20世纪80年代，IT时代开启。以个人电脑、软件、传统电信网络为代表的IT技术，帮助企业运营中的信息获取，实现了真正意义上的全球化。上世纪90年代，互联网浪潮开启。2009年3G牌照发放、2010年iPhone4发布、以及随后而来的各种移动端APP，标志着移动互联网时代到来。2018年前后，5G、物联网、人工智能、数字孪生、云计算、边缘计算等智能技术群的“核聚变”浮现，推动着互联网+走向智能+。三次泛互联网技术浪潮泛互联网技术框架数据、算力、算法、通信网络是新一轮泛互联万技术浪潮的四大基石。泛互联网技术框架数据是新原料数据的收集和分析早在传统工业信息化时期就一直在进行，有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节。而工业从数据到大数据，最大的区别是实现数据的两化融合，将工业化数据与自动化域数据的叠加。算力是新肌肉算力的发展主要朝着两个方向延伸：一是资源的集中化、一是资源的边缘化。前者主要是以云计算为代表的集中式计算模式，通过 IT 基础设施的云化给产业界带来了深刻的变革，减少了企业投资建设、运营维护的成本。后者主要以边缘计算为代表，与物联网的发展紧密相连。算法是新大脑算法是一个有限长度的具体计算步骤，以清晰定义指令来使输入资料经过连续的计算过程后产生一个输出结果。算法在智能制造的各个环节都有着广泛的应用，是起到决策作用的大脑。通信网络是新神经系统海量传感器和人工智能平台的信息交互，和人机界面的高效交互，对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求，并且需要引入高可靠的无线通信技术。以 5G 为代表的新一代通信技术是连接数据、算力和算法的神经网络。泛互联网技术十大突破领域2030年前，新的泛互联网技术框架体系将逐步成熟，十大领域将迎来重大突破。泛互联网技术突破路线图虚拟/增强现实国内外现状：VR/AR从技术、内容和应用三个层面来看，总体上都处在初步发展阶段，增强沉浸式体验和人机交互能力值得关注的重点。从2016年专利地域分布来看，美国一家就占了全球VR/AR专利的半壁江山，高达52%；中国占比13%。当前主要应用场景还是集中在消费类场景中，比如游戏、社交、购物、支付是面向消费者的主要场景。主要方向：眼球追踪及图像算法、显示技术、实景3D建模、SLAM（定位与制图）技术、光场成像。技术发展目标：未来5-10年突破上述主要方向的自主技术研发，形成虚拟现实与增强现实技术在显示、交互、内容、接口等方面的规范标准。在工业、医疗、文化、娱乐等行业实现专业化和大众化的示范应用，培育虚拟现实与增强现实产业。智能机器人国内外现状：工业机器人、特种机器人和服务机器人是主要三种类型，机器人的功能可以概括为感知功能、认知功能和动作功能三大类。IDC预测，2020年包括机器人市场规模将达到13016亿元人民币，工业机器人是目前最主要的商用场景，中国也是目前工业机器人应用规模最大的国家。轻型、协作、智能型机器人成为重点研发对象。主要方向：人机协作、认知智能、感知与仿生技术结合。技术发展目标：未来5-10年加强工业机器人整机设计理论研究，突破驱动、传动、感知与控制等核心基础部件的技术瓶颈；加强服务机器人的认知能力、人机沟通与协调合作能力，建立机器人安全机制；针对在核辐射、军事战场、自然和人为灾害等危险甚至不可达区域执行任务的需要，开展特种机器人的研究，解决在线实时人机交互、动态未知环境中自主作业等问题。人机自然交互国内外现状：人机交互方式从机械、再到命令行界面、再到图形用户界面等，正在朝着自然用户界面方向发展，体感、触控、语音等都是人机自然交互的典型技术，人机自然交互强调的是与目标用户群体在预期使用情境下已有的经验或思维模型相符的用户界面。语音交互是目前最受关注和应用最广的技术，将会在智能车载、智能家居、智能机器人等垂直领域有更为广泛的应用。主要方向：以语音交互为例，多语言语音识别、降噪技术、麦克风阵列、远场语音识别、自然语言理解、多轮对话管理等方向值得关注。技术发展目标：未来3-5年实现人机自然交互关键细分技术尤其是语音交互技术领域的突破。自动驾驶汽车国内外现状：从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。