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達摩院2022十大科技趨勢

趨勢一 AI for Science

人工智能成為科學家的新生產工具,催生科研新範式

實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎範式,而人工智能正在催生新的科研範式。機器學習能夠處理多維、多模態的海量數據,解決複雜場景下的科學難題,帶領科學探索抵達過去無法觸及的新領域。人工智能不僅將加速科研流程,還將幫助發現新的科學規律。預計未來三年,人工智能將在應用科學中得到普遍應用,在部分基礎科學中開始成為科學家的生產工具。

趨勢二 大小模型協同進化

大模型參數競賽進入冷靜期,大小模型將在雲邊端協同進化

超大規模預訓練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索,解決了傳統深度學習的應用碎片化難題,但性能與能耗提升不成比例的效率問題限製了參數規模繼續擴張。人工智能研究將從大模型參數競賽走向大小模型的協同進化,大模型向邊、端的小模型輸出模型能力,小模型負責實際的推理與執行,同時小模型再向大模型反饋算法與執行成效,讓大模型的能力持續強化,形成有機循環的智能體係。

趨勢三 矽光芯片

光電融合兼具光子和電子優勢,突破摩爾定律限製

電子芯片的發展逼近摩爾定律極限,難以滿足高性能計算不斷增長的數據吞吐需求。矽光芯片用光子代替電子進行信息傳輸,可承載更多信息和傳輸更遠距離,具備高計算密度與低能耗的優勢。隨著雲計算與人工智能的大爆發,矽光芯片迎來技術快速迭代與產業鏈高速發展。預計未來三年,矽光芯片將承載絕大部分大型數據中心內的高速信息傳輸。

趨勢四 綠色能源AI

人工智能助力大規模綠色能源消納,實現多能互補的電力體係

風電、光伏等綠色能源近年來快速發展,也帶來了並網難、消納率低等問題,甚至出現了“棄風”、“棄光”等現象。核心原因在於綠色能源存在波動性、隨機性、反調峰等特征,大規模並網可能影響電網的安全穩定運行。人工智能技術的應用,將有效提升電網等能源係統消納多樣化電源和協調多能源的能力,成為提升能源利用率和穩定性的技術支撐,推動碳中和進程。預計未來三年,人工智能技術將幫助電力係統實現大規模綠色能源消納,實現電力係統的安全、高效、穩定運行。

趨勢五 柔性感知機器人

機器人將兼具柔性和類人感知,可自適應完成多種任務

傳統機器人依賴預編程,局限於大型生產線等結構化場景。近年來,柔性機器人結合柔性電子、力感知與控製、人工智能技術,獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力,應對多任務的通用性與應對環境變化的自適應性大幅提升。機器人將從大規模、標準化的產線走向小規模、非標準化的場景。預計未來五年,柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人,成為產線上的主力設備,並在服務機器人領域開始規模化應用。

趨勢六 高精度醫療導航

人工智能與精準醫療深度融合,助力診療精度與效率提升

傳統醫療依賴醫生經驗,猶如人工尋路,效果參差不齊。人工智能與精準醫療深度融合,專家經驗和新的輔助診斷技術有機結合,將成為臨床醫學的高精度導航係統,為醫生提供自動指引,幫助醫療決策更快更準,實現重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。預計未來三年,以人為中心的精準醫療將成為主要方向,人工智能將全麵滲透在疾病預防和診療的各個環節,成為疾病預防和診療的高精度導航協同。

趨勢七 全域隱私計算

破解數據保護與流通兩難,隱私計算走向全域數據保護

數據安全保護與數據流通是數字時代的兩難問題,破解之道是隱私計算。過去受製於性能瓶頸、技術信任不足、標準不統一等問題,隱私計算尚隻能在少量數據的場景下應用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數據信托等技術融合發展,隱私計算有望跨越到海量數據保護,數據源將擴展到全域,激發數字時代的新生產力。預計未來三年,全域隱私計算技術將在性能和可解釋性上有新的突破,或將出現數據信托機構提供基於隱私計算的數據共享服務。

趨勢八 星地計算

衛星及地麵一體化的通信與計算,促進空天地海全麵數字化

基於地麵網絡和計算的數字化服務局限在人口密集區域,深空、海洋、沙漠等無人區尚是服務的空白地帶。高低軌衛星通信和地麵移動通信將無縫連接,形成空天地海一體化立體網絡。由於算隨網動,星地計算將集成衛星係統、空中網絡、地麵通信和雲計算,成為一種新興的計算架構,擴展數字化服務的空間。預計未來三年,低軌衛星數量會迎來爆發式增長,衛星及其地麵係統將成為新型計算節點。

趨勢九 雲網端融合

雲網端融合形成新計算體係,催生雲上新物種

新型網絡技術發展將推動雲計算走向雲網端融合的新計算體係,並實現雲網端的專業分工:雲將作為腦,負責集中計算與全局數據處理;網絡作為連接,將多種網絡形態通過雲融合,形成低延時、廣覆蓋的一張網;端作為交互界麵,呈現多元形態,可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。雲網端融合將促進高精度工業仿真、實時工業質檢、虛實融合空間等新型應用誕生。預計未來兩年,將有大量新型應用在雲網端融合的新計算體係中運行。

趨勢十 XR互聯網

XR眼鏡會成為重要交互界麵,帶動下一代互聯網發展

隨著端雲協同計算、網絡通信、數字孿生等技術發展,以沉浸式體驗為核心的XR(未來虛實融合)互聯網將迎爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互界麵,推動形成有別於平麵互聯網的XR互聯網,催生從元器件、設備、操作係統到應用的新產業生態。XR互聯網將重塑數字應用形態,變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景交互方式。預計未來三年,外形與重量接近普通眼鏡的新一代XR眼鏡將產生,成為下一代互聯網的關鍵入口。

"> 阿裏達摩院十大科技趨勢報告,31頁pdf - 專知VIP

通過「定量發散」與「定性收斂」,達摩院分析了近三年來的770萬篇公開論文、8.5萬份專利,通過挖掘其中熱點及重點技術突破,深度訪談近100位科學家,提出了2022年可能照進現實的十大科技趨勢。

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達摩院2022十大科技趨勢

趨勢一 AI for Science

人工智能成為科學家的新生產工具,催生科研新範式

實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎範式,而人工智能正在催生新的科研範式。機器學習能夠處理多維、多模態的海量數據,解決複雜場景下的科學難題,帶領科學探索抵達過去無法觸及的新領域。人工智能不僅將加速科研流程,還將幫助發現新的科學規律。預計未來三年,人工智能將在應用科學中得到普遍應用,在部分基礎科學中開始成為科學家的生產工具。

