展现实，带来完全沉浸式体验。

　　扩展现实的终端硬件（即头显）是扩展现实产业的重要组成。据IDC统计，2020年全球扩展现实终端出货量约为630万台，预计2024年终端出货量达到7500万台，增速达到86%。头显至今发展了50~60年，正向更小更轻薄的方向发展。市面上常见的头显有500克左右，现在已经出现了重量只有90克的AR智能眼镜，在近几年内有望在大众市场掀起一波热潮。今天一些创新型厂商已经开始在研究隐形眼镜形式的头显，它可以将图像、符号和文字自然叠加到佩戴者看到的现实场景上，佩戴更舒适，“隐形眼镜”头显技术将在5年内成熟。未来，也许我们可以连眼镜都不需要而通过脑机接口来看到虚实结合的世界，真正能做到“无感佩戴”。同时轻薄的终端硬件需要支持6DoF（六自由度）、眼球追踪等先进的技术，以使用户获得沉浸式体验。

　　渲染计算是获得沉浸式视觉的关键。为获得高画质并且不增加终端的成本，将部分复杂的渲染迁移到云上，通过本地和云端协同，结合人工智能优化，提供高质量的渲染已经成为趋势。基于眼球追踪的注视点渲染技术可在减少像素的情况下仍获得高分辨率的图像，是未来重点研究方向。云端渲染是借助云端的计算能力提供扩展现实所需的渲染能力。通过云边端协同渲染，可以降低对终端设备的硬件能力要求，使得便宜的终端设备也可以得到流畅细腻的画质。云边端协同渲染需要高带宽低时延的网络传输。提供高画质、无卡顿、快速响应的极致体验，带宽要求在1Gbps以上，往返时延要求在20ms以内。结合5G、6G、网络切片等新的网络技术可以较好的满足网络的需求。同时云网边端协同将算力下沉到边缘，可以节约网络传输带宽，减少时延。人工智能加持的渲染技术，已经成为热门的研究领域。通过人工智能去除画面的噪声，得到更精细的画质；通过人工智能技术实现超采样，只需对更少的像素渲染即可得到高分辨率、高帧率的画面呈现，画面更流畅更清晰。

　　感知交互技术由视觉、听觉、嗅觉、触觉、运动感融合构建出沉浸式体验。我们对感知交互技术的研究已有了一定的成果，超高清、3D视觉、全息、机器视觉、手势识别、立体声等技术都已经有了一些应用。未来在元宇宙的世界里，我们需要大规模的复现真实的人与环境，实现“听声辨位”的沉浸式立体听觉，我们可以“真正”触摸到物体的纹理和虚拟人的体温，我们能在跑步的时候感觉到耳边的风声。多感知交互技术关联发展仍需要进一步的探索，实现更自然的交互、更自由的交流。

　　实现可持续发展是国家部署“双碳”战略的根本目的。为此，必须将新能源技术与新一代信息技术相结合，在能源供应侧通过数字化智能化不断提升可再生能源的利用率，在能源消费侧通过低碳化电气化实现绿色节能，建设可持续发展的数字社会。

　　传统的数据中心、园区和工厂是能源消耗和碳排放的大户，而基于智能微网、能源互联网、综合能源管理和高能效制冷等关键技术，则可以优化能源供给和消费结构，极大地降低数据中心电能使用效率（PUE：Power usage effectiveness），实现园区综合能源智能管理，赋能制造业在数据驱动的“黑灯工厂”中实现减排降本提质增效，以零碳数据中心、零碳园区、零碳工厂的建设和发展来夯实数字社会可持续发展的根基。

　　智能微网是智能化的小型发配电系统，以分布式电源为基础，融合储能装置、能量转换装置、控制装置和保护装置，采用先进的电力技术、通信技术、计算机技术和控制技术，实现自我控制、保护和管理，可并网运行也可独立运行。作为智能配电网的重要组成部分，智能微网通过智能地协调各种现场分布式发电资源，可以优化用电成本和提高电力稳定性，最大限度地利用可再生能源。智能微网将融合可再生能源利用、冷热电三联供、分布式供能和储能，保障数据中心、园区和工厂的可持续运行。

　　能源互联网将先进信息通信技术、控制技术与先进能源技术深度融合应用，涵盖新能源发电技术、大容量远距离输电技术、先进电力电子技术、先进储能技术、先进信息技术、需求响应技术、微能源网技术等。能源互联网支持源荷储泛在接入，通过数字技术实现能源的精准配置和高效利用，通过智能调度实现电力供给侧和需求侧的纵向灵活互动，通过综合能源服务实现不同能源品类的横向动态互补。能源互联网将在技术上不断创新，形成产销服务一条龙，实现能源供应绿色化、消费电气化、配置智能化、服务共享化。

　　综合能源管理以物联网、云计算、大数据、人工智能为技术平台，采用“监测系统+能效分析系统+能效管理平台”的系统架构。综合能源管理结合能耗监控系统和自控系统，可以提供多元化的能源服务，实现清洁能源有效利用，提升能源利用整体效率。综合能源管理将向系统化、智能化、协同化发展，实现多能源协同供应和能源综合梯级利用。

