2020年第一個工作日,“達摩院2020十大科技趨勢”發(fā)布。這是繼2019年之后,阿里巴巴達摩院第二次預測年度科技趨勢。
回望2019年的科技領域,靜水流深之下仍有暗潮涌動。AI芯片崛起、智能城市誕生、5G催生全新應用場景……達摩院去年預測的科技趨勢一一變?yōu)楝F(xiàn)實??萍祭顺毙率觊_啟,圍繞AI、芯片、云計算、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯(lián)網、量子計算等領域,達摩院繼續(xù)提出最新趨勢,并斷言多個領域將出現(xiàn)顛覆性技術突破。
芯片技術推動了歷次科技浪潮,但隨著摩爾定律的放緩和高算力需求場景的井噴,傳統(tǒng)芯片陷入性能增長瓶頸,業(yè)界試圖從芯片產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)尋找破解之道。達摩院認為,芯片領域的重大突破極有可能在體系架構、基礎材料和設計方法三處實現(xiàn)。
體系架構方面,存儲、計算分離的馮·諾依曼架構難以滿足日益復雜的計算任務,業(yè)界正在探索計算存儲一體化架構,以突破芯片的算力和功耗瓶頸;基礎材料方面,以硅為代表的半導體材料趨于性能極限,半導體產業(yè)的持續(xù)發(fā)展需寄望于拓撲絕緣體、二維超導材料等新材料;芯片設計方法也需應勢升級,基于芯粒(chiplet)的模塊化設計方法可取代傳統(tǒng)方法,讓芯片設計變得像搭積木一樣快速。
芯片技術突破的背后是“算力爆炸”,而人工智能無疑是未來最重要的算力需求方和技術牽引者。目前,語音、視覺、自然語言處理等感知AI技術的發(fā)展已到極限,但在通向“強人工智能”的認知智能方面,AI還處在初級發(fā)展階段。達摩院認為,在不久的將來,AI有望習得自主意識、推理能力以及情緒感知能力,實現(xiàn)從感知智能向認知智能的演進。
AI的認知演進,使得機器間的“群體智能”成為可能。達摩院預測,今后AI不僅懂得“人機協(xié)同”,還能做到“機機協(xié)同”。當機器像人一樣,彼此合作、相互競爭共同完成目標任務,大規(guī)模智能交通燈調度、倉儲機器人協(xié)作分揀貨物、無人駕駛車自主感知全局路況等場景便不難想象。
與人工智能技術范式轉變同步的是IT技術范式的轉變。傳統(tǒng)物理機、網絡、軟件等發(fā)展失速,云計算正在融合軟件、算法和硬件,加速各行各業(yè)的數(shù)字化轉型。達摩院指出,無論芯片、AI還是區(qū)塊鏈,所有技術創(chuàng)新都將以云平臺為中心,為云定制的芯片、與云深度融合的AI、云上的區(qū)塊鏈應用將層出不窮。一言以蔽之,云將成所有IT技術創(chuàng)新的中心。
科研與應用間的張力是科技進步的永恒動力。達摩院的科技預測既有前瞻性又充分考慮落地性。去年,達摩院提出,區(qū)塊鏈的商業(yè)化應用將加速,這一論斷得到了現(xiàn)實驗證。2019年,區(qū)塊鏈技術上升為國家戰(zhàn)略,在數(shù)字金融、數(shù)字政府、智能制造等領域逐步落地。達摩院認為,2020年企業(yè)應用區(qū)塊鏈技術的門檻將進一步降低,專為區(qū)塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生,日活千萬的區(qū)塊鏈應用將走入大眾。
附:達摩院2020十大科技趨勢
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于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學習等技術,建立穩(wěn)定獲取和表達知識的有效機制,讓知識能夠被機器理解和運用,實現(xiàn)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(shù)據(jù)驅動的人工智能應用需求。頻繁的數(shù)據(jù)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制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數(shù)據(jù)搬運,極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新,將突破AI算力瓶頸。
趨勢三、工業(yè)互聯(lián)網的超融合
【趨勢概要】5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發(fā)展將推動工業(yè)互聯(lián)網的超融合,實現(xiàn)工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。制造企業(yè)將實現(xiàn)設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現(xiàn)柔性制造,同時工廠上下游制造產線能實時調整和協(xié)同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業(yè)的盈利能力。對產值數(shù)十萬億乃至數(shù)百萬億的工業(yè)產業(yè)而言,提高5%-10%的效率,就會產生數(shù)萬億人民幣的價值。
趨勢四、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能
【趨勢概要】傳統(tǒng)單體智能無法滿足大規(guī)模智能設備的實時感知、決策。物聯(lián)網協(xié)同感知技術、5G通信技術的發(fā)展將實現(xiàn)多個智能體之間的協(xié)同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協(xié)同帶來的群體智能將進一步放大智能系統(tǒng)的價值:大規(guī)模智能交通燈調度將實現(xiàn)動態(tài)實時調整,倉儲機器人協(xié)作完成貨物分揀的高效協(xié)作,無人駕駛車可以感知全局路況,群體無人機協(xié)同將高效打通最后一公里配送。
趨勢五、模塊化降低芯片設計門檻
【趨勢概要】傳統(tǒng)芯片設計模式無法高效應對快速迭代、定制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于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(tài)的快速發(fā)展。此外,基于芯粒(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制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(guī)模化生產級區(qū)塊鏈應用將走入大眾
【趨勢概要】區(qū)塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務將進一步降低企業(yè)應用區(qū)塊鏈技術的門檻,專為區(qū)塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生,實現(xiàn)物理世界資產與鏈上資產的錨定,進一步拓展價值互聯(lián)網的邊界、實現(xiàn)萬鏈互聯(lián)。未來將涌現(xiàn)大批創(chuàng)新區(qū)塊鏈應用場景以及跨行業(yè)、跨生態(tài)的多維協(xié)作,日活千萬以上的規(guī)?;a級區(qū)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(yè)對超導路線及對大規(guī)模量子計算實現(xiàn)步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業(yè)化加速和生態(tài)更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑,容錯量子計算和演示實用量子優(yōu)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(fā)的雙重壓力下,以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業(yè)的持續(xù)發(fā)展,各大半導體廠商對于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制實現(xiàn)全新的邏輯、存儲及互聯(lián)概念和器件,推動半導體產業(yè)的革新。例如,拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現(xiàn)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(lián)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(shù)據(jù)隱私的AI技術將加速落地
【趨勢概要】數(shù)據(jù)流通所產生的合規(guī)成本越來越高。使用AI技術保護數(shù)據(jù)隱私正在成為新的技術熱點,其能夠在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時,聯(lián)合使用方實現(xiàn)特定計算,解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問題,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。
趨勢十、云成為IT技術創(chuàng)新的中心
【趨勢概要】隨著云技術的深入發(fā)展,云已經遠遠超過IT基礎設施的范疇,漸漸演變成所有IT技術創(chuàng)新的中心。云已經貫穿新型芯片、新型數(shù)據(jù)庫、自驅動自適應的網絡、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網、區(qū)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、云原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式,云正在重新定義IT的一切。廣義的云,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(shù)字經濟的基礎設施。
附:達摩院2020十大科技趨勢報告全文
免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。