趨勢二 大小模型協同進化

大模型參數競賽進入冷靜期,大小模型將在雲邊端協同進化

超大規模預訓練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索,解決了傳統深度學習的應用碎片化難題,但性能與能耗提升不成比例的效率問題限製了參數規模繼續擴張。人工智能研究將從大模型參數競賽走向大小模型的協同進化,大模型向邊、端的小模型輸出模型能力,小模型負責實際的推理與執行,同時小模型再向大模型反饋算法與執行成效,讓大模型的能力持續強化,形成有機循環的智能體係。

趨勢三 矽光芯片

光電融合兼具光子和電子優勢,突破摩爾定律限製

電子芯片的發展逼近摩爾定律極限,難以滿足高性能計算不斷增長的數據吞吐需求。矽光芯片用光子代替電子進行信息傳輸,可承載更多信息和傳輸更遠距離,具備高計算密度與低能耗的優勢。隨著雲計算與人工智能的大爆發,矽光芯片迎來技術快速迭代與產業鏈高速發展。預計未來三年,矽光芯片將承載絕大部分大型數據中心內的高速信息傳輸。

趨勢四 綠色能源AI

人工智能助力大規模綠色能源消納,實現多能互補的電力體係

風電、光伏等綠色能源近年來快速發展,也帶來了並網難、消納率低等問題,甚至出現了“棄風”、“棄光”等現象。核心原因在於綠色能源存在波動性、隨機性、反調峰等特征,大規模並網可能影響電網的安全穩定運行。人工智能技術的應用,將有效提升電網等能源係統消納多樣化電源和協調多能源的能力,成為提升能源利用率和穩定性的技術支撐,推動碳中和進程。預計未來三年,人工智能技術將幫助電力係統實現大規模綠色能源消納,實現電力係統的安全、高效、穩定運行。

趨勢五 柔性感知機器人

機器人將兼具柔性和類人感知,可自適應完成多種任務

傳統機器人依賴預編程,局限於大型生產線等結構化場景。近年來,柔性機器人結合柔性電子、力感知與控製、人工智能技術,獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力,應對多任務的通用性與應對環境變化的自適應性大幅提升。機器人將從大規模、標準化的產線走向小規模、非標準化的場景。預計未來五年,柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人,成為產線上的主力設備,並在服務機器人領域開始規模化應用。

趨勢六 高精度醫療導航

人工智能與精準醫療深度融合,助力診療精度與效率提升

傳統醫療依賴醫生經驗,猶如人工尋路,效果參差不齊。人工智能與精準醫療深度融合,專家經驗和新的輔助診斷技術有機結合,將成為臨床醫學的高精度導航係統,為醫生提供自動指引,幫助醫療決策更快更準,實現重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。預計未來三年,以人為中心的精準醫療將成為主要方向,人工智能將全麵滲透在疾病預防和診療的各個環節,成為疾病預防和診療的高精度導航協同。

趨勢七 全域隱私計算

破解數據保護與流通兩難,隱私計算走向全域數據保護

數據安全保護與數據流通是數字時代的兩難問題,破解之道是隱私計算。過去受製於性能瓶頸、技術信任不足、標準不統一等問題,隱私計算尚隻能在少量數據的場景下應用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數據信托等技術融合發展,隱私計算有望跨越到海量數據保護,數據源將擴展到全域,激發數字時代的新生產力。預計未來三年,全域隱私計算技術將在性能和可解釋性上有新的突破,或將出現數據信托機構提供基於隱私計算的數據共享服務。

趨勢八 星地計算

衛星及地麵一體化的通信與計算,促進空天地海全麵數字化

基於地麵網絡和計算的數字化服務局限在人口密集區域,深空、海洋、沙漠等無人區尚是服務的空白地帶。高低軌衛星通信和地麵移動通信將無縫連接,形成空天地海一體化立體網絡。由於算隨網動,星地計算將集成衛星係統、空中網絡、地麵通信和雲計算,成為一種新興的計算架構,擴展數字化服務的空間。預計未來三年,低軌衛星數量會迎來爆發式增長,衛星及其地麵係統將成為新型計算節點。

趨勢九 雲網端融合

雲網端融合形成新計算體係,催生雲上新物種

新型網絡技術發展將推動雲計算走向雲網端融合的新計算體係,並實現雲網端的專業分工:雲將作為腦,負責集中計算與全局數據處理;網絡作為連接,將多種網絡形態通過雲融合,形成低延時、廣覆蓋的一張網;端作為交互界麵,呈現多元形態,可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。雲網端融合將促進高精度工業仿真、實時工業質檢、虛實融合空間等新型應用誕生。預計未來兩年,將有大量新型應用在雲網端融合的新計算體係中運行。

趨勢十 XR互聯網

XR眼鏡會成為重要交互界麵,帶動下一代互聯網發展

隨著端雲協同計算、網絡通信、數字孿生等技術發展,以沉浸式體驗為核心的XR(未來虛實融合)互聯網將迎爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互界麵,推動形成有別於平麵互聯網的XR互聯網,催生從元器件、設備、操作係統到應用的新產業生態。XR互聯網將重塑數字應用形態,變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景交互方式。預計未來三年,外形與重量接近普通眼鏡的新一代XR眼鏡將產生,成為下一代互聯網的關鍵入口。

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阿裏巴巴集團於1999年創立,阿裏巴巴集團子公司及關聯公司有:阿裏巴巴網絡有限公司、淘寶網、淘寶商城(天貓)、一淘、支付寶、阿裏雲計算、中國雅虎等。

車聯網是指通過無線通信技術實現車與X(車、路、行人、平台)之間信息交互,促使汽車、交通和通信等行業融合發展的信息物理係統。隨著信息通信、人工智能和大數據等技術的發展,車聯網的功能不斷提升,應用場景不斷拓展,車聯網產業正從以汽車為中心的服務加速向以效率、管理、安全和應用為重點的車聯網V2X服務延伸,推動汽車產業加速創新、智慧交通快速演進,助力實現自動駕駛、智慧出行的遠景目標。

2022年1月15日,在“人工智能與經濟社會研究中心2021年年會暨促進人工智能技術與產業發展研討會”上,中國信息通信研究院(以下簡稱“中國信通院”)政策與經濟研究所聯合人工智能與經濟社會研究中心發布《車聯網創新生態發展報告》,中國信通院政策與經濟研究所劉傑博士對報告進行了解讀。

