通过「定量发散」与「定性收敛」,达摩院分析了近三年来的770万篇公开论文、8.5万份专利,通过挖掘其中热点及重点技术突破,深度访谈近100位科学家,提出了2022年可能照进现实的十大科技趋势。

https://damo.alibaba.com/techtrends/2022

达摩院2022十大科技趋势

趋势一 AI for Science

人工智能成为科学家的新生产工具,催生科研新范式

实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式,而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据,解决复杂场景下的科学难题,带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程,还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年,人工智能将在应用科学中得到普遍应用,在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。

趋势二 大小模型协同进化

大模型参数竞赛进入冷静期,大小模型将在云边端协同进化

超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索,解决了传统深度学习的应用碎片化难题,但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化,大模型向边、端的小模型输出模型能力,小模型负责实际的推理与执行,同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效,让大模型的能力持续强化,形成有机循环的智能体系。

趋势三 硅光芯片

光电融合兼具光子和电子优势,突破摩尔定律限制

电子芯片的发展逼近摩尔定律极限,难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输,可承载更多信息和传输更远距离,具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发,硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年,硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。

趋势四 绿色能源AI

人工智能助力大规模绿色能源消纳,实现多能互补的电力体系

风电、光伏等绿色能源近年来快速发展,也带来了并网难、消纳率低等问题,甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征,大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用,将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力,成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑,推动碳中和进程。预计未来三年,人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳,实现电力系统的安全、高效、稳定运行。

趋势五 柔性感知机器人

机器人将兼具柔性和类人感知,可自适应完成多种任务

传统机器人依赖预编程,局限于大型生产线等结构化场景。近年来,柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术,获得了力觉、视觉、声音等感知能力,应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年,柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人,成为产线上的主力设备,并在服务机器人领域开始规模化应用。

趋势六 高精度医疗导航

人工智能与精准医疗深度融合,助力诊疗精度与效率提升

传统医疗依赖医生经验,犹如人工寻路,效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合,专家经验和新的辅助诊断技术有机结合,将成为临床医学的高精度导航系统,为医生提供自动指引,帮助医疗决策更快更准,实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年,以人为中心的精准医疗将成为主要方向,人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节,成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。

趋势七 全域隐私计算

破解数据保护与流通两难,隐私计算走向全域数据保护

数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题,破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题,隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展,隐私计算有望跨越到海量数据保护,数据源将扩展到全域,激发数字时代的新生产力。预计未来三年,全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破,或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。

趋势八 星地计算

卫星及地面一体化的通信与计算,促进空天地海全面数字化

基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域,深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接,形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动,星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算,成为一种新兴的计算架构,扩展数字化服务的空间。预计未来三年,低轨卫星数量会迎来爆发式增长,卫星及其地面系统将成为新型计算节点。

趋势九 云网端融合

云网端融合形成新计算体系,催生云上新物种

新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系,并实现云网端的专业分工:云将作为脑,负责集中计算与全局数据处理;网络作为连接,将多种网络形态通过云融合,形成低延时、广覆盖的一张网;端作为交互界面,呈现多元形态,可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年,将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。

趋势十 XR互联网

XR眼镜会成为重要交互界面,带动下一代互联网发展

随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展,以沉浸式体验为核心的XR(未来虚实融合)互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面,推动形成有别于平面互联网的XR互联网,催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态,变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年,外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生,成为下一代互联网的关键入口。

成为VIP会员查看完整内容
0
44

相关内容

阿里巴巴集团于1999年创立,阿里巴巴集团子公司及关联公司有:阿里巴巴网络有限公司、淘宝网、淘宝商城(天猫)、一淘、支付宝、阿里云计算、中国雅虎等。

https://baai.org/l/Frontiers2021

本报告总结2021年人工智能前沿科技主要趋势如下:

