2024年被业界称为具身智能的元年。科技部副部长、中国科学院院士吴朝晖在2023中关村论坛上表示：以ChatGPT为代表的自然语言大模型并不是AI大模型的最终形态，比它更高级的是多模态的具身智能。他的观点与英伟达首席执行官黄仁勋相仿，后者今年在一次演讲中预测：人工智能的下一波浪潮是具身智能。作为人形机器人的内核，具身智能站在大模型和自动驾驶的臂膀上，其商业化进程确实要比预期来得更快。

具身智能（Embodied AI）是一种融合了人工智能、机器人技术、计算机视觉等多学科的前沿科技领域。它强调智能系统需要具有物理形态，并通过与物理世界的实时互动来获取信息、理解环境、做出决策和执行任务。具身智能的核心在于智能体的“身体性”，即智能体需要有一个可以感知和作用于物理世界的身体。

具身智能的发展目标是创建能够理解并有效与物理世界交互的智能系统，这些系统可以是人形机器人、自动驾驶汽车、工业机械臂等各种形态的机器人。具身智能的研究内容包括具身感知、具身交互、具身智能体和虚拟到现实的迁移等。

在应用层面，具身智能技术已经在工业制造、商业服务、教育、医疗、交通等多个领域得到应用。例如，在工业领域，具身智能机器人可以在高温、高压等极端环境下工作，提高生产效率和安全性；在服务领域，人形机器人可以在餐饮、酒店、零售等行业提供服务，提升客户体验；在养老领域，机器人可以帮助老年人进行日常生活活动，如进食和散步，解决劳动力短缺问题。

技术层面上，具身智能正不断取得新的突破。多模态感知与交互技术的融合，使得具身智能产品或解决方案能够更加精准地理解人类意图。同时，大模型与多模态交互的结合，提升了智能与人性化的双重体。

尽管具身智能技术展现出巨大的潜力，但在实际应用中仍面临技术、成本和商业化挑战。例如，数据的采集、标注和解耦难题，以及人形机器人的运动控制、空间感知和任务理解推理的挑战。

类脑智能又被称为神经形态计算，是一种受人脑结构和认知机制启发的智能技术，旨在通过模拟人脑的运作方式来增强机器的智能水平。它结合了脑科学、认知科学、人工智能、计算机科学和信息工程等多个学科的研究成果，力图创造出能够以类似于人类大脑的方式处理信息的智能系统。

作为跨学科的综合性研究，类脑智能涉及的方面众多，它的研究领域不仅关注大脑结构与功能的关联，还探究有怎样数学的表示，能否如何设计成集成电路，进而发展成为实用的芯片和计算系统。类脑智能产业实际上属于高端制造业，涵盖了软件和硬件，具有许多显著的特点，例如类脑智能芯片及计算机的计算能力高、处理速度快、能耗低、芯片制程要求低、计算机体积小、制造和运营成本较低等优势，明显优于现有的人工智能计算技术。所以，未来类脑智能在社会应用方面前景广阔，市场也很大。

6G（第六代移动通信技术）代表着移动通信技术的未来，它不仅仅是5G的简单升级，而是通过关键技术的突破，实现跨越式的全面技术提升。6G预计将提供比5G快100倍的网络速度，几乎能达到每秒1TB，意味着下载一部电影可在1秒内完成。6G的时延也将缩短到5G的十分之一，这将使得无人驾驶、无人机的操控都将非常自如，用户甚至感觉不到任何时延。

6G的应用场景包括沉浸式云XR、全息通信、感官互联、智慧交互、通信感知、普惠智能、数字孪生、全域覆盖等。这些应用场景预示着6G将推动人类社会进入“万物智联、数字孪生”的新时代。6G的发展将对半导体工业、电子设备制造、高端芯片研制、软件开发、智能手机制造等上下游供应链和相关技术企业带来巨大的提升效应，助力各行业加快数字化转型的步伐。

变结构拟态计算技术是一种受自然界拟态现象启发而提出的计算模型，它能够根据不同的计算需求动态调整其结构以优化性能和效率。这项技术的核心在于计算结构的动态可变性和软硬件协同工作的能力。

