信息技术变革呈指数级加速发展，人类正在奔向完全数字化的未来。美国政府近期公布《国家网络与信息技术研发计划战略规划》，力图维持其技术卓越地位，将人机协同、高可信和网络化教育这三大理念作为战略规划的根基，明确了人人享用数字世界、先进计算、智慧地球、知识发现等人机协同理念下的七项战略要素。
　　在整个信息技术革命过程中，美国在信息技术发明与应用方面处于世界领先。美国政府近期制定的《国家网络与信息技术研发计划战略规划》呈现了对21世纪数字世界的愿景，希望下一代信息技术基础设施使美国在经济创新、科学发现、国家安全、教育、能源与环境、健康以及生活质量方面继续处于领先地位。在未来愿景中，高速的网络、系统、软件、设备、数据及应用将完全安全可靠，多模式融合，且易于使用。
　　迄今数字时代的焦点一直是新颖的机器，如今必须把注意力转向人，以及数字化能力与数字资源的无缝集成与利用。“人机协同”（WeCompute）理念是美国信息技术研发战略规划的根基之一，它明确了21世纪的技术方向是人与计算机系统之间更为紧密、更富成效的伙伴关系。
　　一、人人享用数字世界
　　未来的信息技术基础设施将随时随地可用，能够让经过授权的任何人在任何时间、任何地点以付得起的成本尽情使用（简称“A7环境”）。未来全球互联网将快速扩张，无线网络技术将迅猛发展。但是，目前的互联网还不够健壮和先进，难以满足未来各种规模的设备、数据和人之间互相联接并即时通信的需要。要使未来的信息技术基础设施功能更强和规模更大，除了基础性的网络研究外，还需要一系列的信息技术进步，还需要解决一系列的问题，例如电力消耗，语言障碍，数据、系统和软件的互操作，系统的适应性，资源的无缝获取，有益于节能和微型化的新材料研发，以及动态安全与隐私保护。
　　无线宽带接入将发挥核心作用。无线电频谱资源有限，且已面临巨大的需求压力。提高频谱效率和频谱接入的技术与监管方案将对无线宽带经济产生巨大影响，研发时机已经到来。
　　二、加快高性能计算的未来进程
　　高性能计算领域存在各种技术挑战，不仅包括更好的系统硬件和软件，还包括更有效的服务方式（如云计算），数学和计算机科学的进步，以及使先进的科学应用程序易于开发和使用的新的编程环境和工具。
　　要使软件能够充分利用有多达数百万个微处理器的异构超级计算机系统，有必要使用大规模并行处理方式，但这给系统和应用程序设计者提出了巨大挑战。在目前的系统复杂水平上，由软件问题引起的停机时间在总运行成本中的比例正在上升。一个大有前景的研发途径就是提高系统的稳定性，也就是使高性能计算系统在软件出现故障、异常和错误时还能继续运行，并向操作人员发出问题警告，而无需停机。
　　大规模高性能计算系统和设施的能源需求稳步上升，节能技术研发对超级计算的长远发展也至关重要。为取得科学突破，必须在电源管理和散热技术、纳米复合材料、新颖的节能平台和系统构架、自旋逻辑器件和云计算等计算技术与方法、下一代计算概念如量子信息科学等多个研究领域进行全面研究。纳米科学、生物科学和量子科学的进步还会产生彻底不同的构架和计算方法，构成下一代计算的基础。
　　三、发展社会技术网络
　　21世纪的网络基础设施必须足够健壮，能满足高度多样化的需求，包括：支持人人享用数字世界的网络服务；数据量的指数级增长和数据存取方式的变化；用于国防、商业和金融等部门的超可靠、超安全的网络；为数据密集型科研提供端到端的宽带、性能和服务所需的新型网络技术（如全光纤网络）；无线网络、光纤网络和卫星通信等异构网络。需要推进的核心研发领域包括网络基础、网络设计、网络管理、隐私与安全以及易用性。
　　要取得可广泛部署的创新成果，研发议程有三个要素：一是网络构架、理论模型、分析技术、硬件、安全与稳私、中间件等支持下一代网络应用的基础研究与应用研究；二是网络应用的开发者、使用者和利益相关者开展合作，就国家安全、科技领先和人类健康等领域的实际问题检验基础研究的构想；三是有利于认识和建立新的技术与数据系统，并能提高其性能的网络原型和试验平台。研究、合作和网络原型及试验平台这三个要素密不可分。