報告簡述了全球主要國家車聯網產業發展現狀,總結了我國車聯網產業的政策法規環境、關鍵核心技術、標準體係與測試驗證能力建設、基礎設施推進、應用服務以及安全保障能力建設等方麵進展,闡述了現階段我國車聯網產業發展麵臨的挑戰並給出相關政策建議。

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 新冠肺炎疫情持續延宕,世界經濟複蘇震蕩不定,與此同時,數字科技正前所未有地滲透到經濟社會的方 方麵麵,一個更加智能泛在、虛實共生的時空正在全麵展開。

  騰訊於2020年發起了《數字科技前沿應用趨勢》研究項目,其中的很多預判已成為行業熱點,人工智能等數字技術在醫療、自動駕駛、安全等領域的應用深入開展,沉浸式媒體、數字虛擬人、虛實集成打開了全真數字世界的大門。

  新一年,騰訊繼續聚焦近未來有望落地的科技趨勢,凝練出三大類、十個重點方向:雲原生、人工智能、未來網絡、雲安全、量子計算等領域的新變革有望重塑信息基礎設施;空天科技、能源互聯網、複雜任務服務機器人與信息技術的融合正迸發出強勁的跨界創新勢能;萬物孿生、擴展現實將進一步連通虛實世界,為人們創造全新的體驗和數字生產力,讓虛擬世界更真實、讓真實世界更豐富。

  趨勢1:雲原生加速IT體係邁進全雲時代

  雲原生是一種IT技術方式,使組織能夠在雲計算環境中構建和運行可擴展的應用。隨著數字化的普及和深入,海量數據實時、靈活處理的情況日益普遍,傳統IT架構越來越難以適應。雲原生通過容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式API等關鍵技術,使鬆散耦合的係統具有彈性、可管理性和可觀察性,能夠更低成本、高效地調用各類雲計算資源向業務交付應用,推動IT體係向全麵雲化的新階段演進。

  首先,無服務器計算(Serverless)興起,正在成為雲原生加速發展的新路徑。其次,分布式雲將有效拓展雲原生業務構建的物理邊界,大幅減輕用戶多雲管理負擔。最後,異構計算促進軟硬件相互定義和融合發展,推動雲原生基礎設施性能持續突破瓶頸。

  雖然雲原生已經成為主流探索方向,但涉及IT體係的整體變革仍麵臨不少挑戰。主要有:一是雲原生資源的多變性影響IT體係全鏈條的可觀測性。二是雲原生實踐過程中遷移和管理複雜度較高。三是數據隱私和安全風險也是影響雲原生發展的關鍵問題。

  未來,伴隨著雲原生操作係統的持續發展和完善,在多雲、混合雲場景下提供一致的產品服務和體驗將成為業界共同努力的方向。傳統的公有雲邊界有望突破,公有雲的產品將“延伸”到任何用戶需要的環境中,不同的物理位置均可提供雲原生服務,加速數字業務雲上的閉環。

  趨勢2:量子計算NISQ時期仍將持續

  2021年是量子計算界備受矚目的一年,中國連續兩次實現了量子計算優越性,國際上量子計算企業獲得風險投資首次突破10億美元,量子比特數量實現較大規模增長,國內“祖衝之二號”量子比特數量已達66個,國際上推出了127量子比特超導量子處理器以及基於中性原子的256量子比特模擬器,軟件開發和算法應用也在加緊實驗探索中。

  當前,量子計算處於NISQ(含噪聲中等規模量子)時代。產業界均在努力增加量子比特數量,提升單個量子比特的質量。

  2022年,將是量子計算繼續積蓄力量之年。隨著100+量子比特設備的推出,需要開發適用於更大規模量子計算機的軟硬件相關技術,為未來通用量子計算機的實現打好基礎。

  硬件方麵,主流量子計算硬件技術(如超導、離子阱、光量子等)將並行發展,按照一些國際大公司公布的路線圖,兩到三年內,量子計算有望突破1000量子比特。軟件算法方麵,預計在2023年前後,量子計算有希望開始在若幹領域(例如組合優化、量子化學、機器學習等)實現具有應用價值的專用量子模擬機。

  趨勢3:人工智能邁向普適化和工業化新階段

  近年來,人工智能已經在語音、圖像、視頻和自然語言處理等領域取得了長足的進展,並在一些特定的任務上超越了人的能力,尤其是一些突破性的成果,諸如Alpha Fold2破解困擾生物學界50多年的蛋白質結構預測難題,讓人們再次驚歎和期待人工智能改變世界的無限可能。在重點應用方麵,融合了語音識別、語音合成、自然語言處理、多模態建模、知識圖譜、3D視覺技術和語音驅動麵部動畫的數字虛擬人技術成為熱點,從虛擬客服、虛擬主播、虛擬偶像到各行業的數字員工,數字人正在以更快的速度融入到經濟社會中,推動虛擬世界和現實世界的進一步融合。作為人工智能集大成者的自動駕駛持續火熱,傳統車廠、造車新勢力和跨界者紛紛加速布局,在國內數十個城市全麵展開了自動駕駛的測試和運營。

  人工智能的大規模應用仍然麵臨技術瓶頸,如依賴大量標注數據、模型泛化能力弱、魯棒性較弱、研發效率低、部分行業數據量少等問題,限製了產業的進一步發展。但這些問題隨著超大模型、一站式機器學習平台、小樣本學習等技術的加速演進,有望得到解決,進一步推動人工智能向更加普適化和工業化的方向邁進。

  超大模型將加速通用人工智能進程,推動算法普適化。小樣本學習技術破解數據缺乏難題,助力更多行業智能化。一站式機器學習平台有望成為人工智能研發基礎設施,推動模型工業化。人工智能在產業落地中,還麵臨一些模型本身的問題和外部安全風險。

  趨勢4:雲網融合構建“連接升維”

  得益於信息通信技術的快速發展,互聯網從發端時主要聚焦在科研逐步向消費型網絡發展,目前正向生產型網絡不斷演進,未來網絡將從信息傳輸向產業服務轉變,網絡將更加智能化、便捷化。

  通感一體塑造全真全感互聯。從1G到5G時代,通信能力和感知能力是相互獨立的,進入後5G時代後,隨著通信頻譜向毫米波、太赫茲、可見光擴展,與傳統的感知頻譜重合,使得通信與感知融合成為了可能。

  AI構建智慧化網絡。將人工智能與無線通信相結合,通過構建新型無線AI網絡架構和協議,可以顯著提升網絡智能,促進感知、通信與計算的深度融合。AI網絡提供的低碳節能的開放生態,將持續推動周邊產業的發展,已成為行業公認的發展趨勢。