变结构计算的实现通常依赖于软硬件的协同设计，通过动态重构计算资源来适应不同的任务需求。例如，通过软件定义的互联技术（SDI）和软件定义晶上系统（SDSoW），可以实现资源的动态耦合和系统的智能重构，从而提高计算效率和降低能耗。邬江兴院士在2013年成功研制的世界首台拟态计算机，就是基于这种原理，通过改变自身结构来提高效能，其能效比相较于传统计算机可提升十几倍到上百倍 。

变结构拟态计算技术在实现高效能计算的同时，也为网络安全带来了新的可能性。由于其结构的动态变化，这种计算模式增加了攻击者发现和利用系统漏洞的难度，从而提供了一种内生性的安全防御机制 。

当前，变结构计算被视为先进计算发展的新路径，它强调了多样性和超稳定机制的重要性。邬江兴院士指出，智能时代的算力需求是多样化的，而现有的计算架构无法满足这种多样性，因此需要发展晶圆级变结构计算来应对这一挑战 。

变结构拟态计算技术的发展还处于早期阶段，需要解决一系列理论和工程技术问题才能实现广泛应用。但随着研究的深入和技术的进步，它有望成为推动各领域创新的强大动力，并为我国在先进计算领域实现突破提供有力支撑 。

星地融合通信是一种将卫星通信和地面移动通信技术结合起来的通信方式，旨在实现全球无缝覆盖，提供无处不在的通信服务。这种技术的发展受到多方面驱动，包括卫星通信用户的大众化、无缝覆盖与随时随地接入的需求、万物智联的需求以及国家战略需求。

星地融合通信的关键技术包括星地融合网络架构、星地融合通信系统中的使能技术、星地融合通信原型系统的设计与验证等。这些技术涉及到如何在卫星和地面网络之间实现无缝切换、如何在卫星上实现信号处理和路由交换、以及如何通过网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）技术实现网络资源的动态配置和灵活路由。

在网络架构方面，星地融合通信网络由地面移动通信网络、临近空间网络和天基网络组成，采用统一的网络架构和标准体制，一体化的无线接入、传输和网络技术，以及一体化的星地协同无线资源分配与业务管理机制，为用户提供全域覆盖，满足用户的无时不在的通信需要。

星地融合通信的应用场景非常广泛，包括个人移动通信、交通运输、航空航海、电信、物联网、航天、应急救灾等领域。例如，在个人移动通信场景中，手机可以在地面移动网络覆盖范围内接入地面网络，在没有地面移动网络信号的地方，则可以通过卫星接入网络，实现无缝覆盖和随时随地接入。

目前，星地融合通信技术正处于快速发展阶段，国内外许多企业和研究机构都在积极开展相关研究和试验。例如，AST Space Mobile公司正在积极开展存量手机直连卫星的技术试验，SpaceX和T-mobile表示将合作建设可支持手机直连的卫星通信系统。在中国，中国信科以及国内相关企业、研究机构和大学也在持续开展5G/6G星地融合通信技术的研究与验证。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，星地融合通信有望在未来的通信网络中扮演越来越重要的角色，为实现全球无缝覆盖和万物互联提供强有力的技术支持。

4D打印是一种创新的增材制造技术，它在传统的3D打印基础上增加了时间维度，使得打印出的物体能够随时间变化或在外部刺激（如温度、湿度、光、电场等）的作用下发生形状或性能的改变。这种技术的核心在于使用智能材料，这些材料可以根据编程展现出预定的行为和功能。

4D打印的主要构成要素包括智能或刺激反馈材料、4D打印设备、外部刺激因子以及智能化设计过程。智能材料是4D打印的基础，它们能够响应外部刺激并随之变化。4D打印设备则负责将这些材料按照设计要求打印成特定的初始形态。外部刺激因子是触发材料变化的因素，而智能化设计过程确保了打印出的物体能够按照预期变化。