主要参与者是科技公司与汽车厂商两大阵营，路线也是分为渐进式和革命式两大方向。信任、技术和监管是自动驾驶汽车商用的三大要素。主要方向：环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。技术发展目标：未来5-10年更多投入到自动驾驶汽车软件技术的完善，尤其是完全自动驾驶技术的研究和开发。4D打印国内外现状：4D打印是在3D打印的基础上增加时间元素，是能够自动变形的材料,只需特定条件(如温度、湿度等),不需要连接任何复杂的机电设备,就能按照产品设计自动折叠成相应的形状。目前国内外都尚在实验室和概念验证阶段。.主要方向：智能材料、设计软件和打印机。技术发展目标：未来5-10年实现在可编程或智能复合材料方面的突破是关键。大数据处理技术国内外现状：目前国内外大数据处理技术都围绕着大数据收集、存储、管理、分析和展现展开。开源技术Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。虽然传统的数据库市场依然是Oracle主导，但在大数据处理方面以阿里云Maxcompute为代表的自主大数据处理技术在处理能力和成本方面开始占据优势，并有了不少应用。主要方向：内存计算、流式计算、图计算。技术发展目标：未来3-5年推动大数据处理技术向实时化、智能化、统一调度和更加开放的趋势发展。实时化体现在从业务角度上最数据处理的延迟要求越来越小，数据智能是大数据处理的目的，统一调度体现在一个统一管理的体系下实现多种计算方式的灵活混用，如批量计算和实时计算的混布。生态的优势在于可以满足各种各样业务的特定需求，实现算法和计算平台的解耦。最后，成本控制不可忽视，是衡量大数据处理技术优劣的关键指标。人工智能国内外现状：深度学习/强化学习等机器学习算法的进步是人工智能发展的重要因素。中国在深度学习算法方面发表的论文数量以及被引用数量已经全球领先，但依然缺少全球影响力巨大的领军型人物和重量级突破。当前尚处在弱人工智能阶段，人工智能用于解决特定的问题。主要方向：分布式机器学习、算法加速、深度强化学习、表示与迁移学习、无监督学习技术发展目标：未来10-20年加强机器学习算法的迭代速度，并投入大量资金提升在AI加速芯片的研发能力。区块链国内外现状：区块链技术目前还处在非常早期的阶段，离“颠覆”或是“重塑”现有模式还为时尚早。但是，自2015年底以来，区块链技术逐步开始有了落地的进展。除了金融领域的数字货币是典型应用之外，传统行业由于业务流程的制约、监管的要求等，往往需要可控环境中部署区块链技术，联盟链是主要技术选择，在公益、商品溯源等领域已经有试点应用。主要方向：加密算法、P2P 网络、数字签名和证明机制。技术发展目标：未来5-10年实现在区块链计算效率、安全领域的突破，同时推动区块链的统一标准和规则。万物互联国内外现状：根据麦肯锡报告，全球物联网有望渗透的上下游应用市场规模将在2025年成长达到3.9-11.1万亿美元，占全球经济大概11%。全球物联网设备今年已经达到84亿，2020年将超过200亿。但从技术角度来看，万物互联目前还处在初级发展阶段，在传感器芯片和物联网操作系统层面是国外力量主导，比如博世在传感器芯片领域占据主导地位，操作系统领域非常分散，各自专用的操作系统各自为政。.主要方向：传感器、RFID、5G网络、物联网操作系统技术发展目标：未来5-10年实现万物互联的关键需要围绕着物联网的感知、网络、数据、智能、安全五个方向有所突破，研发自主的物联网操作系统能够支撑智能终端以及工业物联网等多种场景。量子计算国内外现状：量子计算的主要用途是利用量子通信提供原理上无条件安全的加密；利用量子计算实现超快的计算能力，一个亿级变量的方程组计算，用现在最快的超级计算机也需要100年，而用量子计算机只需要0．01秒；实现量子精密测量。.目前全球都尚处在初步研发阶段。目前国内外都处在初步发展阶段，有部分突破的是在量子通信加密领域。主要方向：量子计算物理、量子纠缠、量子编码、量子纠错等技术发展目标：未来短期内实现可上网的、基于超导量子比特的量子计算机；未来10年能实现数百个量子比特的计算机。