  空天地一體化組網。空天地一體化指的是天基(高軌/中軌/低軌衛星)、空基(臨空/高空/低空飛行器)等網絡與地基(蜂窩/WiFi/有線)網絡的深度融合,在係統層麵實現地麵與非地麵網絡的全麵一體化,在協議、網絡、業務、終端等方麵實現深度融合。

  趨勢5:疫後新需求按下雲原生安全發展快進鍵

  企業數字化轉型與業務上雲成為產業互聯網發展的重要趨勢,傳統企業保護邊界逐漸被瓦解,平台、業務、用戶、終端呈現出多樣化趨勢,邊界消融導致攻擊麵逐漸增多,帶來更多安全風險。如何構建企業的“主動免疫”體係,成為業內關注的焦點。

  零信任重塑安全新邊界。零信任作為一種基於動態身份認證和授權的安全理念框架,對訪問控製進行顛覆式創新,引導安全體係架構從以“網絡為中心”向“身份為中心”進行演化升級。

  雲上安全防禦將成為抵禦勒索攻擊最優解。勒索攻擊已經成為全球經濟麵臨的嚴重威脅之一,企業遭受攻擊不再是“會不會”的問題,而是“何時”的問題,勒索攻擊儼然成為產業互聯網時代的“流行病”。從技術層麵來講,可通過聚焦零信任、威脅檢測等安全前沿技術,保障雲平台和雲上業務安全。雲原生安全產品由於自適應、全生命周期防護的顯著優勢,是兼顧成本、效率及安全的雲上安全防禦“最優解”。

  擴展威脅檢測與響應(Extended Detectionand Response,簡稱“XDR”)有望提升組織整體網絡安全風險響應速度。以大數據分析、自動化技術為核心,融合多種威脅檢測能力的XDR技術將有效應對利用人工智能技術發起的自動攻擊。在檢測方麵,XDR將幫助用戶對資產、漏洞、威脅、事件進行排查,從而快速了解網絡的暴露麵和重點攻擊手法,提前針對性製定防禦策略。

  趨勢6:多路徑並行演進推動萬物孿生

  數字孿生成為理解和優化物理實體的中間件。數字孿生具備實時感知、虛實映射、人機交互等多種能力,可以幫助人們通過對虛擬空間的觀察和交互,去理解和優化真實的物理空間。

  行業建模工具通過融合多類技術向實時化、顯性化和友好交互方向演進。一是通過融合高性能計算、5G傳輸、雲渲染等技術,從計算、傳輸、呈現多個角度全麵提升實時性。二是借助3D展示、模型輕量化等技術實現顯性化表達,降低理解門檻。三是通過結合AR/VR提升交互友好性性,工業、城市、醫療等領域的建模工具均加速豐富接口和數據格式,以適配虛擬現實平台,實現數字孿生和虛擬現實的融合應用。

  遊戲引擎為行業數字孿生構建提供新型路徑。一方麵遊戲引擎憑借其模擬逼真、渲染實時、開發便捷的特點成為當下產業界實踐數字孿生平台的路徑;另一方麵,遊戲引擎逐步融合行業知識和前沿技術來提升數字孿生的應用能力。

  趨勢7:硬件迭代驅動擴展現實(XR)產業拐點到來

  VR光學、顯示、定位和交互等硬件技術發展方向和思路比較明確,超短焦的光學設計、Micro-LED、更輕便的交互控製器將是未來方向。

圖片

  VR硬件發展路徑基本明朗。VR頭顯將進一步輕薄化,光學方案將在保障顯示效果前提下,由目前主流的菲涅爾透鏡向更輕薄的超短焦技術路線發展,產品將更加輕薄,重量將進一步降低,佩戴體驗將更加友好。

  和VR相比,AR硬件仍在成熟過程中,短時間內多種技術路線將會並存。光學和顯示是AR產品的核心。

  以手機為顯示終端的VR360或全景視頻發展迅速。目前VR360已經在看房、文旅、會展等場景中得到大範圍的應用。一些互聯網視頻網站和生活服務網站,也將其作為重要流量入口,並融入到現有業務和商業邏輯中。

  趨勢8:多模態融合驅動複雜任務服務機器人進入家庭生活

  家庭是典型的非標場景,對機器人技術成熟度要求遠高於工業和商用,且可為機器人支付的成本相對有限。

  感知、理解、控製是智能機器人的三個核心模塊。未來3-5年,多模態融合感知、非結構化場景AI分析與柔性本體技術將取得突破,助推可執行複雜任務的智能服務機器人進入家庭生活。多模態融合感知技術的普遍應用,提升了機器人環境感知能力,加速了服務機器人適配家庭需求的進程。

  展望未來,隨著物聯感知設備價格親民化、減速機國產化、開發者生態的不斷完善等,更穩定、更便宜的消費級機器人變成可能。但機器人成為家庭生活的智能執行體和標配“成員”,仍需經曆更長的發展期。

  趨勢9:雙碳目標倒逼能源互聯網加快發展

  隨著新能源技術與信息技術的發展和成熟,能源互聯網成為雙碳背景下能源結構轉型的重要解決方案。可以預見,未來電網的源、荷、儲三端將會發生重大變化:在源端,波動的清潔能源將大規模、高比例地接入電網;在負荷側,大量用戶將迎來參與發電和儲能的“新身份”;在儲能方麵,大量電化學儲能技術的發展,尤其是氫儲能技術,將大大降低能量的存儲與運輸成本。這些變化將給能源互聯網發展帶來重大變革:在能量層,建設多能互補的綜合能源係統,以匹配多變的能源供需;在信息層,通過建設電力-交通耦合網絡、電力-算力耦合網絡等,實現智慧的能源管理和控製;在價值層,能源互聯網的建設需要探索能源共享經濟,引導全民參與,實現共建共享共贏。

  源、荷、儲三端的快速變化,帶來了對“網”端一體化、數字化的改造、優化需求,互聯網技術與原有能源係統耦合的不斷加深,正在加速能源互聯網技術的成熟和落地。基於構建綠色低碳、安全高效和開放共享的能源生態的目標,三大技術趨勢正在加速形成:能量層,綠色、低碳的綜合能源網絡將日益重要。

  能源互聯網是一個複雜巨係統,雙碳目標下,其主體不應再局限於兩大電網和傳統新能源公司,而是將有更多互聯網公司、數字化公司、金融公司、綜合能源服務公司參與其中,通過構建“清潔低碳、安全高效、開放共享”的新型能源生態係統,共同探索雙碳目標的快捷安全達成路徑。