4D打印的应用领域非常广泛，包括但不限于：

1. 生物医疗领域：可以用于打印可自我调整的人体组织、血管、医疗器械等。

2. 军事工业领域：用于制造可根据环境变化自我调整的军用设备和伪装服。

3. 产品设计领域：允许个性化产品设计，实现即时创意表达和产品创新。

4. 交通工具：未来可能实现汽车组件的个性化定制和自组装。

5. 建筑与航空航天领域：用于开发自适应建筑结构和节省运输空间的航天器部件。

近年来，4D打印技术的研究和应用进展显著。例如，南方科技大学的研究团队开发了高力学性能的共价适应性网络形状记忆聚合物（MRC-SMP），实现了可重构、大变形、高精度的4D打印。此外，西安交通大学的贺健康教授在2024年的学术报告中提到，4D打印技术已经在仿生4D打印、全柔性自主机器人4D打印、4D打印复合材料结构等多个领域取得了研究进展。

4D打印技术的未来发展将可能彻底改变工业产品的设计和生产方式，使得物体能够自我组装、自我修复，并具有更好的适应性。随着材料科学、打印技术和设计方法的不断进步，4D打印有望在更多领域得到应用和推广。

实时全息近眼显示技术是一种前沿的显示技术，它能够提供逼真的三维视觉效果，无需佩戴眼镜，且不会引起视觉疲劳。这项技术利用全息图来记录和再现三维光波的波前信息，从而实现三维图像的重建。全息近眼显示技术在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及车载显示系统等领域具有广泛的应用前景。

全息显示技术的核心挑战在于计算全息图（Computer-Generated Holography, CGH）的生成。传统的CGH算法依赖于模拟的波传播模型，但这些模型往往无法充分代表近眼显示器的物理光学，因此实现的图像质量存在限制。为了克服这些挑战，研究人员正在开发新的算法和模型。

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术是一种直接在大脑和外部设备之间建立通信的技术。它允许用户通过思考来控制外部设备，而不需要传统的肌肉控制。这项技术可以分为侵入式、非侵入式和半侵入式三种类型。侵入式BCI通过直接植入大脑的电极来获取高质量的神经信号，但存在手术风险和可能的免疫反应。非侵入式BCI则通过穿戴设备如脑电帽来采集信号，虽然更安全、更易被接受，但信号质量相对较低。半侵入式BCI则尝试在信号质量和安全性之间找到平衡点。

脑机接口技术的最新进展包括Neuralink公司开发的脑机接口设备，该公司由埃隆·马斯克创立，已经在动物实验中展示了其设备的能力，并且正在向人类患者的临床试验迈进。Neuralink的设备旨在通过植入大脑的微型电极，绕过受损的眼球或视神经，直接向大脑发送视觉信号，以帮助恢复视力。

在中国，脑机接口技术也取得了显著进展。例如，清华大学的洪波教授团队设计研发的无线微创植入脑机接口NEO，在宣武医院成功进行了首例临床植入试验。该系统采用无线微创设计，体内机埋在颅骨内，电极覆盖在硬膜外，不损伤大脑细胞，并且采用了近场无线供电和通信技术，植入颅骨的体内机无需电池，患者可以终生使用。

脑机接口的应用前景非常广阔，它不仅可以帮助残障人士恢复行动与感知，还能提升普通人的认知与学习效率。未来可能实现的包括用意念控制家中的智能设备、提高工作效率等。

尽管脑机接口技术具有巨大的潜力，但它仍面临着技术、伦理和法律等多方面的挑战。技术挑战包括如何提高信号的质量和稳定性，以及如何确保设备的长期安全使用。伦理挑战则涉及到个人隐私、数据安全和决策自主权等问题。

脑机接口技术的发展需要跨学科的合作，包括神经科学、计算机科学、工程学和伦理学等领域的专家共同努力，以确保这项技术能够安全、有效地服务于人类。

机器学习运营（MLOps）是一种实践，它将DevOps的原则应用于机器学习项目，以实现模型的高效开发和部署。MLOps的核心在于自动化和标准化机器学习流程，包括数据准备、模型开发、训练、评估、部署和监控等各个环节。它对于快速构建和部署机器学习应用、提高业务价值和生产效率至关重要。