  1. 信息模型、具身模型和脑模拟机器人的结合将诞生超级人工智能。

  2. 系统研究超大规模智能模型发展和影响的新兴领域已经形成,超大规模预训练模型研发竞赛进入白热化阶段,多模态预训练模型成为下一个大模型重点发展领域。

  3. Transformer成为计算机视觉领域的重要网络架构,并开始向强化学习、图神经网络等领域渗透。

  4. 加速方法创新提升了超大参数规模模型的训练效率,催生更大规模参数的巨型模型。

  5. Prompt Tuning成为自然语言处理领域预训练语言模型新型训练范式,预训练语言模型发展的新路线是提升训练和推理的效率。

  6. 遮盖图像建模、非Transformer架构、神经辐射场等技术快速发展,成为计算机视觉的热点研究领域;脉冲视觉领域发展,将开辟机器视觉新路线

  7. 生物神经元与芯片结合成为类脑芯片的研究热点。

  8. 高性能、低能耗AI芯片不断涌现的同时,由AI辅助设计成为芯片发展新趋势;存算一体AI芯片设计、应用步伐加快。

  9. Web模型成为新型信息搜索范式的核心支撑,预训练语言模型助力信息检索性能提升。

  10. 借鉴脑神经和认知科学研究成为启发类脑智能研究的重要来源。

  11. 无线高带宽、微创、结合AI算法等成为脑机接口的发展重点。

  12. 传统科研领域成为人工智能发展的“新战场”,人工智能在辅助基础和应用科学研究的同时,也提升了智能产品和服务的性能。

  13. 强化学习环境成为发展泛化性更强、适应复杂环境智能体的重要支撑,而提升训练效率成为强化学习领域的研究重点。

  14. 因果推断在经济学、社会学研究中实现突破。

  15. 基于超大规模预训练模型的平台和系统成为研发机构和企业的发展思路。

  16. 面向更为复杂任务和需求的基准测试和数据集不断涌现。

  17. AI为人类科学家提供领域数据集,助力基础科学研究。

  18. AI算力成为超算性能比拼的“新擂台”。

本报告总结2021年人工智能产业主要趋势如下:

  1. 智能医疗赛道持续火热,各大医疗AI企业纷纷冲刺IPO,“烧钱”成为今年这一赛道最鲜明的标签。
  2. 国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证,为医疗影像的发展提供了契机。
  3. 资本助力下,新兴AI创企、互联网科技巨头和传统药企在AI制药领域百花齐放。
  4. 2021年被业界公认为数字疗法产业元年,一批数字疗法企业崭露头角。
  5. 医保的推进可为手术机器人打开市场,全民可用的时代或可指日可待。
  6. 脑机接口不再只是“意念打字”的融资噱头,逐渐从实验室走向临床实践,从科幻照进了现实。
  7. 自动驾驶行业迎来新的投融资热潮,2021年是十年来自动驾驶赛道资本热度最高的一年。
  8. 今年,国内大批Robotaxi企业已进入车队测试及服务试运营的阶段,未来行业的竞争核心也将会转向运营规模与测试里程的比拼。
  9. 乘用场景以外,物流、港口、矿区、城市环卫等细分场景成为自动驾驶落地新风口。
  10. 今年,国内外激光雷达企业也得到了资本市场大力支持。新旧车企纷纷表示,其新车将首次搭载激光雷达,引发激光雷达量产落地的新纪元。
  11. 计算机视觉,在技术成熟度、商业化进程、市场增长速度、投融资热度等方面,是人工智能产业当前热门的发展赛道。2021年,我国计算机视觉产业快速发展,企业加快上市步伐,争夺“视觉AI第一股”。
  12. 随着AI芯片技术的不断发展,芯片制程不断优化,工艺逐步提升,AI芯片功能的细分程度进一步提升,形成异构形态的计算格局。
  13. 高效、节能成为AI芯片发展的长期目标。追求在提升算力的前提下降低功耗,是近年来企业关注的重点。
  14. GPU依然是AI芯片企业研发关注的重点方向。GPU性能较高,且兼具计算的灵活性,适用于构建大规模的AI计算集群,在研发超大规模AI模型方面具有应用前景。