  趨勢10:星地協同智能化開啟“大航天”時代

  太空在經濟、社會、軍事等領域發揮著舉足輕重的地位,成為新一輪國家競爭的製高點。航天智能化水平快速提升,成為技術創新與突破的新平台。

  星地智能化協同,提升衛星海量數據智能化處理能力。一方麵,為了應對海量數據和傳統衛星較弱的數據處理能力之間的矛盾,衛星需要通過AI算法對海量數據進行預處理。另一方麵將地麵數據中心“發射到太空”。衛星上預處理完的有效數據傳輸到地麵數據中心,數據中心具備的AI算法和大數據處理能力可以對接收的數據進行二次計算,實現分析處理快速響應。

  人工智能技術助力衛星遙感數據融入千行百業。利用計算機視覺技術將是衛星遙感數據處理的重要趨勢,通過深度學習技術可以在確保成果質量的基礎上,大幅提升效率,正融入不同應用場景。

  航天商業化將開啟大眾服務窗口。航天的產品設計不再追求宇航級質量和要求,更加注重現有技術的不斷迭代和工業化量產。太空旅行、空間站商業化、太空電影拍攝逐步向大眾市場普及。

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https://baai.org/l/Frontiers2021

本報告總結2021年人工智能前沿科技主要趨勢如下:

  1. 信息模型、具身模型和腦模擬機器人的結合將誕生超級人工智能。

  2. 係統研究超大規模智能模型發展和影響的新興領域已經形成,超大規模預訓練模型研發競賽進入白熱化階段,多模態預訓練模型成為下一個大模型重點發展領域。

  3. Transformer成為計算機視覺領域的重要網絡架構,並開始向強化學習、圖神經網絡等領域滲透。

  4. 加速方法創新提升了超大參數規模模型的訓練效率,催生更大規模參數的巨型模型。

  5. Prompt Tuning成為自然語言處理領域預訓練語言模型新型訓練範式,預訓練語言模型發展的新路線是提升訓練和推理的效率。

  6. 遮蓋圖像建模、非Transformer架構、神經輻射場等技術快速發展,成為計算機視覺的熱點研究領域;脈衝視覺領域發展,將開辟機器視覺新路線

  7. 生物神經元與芯片結合成為類腦芯片的研究熱點。

  8. 高性能、低能耗AI芯片不斷湧現的同時,由AI輔助設計成為芯片發展新趨勢;存算一體AI芯片設計、應用步伐加快。

  9. Web模型成為新型信息搜索範式的核心支撐,預訓練語言模型助力信息檢索性能提升。

  10. 借鑒腦神經和認知科學研究成為啟發類腦智能研究的重要來源。

  11. 無線高帶寬、微創、結合AI算法等成為腦機接口的發展重點。

  12. 傳統科研領域成為人工智能發展的“新戰場”,人工智能在輔助基礎和應用科學研究的同時,也提升了智能產品和服務的性能。

  13. 強化學習環境成為發展泛化性更強、適應複雜環境智能體的重要支撐,而提升訓練效率成為強化學習領域的研究重點。

  14. 因果推斷在經濟學、社會學研究中實現突破。

  15. 基於超大規模預訓練模型的平台和係統成為研發機構和企業的發展思路。

  16. 麵向更為複雜任務和需求的基準測試和數據集不斷湧現。

  17. AI為人類科學家提供領域數據集,助力基礎科學研究。

  18. AI算力成為超算性能比拚的“新擂台”。

本報告總結2021年人工智能產業主要趨勢如下:

  1. 智能醫療賽道持續火熱,各大醫療AI企業紛紛衝刺IPO,“燒錢”成為今年這一賽道最鮮明的標簽。
  2. 國家開始逐步發放各類醫療影像AI軟件三類證,為醫療影像的發展提供了契機。
  3. 資本助力下,新興AI創企、互聯網科技巨頭和傳統藥企在AI製藥領域百花齊放。
  4. 2021年被業界公認為數字療法產業元年,一批數字療法企業嶄露頭角。
  5. 醫保的推進可為手術機器人打開市場,全民可用的時代或可指日可待。
  6. 腦機接口不再隻是“意念打字”的融資噱頭,逐漸從實驗室走向臨床實踐,從科幻照進了現實。
  7. 自動駕駛行業迎來新的投融資熱潮,2021年是十年來自動駕駛賽道資本熱度最高的一年。
  8. 今年,國內大批Robotaxi企業已進入車隊測試及服務試運營的階段,未來行業的競爭核心也將會轉向運營規模與測試裏程的比拚。
  9. 乘用場景以外,物流、港口、礦區、城市環衛等細分場景成為自動駕駛落地新風口。
  10. 今年,國內外激光雷達企業也得到了資本市場大力支持。新舊車企紛紛表示,其新車將首次搭載激光雷達,引發激光雷達量產落地的新紀元。
  11. 計算機視覺,在技術成熟度、商業化進程、市場增長速度、投融資熱度等方麵,是人工智能產業當前熱門的發展賽道。2021年,我國計算機視覺產業快速發展,企業加快上市步伐,爭奪“視覺AI第一股”。
  12. 隨著AI芯片技術的不斷發展,芯片製程不斷優化,工藝逐步提升,AI芯片功能的細分程度進一步提升,形成異構形態的計算格局。
  13. 高效、節能成為AI芯片發展的長期目標。追求在提升算力的前提下降低功耗,是近年來企業關注的重點。
  14. GPU依然是AI芯片企業研發關注的重點方向。GPU性能較高,且兼具計算的靈活性,適用於構建大規模的AI計算集群,在研發超大規模AI模型方麵具有應用前景。

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來源:中國信息通信研究院

  曆經多年發展,大數據從一個新興的技術產業,正在成為融入經濟社會發展各領域的要素、資源、動力、觀念。

  近日,中國信息通信研究院正式發布《大數據白皮書(2021年)》。本白皮書以數據要素的價值釋放作為可信邏輯,重點探索大數據政策、法律、技術、管理、流通、安全等方麵的內容,並對“十四五”期間我國大數據的發展進行展望。

  2021年以來,全球各國大數據戰略持續推進,聚焦數據價值釋放,而國內圍繞數據要素的各個方麵正在加速布局和創新發展。

  政策方麵,我國大數據戰略進一步深化,激活數據要素潛能、加快數據要素市場化建設成為核心議題。

  “十四五”規劃全麵布局大數據發展,為今後五年大數據的發展作出了總體部署,為各部門各地方進行大數據專項規劃提供了重要依據。“十四五”規劃對於大數據發展的布局,可以概括為突出數據在數字經濟中的關鍵作用、加強數據要素市場規則建設、重視大數據相關基礎設施建設。其中包括將大數據作為數字經濟的重要“原料”,加強供給能力;針對數據要素市場目前麵臨的問題,提出加強規則;完善數據資源彙聚與流動的關鍵支撐底座,建設新興基礎設施。