MLOps的实施可以分为不同级别。在初级阶段，机器学习工作流程和数据科学家驱动的流程可能完全是手动的。随着级别的提升，企业开始引入自动化工具来简化某些重复性任务，并实施静态代码分析以检查代码中可能存在的问题。在更高级的MLOps实践中，企业采用持续集成/持续部署（CI/CD）的方法来自动化整个机器学习模型的发布过程。

高带宽内存（HBM）是一种高性能的3D堆叠DRAM技术，通过硅通孔（TSV）技术将多个DRAM层堆叠在一起，实现高速数据传输。HBM技术具有高存储密度、更快的数据传输速率和更低的功耗的特点，主要应用于高性能计算、人工智能、数据中心、移动设备等领域。

HBM技术的关键优势在于其能够提供极高的内存带宽和较大的内存容量，这对于高性能计算和人工智能应用尤为重要。随着AI服务器存储性能要求的提高，HBM技术已成为高端AI服务器的标配。

技术发展方面，HBM技术自2013年面世以来，已经经历了多次迭代，包括HBM1、HBM2、HBM2E、HBM3以及最新的HBM3E。SK海力士在2024年9月宣布，公司全球率先开始量产12层HBM3E，实现了现有HBM1产品中最大2的36GB（千兆字节）容量。HBM3E与上一代相比，单一DRAM芯片薄40%，维持相同的整体厚度的同时，其容量提高了50%。

在市场竞争方面，HBM市场主要由SK海力士、三星和美光三家公司主导。SK海力士在2022年拿下全球近5成HBM市占夺冠，居次的三星占4成、美光占1成。

HBM技术的未来展望包括更高的带宽和容量、更先进的制造工艺、更广泛的应用领域以及与其他技术的融合。随着人工智能和大数据技术的发展，HBM的市场需求也在不断增加，预计到2025年，HBM市场总收入可达25亿美元。

硅基光电子技术是一种在硅基衬底上集成光器件和电路的高新技术，它结合了硅基微电子的成熟工艺和光子学的高带宽、高速度优势。这项技术在通信、激光雷达、传感以及人工智能光计算等领域具有广泛的应用前景。

硅基光电子技术的发展始于20世纪80年代，随着互联网的发展，集成化光通信芯片的主要材料是磷化铟（InP），但InP材料成本高昂且晶圆尺寸小、产量低。硅基光电子技术以其低成本、高集成度、与CMOS工艺兼容等优势，逐渐受到业界的认可。

硅基光电子技术在通信领域的应用尤为突出，它能够满足高速、短距离通信的需求，挑战传统的InP光学模块。硅基光电子技术的发展，有望将硅基光电子模块的成本降至0.3美元/（Gbit·s-1），远低于InP材料的成本。

预计到2026年，硅基光电子技术的产业总体市场规模将快速增长至11亿美元，2020—2026年均复合增长率高达49%。

可重构智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）技术是一种新兴的无线通信技术，它通过智能调控电磁波在空间中的传播特性，为无线通信提供了一种全新的技术手段。RIS技术的核心在于能够动态调整电磁单元的电磁特性，从而实现对无线信号的幅度、相位、极化和频率等参数的实时控制。

RIS技术具有低成本、低能耗、易于部署等特点，被视为6G通信的关键技术之一。它能够通过编程的方式，对空间中的电磁波进行主动智能调控，形成可控的电磁场，构建智能无线环境。

在应用方面，RIS技术可以在5G网络中用于覆盖补盲和多流增速，提高网络容量和覆盖性能。例如，在室外宏站覆盖补盲中，RIS可以部署在基站与覆盖盲区之间，通过反射或透射信号来提升覆盖性能。在6G网络中，RIS技术有更广阔的应用前景，包括高频通信、空间通信、三维定位、物联网、无线边缘计算、物理层安全、信能同传、频谱感知与共享、全双工通信、多小区通信系统、多组多播传输、轨道角动量和语义通信等。