图片图片

成为VIP会员查看完整内容
0
82

白皮书核心观点

1、当前全球气候变化形势越来越严峻,走向碳中和已成为全球应对气候变化的共识。我国提出碳达峰、碳中和目标具有重要意义,但也面临十分严峻的挑战,时间紧任务重,需要统筹有序扎实推进碳达峰碳中和重点工作。

2、现有研究表明数字技术在助力全球应对气候变化进程中扮演着重要角色。国际上已经开始借力数字技术应对气候变化的探索。ICT推动我国经济部门深度减排的力度在逐步加强,数字赋能碳减排的潜力巨大。

3、数字技术能够与电力、工业、建筑、交通等重点碳排放领域深度融合,减少能源与资源消耗,促进传统产业能源优化、成本优化、风险预知及决策控制,整体上实现节能降本增效提质,数字化正成为我国实现碳中和的重要路径。

4、数字化转型的加速会驱动信息通信业能源需求和碳排放的增长。信息通信业碳排放总量小增速快,存在结构性差异。双碳目标下数字基建重点用能领域节能降碳提速,多方发力助推信息通信业绿色低碳发展。

5、建议强化数字赋能技术供给,综合运用标准、数据、技术、人才、资金、试点等一揽子政策工具,从政府、行业和企业多维度推动数字技术赋能碳达峰、碳中和。

成为VIP会员查看完整内容
0
23

【摘 要】 白皮书首次定义了无线经济的概念并测算了其规模,认为无线经济是以无线电频谱作为关键生产要素、以无线技术为核心驱动力,通过无线技术与实体经济深度融合,不断提高传统产业数字化、网络化、智能化水平,加速重构经济与治理模式的经济形态。

成为VIP会员查看完整内容
0
5

5G的发展速度非常之快。截止2021年9月,全球已经部署了150多万5G站点,有176张5G商用网络提供5G服务,帮助超过5.2亿用户实现跨代体验升级;得益于快速成熟且不断加速发展的终端产业,全球已经有超过1000款5G终端发布,涵盖了个人手机、家庭CPE和行业模组等,为5G的多样化业务提供了丰富生态。5G在快速规模商用的过程中,给我们的生活和工作带来了很多变化。然而,5G带来的改变才刚刚开始。

围绕人类社会发展的需求,华为尝试探索智能世界2030。2030年的社会,将基于物理世界与数字世界的深度融合,移动互联网到全真全感互联网再升级;在商业层面,数字经济成为核心舞台,行业从工具效率提升到决策效率提升;环境同样是未来十年的重要命题,绿色增长和网络安全成为基石。

无线网络是智能世界2030的重要支柱。华为提出无线网络未来十年十大产业趋势,定义未来的无线网络,把智能世界变成现实:

趋势1:万兆之路构筑虚拟与现实桥梁

趋势2:一张网络融合全场景千亿物联

趋势3:星地融合拓展全域立体网络

趋势4:通感一体塑造全真全感互联

方向5:把智能带入每个行业、每个联接

趋势6:全链路全周期原生绿色网络

趋势7:Sub-100GHz全频段灵活使用

趋势8:广义多天线降低百倍比特成本

趋势9:安全将成为数字化未来的基石

趋势10:移动计算网络,端管云深度协同

成为VIP会员查看完整内容
0
21

导读:工业智能以工业数据为基础,人工智能算法为核心,其他先进信息技术为辅助,通过对工业产业链中的各个环节、对象进行深度渗透与改造,面向工业场景提供综合智能技术解决方案,从而达到重塑工业形态、提升工业能效的目的,也即以增量带动存量,以创新引领革新。工业智能促使工业产业形态跃迁,智能化、网络化、信息化将成为工业产业下一阶段的新标签,通过重塑工业形态、提高生产效率、优化资源配置、创新生产模式,工业智能将通过综合智能技术释放工业产业的巨大潜力。

《工业智能前沿报告》分析了工业智能在全球范围的发展态势,并对我国工业智能发展现状进行解读,从政策、产业、技术等多视角分析工业智能核心要素。报告针对工业智能所涉及的人工智能数据、算法、模型及其与5G、多模态计算等先进信息技术融合等方面进行具体分析,阐述工业智能发展中相应的技术趋势以及现存的工程难题,通过研究现有问题,指出工业智能的发展瓶颈和突破方向。最后,给出工业智能发展的相关政策建议,展望工业智能的重要方向。