  法律方麵,從基本法律、行業行政法規到地方立法,我國數據法律體係架構初步搭建完成。

  法律製度是數據要素市場化建設的重要保障。2021年我國數據立法取得突飛猛進的進展,備受關注的《數據安全法》和《個人信息保護法》先後出台,與《網絡安全法》共同形成了數據合規領域的“三駕馬車”,標誌著數據合規的法律構架已初步搭建完成。在此基礎上,重點行業、新興技術的法律和司法解釋在今年密集出台,地方性立法成果豐碩,為國家安全提供了有力的支撐,為產業、技術的發展提供了清晰的合規指引,也為人民提供了更全麵的權益保障。

  技術方麵,大數據技術體係以提升效率、賦能業務、加強安全、促進流通為目標加速向各領域擴散,已形成支撐數據要素發展的整套工具體係。

  2020年開始,隨著各行業數字化轉型的推進、數據安全事件的頻發,大數據技術的發展重點也從單一注重效率提升,演變為“效率提升、賦能業務、加強安全、促進流通”四者並重。其中。效率提升:利用雲原生思想進行能力升級;賦能業務:利用開發平台釋放業務潛能;加強安全:利用“零信任”不足內生安全;促進流通:利用隱私計算保障數據流通。

  管理方麵,數據資產管理實踐加速落地,並正在從提升數據資產質量向數據資產價值運營加速升級。

  隨著理論研究和行業實踐的不但深入發展,數據資產管理的目標正在由數據質量的提升逐步轉向數據價值的釋放,數據資產確權、估值等“老大難”問題也出現了落地方案,數據資產管理迎來新的發展階段。

  流通方麵,數據流通的基礎製度與市場規則仍在起步探索階段,但各界力量正在從新模式、新技術、新規則等多角度加速探索變革思路。

  數據流通是指以數據作為流通對象,按照一定規則從數據提供方法傳遞到數據需求方的過程,即數據資源先後被不同主體獲取、掌握或利用的過程。“數據要素市場市場化配置”提出後,各地繼續將設立數據交易機構作為促進數據要素流通的主要抓手,再次掀起建設熱潮。

  安全方麵,隨著監管力度和企業意識的強化,數據安全治理初見成效,數據安全的體係化建設逐步提升。

  麵對日益嚴峻的數據安全形勢,國家、行業、地方相繼出台多項數據安全法律法規,並接連開展相應的審查整治行動,國內數據安全進入強監管新階段。當前企業數據安全治理組織架構以多樣化形式呈現,基本確立了企業內部的數據安全管理責任體係。數據分類分級工作穩步推進,為精細化數據安全防控打下堅實基礎。數據安全風險評估逐漸深入各業務線,提升了潛在風險的防範化解能力。

  利用好數據要素是驅動數字經濟創新發展的重要抓手。“十四五”期間我國將立足新發展階段、貫徹新發展理念,進一步提升數字化發展水平,為數字經濟發展提供持久的新動力,進而為構建現代化經濟體係和新發展格局提供強大支撐。一是釋放數據價值將成為全球競爭戰略的重要組成部分;二是進一步發揮大數據技術在數據價值挖掘方麵的效用;三是數據治理製度體係與技術工具雙軌並進;四是新數據流通業態與政策製度協同創新;五是數據合規法律體係將進一步完善成熟。

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本報告聚焦於企業級存儲係統,從數據存儲技術麵臨的挑戰切入,詳細梳理了下一代數據存儲技術,跟蹤重點行業的應用動態,並展望了存儲產業發展趨勢。力圖展現下一代數據存儲技術路徑及其發展前景。

http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202107/t20210709_380207.htm

存儲產業呈現出兩大特點:一是數據量爆發式增長,現有傳統存儲係統麵臨容量和性能的雙重挑戰。二是現代業務平台的負載是非線性的、動態變化的,傳統存儲難以滿足動態變化的業務需求。

存儲產業存在以下四個問題,導致其難以滿足不斷發展的業務需求:一是主要采用集中式架構,橫向可擴展性差;二是無法統一調度,存儲容量浪費。三是產品兼容交互能力差,業務複雜性變高。四是多種存儲產品混合使用,運維難度大。

在需求側,數據的爆炸式增長及大數據等新技術的快速發展驅動存儲介質變革。在技術側,固態硬盤實現了對機械硬盤性能的全麵超越。非易失性內存的出現填補了從硬盤到DRAM間存儲在性能、延遲、容量成本的鴻溝,為多樣化的解決方案奠定了堅實的基礎。全閃存儲和非易失性內存技術的發展和成熟為底層存儲介質的替換提供了客觀條件。

大數據、雲計算和虛擬化等技術的出現使得傳統IT架構難以滿足日益增長的數據存儲需求。軟件定義存儲(SDS)和超融合基礎架構(HCI)應運而生,打破了傳統IT係統複雜和繁冗的現狀,優化了網絡的可擴展性和管理方式,幫助客戶實現數據互通、資源共享、彈性擴展、多雲協作,有效降低用戶的使用成本。

隨著閃存介質技術的飛速發展,帶寬越來越大,訪問延時越來越低。AHCI、SCSI協議逐漸成為存儲係統中的瓶頸,NVMe協議應運而生。NVMe協議擁有更高的吞吐量、IOPS,同時有效較低延遲,相較於傳統存儲,傳輸性能有質的飛躍。

雲存儲是基於雲計算相關技術延伸和發展而來的全新存儲技術的應用模式。雲存儲的內核是應用軟件與存儲設備相結合,通過應用軟件來實現存儲設備向存儲服務的轉變,提供靈活的彈性伸縮、彈性存儲容量、安全可靠及高可用能力。

現代化的應用、多數據中心、多雲及邊緣等趨勢在加速業務的同時,也對IT運營管理帶來了巨大的壓力,智能運維平台應運而生。智能運維常用於集群自動擴縮容、服務變更等日常管理事務及異常定位、根因分析等係統異常處理事務。

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“2020年中國邊緣雲計算市場規模為91億元,其中區域、現場、IoT三類邊緣雲市場規模分別達到37億元、38億元及16億元。邊緣雲計算尚處在發展的萌芽期,未來成長空間非常廣闊,預計到2030年中國邊緣雲計算市場規模將接近2500億元。”