　　四、建立智慧地球
　　未来地球将更加智慧，各种类型的物体、设备和大型实体系统将相互联接，在计算机技术的推动下，按照指令与人们一起执行任务，使人们的利益最大化。智慧地球还能让人们实时协作，根据需要动态地建立将人与设备、数据、信息、计算平台和各种应用相联的特定临时网络。智慧地球既包括自主执行任务的机器人系统，也包括网络化的物理系统。这些系统是网络化的计算系统与工程化的物理系统的深度融合，用以监测和控制整个物理系统的性能与行为。这样的系统已经对美国的国防与情报系统、关键基础设施、工业流程控制系统、大型民用系统的有效运行至关重要。从全球来看，对网络物理系统的需求正在日益增长。
　　工程系统与产品的网络化对于这些系统发挥更大作用正变得十分重要。今后需要开展新的系统科学研究，提供统一的基础、模型、工具、系统能力和构架，促进高可信、网络化的工程系统与自然系统的创新。在这一研究领域，还有必要更加深刻地认识系统的复杂性，以帮助改善管理和决策支持。
　　五、设计精密复杂的软件
　　与网络技术一样，软件使数字世界成为可能，指挥计算机和设备发挥作用，并发出计算机应用指令。软件越复杂，就越有可能出现不可预测的意外行为，这增加了系统失灵的风险，有可能对企业、服务、设备或用户造成显著影响。
　　软件开发的传统是增量变化，这不足以解决现代关键系统的复杂性问题。提高软件系统的质量、成本有效性和可持续性成为主要技术挑战，这需要突破性创新，包括从基础科学与工程研究到软件应用。也需要重新思考软件设计，包括从基本设计理念、软件演化、软件适应性到人机无缝融合的先进系统。还需要有新的实践、技术、工具和评测方法，以减少软件开发中出现的错误、缺陷和漏洞。
　　六、从数据到新知识
　　目前，人类产生电子数据的能力远远超过了其管理和有效利用数据资源所需的技术进步速度。超大规模的数据集（即“大数据”）是可能蕴含新知识的宝藏，然而当前的网络基础设施还达不到在台式机上存取和处理大数据的端到端的性能水平。我们需要更强大、更精细的工具，去深挖数据宝藏，将各种类型的数据结合起来，并可视化地表达出来，以便发现那些有可能带来新见解的重要事项、模式和关系。
　　为支持个人、组织和社会进行复杂的思考、分析以及及时行动和决策，必须积极响应用户的需求和专长，管理、存取和吸收多种来源和形式的大规模原始数据信息（如传感器数据）。21世纪，科学数据和其他数据极其庞大，运用信息促进知识发现和决策面临重大研发挑战，需要从信息标准、决策支持和信息管理等方面加以解决。
　　七、开拓社会智能系统
　　开源软件开发和众包等新型合作交流形式脱颖而出，表明将人机融合的新型社会智能形式具有潜力。社会智能系统可以是由单人和单台计算机构成的系统，也可以指全球大量的人和计算机构成的系统。在社会智能系统中，众人在更好的计算环境中群策群力，解决极其复杂的问题，人与机器将发挥各自的长处。这种环境将包括更强大的分析工具，使人们能够做出有效决策。
　　微博、信息安全、视频、推荐系统和声誉系统之类的创新已经使电子商务和在线交流发生了变革，网络化支撑的科学发现和虚拟组织则促进了科学进步。然而，今天的系统还只是未来更为强大的社会智能系统的一丝征兆而已。今后，社会智能系统研究需要把计算机作为智力参与者，也需要进一步认识人们如何最佳地开展大规模实时协作，从而更好地把握哪类问题最适合人机协同。机器学习与人工智能，身临其境式虚拟环境与四维触摸显示器，对复杂系统的认识、模拟和管理，计算摄影学，图形学与可视化，社会机器人和仿人机器人，语音识别，自然语言理解与对话系统以及经济学理论的计算机化将是今后的关键研究领域。