成为VIP会员查看完整内容
0
82

新一代人工智能(Artificial Intelligence,缩写为Al)是引领未来的战略性技术,正在与5G、大数据、物联网等领域深度融合,加速推动智能经济发展和产业数字化转型。我国高度重视人工智能发展,习近平总书记在十九大报告中指 岀,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等多个国家政策陆续岀台,我国逐渐形成了涵盖人工智能计算芯片、人工智能计算服务器、人工智能基础应用、人工智能行业应用及产品等较完善的人工智能产业链。

数据、算法、算力是新一代人工智能发展的三要素。以人工智能新型计算能力为代表的人工智能计算中心是新型基础设施建设的重要组成部分。随着人工智能的深入应用,算力建设分散,中小企业或科研机构难以开展复杂模型、海量数据研究的问题日益凸显,建设大规模人工智能计算中心正在成为推动人工智能产业进一步发展的关键要素。

人工智能计算中心发展呈现三大趋势,一是全栈一体趋势,即专用人工智能芯片与软硬件协同优化提升计算效率;二是技术融合趋势,即超级计算与人工智能融合,云与人工智能融合;三是平台赋能趋势,即人工智能计算中心赋能企业,形成算力生态。

人工智能计算中心是人工智能算力建设的重要发展方向,是涵盖了基建基础设施、硬件基础设施和软件基础设施的大规模系统工程。依托人工智能计算中心,可以打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研 创新和人才培养平台,形成“1个人工智能计算中心+ 4个平台”的人工智能产业布局,赋能区域产业集群。

当前,人工智能计算中心仍然面临着能耗密度高、企业应用水平较低等问题,对于我国来说还面临着人工智能芯片及框架等核心技术受制于人的挑战。因此,在人工智能计算中心建设中,需要做好顶层设计、强化统筹推进,有效选择 自主可控的技术路线,建立完善的运营机制,积极打造服务平台,形成以人工智能计算中心为核心支撑的人工智能产业生态,加速人工智能新兴产业创新发展,促进人工智能与传统产业深度融合,拉动区域经济转型与高质量发展。

成为VIP会员查看完整内容
0
87

刚刚,阿里巴巴达摩院发布2021十大科技趋势,这是达摩院成立三年以来第三次发布年度科技趋势。 2020年是不平凡的一年,经历疫情的洗礼,许多行业重启向上而生的螺旋,但疫情并未阻挡科技前进的脚步,量子计算、基础材料、生物医疗等领域的一系列重大科技突破纷至沓来。 后疫情时代,基础技术及科技产业将如何发展,达摩院为科技行业提供了全新预测。

趋势一 以氮化镓、碳化硅为代表的 第三代半导体迎来应用大爆发

以氮化镓(GaN)和碳化硅(SiC)为代表的第三代半导体,具备耐高温、耐高压、高频率、大功率、抗辐射等优异特性,但受工艺、成本等因素限制,多年来仅限于小范围应用。 近年来,随着材料生长、器件制备等技术的不断突破,第三代半导体的性价比优势逐渐显现,并正在打开应用市场:SiC元件已用作汽车逆变器,GaN快速充电器也大量上市。 未来五年,基于第三代半导体材料的电子器件将广泛应用于5G基站、新能源汽车、特高压、数据中心等场景。

趋势二 后“量子霸权”时代 量子纠错和实用优势成核心命题

2020年为后“量子霸权”元年,世界对量子计算的投入持续上涨,技术和生态蓬勃发展,多个平台异彩缤纷。 这一潮流将在2021年继续推高社会的关注和期待,量子计算的研究需要证明自身的实用价值;业界需要聚焦“后霸权”时代的使命:协同创新,解决众多的科学和工程难题,为早日到达量子纠错和实用优势两座里程碑铺路奠基。