日前,艾瑞谘詢發布了《2021年中國邊緣雲計算行業展望報告》,從概念界定、驅動因素、市場規模、應用規模、落地難點、未來展望等方麵全麵分析了中國邊緣雲計算行業。

根據艾瑞谘詢測算,中國物聯網連接量將從2019年的55億個增長至2023年的148億個,年複合增長率達到28.1%。物聯網感知數據量激增,數據類型愈發複雜多樣,IDC預測到2025年中國每年產生的數據量將增長48.6ZB。

隨著智慧城市、自動駕駛、工業互聯網等應用的落地,海量的終端設備實時產生數據,集中式雲計算在帶寬負載、網絡延時、數據管理成本等方麵將愈發顯得捉襟見肘,難以適應數據頻繁交互的需求,邊緣側的價值將進一步凸顯。

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日前,中興通訊和德勤中國聯合發布《2021年ICT趨勢白皮書:不確定性中的確定》。該白皮書簡要評估了2020年大國政治經濟摩擦和新冠疫情給ICT行業帶來的不確定性,展望了全球科技競爭和社會運行向線上聚集等事件為行業帶來中長期利好,並指出隨著ICT需求提升,5G和其他技術的交叉將促進技術和應用創新,數字技術領先型企業湧入市場,ICT從業者麵臨機遇與挑戰並存的情況。

在這樣的背景下,白皮書分個人、家庭、行業三個領域探討了業務的確定性、不確定性及其根因和應對之道。白皮書認為,C端、H端、B端需求仍在不斷增強,5G時代應用和業務爆發,網絡帶寬功能需求持續升級是確定趨勢;但各領域的技術、市場、產品、運營和雲邊服務等方麵仍存在大量不確定性,這需要運營商回歸通信本質,建設一張好網,然後依托網絡優勢,把握邊緣出口,以標準化實現規模合作,以定製化實現應用突破,構建智能中台,複用核心能力和知識,拓展經營。

白皮書指出,大勢的確定性和紛繁的不確定性,都呼喚技術的不斷進步。

爆炸式發展的業務,分散化、時變化的客戶需求,促生了開放、智能、彈性、靈活的雲網融合係統;個人、家庭、行業客戶的數字化服務方案,都在從分離的網、雲服務模式,過渡到“雲+網+業務”融合的立體化解決模式。

回歸通信本質,建設拉通雲、網、邊、端、承載的精品網,則是部署上述係統的基礎工作。

無線、有線、邊緣、承載等各方麵技術都必須持續快速迭代進化,以滿足業務應用,網絡帶寬、功能要求持續升級的要求。

摩爾定律下,二、三代半導體技術不斷發展,芯片的不斷進步將為“5G+雲+AI”提供持續驅動力,全麵推動各節點快速進步。

此外,白皮書還介紹了雲與核心網、邊緣、無線接入、終端、承載、芯片等各技術領域的發展趨勢。

http://www.cbdio.com/BigData/2021-03/05/content_6163271.htm

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新一代人工智能(Artificial Intelligence,縮寫為Al)是引領未來的戰略性技術,正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合,加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展,習近平總書記在十九大報告中指 岀,要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”,《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》等多個國家政策陸續岀台,我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用,算力建設分散,中小企業或科研機構難以開展複雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯,建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢,一是全棧一體趨勢,即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率;二是技術融合趨勢,即超級計算與人工智能融合,雲與人工智能融合;三是平台賦能趨勢,即人工智能計算中心賦能企業,形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向,是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模係統工程。依托人工智能計算中心,可以打造公共算力服務平台、應用創新孵化平台、產業聚合發展平台、科研 創新和人才培養平台,形成“1個人工智能計算中心+ 4個平台”的人工智能產業布局,賦能區域產業集群。

當前,人工智能計算中心仍然麵臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題,對於我國來說還麵臨著人工智能芯片及框架等核心技術受製於人的挑戰。因此,在人工智能計算中心建設中,需要做好頂層設計、強化統籌推進,有效選擇 自主可控的技術路線,建立完善的運營機製,積極打造服務平台,形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態,加速人工智能新興產業創新發展,促進人工智能與傳統產業深度融合,拉動區域經濟轉型與高質量發展。

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剛剛,阿裏巴巴達摩院發布2021十大科技趨勢,這是達摩院成立三年以來第三次發布年度科技趨勢。 2020年是不平凡的一年,經曆疫情的洗禮,許多行業重啟向上而生的螺旋,但疫情並未阻擋科技前進的腳步,量子計算、基礎材料、生物醫療等領域的一係列重大科技突破紛至遝來。 後疫情時代,基礎技術及科技產業將如何發展,達摩院為科技行業提供了全新預測。

趨勢一 以氮化镓、碳化矽為代表的 第三代半導體迎來應用大爆發

以氮化镓(GaN)和碳化矽(SiC)為代表的第三代半導體,具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優異特性,但受工藝、成本等因素限製,多年來僅限於小範圍應用。 近年來,隨著材料生長、器件製備等技術的不斷突破,第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現,並正在打開應用市場:SiC元件已用作汽車逆變器,GaN快速充電器也大量上市。 未來五年,基於第三代半導體材料的電子器件將廣泛應用於5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。

趨勢二 後“量子霸權”時代 量子糾錯和實用優勢成核心命題

2020年為後“量子霸權”元年,世界對量子計算的投入持續上漲,技術和生態蓬勃發展,多個平台異彩繽紛。 這一潮流將在2021年繼續推高社會的關注和期待,量子計算的研究需要證明自身的實用價值;業界需要聚焦“後霸權”時代的使命:協同創新,解決眾多的科學和工程難題,為早日到達量子糾錯和實用優勢兩座裏程碑鋪路奠基。

趨勢三 碳基技術突破加速柔性電子發展

柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化後仍保持原有性能的電子設備,可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示屏等。 柔性電子發展的主要瓶頸在於材料——目前的柔性材料,或者“柔性”不足容易失效,或者電性能遠不如“硬質”矽基電子。 近年來,碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇:碳納米管這一碳基柔性材料的質量已可滿足大規模集成電路的製備要求,且在此材料上製備的電路性能超過同尺寸下的矽基電路;而另一碳基柔性材料石墨烯的大麵積製備也已實現。

趨勢四 AI提升藥物及疫苗研發效率

AI已廣泛應用於醫療影像、病曆管理等輔助診斷場景,但AI在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處於探索階段。 隨著新型AI算法的迭代及算力的突破,AI將有效解決疫苗/藥物研發周期長、成本高等難題,例如提升化合物篩選、建立疾病模型、發現新靶點、先導化合物發現及先導藥物優化等環節的效率。 AI與疫苗、藥物臨床研究的結合可以減少重複勞動與時間消耗,提升研發效率,極大地推動醫療服務和藥物的普惠化。