　　液冷技术是新兴的数据中心冷却技术，主要包含冷板式液冷和浸没式液冷，冷板式液冷属于间接液冷技术，浸没式液冷属于直接液冷技术。与数据中心传统的风冷技术相比，液冷技术可以提供更高能效的制冷效果，有效提升服务器的使用效率和稳定性，可在数据中心的单位空间布置更多服务器，提高数据中心运行效率，降低数据中心能耗，节省建设成本。提高电能使用效率已经成为数据中心发展的必然趋势，液冷技术可将数据中心PUE降到1.1以下，且比风冷技术节电20%以上，将成为数据中心的主流制冷技术。

　　随着传感、计算、通信、控制等核心技术的发展，机器人技术经历了电气时代、数字时代，已发展到目前的智能时代。人工智能与机器人技术的结合，使智能机器人应用场景得到了广泛的发展。智能制造机器人、智能家居机器人等正在逐步走向普及。

　　当前智能机器人技术领域也存在诸多挑战。机器人的硬件系统需要数量更多、体积更小、应用更灵活的器件和芯片，需要集成度更高的硬件架构；开源机器人操作系统（ROS：Robot Operating System）作为研究和开发的原型成熟度低，难以满足大规模生产应用需求；智能机器人深度融入家庭生活，每个家庭和个人的场景和需求各不相同欧亿体育，需要智能机器人具有强大的适应能力和个性化服务能力；单个机器人本身由于感知、计算和行动能力的限制，难以满足大规模智能协作场景的需求，需要借助云计算、边缘计算等技术进行统一协同。

　　智能机器人的硬件系统由感知、计算、通信、控制等多个核心系统组成，每一个系统都需要提供强大而复杂的功能。未来的机器人将会搭载更多的图像、声音、红外、辐射等传感器，实时感知周围信息；计算系统需要及时的汇总各类信息，完成对应的计算任务，并将结果迅速的反馈给控制系统；控制系统需要精确处理控制信号，及时准确控制微电机欧亿体育，调整机器人的姿态并做出相应的动作，需要反应机敏、准确，才能完成更高难度的任务。在需要合作的任务中，机器人之间、机器人与控制中心，都需要保持高质量的通信，信号传递需要及时准确，在恶劣环境下需要能够保证稳定。未来的机器人硬件系统，将使用更多种类的芯片，体积小、重量轻、集成度更高，能够在工作活动中保持更高的可靠性，对各种环境具有更强的适应能力，同时也会足够节能，在无外部电源接入的情况下具有较高的工作时长。集成、高效和稳定的硬件架构，是未来智能机器人必备的基础要件。

　　机器人操作系统ROS，是专为机器人软件开发所设计的一套电脑操作系统架构。各大主流机器人厂家，都使用各自的封闭操作系统，形成了较强的技术垄断，而开源的ROS系统，尽管已发展多年，但成熟度仍然较低，初创公司通常可以用于原型机展示，但如果推出正式产品，则需要很大投入。多年来学术界基于开源ROS系统进行很多创新性的研究，各行业的很多商业公司也在对开源ROS进行贡献，开源计算机操作系统的成功也为开源ROS提供了丰富和宝贵的经验。开源ROS将成为功能更强、性能更高、可产品化的机器人操作系统，支持更多的硬件种类、通信协议和人工智能组件，并形成更大的开源技术社区。开放强大的开源ROS系统，将在智能机器人领域建立产业生态和行业标准。

　　人工智能的迅猛发展，为智能机器人提供了多种智慧型能力，使机器人拥有了更聪明的“大脑”。首先是机器视觉能力，能够迅速准确的识别周边的人脸、物品和事件；其次是提供了自然语言理解能力，使得机器人能够准确理解人类通过自然语言下达的指令，并可以与人类对话；第三是提供了自我学习能力，通过强化学习技术，机器人可以主动探索周边环境，调节肢体运动策略，自动学习在各种复杂地形活动的技巧。智能制造机器人在生产线进行枯燥和繁琐的工作，准确、迅速且不知疲倦；智能助手机器人能够顺畅的与人类合作，成为得力的助手；智能护理机器人能够准确理解医生的指令，照顾好病人。随着人工智能在机器人上更广泛的应用，智能机器人已经成为人类工作生活中聪明得力的助手和伙伴。

　　随着云计算和边缘计算的技术发展，人工智能已经在云、边、端都发挥了更大的作用，云端训练和终端推理的模式也已经逐渐成熟。云端强大的大数据处理能力和人工智能算力，为边缘提供了强大的“云端大脑”。联邦学习和隐私计算的发展，促进了不同主体、不同形态和多种途径来源的数据在云端得到整合，形成通用性更广、能力更强和准确性更高的模型。云端模型下发到终端，为终端提供持续更新的推理能力；终端的数据传往云端，为云端提供更广泛的训练数据。边缘计算已经广泛应用在医院、学校、园区的多种场景，边缘侧为各自的场景提供了个性化的数据和算力。智能机器人通过与云端和边缘端的通信，通过人工智能的联邦学习、增量学习和终身学习的功能，可以持续的扩展自身的能力。“云端大脑”也可以为机器人提供更广泛的工具使用、事务处理和环境适应能力。未来的智能助手型机器人将具有更加迅速准确的个性化学习能力，更加快速的学习环境、人员欧亿体育、设备、物品等个性化信息，能够根据人类的自然语言指令，理解需要完成的任务，并自主寻找解决方案。云边协同将为智能机器人提供持续提升的能力，适应更加广阔的应用场景。欧亿体育欧亿体育