趋势三 碳基技术突破加速柔性电子发展

柔性电子是指经扭曲、折叠、拉伸等形状变化后仍保持原有性能的电子设备,可用作可穿戴设备、电子皮肤、柔性显示屏等。 柔性电子发展的主要瓶颈在于材料——目前的柔性材料,或者“柔性”不足容易失效,或者电性能远不如“硬质”硅基电子。 近年来,碳基材料的技术突破为柔性电子提供了更好的材料选择:碳纳米管这一碳基柔性材料的质量已可满足大规模集成电路的制备要求,且在此材料上制备的电路性能超过同尺寸下的硅基电路;而另一碳基柔性材料石墨烯的大面积制备也已实现。

趋势四 AI提升药物及疫苗研发效率

AI已广泛应用于医疗影像、病历管理等辅助诊断场景,但AI在疫苗研发及药物临床研究的应用依旧处于探索阶段。 随着新型AI算法的迭代及算力的突破,AI将有效解决疫苗/药物研发周期长、成本高等难题,例如提升化合物筛选、建立疾病模型、发现新靶点、先导化合物发现及先导药物优化等环节的效率。 AI与疫苗、药物临床研究的结合可以减少重复劳动与时间消耗,提升研发效率,极大地推动医疗服务和药物的普惠化。

趋势五 脑机接口帮助人类超越生物学极限

脑机接口是新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术。脑机接口对神经工程的发展起到了重要支撑与推动作用,帮助人类从更高维度空间进一步解析人类大脑的工作原理。 脑机接口这一新技术领域,探索性地将大脑与外部设备进行通信,并借由脑力意念控制机器。例如在控制机械臂等方面帮助提升应用精度,将为神智清醒、思维健全,但口不能言、手不能动的患者提供精准康复服务。

趋势六 数据处理实现“自治与自我进化”

随着云计算的发展、数据规模持续指数级增长,传统数据处理面临存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样性等巨大挑战;面对海量暴增的数据规模以及复杂多元的处理场景,人工管理和系统调优捉襟见肘。 因此,通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化,成为未来数据处理发展的必然选择。 人工智能和机器学习手段逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域,有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本,实现数据管理系统的“自治与自我进化”。

趋势七 云原生重塑IT技术体系

在传统IT开发环境里,产品开发上线周期长、研发效能不高,云原生架构充分利用了云计算的分布式、可扩展和灵活的特性,更高效地应用和管理异构硬件和环境下的各类云计算资源。通过方法论工具集、最佳实践和产品技术,开发人员可专注于应用开发过程本身。 未来,芯片、开发平台、应用软件乃至计算机等将诞生于云上,可将网络、服务器、操作系统等基础架构层高度抽象化,降低计算成本、提升迭代效率,大幅降低云计算使用门槛、拓展技术应用边界。

趋势八 农业迈入数据智能时代

传统农业产业发展存在土地资源利用率低和从生产到零售链路脱节等瓶颈问题。以物联网、人工智能、云计算等为代表的数字技术正在与农业产业深度融合,打通农业产业的全链路流程。 结合新一代传感器技术,农田地面数据信息得以实时获取和感知,并依靠大数据分析与人工智能技术快速处理海量领域农业数据,实现农作物监测、精细化育种和环境资源按需分配。 同时,通过5G、物联网、区块链等技术的应用,确保农产品物流运输中的可控和可追溯,保障农产品整体供应链流程的安全可靠。农业将告别“靠天”吃饭,进入智慧农业时代。

趋势九 工业互联网从单点智能走向全局智能

受实施成本和复杂度较高、供给侧数据难以打通、整体生态不够完善等因素限制,目前的工业智能仍以解决碎片化需求为主。 疫情中数字经济所展现出来的韧性,让企业更加重视工业智能的价值,加之数字技术的进步普及、新基建的投资拉动,这些因素将共同推动工业智能从单点智能快速跃迁到全局智能。 特别是汽车、消费电子、品牌服饰、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础的制造业,贯穿供应链、生产、资产、物流、销售等各环节在内的企业生产决策闭环的全局智能化应用,将大规模涌现。