趨勢五 腦機接口幫助人類超越生物學極限

腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。腦機接口對神經工程的發展起到了重要支撐與推動作用,幫助人類從更高維度空間進一步解析人類大腦的工作原理。 腦機接口這一新技術領域,探索性地將大腦與外部設備進行通信,並借由腦力意念控製機器。例如在控製機械臂等方麵幫助提升應用精度,將為神智清醒、思維健全,但口不能言、手不能動的患者提供精準康複服務。

趨勢六 數據處理實現“自治與自我進化”

隨著雲計算的發展、數據規模持續指數級增長,傳統數據處理麵臨存儲成本高、集群管理複雜、計算任務多樣性等巨大挑戰;麵對海量暴增的數據規模以及複雜多元的處理場景,人工管理和係統調優捉襟見肘。 因此,通過智能化方法實現數據管理係統的自動優化,成為未來數據處理發展的必然選擇。 人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用於智能化的冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域,有效降低數據計算、處理、存儲、運維的管理成本,實現數據管理係統的“自治與自我進化”。

趨勢七 雲原生重塑IT技術體係

在傳統IT開發環境裏,產品開發上線周期長、研發效能不高,雲原生架構充分利用了雲計算的分布式、可擴展和靈活的特性,更高效地應用和管理異構硬件和環境下的各類雲計算資源。通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術,開發人員可專注於應用開發過程本身。 未來,芯片、開發平台、應用軟件乃至計算機等將誕生於雲上,可將網絡、服務器、操作係統等基礎架構層高度抽象化,降低計算成本、提升迭代效率,大幅降低雲計算使用門檻、拓展技術應用邊界。

趨勢八 農業邁入數據智能時代

傳統農業產業發展存在土地資源利用率低和從生產到零售鏈路脫節等瓶頸問題。以物聯網、人工智能、雲計算等為代表的數字技術正在與農業產業深度融合,打通農業產業的全鏈路流程。 結合新一代傳感器技術,農田地麵數據信息得以實時獲取和感知,並依靠大數據分析與人工智能技術快速處理海量領域農業數據,實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。 同時,通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用,確保農產品物流運輸中的可控和可追溯,保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。農業將告別“靠天”吃飯,進入智慧農業時代。

趨勢九 工業互聯網從單點智能走向全局智能

受實施成本和複雜度較高、供給側數據難以打通、整體生態不夠完善等因素限製,目前的工業智能仍以解決碎片化需求為主。 疫情中數字經濟所展現出來的韌性,讓企業更加重視工業智能的價值,加之數字技術的進步普及、新基建的投資拉動,這些因素將共同推動工業智能從單點智能快速躍遷到全局智能。 特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎的製造業,貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節在內的企業生產決策閉環的全局智能化應用,將大規模湧現。

趨勢十 智慧運營中心成為未來城市標配

在過去十年時間裏,智慧城市借助數字化手段切實提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中,一些所謂的智慧城市集中暴露問題,特別是由於“重建設輕運營”所導致的業務應用不足。 在此背景下,城市管理者希望通過運營中心盤活數據資源,推動治理與服務的全局化、精細化和實時化。 而AIoT技術的日漸成熟和普及、空間計算技術的進步,將進一步提升運營中心的智慧化水平,在數字孿生基礎上把城市作為統一係統並提供整體智慧治理能力,進而成為未來城市的數字基礎設施。

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【導讀】今天,達摩院發布了“2020十大科技趨勢”,涵蓋人工智能、量子計算、雲計算、芯片半導體等多個領域。

2020是如此科幻的年份,步入2020年,仿佛回到久違的未來。科技浪潮新十年開啟,蓄勢已久的智能革命將迎來顛覆性的技術變局。達摩院今天發布2020十大科技趨勢,希望與你共同見證那些期待已久或從未料想的變化,並且循著技術演進的曲線 ,找到我們的來處和去向。

趨勢一、人工智能從感知智能向認知智能演進

【趨勢概要】人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準,但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處於初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會曆史中汲取靈感,並結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩定獲取和表達知識的有效機製,讓知識能夠被機器理解和運用,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

【趨勢概要】馮諾伊曼架構的存儲和計算分離,已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限製因素。類似於腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數據搬運,極大提高計算並行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方麵的革新,將突破AI算力瓶頸。

趨勢三、工業互聯網的超融合

【趨勢概要】5G、IoT設備、雲計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合,實現工控係統、通信係統和信息化係統的智能化融合。製造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性製造,同時工廠上下遊製造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言,提高5%-10%的效率,就會產生數萬億人民幣的價值。

趨勢四、機器間大規模協作成為可能

【趨勢概要】傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信技術的發展將實現多個智能體之間的協同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能係統的價值:大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整,倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作,無人駕駛車可以感知全局路況,群體無人機協同將高效打通最後一公裏配送。

趨勢五、模塊化降低芯片設計門檻

【趨勢概要】傳統芯片設計模式無法高效應對快速迭代、定製化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基於IP的模板化芯片設計方法,推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展。此外,基於芯粒(chiplet)的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起,可以跳過流片快速定製出一個符合應用需求的芯片,進一步加快了芯片的交付。

趨勢六、規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾

【趨勢概要】區塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻,專為區塊鏈設計的端、雲、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生,實現物理世界資產與鏈上資產的錨定,進一步拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將湧現大批創新區塊鏈應用場景以及跨行業、跨生態的多維協作,日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。

趨勢七、量子計算進入攻堅期

【趨勢概要】2019年“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果,增強了行業對超導路線及對大規模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經曆投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術裏程碑,容錯量子計算和演示實用量子優勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內,真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務,量子計算將進入技術攻堅期。

趨勢八、新材料推動半導體器件革新

【趨勢概要】在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下,以矽為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展,各大半導體廠商對於3納米以下的芯片走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機製實現全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件,推動半導體產業的革新。例如,拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現無損耗的電子和自旋輸運,可以成為全新的高性能邏輯和互聯器件的基礎;新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如SOT-MRAM和阻變存儲器。

趨勢九、保護數據隱私的AI技術將加速落地

【趨勢概要】數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點,其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時,聯合使用方實現特定計算,解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題,實現數據的價值。

趨勢十、雲成為IT技術創新的中心

【趨勢概要】隨著雲技術的深入發展,雲已經遠遠超過IT基礎設施的範疇,漸漸演變成所有IT技術創新的中心。雲已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路,同時又衍生了無服務器計算、雲原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式,雲正在重新定義IT的一切。廣義的雲,正在源源不斷地將新的IT技術變成觸手可及的服務,成為整個數字經濟的基礎設施。

原始鏈接:

https://damo.alibaba.com/events/57

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