趋势十 智慧运营中心成为未来城市标配

在过去十年时间里,智慧城市借助数字化手段切实提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中,一些所谓的智慧城市集中暴露问题,特别是由于“重建设轻运营”所导致的业务应用不足。 在此背景下,城市管理者希望通过运营中心盘活数据资源,推动治理与服务的全局化、精细化和实时化。 而AIoT技术的日渐成熟和普及、空间计算技术的进步,将进一步提升运营中心的智慧化水平,在数字孪生基础上把城市作为统一系统并提供整体智慧治理能力,进而成为未来城市的数字基础设施。

成为VIP会员查看完整内容
0
48

【导读】今天,达摩院发布了“2020十大科技趋势”,涵盖人工智能、量子计算、云计算、芯片半导体等多个领域。

2020是如此科幻的年份,步入2020年,仿佛回到久违的未来。科技浪潮新十年开启,蓄势已久的智能革命将迎来颠覆性的技术变局。达摩院今天发布2020十大科技趋势,希望与你共同见证那些期待已久或从未料想的变化,并且循着技术演进的曲线 ,找到我们的来处和去向。

趋势一、人工智能从感知智能向认知智能演进

【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准,但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感,并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术,建立稳定获取和表达知识的有效机制,让知识能够被机器理解和运用,实现从感知智能到认知智能的关键突破。

趋势二、计算存储一体化突破AI算力瓶颈

【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离,已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体,能显著减少数据搬运,极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新,将突破AI算力瓶颈。

趋势三、工业互联网的超融合

【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合,实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化,进而实现柔性制造,同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言,提高5%-10%的效率,就会产生数万亿人民币的价值。

趋势四、机器间大规模协作成为可能

【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值:大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整,仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作,无人驾驶车可以感知全局路况,群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

趋势五、模块化降低芯片设计门槛

【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法,推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外,基于芯粒(chiplet)的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起,可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片,进一步加快了芯片的交付。

趋势六、规模化生产级区块链应用将走入大众

【趋势概要】区块链BaaS(Blockchain as a Service)服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛,专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生,实现物理世界资产与链上资产的锚定,进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作,日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

趋势七、量子计算进入攻坚期

【趋势概要】2019年“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果,增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑,容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内,真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务,量子计算将进入技术攻坚期。

趋势八、新材料推动半导体器件革新

【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下,以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展,各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件,推动半导体产业的革新。例如,拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运,可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础;新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。

趋势九、保护数据隐私的AI技术将加速落地

【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点,其能够在保证各方数据安全和隐私的同时,联合使用方实现特定计算,解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题,实现数据的价值。

趋势十、云成为IT技术创新的中心

【趋势概要】随着云技术的深入发展,云已经远远超过IT基础设施的范畴,渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路,同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式,云正在重新定义IT的一切。广义的云,正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务,成为整个数字经济的基础设施。

原始链接:

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

成为VIP会员查看完整内容
达摩院2020十大科技趋势.pdf
0
91

【摘 要】 近年来,以量子计算、量子通信和量子测量为代表的量子信息技术的研究与应用在全球范围内加速发展,各国纷纷加大投入力度和拓宽项目布局。三大领域的技术创新活跃,专利与论文增长较为迅速,重要研究成果和舆论热点层出不穷。我国量子信息技术研究和应用探索具备良好的实践基础,加大支持力度,突破瓶颈障碍,聚力加快发展,有望实现与国际先进水平并跑领跑。为推动我国量子信息技术应用探索和产业化健康发展,中国信息通信研究院在2018年发布研究报告基础上,组织编写了《量子信息技术发展与应用研究报告》(2019年),深入分析量子信息技术三大领域的关键技术、热点问题、发展现状、演进趋势,阐述我国面临的机遇与挑战,以及未来发展态势。

【目 录】

一、量子信息技术总体发展态势

(一)量子信息技术成为未来科技发展关注焦点之一

(二)各国加大量子信息领域的支持投入和布局推动

(三)量子信息技术标准化研究受到重视并加速发展

(四)量子信息技术创新活跃,论文和专利增长迅速

二、量子计算领域研究与应用进展

(一)物理平台探索发展迅速,技术路线仍未收敛

(二)“量子优越性”突破里程碑,实用化尚有距离

(三)量子计算云平台成为热点,发展方兴未艾

(四)产业发展格局正在形成、生态链不断壮大

(五)应用探索持续深入,“杀手级应用”或可期待

三、量子通信领域研究与应用进展

(一)量子通信技术研究和样机研制取得新成果

(二)量子密钥分发技术演进关注提升实用化水平

(三)量子保密通信应用探索和产业化进一步发展

(四)量子保密通信网络现实安全性成为讨论热点

(五)量子保密通信规模化应用与产业化仍需探索

四、量子测量领域研究与应用进展

(一)量子测量突破经典测量极限,应用领域广泛

(二)自旋量子位测量有望实现芯片化和集成应用

(三)量子纠缠测量处于前沿研究,实用尚有距离

(四)超高精度量子时钟同步有望助力未来通信网

(五)量子测量产业初步发展,仍需多方助力合作

五、量子信息技术发展与应用展望

(一)理论与关键技术待突破,领域发展前景各异

(二)我国具备良好的实践基础,机遇和挑战并存

成为VIP会员查看完整内容
0
46
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月31日
专知会员服务
5+阅读 · 2021年10月21日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年6月8日
专知会员服务
82+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年3月5日
专知会员服务
48+阅读 · 2020年12月28日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
91+阅读 · 2020年1月2日
相关资讯
中国数字经济发展白皮书,88页pdf
专知
4+阅读 · 2021年4月27日
白皮书 | 工业智能前沿报告,35页pdf
专知
15+阅读 · 2021年3月9日
【AIOT】2020年中国智能物联网(AIoT)白皮书|附下载
产业智能官
13+阅读 · 2020年3月13日
百度研究院|2020年10大人工智能科技趋势
专知
7+阅读 · 2019年12月24日
解读《中国新一代人工智能发展报告2019》
走向智能论坛
24+阅读 · 2019年6月5日
2019年深度学习的十大预测
人工智能学家
6+阅读 · 2019年1月31日
最新发布:CES 2019 科技趋势(附40页PPT)
数据科学浅谈
5+阅读 · 2019年1月7日
IDC与百度联合发报告:预测2019年人工智能十大趋势
全球人工智能
3+阅读 · 2018年12月21日
报告|人工智能标准化白皮书(2018版)PDF下载
机器人大讲堂
90+阅读 · 2018年1月18日
相关论文
Distill: Domain-Specific Compilation for Cognitive Models
Jan Vesely,Raghavendra Pradyumna Pothukuchi,Ketaki Joshi,Samyak Gupta,Jonathan D. Cohen,Abhishek Bhattacharjee
0+阅读 · 1月14日
Yifan Xu,Zhijie Zhang,Mengdan Zhang,Kekai Sheng,Ke Li,Weiming Dong,Liqing Zhang,Changsheng Xu,Xing Sun
5+阅读 · 2021年12月6日
Tianxiang Sun,Xiangyang Liu,Xipeng Qiu,Xuanjing Huang
21+阅读 · 2021年9月26日
Fu Sun,Feng-Lin Li,Ruize Wang,Qianglong Chen,Xingyi Cheng,Ji Zhang
12+阅读 · 2021年9月22日
Pasquale Minervini,Matko Bošnjak,Tim Rocktäschel,Sebastian Riedel,Edward Grefenstette
10+阅读 · 2019年12月17日
Colin Graber,Ofer Meshi,Alexander Schwing
4+阅读 · 2018年11月1日
Deep Learning
Nicholas G. Polson,Vadim O. Sokolov
3+阅读 · 2018年8月3日
Yue Zhang,Jie Yang
5+阅读 · 2018年5月5日
Haiguang Wen,Kuan Han,Junxing Shi,Yizhen Zhang,Eugenio Culurciello,Zhongming Liu
6+阅读 · 2018年2月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员